基于二维属性直方图的铸件X射线图像的缺陷提取

针对铸件X射线图像对比度低、边缘模糊、噪声多等特点,提出了基于二维属性直方图的最大相关准则图像分割算法。首先利用最大熵法得到的阈值构造图像的属性集,然后由原始图像及其属性集构造二维属性直方图。通过最大化图像的二维属性直方图中目标和背景分布的相关量来选择阈值向量。同时,为了节省二维阈值算法的计算时间,给出了递推算法,此算法减少了大量的重复计算,有利于该算法的实时应用。对铸件中气孔、缩孔和杂质三种缺陷进行了分割,试验结果表明,该算法能够快速、准确地分割出铸件图像中的缺陷。     

基于面部组件码表的人脸照片库缩减方法

在实际匹配人脸合成画像与照片时,待匹配的照片库是非常庞大的,现有的匹配方法都非常耗时。提出一种基于面部组件码(FCC)表的人脸照片库缩减方法。该方法分为2个阶段:在第1阶段,创建一个面部组件码表库。其中,使用梯度位置方向直方图(GLOH)来描述人脸合成画像的不变特征。在第2阶段,构建缩小后的照片库。本阶段使用待匹配的人脸合成画像的6个面部组件码在FCC表库中检索,将符合条件的FCC表对应的照片来构建缩小后的照片库。方法使用人脸合成画像软件(FACES EDU 4.0)在包含1 119张照片的照片库上进行了实验。实验结果表明:该方法将照片库缩减为原库大小的55.85%,保留目标照片的概率为95.16%。     

水-岩作用下砂岩声发射与红外辐射耦合研究

为探究水-岩作用下的砂岩破裂变形机制,开展天然与饱水砂岩单轴压缩声发射实验与红外辐射观测实验,通过对各变形阶段的轴向应力、声发射能率、分形维数以及红外辐射频数直方图与偏度共同分析了水对砂岩力学性质、声发射以及红外辐射变化的影响.研究结果表明:水对岩石的抗压强度、承载能力等力学性质有明显弱化作用;水抑制了岩石的声发射活动...     

基于概率模型的随机裂隙优势产状取值

随机裂隙是广泛存在于岩体中的一种规模较小的结构面,由于其发育的随机性,故其产状、规模等结构面性质难于确定。但是,大量研究表明,同一地区相同地质环境下发育的随机裂隙,其结构面性质存在一定的统计规律。利用建立概率模型的方法,对某花岗岩地区水电站左岸坝基随机裂隙组的优势产状取值进行了探讨。通过建立概率模型所绘制出的概率曲线进行研究发现,相对于简单的求样本的算数平均值,取概率曲线峰值点所对应的数值为一组裂隙最佳产状更为合理。     

采样设计数据处理与直方图的自动实现

为在采样设计时,做好矿石不同类型、不同品位区间样品的统计工作,笔者用采样设计数据处理系统实现了若干区间品位统计表、统计直方图的自动生成。本文对此进行了分析和说明。     

二维Fisher准则函数在区域生长算法中的应用

本文针对传统区域生长算法中“种子”和“相似性准则”不能自适应获得的缺点,将二维Fisher准则函数算法[1]应用到区域生长算法中,根据图像特征,利用二维阈值,自动确定“种子”和“相似性准则”。实验表明,该算法不仅利用了二维Fisher准则函数算法的优点,而且也使区域生长算法具有自适应性,对荧光磁粉图像具有较好的分割效果。     

二值图像的实现过程

将彩色图像转化成灰度图像是二值图像处理的前提,利用三种方法实现了图像二值化:固定阈值法、类别方差法和运用直方图的方法.在二值图像的处理中,运用阈值邻域法实现了对二值图像的平滑,抑制或消除了图像中的噪声,改善了图像的质量.检测出图像中边缘的位置、分布和组织结构是实现三维计算机的第一步,还运用一些常见的微分运算作边缘检测的算子,主要是Kirsh算子.     

求解混沌映射不变分布的区间迭代算法

从Frobeniui—Perron积分方程出发，将混沌映射的不变分布看成Forbenius-Perron算子的不动点，经过简化后得到了该不动点的逼近迭代式。在样本数较少的情况下，采用区间迭代算法完成了不变分布的迭代逼近。该方法克服了直方图法要求样本数目大，统计误差明显的缺点，特别适用于分析样本数受限的实际系统。     

一种改进的自适应分段线性变换算法

红外成像设备获取到的原始图像经过转化可成为适合人类观看以及计算机处理的灰度图像,但转化后的图像会存在对比度低的问题。针对这一问题,本文提出一种改进的自适应分段线性变换算法,通过比较灰度直方图簇的个数的方式在候选集中自动选取适合于当前原始图像的参数取值,随后经过灰度线性变换即可得到增强后的图像。在实际红外原始数据上的实验表明,该算法增强效果较好,且计算时间相对较低,能够实现完全自适应。因此,该算法有望应用于红外成像设备的实时处理过程。     

一种区域多直方图红外图像增强方法*

直方图均衡是一种简单有效的红外图像增强技术,但存在着细节信息损失较大的缺陷。为改进这一缺陷,使直方图均衡在增强图像对比度的同时不损失灰度级别,并能增强图像细节特征,提出一种基于区域的multi-HE红外图像增强方法。该方法通过聚类算法将图像分割成多目标区域,据此将直方图分割成多个子图,运用多直方图均衡化对图像进行处理,从而达到在不同目标范围内的图像增强。经过实验验证,该算法能有效地抑制背景区的过增强,扩大了目标区的灰度范围,增强细节部分。