基于小波分析的眼底病图像预处理

将小波变换方法用于眼底病灰度图像预处理。采用Haar小波对输入的眼底病灰度图像进行单尺度二维离散小波分解提取边缘。为了从不同程度改善图像的质量，我们对分解的图像进行量化编码，把高频三个方向的分解系数图像用离散小波变换逆变换进行图像融合及图像增强。通过计算机模拟对比了一阶、二阶微商的边缘提取方法和小波变换边缘提取方法预处理结果，结果表明采用小波变换对输入的眼底病灰度图像进行预处理是一种更理想的方法。     

海天背景下舰船可见光图像目标区域定位方法

针对行均值法用于海天背景下舰船目标区域定位可靠性不高、容易受到舰船目标大小和海天背景复杂程度影响的不足,提出一种基于图像行灰度熵的舰船目标区域定位方法。该方法在分析海天背景下舰船目标可见光图像成像特点基础上,结合信息熵理论给出了图像灰度熵及行灰度熵的概念,利用图像行灰度熵描述图像在行方向上的灰度变化程度,选用滑动区间方差搜索策略得到图像行灰度熵曲线的突变区间,从而实现舰船目标区域定位,最后通过实际图像进行了实验验证。实验结果表明,该方法能对舰船目标所在区域有效定位,其准确性及鲁棒性均优于行均值法。     

机载平台野外立体场景弱小变化目标检测

提出了一种针对机载序列图像的野外立体场景弱小变化目标检测新方法。为了补偿平台运动,提出了一种级联图像配准模式,即首先通过生物视觉方法对待检图像进行快速粗配准,然后通过不变系数最小二乘匹配进行精配准;为了补偿图像间的灰度变化,提出了直方图一致性变换方法,该方法不仅可以处理线性灰度变化而且可以处理非线性灰度变化;为了弱化场景立体效应影响,提出分子区的方法,即通过将图像划分为若干子区,各对应子区独立求解仿射参数,使得待检图像不同位置子区可以对应不同几何变换参数。光电吊舱真实图像变化检测实验,证明了文章方法的正确性和有效性。     

一种基于图像灰度值切线方向的边缘检测方法

提出了一种基于图像灰度值切线方向的边缘检测方法.首先搜索确定当前点的灰度值切线方向,然后根据此切线方向两侧像素的灰度变化情况生成边缘图像.对于含噪声的图像,引入噪声检测方法,无需平滑预处理,直接就能得到边界图.实验证明该方法是简单有效的边缘检测方法.     

基于图像序列的被动测距

针对导弹和目标交会段近似匀速运动的特点,利用红外成像导引头所测得的目标像,分析了基于目标面积和目标像灰度的被动测距原理;建立了目标成像模型,推导了基于图像面积梯度和基于图像灰度梯度的2种测距方程。这2种测距方法均无需利用目标具体参数,利用红外导引头测量到的目标像面积或目标像灰度值解算出目标的距离。针对反导任务的计算机仿真结果验证了上述2种测距方法的正确性,并比较了基于图像面积和基于图像灰度的被动测距精度。这2种测距方法可为被动红外成像测距提供参考。     

基于类间最大方差法的铁谱磨粒彩色图像自动分割

在磨粒图像RGB彩色空间,选择其3个正交彩色特征,应用类间最大方差法对其分割,依据F isher判别函数选择其最佳特征与最佳阈值,实现了磨粒彩色图像的分割。大量磨粒图像分割实践证明,该分割方法具有分割精度较高、计算速度快、自适应性强等特点,是铁谱磨粒彩色图像自动分割较理想方法之一。     

基于灰度共生三角阵的炮膛图像分析

为解决炮膛疵病图像粗分类时缺少聚类和分类特征的问题，引入了灰度共生三角阵（Grey Level Co-occurrence Triangular Matrix，GLCTM）的方法。通过对炮膛样本图像GLCTM特征参量的计算与分析，确定了GLCTM的参数；根据特征参量的相关性分析结果，选择了其中7个作为炮膛图像的特征参量。样本图像的实验结果表明，炮膛图像的GLCTM特征参量取值与图像灰度的直观特点之间存在对应关系。     

