分形维-最大熵阈值的弱边缘工业CT图像分割算法

含有弱边缘的工业CT图像在分割时易产生过分割现象,对此提出了一种分形维定位和最大熵阈值分割的图像分割算法.首先,采用中值滤波和高斯平滑对图像进行预处理;其次,对预处理后的图像进行分块,并求取每个分块的分形维;再次,根据背景和缺陷处分形维的差异对缺陷进行粗定位,并根据连通域分析精确定位缺陷区域;最后,利用最大熵阈值法对精确定位后的局部区域进行分割.仿真实验表明:所提算法具有良好的分割能力,可以准确地分割出含有弱边缘的缺陷目标,并有效排除轮廓背景对分割的干扰,避免了过分割.     

基于数字图像处理技术和熵权法分析沥青路面均匀度的方法

为了能简单快速地评价沥青路面的离析现象,基于数字图像处理技术,对多幅沥青混合料摊铺时候的图像进行了均匀性相关分析,对图像进行彩色图像转化为灰度图像、滤波、去噪、直方图均衡化、图像分割、形态学处理、开闭运算等操作之后转化为二值图像;提取出不同档集料颗粒的面积,并利用熵权法求出不同档集料面积的权重,从而确定出均匀性评价指标值;绘制均匀性评价指标分布图,将所得均匀性评价指标值与图像对比,得到图像集料颗粒均匀性较好时候均匀性评价指标值范围。研究结果表明:通过熵权法确定的均匀性评价指标值能够较好地反映沥青路面集料的均匀程度。     

基于像素-亚像素级形态分析的路面三维图像裂缝自动识别算法

为了准确有效地检测路面裂缝,为路面性能评估、路面养护管理、路面结构和材料设计提供数据支撑,针对1 mm/像素路面三维图像提出了基于像素-亚像素级形态分析的裂缝自动识别算法。首先,应用Canny算法和区域生长算法检测候选裂缝目标并进行融合处理,得到融合分割图像;然后,提取并重构像素级与亚像素级图像骨架;最后,融合像素-亚像素级骨架图像,综合利用形态学算子和轮廓长度、圆度、扁平率等连通域形态特征提取裂缝目标。基于150张路面三维图像(992像素×992像素)对笔者算法和另外5种既有算法进行测试,结果显示,笔者算法获得了较高的准确率(均值90.45%)和召回率(均值96.49%),F均值由高至低分别为:笔者算法(90.72%)、种子并行生长算法(39.65%)、GAVILáN算法(33.46%)、各向异性测度算法(30.32%)、Canny检测(25.85%)和OTSU分割法(5.85%)。算法适用性分析表明,笔者算法较适用于细小裂缝图像识别,种子并行生长算法、GAVILáN算法和各向异性测度算法有利于宽而明显的裂缝识别,而Canny和OTSU通常可作为裂缝识别算法中的一个图像处理环节。     

沥青玛蹄脂碎石混合料级配试验研究

为了研究沥青玛蹄脂碎石混合料 (SMA)的级配组成 ,笔者采用配方均匀设计方法对粗集料间隙率VCA的影响因素进行了试验研究 ,对VCA试验数据进行了回归分析 ,得到了粗集料的合理配比组成 ;利用沥青裹覆集料试验确定了最小沥青用量 ,用体积法和填充理论对细集料和矿粉的组成进行了分析 ,并对设计的混合料的路用性能给予了试验验证 .结果表明 :文中设计的SMA级配混合料具有优良的路用技术性能 .     

基于图像分割的图像检索新方法

利用信息熵理论,提出了一种新的相似性图像检索方法.首先,分割图像,抽取图像的分块颜色信息;再计算图像之间的颜色互信息来确定它们的相似度.与其他的颜色特征描述方法相比,该方法该算法具有抗噪声能力强、精确度高等优点.     

