基于球面图像的三角网格模型分割

为了从局部形状的角度实现对三角网格模型的管理和重用,提出了一种基于球面图像的三角网格模型分割方法.通过球面参数化及球面划分,将三角网格模型的表面属性信息映射到球面图像中;利用成熟的区域生长、区域合并图像分割算法对球面图像进行分割;将球面图像的分割结果转换为三角网格模型的分割结果.实验结果表明:该分割方法可以对不均匀的低分辨率三角网格模型进行有效分割,降低了几何属性估算对分割结果的影响,不会发生过分割现象,不需要进行分割的后续处理.     

基于主元分析和色调的彩色图像分割

提出一种基于主元分析和色调的彩色图像分割方法.首先应用主元分析法确定分类数,将彩色图像分成几个区域,然后基于色调特征将区域再划分为若干个子区域,最后根据CIE(L*α,b*)空间的颜色差异合并具有相似颜色的子区域,得到最终的精确分割结果.     

基于多种策略的页面内容提取算法

针对W eb页面存在与主题无关的噪音的问题,提出了基于页面结构与页面内容相结合的多策略页面内容提取算法.该算法根据改进的VIPS(基于视觉信息的页面分割算法)生成页面的块结构树,通过定义内聚度阈值和块结构树的最大深度,实现了块结构树中不同区域内不同分块粒度的要求;根据W eb页面提供的结构信息和内容信息提取块结构树叶子节点中的"主题"块和"主题相关"块;最后,对主题块和主题相关块的内容进行合并,提取页面的主要内容.实验表明,对任意下载、不同内容类型的页面,该算法都能有效地提取页面内容.     

基于灰度变化率的低对比度CT图像分割研究

整幅工业CT图像具有部分区域对比度低,灰度范围狭窄,灰度变化不明显等特点,针对传统的缺陷分割方法无法对低对比度区域的缺陷进行精确分割的问题,提出一种基于灰度变化率的缺陷分割方法.通过提取图像中某点的灰度值并计算该点与其周围邻域内点的平均灰度值的变化率、差值以及方差,选取符合图像分割条件范围内的点作为边界点,从而提取工业CT图像中低对比度区域缺陷的边界并进行分割.仿真实验表明,本文方法分割CT图像的缺陷准确率可达到95%,能够快速确定缺陷区域,并准确、有效地分割提取缺陷.     

日间高速公路侧后方车辆识别方法

为帮助驾驶员发现目标车道侧后方车辆尤其是视野盲区内车辆,从而避免或减少换道过程中发生的交通事故,提出了日间在高速公路上识别侧后方车辆的新方法.根据路面灰度值,将日间图像分为正常光照和弱光照两类.由于车辆阴影的灰度小于路面平均灰度,根据两侧车道区域内存在的灰度突变确定出侧后方车辆的可能存在区域.对确定的区域采用相应的阈值分割方法进行图像分割.在对分割后的二值化图像去噪、边缘提取和细化,以及提取车辆直线水平边缘基础上,根据系列车辆统计获得的先验知识(车辆前车窗的大小及比例等)验证车辆的真实存在.试验结果表明,该算法具有较好的可靠性和鲁棒性.     

基于改进区域生长的非均匀点云平面分割研究

采用区域生长法进行点云平面分割,点云的非均匀性会导致初始种子点选取困难,对此提出改进区域生长法,结合一致性检验实现非均匀点云的平面分割。首先基于协方差矩阵特征值进行网格均匀性分析,将网格划分为均点网格和非均点网格;然后在均点网格构成的均点数据集内确定区域生长的初始种子点,确保初始种子点附近的点云均匀连续,并基于法向量和曲率制定生长规则,提取均匀区域的生长性内点;最后通过一致性检验提取非均匀区域点云的非生长性内点,实现面域内点的全面提取。以某混凝土组合箱梁预制模板为试验对象,分析表明,与传统曲率最小准则相比,所提出的方法能在邻域点数量较小时快速选取合适的初始种子点,保证计算效率且具有更强的适用性和稳定性。该算法实现了点云均匀区域和非均匀区域的划分,为均匀性、连续性较差的点云平面分割提供新的方法。     

