隧道检测裂缝的图像处理研究

裂缝是隧道衬砌最常见的病害之一,基于近几年快速发展的工程检测系统与图像处理算法的研究,提出基于CCD相机的衬砌裂缝检测系统来采集裂缝图像。通过比较均值滤波、中值滤波、维纳滤波、自适应中值滤波和加权邻域滤波比较,选择自适应中值滤波进行图像增强。结合直方图阈值分割法、Otsu最大类间方差阈值和局部阈值分割法,对增强后图像进行二值化处理比较,Otsu法较好地保留了裂缝的边缘信息,证明了该算法的有效性,为后续裂缝信息的提取奠定了基础。     

基于线阵CCD图像纹理特征的铁路货车货物分割算法研究

利用线阵CCD摄像头采集到的货车货物装载图像,提出一种经过改进的货车货物分割方法。首先,利用优化后的多尺度Retinex(MSR)算法对图像进行增强预处理,然后使用自适应单通道种子选取算法(APSS)获得图像中灰度Gabor纹理特征分布中心点的初始值,并用K-Means算法进行图像兴趣区域的分割,在此基础上利用邻域特征对图像中的兴趣区域进行重新合并,得到最终的分割结果。实验表明,该方法能提高图像中不同区域的分割精度,有较强的抗噪性,还减少了图像分割中的迭代次数,降低了计算复杂度,可以广泛应用到自然环境中车辆图像的分割。在基于线阵CCD铁路货运安全监控系统中货物检查的实际应用中,该方法的货物分割错误率较低,保证了检测系统的问题识别准确率。     

基于数学形态学的遥感图像道路提取

从遥感影像上提取道路信息是一个重要的研究方向。首先读入遥感图像并对其进行增强处理;然后通过直方图均衡化选择合理的分割阈值,得到二值化图像;最后,基于数学形态学方法进行道路识别提取。利用ENVI+IDL,以高分辨率遥感图像IKONOS为数据源来验证方法的有效性。实验结果表明,该方法能够很好的提取遥感图像中的道路。     

序列图像中运动目标的检测

提出一种新的自适应目标图像分割，它适用于复杂环境下的运动图像跟踪，该算法利用序列连续图像的帧间相关性和差异性检测目标，用直方图滤波法分割目标，根据目标的运动牧场生在相邻帧中确认目标，并尽可能抑制背景噪声的干扰，与某些常规算法不同的是，瓣方法充分考虑了目标－背景条件，帧间相关性和差异性，目标检测及撮算法分三步：运动能量检测，直方图滤波及快速定位。本文给出了在可见了光图像序列上的实验结果。     

基于模糊集和k-means算法的变压器红外图像分割

针对k-means算法的k值选定和复杂背景下红外图像误分割问题,提出了一种结合模糊集理论和k-means算法的改进方法。该方法根据灰度级直方图估计k值,在获得k值的基础上,利用直方图均衡化和模糊集理论进行图像增强,然后通过k-means算法结合数学形态学的开运算,再进行图像分割。实验结果表明,该方法获得了更为准确的聚类结果,同时实验对比发现该方法相较其它方法分割效果更好,又兼顾了快速性和变压器温度细节表现能力。     

一种应用于药品泡罩包装检测的改进分水岭算法研究

针对分水岭算法存在的过分割问题以及泡罩包装药品图像的特点,提出一种改进的分水岭分割算法对泡罩包装的药品进行分割。该方法将形态学重建运算与使用控制标记符的方法相结合,首先对原图像进行开闭重建,根据邻域像素连通性提取重建后图像的局部极大值作为标记,从而抑制其他的局部极小值,然后依据标记对原始的梯度图像进行修正,最后对修改后的梯度图像进行分水岭分割。试验表明,该方法在缺陷药品检测中,可以有效的抑制传统分水岭的过分割,分割效果良好。     

一种基于BM3D的接触网图像自适应去噪新方法

为了更好地检测和识别接触网图像,首先要降低图像中的噪声。目前,BM3D是针对高斯等多种噪声降噪性能较好的算法,但它自身也存在一些不足,为此,本文提出一种基于BM3D的自适应去噪新方法(简称ABM3D)。该方法在假设噪声方差未知的前提下,无需人为设定滤波阈值,通过自适应估算较为准确的阈值,实现二维和三维DCT变换域的自适应滤波,得到基础估计图像,利用估算的阈值计算出较为准确的噪声方差,实现联合维纳滤波得到最终估计图像,同时简化了参数设置,尤其是对降噪效果影响较大的参数。实验结果表明:本文提出的算法是有效的,即使在噪声强度非常高的情况下,利用其得到的降噪图像也能较好地保留边缘等细节信息,更具有实用价值。     