基于边缘检测的沥青混合料图像分割技术研究

在对沥青混合料数字图像进行平滑去噪处理与增强处理基础上,采用边缘检测的分割算法对沥青混合料集料颗粒进行辨识与分析,突显出集料颗粒边缘轮廓,可为目标对象做进一步的特征提取和分离提供可靠的依据.     

基于CT图像的集料三维棱角性计算方法

为了提高集料棱角性评价的准确性,提出了集料三维棱角性计算方法;基于CT技术和三维重建技术,对集料的CT图像进行增强和锐化滤镜处理,以突显沥青混合料中的集料;对增强后的CT图像进行灰度阈值计算与灰度划分,采用MIMICS重构了马歇尔试件中集料的三维模型;提出了集料粗糙度与球形度的评价指标,依据集料三维模型评价了集料棱角性,并分析了三维模型重建的影响因素。计算结果表明:在AC-16马歇尔试件中,集料、沥青和孔隙的灰度分别为101.32~170.14、4.32~101.32和0~4.32,因此,采用图像增强和锐化滤镜处理可以突显CT图像中的集料,增强集料三维重建的准确性;采用2pixels×2pixels、3pixels×3pixels锐化滤镜计算球形度标准差为0.000 7,而采用5pixels×5pixels、6pixels×6pixels、7pixels×7pixels锐化滤镜计算得到的球形度标准差为0.042 3,因此,应当采用2pixels×2pixels或3pixels×3pixels锐化滤镜处理CT图像,以确保球形度计算结果波动小;采用50、70个·mm~(-3)采样点密度计算粗糙度的标准差为0.001 6,而采用5、15、25个·mm~(-3)采样点密度计算粗糙度的标准差为0.034 9,因此,应当采用50~70个·mm~(-3)采样点密度来保证集料三维模型精确地反映集料的真实状态;采用5个CT截面图像计算的二维球形度和粗糙度的标准差为0.012 1~0.048 2,存在较大变异性和偏差,而采用基于三维集料模型的粗糙度计算方法得到集料1~5的粗糙度分别为0.991 2、1.032 1、0.974 2、1.075 1、1.043 2,集料1~5的平均二维粗糙度分别为0.994 1、1.023 9、0.988 3、1.097 5、1.060 8,两者基本一致。可见,基于三维集料模型的粗糙度和球形度计算方法充分考虑了集料的棱角性,计算结果不受CT截面的影响,计算结果不存在变异和偏差。     

沥青稳定碎石骨架结构评价方法

通过系统测试粗集料指标和混合料动稳定度,研究了沥青稳定碎石骨架结构评价方法及其影响因素.测试了不同级配的沥青稳定碎石动稳定度,发现规范范围内不同混合料抗车辙能力有明显差距,且粗型沥青稳定碎石混合料抗车辙能力未必优于细型混合料;粗集料指标测试结果证实SSC及VCADRC与混合料动稳定度间有着良好联系,因而可利用VCADRC进行沥青稳定碎石粗集料设计或评价;利用均匀设计法进行的粗集料体积指标测试发现:单独一档粒径集料含量均与粗集料体积指标缺乏联系,整体的搭配才是关键.     