融合边缘检测与区域生长的交通图像分割方法

在交通监控中,如何从复杂的背景中分割运动物体是至关重要的一步,针对车辆的运动阴影对图像分割产生的不利影响,提出了一种新的融合边缘检测与区域生长的彩色图像分割算法,算法同时考虑了图像的彩色信息和空间信息.该算法首先对彩色图像边缘检测,并根据检测结果设置种子像素;再基于颜色相似性生长准则,结合边缘检测结果,对每个种子点进行区域生长;最后,利用区域合并算法对剩余的像素进行合并.实验结果表明该算法很大程度上克服了阴影给图像分割带来的不利影响.     

基于人头颜色空间和轮廓信息的行人检测方法研究

为提高智能视频监控中行人统计的实时性,提出了一种基于人头颜色空间和轮廓特征的行人检测方法.该方法首先根据人脸肤色、发色在YCbCr和RGB颜色空间的聚类情况,建立人头颜色模型,分割人头候选区域,并针对行人运动的特征,采用多帧差法提取运动信息,剔除背景噪声,修正候选区域的精度;然后根据改进的Canny 算子提取候选区域的轮廓,融合形态学对边缘进行修正,提取候选区域轮廓信息;最后根据人头轮廓的几何特征,剔除“伪候选”区域,并进行连通域信息标记,检测人头图像,从而对行人进行检测和统计信息.结果表明,该方法能快速有效地检测出人头,在动态场景下的行人检测取得了较好的效果.     

基于自适应形态学滤波的ICT图像缺陷提取

针对ICT图像缺陷现有提取方法的不足,提出了一种自适应的数学形态学滤波方法．该方法首先对整张图像进行分水岭变换,根据区域大小自适应地选取结构元素区域．然后对该区域边界进行椭圆拟合,以确定结构元素模板．根据形态学原理运用此模板对图像进行闭运算,从而获得图像背景．最后,用背景图像减去原始图像,即可获得缺陷的图像．试验结果表明,该方法能获得更好的图像缺陷提取效果．     

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车辆阴影分割是智能交通领域中车辆识别的一项重要内容,阴影分割的好坏直接影响到车辆识别的准确性以及整个智能交通监控系统的性能。针对当前基于RGB和HSV颜色空间的车辆阴影分割算法缺陷与不足,本文提出了一种新的基于YCbCr空间的车辆阴影分割算法。首先选取图像中的运动区域,运动区域包括车辆以及阴影;然后根据阴影区域出现的特点,选择初始阴影数据;最后,通过本文提出的阴影分割算法最终确定阴影区域的形状与位置。经过实际道路运行测试,该算法能提取出的车辆阴影完整性好,具有较好的鲁棒性,在智能交通领域具有一定的应用价值与前景。车辆阴影分割是智能交通领域中车辆识别的一项重要内容,阴影分割的好坏直接影响到车辆识别的准确性以及整个智能交通监控系统的性能。针对当前基于RGB和HSV颜色空间的车辆阴影分割算法缺陷与不足,本文提出了一种新的基于YCbCr空间的车辆阴影分割算法。首先选取图像中的运动区域,运动区域包括车辆以及阴影;然后根据阴影区域出现的特点,选择初始阴影数据;最后,通过本文提出的阴影分割算法最终确定阴影区域的形状与位置。经过实际道路运行测试,该算法能提取出的车辆阴影完整性好,具有较好的鲁棒性,在智能交通领域具有一定的应用价值与前景。     

