塑料充模流动粘性模型研究

对多种塑料在不同温度下的剪切速率一稳态剪切粘度数据进行Cross粘性模型参数拟合，得到了表征材料粘度的模型参数(B，Tb，τ^*，n)。其拟合效果良好，能较准确地描述塑料熔体在一定剪切速率和温度范围内的粘流特性，为工程计算和塑料熔体模流分析提供了数据支持。结果表明，该方法有较广泛的适用性。     

GPS曲面拟合高程精度探讨

通过实际工程,将GPS曲面拟合高程和几何水准高程进行了统计比较,讨论了GPS高程曲面拟合精度,提出以GPS高程曲面拟合方法在水利水电工程高程控制测量中应该注意的几点建议。     

基于单摄像头的非接触式物体体积测量

本设计采用计算机和STC89C52单片机进行控制,利用摄像头拍摄旋转物体的图片,以像素点与面积的对应关系为切入点,通过统计像素点的数量得到物体的截面积,而后对每一帧图像面积进行累加,拟合出像素点与物体体积的转换关系,用这个转换关系得到被测物体的实际体积。     

基于多策略融合的亚像素精度立体匹配研究

为了减少亚像素立体匹配中存在的错误匹配以及提高匹配精度,提出基于多策略融合的亚像素精度立体匹配方法。通过以下三个步骤实现:原图像插值处理结合基于最小生成树代价聚集策略估计分数视差;给出新的视差搜索范围确定关系,减少匹配代价计算;在大片低纹理区域引入视差平面拟合细化视差,在亚像素精度上平滑,减少错误匹配。实验表明,算法有效地将匹配精度提高到亚像素级,同时减少了错误匹配。     

基于消失点和主方向估计的道路分割算法

现有基于消失点估计的道路分割算法要求消失点位于图像内部,并且算法计算复杂度高,难以排除局部纹理特征较强的干扰点.针对这些问题,提出一种基于道路主方向的消失点估计和道路分割算法.首先根据道路主方向的定义对有效投票点进行筛选,然后提出一种多维投票策略,记录待定消失点在各纹理方向的投票信息,并运用该信息判断消失点是否在图像内;最后提出基于道路主方向的边界拟合策略,利用多维投票数据来进行道路边界提取.主观评价和量化分析表明,与经典算法相比,所提算法具有更好的精确度和执行速度,并且当消失点位于图像外部时算法仍有较好的分割效果.     

低品质因数谐振筒的谐振频率测量系统

谐振筒式密度计的测量原理为谐振筒的谐振频率会随筒内液体密度的变化而变化,从而通过测量其谐振频率来达到测量其密度的目的。但由于低品质因数谐振筒在谐振频率附近的幅度与其他频率的幅度区分度太小,导致谐振难以实现。因此如何使低品质因数谐振筒达到谐振状态并测得其谐振频率,是谐振筒式燃油密度传感器激励系统的关键问题。激励系统以DSP为主控芯片,运用椭圆拟合的方法解决了低品质因数谐振筒式密度计激励系统的关键技术问题-增益测量和相位测量,运用原位计算节省了DSP大量的内存空间,同时运算量又较小。仿真结果表明,增益测量精度优于0.05%,相位测量精度优于0.05%,高于实际需要。系统在测量并记录了增益、相位差之后,利用相关算法实现了自动增益调节和自动相位调节,并实现了谐振筒的谐振,测得了其谐振频率。     

基于三次样条插值的亚像素边缘检测方法

为了实现图像边缘的亚像素定位,针对阶跃形式的边缘类型,提出了一种基于三次样条插值的亚像素边缘检测算法,根据样条插值原理,获得一维边缘的连续灰度分布,通过计算边缘点两侧三次样条函数的二阶导数为零点,实现一维边缘点的亚像素定位;利用一维曲面拟合方法,获得边缘投影方向,根据一维曲面投影方向像素灰度不变理论,利用投影公式将数字窗口中所有三维点投影到相同的投影平面,从而可将二维边缘检测问题转化为一维边缘检测,利用一维边缘检测方法获得边缘点位置,结合投影方向,最终实现二维边缘定位。通过与现有亚像素边缘检测方法的比较,可知算法对噪声具有较好的鲁棒性,同时计算时间相对较快,因此在实际应用中具有较好的适用性。     

基于选择性Gabor滤波器组的网络视频台标识别

针对网络视频中模糊变化,以及镂空、透明台标的背景变化都易造成台标区域内容变化,导致现有台标识别算法效率降低的问题,提出一种针对网络视频的鲁棒的台标识别方法.为了应对多种台标变化,提出一种基于Gabor滤波器组的近似不变特征的鲁棒台标特征;建立了一种由拟合特征簇表面获得的若干超椭球组成的台标判定模型,用计算高维空间点和超椭球位置关系取代复杂的分类算法,且可以只利用单帧信息进行台标识别,显著地提高了判定速度.实验结果表明,该方法较好地解决了台标识别中模糊变化、镂空和透明台标背景变化下的识别问题,能够高效识别各种台标,在单帧条件下平均F1统计变量达97.3%.     

一种改进的基于矩形的位图矢量化方法研究

目前,矢量化技术在日常工作和生活中占据了越来越重要的地位,能否精确地提取出图像的轮廓直接影响到矢量化效果。该文在深入研究位图矢量化算法的基础上,提出了一种基于矩形的位图矢量化方法,之前已有的研究很少涉及到。最后通过编程实现了该算法,并将该算法应用到了实际的目标图像中,通过实验验证,效果比较理想。     

一种多椭圆曲线拟合的新算法

本文提出多椭圆拟合的一种新算法:首先运用边界跟踪法探测边缘图中多个椭圆目标的轮廓线,根据曲线曲率检测出轮廓线上的角点,然后使用一对角点所在弧段的数据作椭圆拟合,接着清除已拟合椭圆的数据点,重复上述步骤逐个求出椭圆.实验表明,这一方法能快速、准确地拟合出图像中的所有椭圆.