图像分块下的隧道裂缝识别方法

针对隧道衬砌表面不均匀光照、渗水和噪声等强视觉干扰,设计了基于图像分块的隧道衬砌裂缝检测算法;根据中国西部地区的地理特征和隧道衬砌的外观病害,研制开发出一种快速、自动化的非接触式智能隧道结构物外观检测系统; 以非均匀光照下隧道图像数据集为研究对象,在图像分块的基础上提出一种适用于隧道裂缝特征提取的图像识别算法;研究了电子元件产生的噪声,并分析和总结了隧道衬砌的灾害特征;根据裂缝特征和分辨率将图像矩阵划分为适当数量的区域块,根据区域块的灰度特征将原始图像划分为目标背景区、目标病害区、病害背景区和其他区域,通过最大类间方差法和局部阈值法分割得到了隧道裂缝的粗图像,在此基础上进行了粗图像裂缝特征提取;对原始图像的每个区域块进行了对比度受限的自适应直方图均衡操作和局部阈值分割,得到了细节图像;将细节图像和粗图像的重叠区域设为理想裂缝二值化图像;结合隧道结构物外观检测系统对不同方向的裂缝图像进行了二值化试验,并通过隧道裂缝定位和投影法得到了隧道衬砌图像中裂缝的位置信息和方向。研究结果表明:提出的算法对隧道裂缝识别的准确值、召回率和F值可分别达90.34%、98.78%和94.37%,既可以保证隧道裂缝的完整性,也可以在非均匀光照下最大程度地保留目标裂缝的细节,可用于处理一般灰度图像的二值化问题。      

基于结构光的粗集料颗粒粒径计算方法研究

在公路施工和养护领域,测量矿质混合料中粗集料的粒径分布正逐渐受到工程研究人员的重视。但传统的二维图像颗粒粒径表征方法,无法真实地反映粗集料三维特性,针对在结构光下采集的三维深度图像提出了一种粒径计算方法。介绍了三维检测系统的检测原理,将集料颗粒三维重构、去燥和颗粒分割,同时使用最佳外接立方体和球当量径两种方法计算颗粒粒径,并对两种方法的粒径计算结果准确度进行了分析。结果表明:球当量径法粒径误差较小,可以作为粗集料颗粒粒径的一种有效表征方法。     

沥青混合料图像多阈值分割方法

将基于遗传策略的多阈值分割法应用到沥青混合料图像分割中,解决了边缘检测法、单阈值法抗干扰性差、分割结果不能直接用于级配分析的难题。实验结果表明,该方法的分割精度优于边缘检测类和单阈值法,而且可将沥青混合料中的粗骨料、细骨料、纹理和空隙等组成部分分离出来,为后续的级配分析计算奠定基础,具有广阔的应用前景。     

A Bintree Energy Approach for Colour Image Segmentation Using Adaptive Channel Selection

A new hierarchical approach called bintree energy segmentation was presented for color image seg-mentation. The image features are extracted by adaptive clustering on multi-channel data at each level and used as the criteria to dynamically select the best chromatic channel, where the segmentation is carried out. In this approach, an extended direct energy computation method based on the Chan-Vese model was proposed to segment the selected channel, and the segmentation outputs are then fused with other channels into new images,from which a new channel with better features is selected for the second round segmentation. This procedure is repeated until the preset condition is met. Finally, a binary segmentation tree is formed, in which each leaf represents a class of objects with a distinctive color. To facilitate the data organization, image background is employed in segmentation and channels fusion. The bintree energy segmentation exploits color information involved in all channels data and tries to optimize the global segmentation result by choosing the "best" chan-nel for segmentation at each level. The experiments show that the method is effective in speed, accuracy and flexibility.     

基于数字图像技术的沥青混合料内部集料分布特征

针对Marshall与SGC成型的AC-16,SMA-16与OGFC-16 3种级配沥青混合料试件,采用数字图像处理技术研究集料颗粒在试件竖向剖面内的分布状况,用统计方法对集料主轴方向角进行重点研究.研究结果表明:对于AC与SMA试件,集料颗粒的主轴方向角呈显著的正态分布特性,对于OGFC试件其规律并不显著.从主轴方向角的离散性上来看,SGC旋转压实成型试件的方差较Marshall试件要大.     

