基于Contourlet变换的火炮内膛疵病分割方法

对火炮内膛图像进行有效的疵病分割是内膛疵病识别的重要步骤。针对火炮身管导气孑L疵病的分割进行研究,提出基于Contourlet变换的火炮内膛疵病分割方法。通过对内膛图像Contourlet变换高低频系数的调整,在排除导气孔自身结构的影响下,提取出疵病的边缘,并结合形态学处理,实现导气孔疵病的分割。实验结果表明,该方法内膛疵病分割准确,抗噪能力强,适用于火炮内膛疵病分割。     

局部模糊复杂度的图像过渡区提取算法

鉴于局部复杂度不能体现灰度级别变化剧烈程度的局限,对基于局部复杂度的图像过渡区提取算法进行了改进,提出了基于局部模糊复杂度的图像过渡区提取算法.仿真结果表明:算法比采用基于局部复杂度的过渡区提取算法提取的过渡区更为准确,同时也具有更好的抗噪性能.     

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。     

基于拼接算法的炮膛疵病自动识别技术

针对当前采用目测识别方法进行炮膛疵病检测时存在的识别速度慢、精度低、人为影响因素大等缺点,提出了一种基于拼接算法的炮膛疵病检测方法。该方法采用Harris角点检测算法进行特征点提取,采用归一化互相关法进行特征点初匹配,采用马氏距离提纯算法消除误匹配,采用改进的8参数透视变换优化估计算法和基于边界保持的函数加权平滑融合算法进行炮膛图像融合,并选取图像面积、短长径之比为特征参数完成疵病的自动识别。实验结果表明：该算法对炮膛图像能较好地进行拼接,而且数值化的疵病识别方法相比传统目测识别方法也更加快速、准确,可为部队和相关工程人员进行身管检测提供有益参考。     

火炮身管内膛疵病检测现状与展望

简要回顾了火炮身管内膛疵病的光学检测方法及其局限性，详细介绍了目前重点研究的光电窥膛检测方法，分析了取得的成果和存在的问题。对火炮身管内膛疵病检测的发展方向进行了预测与展望，指出基于机器视觉的研究是一个新的方向。探讨了今后的研究思路，提出首要的任务是在软件方面实现“采集一识别一判定”的自动运行，为此需要重点研究疵病检测的机器视觉图像信息、图像的纹理特征分析技术、疵病评定体系等3方面的内容。     

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。     

基于粗糙集和支持向量机的火炮内膛疵病识别方法

火炮内膛疵病智能识别是火炮内膛窥测的最终目标,它涉及到内膛疵病的特征提取和疵病识别两方面。首先建立了包括疵病形状、纹理与颜色特征的火炮内膛疵病特征体系;并采用模糊粗糙集理论分析了各疵病特征对疵病识别的敏感性,由此优化了疵病特征体系,降低了疵病特征维数;建立了最小二乘支持向量机小样本、非线性数据特征的多疵病分类器,提高了疵病识别效率和质量。     

一种梯度变换的水下图像对比度增强算法

在水下激光成像系统中,针对海水对光的散射而引起的图像对比度下降的特点提出了一种自适应改变图像梯度来增强水下图像对比度的算法.该算法分三步时图像进行处理:首先利用双边滤波器对图像进行滤波,以消除噪声;其次根据图像的局部灰度强度,对图像梯度进行处理;曩后通过解泊松方程,将处理后的梯度图像还原成灰度图像,实验结果表明:该算法...     

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。     

基于灰度信息的工程陶瓷磨削表面粗糙度评定

为了快速简单地评定和预测工程陶瓷磨削加工表面粗糙度,提出一种基于表面图像灰度信息的新方法。设定亮度140、对比度42、饱和度24、锐度9的图像采集条件,并选取灰度均值μ和均方差σ作为表征表面粗糙度的灰度参数,对数字图像进行降噪、增强和灰质化处理后,提取多幅磨削表面图像的灰度信息,绘制出表面粗糙度评定参数Ra、Rz、Ry与灰度信息平均值的关系曲线。结果表明：灰度均值和均方差与工程陶瓷磨削加工表面粗糙度呈同步递增或降低的关系,这一结果可用于快速评定任意磨削工件的表面粗糙度。     