基于图像分割的金字塔Lucas-Kanade光流法提取深度信息

在2D到3D视频的转换过程中,深度信息的提取是最关键的问题。本文利用图像分割的金字塔LucasKanade光流法提取2D视频中的深度信息,主要做了如下工作:1是通过计算当前帧的最大运动矢量来决定所需构建的金字塔层数,通过自适应的方式决定金字塔层数可以弥补因金字塔层数过多造成的信息丢失或者因金字塔层数过少而无法满足Lucas-Kanade光流算法的不足;2是在每层金字塔中,利用Mean Shift图像分割后的信息,去除本次迭代计算得到的运动矢量中的坏点,使得深度提取更加准确;3是自适应地调整每层金字塔的迭代次数,使得在实验结果的质量几乎不变的情况下,达到降低时间复杂度的目的;最后通过统计图像分割每类中的深度值对所得到的深度图进行优化,使得最终得到的深度图中物体边缘信息更加清晰。实验结果表明,利用本文算法所得到的场景深度的边缘信息更加清晰,深度图中的坏点明显减少,在降低时间复杂度的同时,得到了较高质量的深度图。     

定位像素篡改的安全脆弱水印算法

脆弱水印用于鉴定数字媒体的真实性和完整性,篡改检测性能和安全性是脆弱水印算法的两个重要指标。本文提出一种基于密钥生成和嵌入像素水印信息的安全脆弱水印算法,在不增加水印嵌入容量的前提下,采用邻域像素比较的篡改检测方法有效提高算法的篡改检测性能。本文首先利用混沌迭代生成水印信息,然后将生成的水印信息置乱加密后嵌入在原始图像的最低位。认证时,通过比较像素邻域中不一致像素数目与设定阈值的关系判定像素的有效性,并推导给出阈值的动态选取方法和篡改比例与虚、漏警概率关系。理论分析和实验结果表明该算法不仅能抵抗拼贴攻击(Collage Attack),而且提高精确定位水印算法的篡改检测性能。     

基于DR图像多重快速分割的铁路货车铸件缺陷提取方法

针对铁路货车铸件DR(Digital Radiography)图像数据量大、背景亮度不均匀以及对DR图像中铸件薄壁区域的缺陷提取效果不理想和基于C-V模型的分割方法存在计算量大的问题,研究基于DR图像多重快速分割的铸件缺陷提取方法.先利用OTSU双阈值分割算法对铸件DR图像进行分割,然后应用区域生长技术得到铸件薄壁区域的图像;对该图像进行剥皮和归一化线性灰度拉伸处理后,再次利用OTSU双阈值分割算法和区域生长技术对图像进行分割,从中提取出含有和可能含有铸件缺陷的局部图像;对可能含有铸件缺陷的亮背景区域图像用C-V模型再次进行分割,最终提取出所有铸件缺陷的图像.     

基于灰度期望值和二值化高精度图像处理算法

在系统地分析高精度图像处理的分割算法的基础上,对现有的图像二值化算法进行了改进,提出了一种基干灰度期望值和二值化的高精度图像处理算法,该算法的处理效果和自适应性明显优干原算法,并且对于灰度分布范围比较大的图像可以比前者在局部区域上保留更多的细节信息.实验证明该算法可以得到比较满意的处理效果.     

一种基于高斯函数的直方图规定化算法

提出一种基于高斯函数的直方图规定化算法，本算法首先根据原图像的信息求出灰度平均值和灰度平均对比度，并利用这两个参数估计输出图像的灰度平均值和灰度平均对比度，然后利用输出图像的灰度平均值和灰度平均对比度构成高斯函数来规定输出图像的直方图，从而控制输出图像的灰度平均值和灰度平均对比度。此算法处理效果明显优于直方图均衡化算法，而且计算量小、处理速度快、不需要人工干预，可用于计算资源有限、实时性要求较高的场合。而且通过改变单一参量就可以控制输出图像的对比度，在工程应用中为用户提供了调控与选择手段。     

基于高通滤波和直方图均衡的钢轨裂纹红外图像增强技术

针对钢轨裂纹红外图像采集过程中产生的噪声大、对比度低的问题,以及传统直方图均衡化方法在对红外图像增强时灰度级减少和细节信息丢失等不足,提出频域增强与空域增强相结合的红外图像增强算法,以弥补传统算法在红外图像增强时的不足。在空间域上采用直方图均衡化对红外图像进行处理,提高图像对比度降低图像噪声;在频率域上采用高通滤波对红外图像进行锐化处理,增强图像的边缘和细节信息。仿真结果表明:该算法在对钢轨裂纹红外图像增强时很好地抑制了背景噪声,而且有效地凸显了钢轨裂纹内部微弱的细节纹理,保护图像的细节信息,为更好地提取钢轨裂纹的缺陷信息提供条件。     