IMAGE SEGMENTATION BASED ON MARKOV RANDOM FIELD AND WATERSHED TECHNIQUES

IntroductionThere are many methods to perform imagesegmentation and edge detection tasks that incor-porate region- growing and edge detection tech-niques,for example,it is applying edge detectiontechniques to obtain Difference In Strength( DIS)map then employ region growing techniques towork on the map as in Refs.[1 ,2 ]. In the others,combining both special and intensity information inimage segmentation approach based on multi- reso-lution edge detection,region selection and intensi-ty thre…     

A bintree energy approach for colour image segmentation using adaptive channel selection

A new hierarchical approach called bintree energy segmentation was presented for color image segmentation. The image features are extracted by adaptive clustering on multi-channel data at each level and used as the criteria to dynamically select the best chromatic channel, where the segmentation is carried out. In this approach, an extended direct energy computation method based on the Chan-Vese model was proposed to segment the selected channel, and the segmentation outputs are then fused with other channels into new images, from which a new channel with better features is selected for the second round segmentation. This procedure is repeated until the preset condition is met. Finally, a binary segmentation tree is formed, in which each leaf represents a class of objects with a distinctive color. To facilitate the data organization, image background is employed in segmentation and channels fusion. The bintree energy segmentation exploits color information involved in all channels data and tries to optimize the global segmentation result by choosing the ＂best＂ channel for segmentation at each level. The experiments show that the method is effective in speed, accuracy and flexibility.     

基于视觉注意机制 PCNN 模型的车牌 图像分割方法

车辆图像中车牌具有所占比例小、位置不固定、大小不一,以及分割易受光照影 响的特点.因此,车牌图像的分割始终是车辆跟踪、车辆识别等领域中的难点问题.针对以 上问题,本文提出了基于视觉注意机制脉冲耦合神经网络模型的车牌图像分割方法.该方 法将视觉注意机制中的数据驱动模式和任务驱动模式相结合. 数据驱动模式中,通过对 PCNN 模型细胞感受野功能的完善,使优化 PCNN 模型具有了尺度性和方向性.任务驱 动模式中,针对不同尺度的分割,利用组合不变矩和局部灰度熵,自适应地确定目标的特 征尺度和最佳尺度,并确定该目标最终的分割结果.经实验验证,该方法对车牌图像具有 较好的分割效果.     

掺废旧沥青混合料细颗粒对水泥稳定碎石抗冲刷性能的影响研究

在分析半刚性材料冲刷机理的基础上,提出一种改善水泥稳定碎石抗冲刷性能的方法,即使用废旧沥青混合料细颗粒取代水泥稳定碎石中的细集料。通过冲刷试验研究了不同废旧料细颗粒掺量对水泥稳定碎石抗冲刷性能的影响,并分析了冲刷试验结果产生的机理。试验结果表明,掺入一定掺量的废旧沥青混合料细颗粒可以明显改善水泥稳定碎石的抗冲刷性能,废旧沥青混合料细颗粒的最佳掺量为15%。     

噪声符合高斯分布的曲面图像分割

针对噪声符合高斯分布的曲面图像分割问题,提出了一种基于变分水平集方法的隐式曲面上噪声符合高斯分布的图像分割模型。为定义隐式曲面上图像区域划分的动态轮廓线,引入另一个动态水平集函数,其零水平集与隐式曲面的交线即为曲面上区域划分的轮廓线。该模型采用N个水平集函数划分2^N个区域的区域竞争策略。通过变分方法得到图像分割空间轮廓线演化的梯度降方程。通过显式差分格式对演化方程进行离散。实验结果表明,该模型对曲面上噪声符合高斯分布的图像具有良好的分割效果,并且在图像分割的同时能够完全保持曲面固有的几何特征。     

高分辨率遥感影像分割提取构筑物评估

面向对象的影像分析已成为针对高分辨率遥感影像信息提取和行业应用的一种先进方法．该方法的实用效果,基础和关键在于对影像中所关注地物目标的影像分割提取效果．针对高分辨率遥感影像地面杓筑物的提取,采用经验性符合统计比较法,把自动分割结果与人工分割提取的地面构筑物区域轮廓相对符合程度分为3个等级：良好、可以接受和不可接受,对当前应用广泛的两种多尺度影像分割方法进行了地面构筑物分割提取效果评估．