基于局部特征及最佳量化的Quantum TV算法

量化TV算法是一种量化的全变差正则化算法,滤波后的图像取值为一定数量的量化数值,其主要应用为二值图像恢复、图像量化及图像分割等。图像的不同部分灰度变化程度不同,需要不同的量化等级数;不同的直方图分布下,根据不同的原则,存在不同的量化等级。根据上述原则对量化TV算法进行了改进,实验结果说明了改进算法更适用于图像量化。     

增强景象匹配鲁棒性的灰度变换技术研究

高可靠高精度的景象匹配技术是自主导航飞行器图像制导技术的核心和关键所在,文章对匹配图像的灰度畸变进行了研究,提出了基于直方图相似变换灰度畸变校正技术,提高了景象匹配定位的准确性和可靠性。由于外部成像条件和成像传感器本身存在差异,匹配图像往往存在较大灰度畸变,使得实时图和基准图在灰度域存在较大不一致,从而影响景象匹配可靠性。文章通过对匹配图像进行直方图的相似变换,将匹配图像直方图调为一致,有效消除了匹配图像灰度差异,调整后图像间的直方图相似系数均在0.95以上。通过10300次独立真实外场景象匹配定位试验,证明本文基于直方图的匹配图像灰度预处理方法可有效消除图像间的灰度差异,减少匹配图像间由于灰度差异而产生的重复模式,大幅提高景象匹配鲁棒性,经过本文方法预处理后的匹配图像景象匹配成功率为99.98%,已满足工程实用对景象匹配算法高可靠性的要求。     

基于蚁群算法的图像边缘检测研究

将蚁群算法应用于图像分割领域,提出了一种新的基于蚁群算法的图像边缘检测方法。详细阐述了蚁群算法与该方法的基本原理和具体实现过程。为了提高算法效率,进行两处改进,第一将蚂蚁初始位置由随机放置修改为放置在图像边缘附近,可取一图像灰度梯度阈值来实现,第二将信息激素强度和启发式引导函数值均定义为像素点灰度梯度值的函数。大量实验结果证明了该算法能有效地检测出图像边缘,而且具有适应性强、效率高等特点。     

铁谱技术及其在机械监测诊断应用的机理研究

简要分析了磨粒监测技术的几种方法,并对各种监测技术的原理、特点、适用范围进行了评述和比较。在文中系统论述了铁谱分析技术的基本原理及在磨粒监测分析中的重要意义;是应用磁场将润滑剂中磨损颗粒进行分类并计数的一种技术,对铁谱片上磨损碎片的观测能够诊断引起非正常磨损的起因和机械部件磨损的真实情况,常用来检测非正常磨损、磨损方式和磨损的程度,为预测磨损部件的使用寿命提供基本信息,从而使油液的监测分析结果更为全面和准确。     

由序列图像获取点目标的三维运动参数和空间位置

利用图像获取目标的运动参数和空间位置在目标定位、跟踪和计算机视觉中具有重要的意义。本文在目标和成像系统都运动的情况下,给出了由单目序列图像获取点目标绝对运动参数和三维空间坐标的条件,提出了利用多帧单目序列图像和应用非线性递推滤波算法来估计点目标的运动参数和空间位置。实验仿真结果证明,本文提出的算法是有效的。     

基于多尺度小波变换的二维图像角点检测技术

提出一种基于多尺度小波变换的二维图像角点检测算法。首先利用二维零交叉边缘检测算子对图像进行边缘提取得到二值边缘图，通过基于边素（边过程）的围线跟踪算法得到图像的边缘围线。对边缘围线的方向曲线进行多尺度小波变换，利用变换结果的局部最大值信息检测和定位出图像角点。仿真结果表明该算法可有效地实现二维图像的角点检测与定位，具有较高的精度     