Magnetic Tile Surface Defect Detection Based on Texture Feature Clustering

In the field of magnetic tile surface detection, artificial detection efficiency is low, and the traditional image segmentation algorithm cannot show good performance when the gray scale of the magnetic tile itself is small, or the image is affected by uneven illumination. In view of these questions, this paper puts forward a new clustering segmentation algorithm based on texture feature. This algorithm uses Gabor function spectra to represent magnetic tile surface texture and then uses a user-defined local product coefficient to modify Gabor energy spectra to get the center number of fuzzy C-means(FCM) clustering. Moreover, the user-defined Gabor energy spectra image is segmented by clustering algorithm. Finally, it extracts the magnetic tile surface defects according to the changes of regional gray characteristics. Experiments show that the algorithm effectively overcomes the noise interference and makes a good performance on accuracy and robustness, which can effectively detect crack,damage, pit and other defects on the magnetic tile surface.     

沥青路面表面纹理三维高精度激光非接触式检测

为实现沥青路面纹理构造高精度自动检测,借助三维激光技术实现路面纹理三维重构,提出模拟铺砂的沥青路面构造深度测量方法. 首先采用高精度三维激光扫描仪获取雅康高速公路沥青路面0.1 mm精度三维高程数据,同时人工铺砂法获取对应区域的宏观构造深度值;其次通过数字图像处理技术实现重构沥青路面三维云图并进行数据噪声处理;最后设计四连通多种子组合填充算法,实现在滤波后的三维路面纹理云图上自动铺砂并获取路面纹理宏观构造深度值. 研究结果表明:模拟铺砂测量方法与人工铺砂法测量的平均构造深度（MTD,M)的平均绝对误差为0.052 mm,两者相关系数为0.96. 研究成果验证了用非接触式路面纹理测试替代现有的接触式路面摩擦性能测试的可行性,为道路交通安全网级监测与管理奠定基础.      

基于数字图像技术的沥青路表面三维构造获取系统

为了客观、真实地评价沥青路表面三维构造,利用数字图像技术研制了一种沥青路表面三维构造获取系统.首先基于经典的漫反射模型the Lambertian Model,获取3张红、蓝、绿二维图像;然后根据光度立体法,利用3张图像的反射光强度计算其x、y方向上的梯度数据;最后借助Frankot-Chellappa全局积分算法将梯度数据进行傅立叶变换,计算得到高度值,实现路表面构造的三维重建.研究结果表明,该系统获取的高度值精度达到0.000 1 mm,满足分析构造深度的要求;与传统方法铺砂法的测试结果相关系数R=0.887 5,相关性较好,证明了该系统应用的可行性.      

基于遗传模拟退火算法的TRANSMODELER仿真模型参数标定研究

大多微观仿真软件是针对国外交通流特性而开发的交通仿真软件,而我国的交通特性与国外相比存在一定的差异,因此在运用仿真软件进行交通仿真之前,需要针对我国城市路网的实际交通调查结果,对相关参数进行标定.其目的是提高仿真模型的精度,使仿真结果更真实、更准确.文中设计了详细的参数标定流程,利用参数敏感性分析选取所需要标定的参数,再引入遗传模拟退火算法进行参数最优组合的搜索,并设计其功能界面,利用TRANSMODELER的二次开发功能,将参数标定的算法植入其仿真模块,实现仿真、评价的一体化和自动化.以昆明市一二一大街、学府路及相关联路道路为示范路网,验证所建立参数标定流程与算法的有效性与可行性.     

