虚拟环境平台上的Linux裁剪分析

分析在虚拟环境平台上（虚拟机上）,采用原有的和新的方法来裁减Linux系统,得到的效果和意义。     

不等厚板过渡削薄对接焊缝的超声波探伤

不等厚板经过渡削薄处理后的对接焊缝,由于厚度的不均匀,射线穿透时的衰减不一样,对射线检测带来很大的麻烦。常用的超声波探伤方法在定位和定级方面比较困难,本文给出利用现在先进的数字式超声波探伤仪进行准确探伤的方法。     

基于混合图像分割与梯度算法的发光物体图像重建技术研究

传统的图像重建算法存在光源分布不均以及噪声干扰等问题,导致图像重建效果差。针对该问题,提出了一种改进的混合图割算法和梯度算法的发光体图像重建技术。算法首先采用图像分割算法得到在未知先验条件的情况下的发光源情况;然后利用不同的梯度算法,根据重建状态得到发光源准确的分布情况;最后利用内部光源的多级网络提高计算速度和重建的准确性。仿真实验结果表明,本方法即使在存在检测噪声和模型结构误差的情况下,仍然能够得到很好的重建性能,具有较高的实际应用价值。     

图割综述

综述了图割的基本理论框架及利用图割解决问题时的主要流程和图割方法存在的难点问题.介绍了图割的发展状况及图割的应用领域,指出了其中的公开问题,并对图割未来的研究方向做出展望.     

矩形毛坯最优层排样方式的动态规划算法*

讨论矩形毛坯无约束二维剪切排样问题,提出层排样方式的动态规划算法,使板材所含毛坯总价值最大。排样时使用一组平行的剪切线将板材分割为多个层,层的长度等于板材的长度或宽度,宽度等于最左边主毛坯的高度。通过动态规划算法确定所有可能尺寸层的最大价值和板材中层的最优组合。实验结果表明,该算法在满足实际应用要求的同时,板材利用率和计算时间两方面都较有效。     

保持空间准确度与时间一致性的深度估计算法

为提高深度图的准确度,提出了一种基于图割的深度估计算法. 利用平均亮度 梯度联合匹配测度函数代替单像素亮度匹配,并考虑邻近像素深度相关性改变图割网络结构,提高深度估计的空间准确度;采用前一时刻同位置像素的深度约束当前时刻像素的深度值,使估计的深度图在时间上保持一致. 提出的算法考虑了深度图的空间、时间特征,可以提高深度图的准确度. 实验结果表明,与传统的基于图割的深度估计算法相比,新算法估计的深度图更加准确.     

非下采样Contourlet域融合和参数化内核图割的SAR图像无监督水灾变化检测

目的 基于非下采样Contourlet变换（NSCT）融合策略可以有效地抑制背景信息增强变化区域的信息。但是融合后图像具有复杂的统计特征,传统的基于统计特征的变化检测难以实现。基于参数化内核图割的遥感图像分割不受统计特征的限制。为此提出了一种基于NSCT融合和参数化内核图割的SAR图像无监督水灾变化检测新算法。方法 将均值比差异图像和对数比差异图像采用基于NSCT的融合算法进行融合,将融合后的差异图像采用参数化内核图割算法进行前景/背景的分割,得到最终的变化检测结果。结果 融合后的差异图像利用前两种差异图像的互补信息提高了变化检测精度。算法不受统计模型限制,不需要先验知识,适用性强。结论 实验结果表明,本文算法的检测精度优于传统的变化检测方法。     

基于交互式图割算法的结肠组织提取

针对腹部CT医学图像中结肠组织自身局部特征的问题,研究了一种基于交互式Graph Cuts结肠组织的分割方法。首先人工标定一部分体素标记为＂目标＂和＂背景＂种子点。然后将图像映射成网络图,通过相邻像素间的灰度特征分配边的权重值,采用26邻域系统实现三维图像的分割。最后使用最大流/最小割方法最小化能量函数,得到结肠区域。实验结果表明,交互式的图割算法能够准确地从三维腹部CT医学图像中提取出结肠组织,体现了结肠数据的局部特征。算法能自动将所有腹部CT切片的结肠组织分割出来,实验获得的结果有利于结肠病变的发现和精确定位。     

液压系统齿轮泵故障树分析

介绍了故障树分析方法.以液压系统齿轮泵为例,通过分析系统故障形式、液压系统结构以及组件与系统之间的逻辑关系,绘制了系统的故障树,再通过最小割集的求解和重要度分析对其进行定性和定量的分析.此方法简便、直观、实用,应用于液压系统故障诊断中能够取得令人满意的效果.     

基于四叉树分解与图割的彩色图像快速分割

图割是一种基于图论的组合优化方法,基于图割的GrabCut是一种高效的前景提取算法。然而,GrabCut为达到一定分割精度,在高斯混合模型参数估计过程中多次迭代使用图割,这使得GrabCut在处理海量级图像数据时,耗时往往比较大。通过四叉树分解,可以将图像划分成区域内相似度高的若干分块,以构建精简的网络图,并用块内的RGB均值代替该块内的所有像素点的值进行高斯混合模型参数估计,从而减小问题规模,提高算法效率。实验结果表明了算法的可行性及有效性。