军事地图等高线的三维地形建模与实现

采用Delaunay三角网进行三维建模,用插值算法重建数字地面模型,用OpenGL进行三维显示来生成三维地形图。结合开发实例分析每一个步骤及相应算法,并给出所生成的三维地形图实例。     

基于优化加点Kriging模型的助推火箭残骸安全区预示方法

建立火箭及其分离残骸弹道计算动力学模型，并采用四元数方法对姿态角解算进行处理。提出基于优化加点Kriging模型的安全区预示方法，结合Monte Carlo和Kriging代理模型的特点，给出安全区预示流程。以某型助推火箭残骸安全区计算为例，对提出的安全区预示方法进行仿真验证。仿真结果表明：提出的基于优化加点Kriging模型安全区预示方法与Monte Carlo方法相比，在不损失计算精度的前提下，具有更高的计算效率，满足快速迭代的工程需求，相比传统极限偏差叠加方法，可显著降低安全区覆盖面积，具有较强的工程应用价值。     

机载激光雷达数据的三维深度学习树种分类

针对传统基于激光雷达(Light Detection And Ranging,LiDAR)数据的树种分类方法难以直接且全面地利用点云的三维结构信息的问题,提出一种基于三维深度学习的机载LiDAR数据的树种分类方法.该方法直接从三维数据中抽象出高维特征,而无须将点云转化为体素或二维图像.以塞罕坝国家森林公园内白桦和落叶松...     

Analysis of some critical aspects in hot machining of Ti-5553 superalloy: Experimental and FE analysis

In this study, a newly developed titanium superalloy, i.e., the Ti-5553 alloy has used for hot machining. This material replaced Ti-grade-5 alloy in the application of aerospace, automobile, and biomedical sector. However, similar to Ti-grade-5 alloy, the Ti-5553 alloy has a low thermal conductivity which makes it difficult-to-cut material categories hence, high tool wear, cutting force and bad surface finish. Hot machining of Ti-5553 has been studied at different machining condition (room and hot) using Deform-2D finite element analysis. The result from the simulation test was compared with the experimental value and reduction of cutting and thrust forces was observed. The experiment was carried out with the same input parameters as simulation, and good coherence between them observed. Additionally, cutting zone temperature, effective stress, etc. for both room and elevated the temperature are also discussed.     

一种定标缺失情况下的高光谱目标识别方法

高光谱遥感图像识别在民用和军事领域有着广泛的应用。在缺乏定标信息、缺乏同步观测大气光学参数情况下,对高光谱图像进行地物识别尚没有系统有效的方法,制约了其在定量遥感方向的应用。对此提出了一种利用粒子群算法优化6S模型参数基础上的高光谱遥感数据校正方法,并将其应用于定标缺失情况下的目标识别中。实验表明:在对遥感图像利用少许先验信息选择参数进行校正后,分类准确率为76.25%。而利用粒子群算法优化参数的6S校正后,分类准确率提高到91.58%,目标识别准确率得到了有效提高。     

基因遗传算法在三维数据场造型中的应用

将基因遗传算法应用于三维数据场的造型研究之中,提出了遗传三角剖分算法.针对三维三角剖分的特殊性,提出了虚拟交叉算子和三角变异算子,能够确保在遗传进化过程中,解群中的每一个串始终代表一个合法的三角剖分.     

Characteristics structure analysis on debris cloud in the hypervelocity impact of disk projectile on thin plate

In this paper, the gauge points setting is introduced in the SPH simulation to analyze the debris cloud structure generated by the hypervelocity impact of disk projectile on thin plate. Compared with the experiments, more detailed information of the debris cloud structure can be classified from the numerical simulation. However, due to the solitary dispersion and overlap display of the particles in the SPH simulation, accurate comparison between numerical and experimental results is difficult to be performed. To track the velocity and spatial distribution of the particles in the debris cloud induced from disk and plate, gauge points are locally set in the single-layer profile in the SPH model. By analyzing the gauge points’ spatial coordinate and velocity, the location and velocity of characteristic points in the debris cloud are determined. The boundary of debris cloud is achieved, as well as the fragments distribution outside the main structure of debris cloud.