火炮身管膛线磨损量光学检测方法

火炮身管膛线的技术状态直接关系到火炮的射击精度、射击安全和身管寿命。为了提高检测精度和检测效率,提出了一种基于结构光的火炮膛线磨损量检测方法。通过光学检测装置获取身管内膛结构光图像,利用结构光条的变形量计算膛线的实际高度,进而与膛线标准高度比较得到身管内膛径向实际磨损量。该检测方法实现了对身管膛线技术状态的非接触检测,自动化程度高,标定过程简单可靠。经实验验证,该方法能够实现现役各型火炮身管膛线亚像素级的高精度检测,检测误差小于0.01 mm,对于提高火炮制造验收精度和效率,准确预估火炮寿命具有重要的理论意义和实际应用价值。     

基于遗传算法与支持向量机的火炮内膛疵病分类方法研究

支持向量机能够较好解决小样本、非线性数据特征的多分类问题,适用于火炮内膛疵病的分类,但其性能依赖于其参数的选取;对基本遗传算法进行改进,使用自适应的交叉算子和变异算子,并应用于支持向量机参数优化;通过对火炮内膛疵病分类精度的对比研究,改进的遗传算法确定支持向量机优化参数的方法取得了良好的效果,验证了该方法对疵病分类的有效性。     

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。     

虹膜内边缘定位的齿形变换方法

提出了一种新颖简单的虹膜内边缘(瞳孔)定位算法.此算法分别对虹膜图像的每一行进行处理.首先,采用一种简单的齿形变换对虹膜图像每一行的灰度曲线进行变换,变换后的灰度曲线为齿形并且虹膜内边缘点出现在齿形曲线的转折点处.然后,根据在虹膜内边缘点处齿形灰度曲线的斜率由负值变为正值的特点,检测虹膜内边缘点并定位虹膜内边缘的位置.此算法具有新颖、简单、准确和速度快等特点.     

基于LabVIEW Vision的雨雾环境下景象匹配末制导图像处理技术

为了增强雨雾环境下景象匹配末制导的精度,利用LabVIEW Vision机器视觉技术,结合灰度直方图分析、单分量图像提取、灰度形态学变换、LUT查询表变换以及最大熵阈值分割的图像处理技术,将导弹摄像头拍摄的图像信息进行相关处理,得到了清晰的目标图像。试验表明:基于LabVIEW Vision的图像处理效果较好,满足雨雾环境下景象匹配末制导的精度要求。     

一种数控火炮拉线机床的设计与实现

针对现行工厂使用的拉线机床操作不便、可视性差的弱点,提出一种采用单片机及光电编码技术对火炮加工中的膛线加工机床进行数字化控制的方案,使膛线加工精度、质量和效益均可得到提高,是实现各种复杂膛线加工的一种实用、可行的方法。     

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。     

GB/T 1185《光学零件表面疵病》与俄、美相关标准对比分析

本文就我国国家标准《光学零件表面疵病》与俄罗斯相关标准及美国军用相关标准进行对比、分析。就这三个国家(军)同类基础标准的标注方法、麻点、擦痕、表面疵病密集和检验方法进行对比、分析。仅供读者参考。     

基于细分小波的图像压缩算法研究

层次细节模型LOD(Level of detail)和感兴趣区域模型ROI(Region of Interesting)是静止图像压缩及网络传输技术中两个重要模型.通过将灰度图像网格化,并在图像网格上进行B样条细分小波变换,实现了图像的LOD压缩算法.并通过Gouraud明暗处理技术将网格还原成压缩过的灰度图像;同时,该算法还可方便地通过ROI区域选择,使ROI区域比背景区域获得更好的图像质量.     

不均匀光照下的虹膜定位算法研究

虹膜定位是虹膜识别中的基础性环节。针对经典虹膜定位算法易受光照影响且速度慢的问题,分析不均匀光照对虹膜定位的影响,提出最小二乘法粗定位与微积分算法精定位相结合的虹膜定位方法：首先利用形态学灰度运算处理虹膜图像,对处理图像阈值化后提取并修复瞳孔区域,利用最小二乘法对瞳孔区域下部边界点进行内边缘粗略拟合;然后根据外边缘点存在区域的灰度梯度确定虹膜外边缘点,利用最小二乘法进行外边缘粗略拟合;最后利用微积分算法精确定位虹膜内外边缘。以中国科学院虹膜库CASIA（version 2.0）1 200幅虹膜图像做实验,平均耗费时间为4.38 s,定位成功率为98.3%。与经典的Daugman算法和Hough变换算法相比,所提出的算法对不同光照条件下的虹膜图像能更准确、快速地定位。