基于表面构造的水泥混凝土道面抗滑模型

利用T10型测试车测试了某机场水泥混凝土跑道不同区段摩擦因数,利用照相法和特征描述法对道面不同尺度的构造进行了特征分析,基于测试结果,探讨了道面构造对其摩擦因数的影响规律,提出了基于构造特征参数的道面抗滑能力表达模型。根据对道面宏观、粗观和细观构造特征参数的相关分析,构建了基于构造特征的道面抗滑摩擦因数模型。研究结果表明:构造特征相近的道面,其构造深度为0.6～0.7cm时,摩擦因数为0.40～0.42;构造特征差异较大时,构造深度分别为0.70、0.78cm的区域,摩擦因数分别为0.43、0.75,构造特征对摩擦因数的影响不可忽视;基于道面构造特征的参数化分析,采用道面抗滑摩擦因数模型可定量分析旧道面抗滑性能。     

NOVEL METHOD FOR TEXTURE DISCRIMINATION USING WAVELETS

ＮＯＶＥＬＭＥＴＨＯＤＦＯＲＴＥＸＴＵＲＥＤＩＳＣＲＩＭＩＮＡＴＩＯＮＵＳＩＮＧＷＡＶＥＬＥＴＳ＊ＬｉｕＪｉａｎｆｅｎｇ（刘建峰）ＱｉＦｅｉｈｕ（戚飞虎）（Ｄｅｐｔ．ｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅ，ＳｈａｎｇｈａｉＪｉａｏｔｏｎｇＵｎｉｖ．）Ｊｏ...     

基于纹理尺寸自适应的Criminisi图像修复改进算法

针对Criminisi图像修复算法中样本块选择的随意性,导致图像修复效果欠佳的缺陷,提出一种针对纹理图像的Criminisi改进算法。该算法通过对纹理图像预处理后获得的二值化图像进行统计分析,获得图像的行和列纹理曲线,进而得到纹理曲线的极值点变化曲线,并最终获得样本块的近似尺寸。仿真实验表明,将本文获取的样本尺寸作为Criminisi修复算法的样本尺寸,获得了较传统Cfiminisi算法更好的视觉效果。     

粗集料表面纹理曲线图形分形维数MATLAB算法研究

对粗集料表面纹理曲线采用MATLAB平台编程计算备轮廓线的分形维数，根据实测结果确认采用计盒维数法可靠并可行。粗集料表面纹理维数越大，则粗糙程度越复杂，因此为面层石料的优选提供了新的方法和指标。     

机场停机位分配问题研究

机场停机位分配是机场地面作业中的一项核心任务,本文对机场停机位分配问题进行研究,为最大限度降低实时运行中航班延误对预分配方式的影响,以最小化停机位各空闲时间段的离差为目标函数建立数学模型。对于该问题,首先采用贪婪算法对不考虑航班机型-机位匹配约束的情形进行优化,并给出最优性证明;然后结合动态时间窗法对考虑机位-机型匹配约束的模型进行优化求解．最后用一个实际算例对算法进行了验证,并与其他优化算法进行了对比,检验本算法的最优性．     

路面抗滑性能检测与预估方法综述

针对道路工程中路面抗滑性能检测与预估中存在的问题,分别从力学机理、检测方法、预估模型3个方面系统梳理了路面抗滑性能相关成果及进展;基于传统的库伦摩擦定律,阐明了路面抗滑性能的摩擦力学机理,从路面、轮胎以及接触环境3个方面总结了抗滑性能的影响因素;总结了抗滑性能的直接与间接测量方法,重点分析了路表纹理检测技术的难点以及测试数据的预处理方法;对比分析了抗滑性能预估的传统经验统计模型、力学模型以及机器学习等方法的优点与不足。研究结果表明:影响路面抗滑性能的因素众多,传统的摩擦理论难以描述橡胶与粗糙表面接触界面第三体的力学行为,因此,需要进一步研究具有润滑介质的接触界面摩擦机理;抗滑性能直接检测方法功能单一,成本较高,表面纹理的高速无接触自动化检测更加符合未来智能一体化检测需求,但高精度、大量程检测以及数据清洗仍是需要突破的瓶颈;相比现行的各类预估模型,经验统计模型及机器学习弱化了胎-路接触特性,导致预估模型缺乏扩展性;推行有限元仿真力学模型方法,有望进一步揭示复杂物理场下的摩擦机理,从而开发更精准、高效的路面抗滑预估模型。