基于改进SIFT算法的无人机倾斜影像匹配研究

铁路无人机倾斜影像具有数据量大,覆盖地物类型多等特点,且像片间具有不同的倾角与旋角,给影像匹配造成较大困难。为解决利用原始SIFT算法进行无人机倾斜影像匹配时复杂程度高、计算效率低等问题,在原始SIFT算法的基础上进行改进,提出一种减小图像尺度空间与降低特征描述符维度相结合的方法,即将尺度空间固定为2,将特征描述符维度由128降低到64(使用python语言实现)。研究结果表明,采用改进SIFT算法后,正确率有所提升,用时较之前减少50%。因此,提出的改进算法可有效解决无人机倾斜影像间的匹配问题,可在确保正确率的前提下大幅提升计算效率。     

改进Canny算子的列车轮对踏面边缘检测算法

现有对高速列车轮对踏面损伤检测逐步以动态检测系统代替人工检测,针对动态检测系统中对踏面损伤图像处理时,存在大量边缘信息丢失、图像细节不完整等问题,提出一种基于改进Canny算子的边缘检测算法。该算法利用自适应双边滤波代替传统高斯滤波对图像进行平滑处理,能够很好的保持图像边缘和滤除噪声;采用水平、垂直、45°和135°4个方向梯度模板来确定梯度幅值;用Otsu算法(大津法)自适应地根据图像灰度值生成高阈值和低阈值,克服人为设定高低阈值的缺陷,增强了算法的自适应性。通过仿真实验结果表明:改进的算法能够有效的保留更多的踏面图像边缘信息,也具有较强的自适应性,为轮对踏面损伤动态检测的后处理提供了有效的技术支持。     

基于灰度对比图与最大熵的钢轨图像分割

针对CCD相机采集的钢轨表面图像灰度不均、过度曝光、噪声过大等导致的一维最大熵法无法准确分割缺陷的问题,提出一种将灰度对比图和形态学重构相结合,再用最大熵法进行分割的图像分割算法。首先求得钢轨图像的灰度对比图,接着将灰度对比图经过形态学开-闭重构获得钢轨背景图像,然后将背景图像与灰度对比图相减,得到包含缺陷的差分图,最后将差分图用最大熵法进行分割。实验表明,提出的灰度対比图法能够很好地缓解光照不均,过度曝光对检测带来的影响,形态学开-闭重构不仅能够获得所需的背景模型还能抑制一定的噪声,该算法简单、有效、鲁棒性较高,分割精度可以达到90%。     

盾构施工临近建筑物变形影响因素关联性分析

基于大量工程实践和资料对建筑物变形安全影响因素进行分析,基于实际数据样本利用粒子群和支持向量机算法,得到影响因素与建筑物变形特征之间的关联模型,并对模型进行验证,利用蒙特卡洛模拟算法仿真模拟得到大量仿真样本,利用卡方关联分析方法和灰色关联算法对各影响因素的关联度进行挖掘,了解各个影响因素与建筑物变形特征之间的关联性程度,进一步得出需要重点控制的建筑物变形的关联影响因素,为临近建筑物的保护控制提供决策参考。     

鲁棒实时钢轨表面擦伤检测算法研究

应用图像处理和模式识别技术,分析高速线阵扫描相机采集的钢轨数字图像,提出鲁棒实时的钢轨表面擦伤检测算法。这种算法首先分析采集图像在垂直方向的投影曲线,提取准确钢轨图像;之后,借鉴人类视觉对比度感知机理,将钢轨灰度图转换为灰度对比图,并基于最大熵原理进行二值化处理,分割出可疑擦伤区域;然后根据经验知识判定钢轨表面的可疑擦伤。实验验证表明:新算法的检测性能高,平均准确率为90.7%,平均漏检率为3.95%;检测速度快,平均检测时间不超过40 ms。     

基于可控金字塔的轮廓波变换构造及其应用

针对轮廓波变换存在频谱混淆现象等缺陷,利用满足精确重构条件的可控塔式分解替代轮廓波变换中的拉普拉斯分解,提出一种由非抽样可控金字塔和方向滤波器组实现的可控金字塔轮廓波变换SPCT(Steerable Pyramid Contourlet Transform).在该变换中,可控金字塔将图像分解为多个不同分辨率的细节子带和一个低频子带,方向滤波器组再将各细节子带分解为方向子带.该变换去掉了可控金字塔的抽样环节,方向分解具有高度灵活性,因而具有平移不变性.利用可控金字塔轮廓波变换SPCT 对Lena图像进行自适应图像去噪,并与基于小波变换和轮廓波变换的去噪算法进行比较.实验结果表明,利用本文提出的算法能有效地抑制频谱混淆现象,并且更有效地保持了细节和纹理,其峰值信噪比和视觉效果均有较大改善.