基于引导滤波和积分投影算法的轨道扣件定位

精确定位是实现轨道扣件缺陷计算机自动检测的基础,为此提出了一种改进引导滤波去噪和灰度积分投影结合模板匹配算法的轨道扣件定位方法.首先,通过具有良好边缘保持能力的改进引导滤波算法对轨道扣件图像进行去噪;其次,利用改进Canny算法在Opencv平台对扣件图像进行边缘检测,实现轨道扣件图像边缘检测的自适应性;再次,采用灰度积分投影算法结合先验知识粗定位扣件区域;最后,通过模板匹配算法精确定位轨道扣件.仿真实验表明:所采用的算法具有较好的定位能力,可以准确地定位轨道扣件区域,为进一步的扣件识别提供了可靠的基础.     

焊接激光致熔池亚像素边缘提取方法研究

由于热变形等因素的影响,薄板激光焊接中焊缝会偏离预设轨迹,造成焊接激光束与焊缝偏离,使焊接质量下降.因此,焊接过程中要检测激光致熔池中心与焊缝偏差,并根据偏差量调整焊接位置.熔池中心由熔池边缘拟合求得,为精确获取熔池中心需要计算熔池的亚像素边缘.熔池亚像素边缘由以下步骤得到:(1)根据黑白CCD相机拍摄的图像中熔池灰度值大的特点,可初步确定熔池的中心;(2)以初步确定熔池中心为起点,在利用形态学方法得到熔池图像中搜索得到熔池像素级边缘;(3)在熔池图像中,提取以像素级边缘点为中心的一定区域像素灰度值,根据灰度值变化拟合曲线得到亚像素边缘.试验表明,所提出的方法能精确提取熔池亚像素边缘.     

多种搜索算法在医学图片彩色迁移上的应用与分析

通过对真彩图像与灰色MRI(核磁共振图像)切片在亮度及纹理等特征上进行配准而实现灰度MRI切片的彩色化,可以得到有效的符合真实人体器官组织的真彩仿真图片。对多种搜索算法如穷举法、随机法、粒子群算法和遗传算法与点邻域亮度分布纹理和局部颜色结构分布相结合并应用于Welsh图像彩色化的算法进行研究和分析。着重分析和修正遗传算法在Welsh彩色化上的应用。该算法将源图像块和目标图像块的亮度特征以及纹理特征构成适应度函数,并依据代数的增加而降低交叉和变异的概率以减少进化后期的跳跃性。其搜索的彩色特征种群经过选择、交叉和变异等操作后逐代进化而得到最终彩色化图像点。最终彩色化的MRI切片的三维重构模型能多层次清晰地反映器官组织的分布和构造。     

用于人脸识别的图像预处理方法研究与实现

提出了一种人脸图像预处理改进算法:将图片转化为灰度图像后进行去噪滤波,根据灰度投影曲线确定人脸的边界,依据确定的眼、嘴以及脸的左右边界这些参数对图像进行剪裁,根据人脸特征的几何关系确定人脸图像的缩放系数,得到标准化图像.解决了传统方法无法适用于侧脸和双眼闭上的人脸的问题.     

一种基于几何约束的轨道提取方法研究

针对基于Hough变换或螺旋曲线模型的视觉轨道检测方法存在的不足,本文提出了一种基于几何约束的轨道提取方法.该方法利用摄像机和轨道平面之间的成像关系近似满足单因矩阵的特点,利用逆透视映射(IPM)将输入图像转换为Bird-view图像,并采用一种改进的边缘检测方法进行边缘检测.然后将二值化的边缘图像在垂直方向上分割为多个区段,在每个区段上,利用先验知识生成的系列模板图像,对分段IPM图像进行去噪处理和Chamfer距离变换后进行距离匹配检测,将轨道检测转换为一个二维匹配搜索过程.在分段检测结果的基础上,进一步利用曲线拟合得到边缘图像中完整的轨道曲线方程.该曲线方程通过已知的单因矩阵转换为原始图像中的曲线描述,实现在原始图像中的检测和定位.实验验证了所提方法的可行性和可靠性.     

改进ViBe算法的铁路动态异物入侵的实时监测

针对ViBe算法在检测铁路轨道动态入侵异物时鬼影消除较慢导致其监测实时性不足和预警精度不高的缺陷,利用背景重构与像素块替换方法对不同时期的鬼影进行快速抑制.首先利用视频序列多帧图像重构背景的方法抑制初始鬼影;其次通过比较物体外接矩形坐标变化和其包含像素数量对鬼影和运动物体进行区分,再利用当前鬼影像素块替换背景图像相同位置像素块来减少消除中间鬼影的帧数;最后利用前景与背景像素点比例法和形态学方法对动态异物入侵进行精确识别.实验表明,所提方法可以有效减少抑制鬼影所需要的帧数,提升动态入侵异物监测实时性,同时异物检测精度也有较大提升.     

Frank-Wolfe�㷨��⽻ͨ��������: �Ƚϲ�ͬ�������²��Ժ�����������

Frank-Wolfe(FW)算法是一类广泛应用于求解交通分配问题的算法。它具有容易编程实现,所需内存少的特点。但是该算法收敛速度较慢,不能得到路径信息。为了提高算法的效率,本文研究三种流量更新策略(all-at-once, one-origin-at-a-time, one-OD-at-a-time)以及不同的步长搜索策略下的FW算法,其中步长搜索策略包括精确线性搜索方法(包括二分法、黄金分割法、成功失败法)和不精确的线性搜索方法(包括基于Wolfe-Powell收敛准则的搜索方法和Gao等提出的非单调线性搜索方法)。最后,本文将上述策略应用于四种不同规模的交通网络中,并给出较适合求解的组合。     

基于最小二乘影像匹配的畸变图像矫正算法研究

针对高精度的畸变图像，提出了一种基于最小二乘影像匹配的高精度畸变图像矫正算法，算法首先利用特征提取与边缘检测产像进行预处理，并且将特征匹配与最小二乘算法相结合，从而实现了图像与模板之间精确的子像素定位与匹配，实验表明，该算法较好的解决了目前高精度畸变图像矫正算法中普遍存在的定位和匹配精度较差的缺陷，图像矫正效果良好，是一种有效的畸变图像矫正算法。     

基于IHS变换与直方图匹配法的遥感影像融合

针对IHS变换法(彩色空间变换法)对多光谱图像和高分辨图像进行融合会丢失较多的光谱信息,称之为光谱扭曲,文中研究并实践了一种新方法,该方法利用直方图匹配的方法来解决光谱特征扭曲的问题,经过直方图匹配处理后的高分辨图像和多光谱图像的光谱强度分量具有较强的相关性,经IHS反变换后可以得到具有较好空间分辨率和光谱信息的融合图像．文中以TM图像和SAR图像融合为例进行分析,其结果表明,该方法得到的融合图像优于传统的IHS变换法．     

基于Radon变换的钢轨表面快速提取

针对已有的提取钢轨表面方法在提取钢轨表面时存在过提取和欠提取的缺点,提出了一种基于Radon变换的快速钢轨表面提取方法.首先,根据钢轨表面区域向非钢轨表面区域进行过渡时像素点的灰度值会产生突变,用Radon变换生成原图像的灰度投影曲线及其投影曲线的平均值;然后,以投影曲线与其平均值的交点来确定积分的初始位置和结束位置.由于钢轨表面的宽度是确定不变的,因此从初始位置开始且以钢轨表面的宽度为区间对投影曲线进行灰度积分,直到结束位置,在此区间所得到的最大积分区间为要提取的钢轨的表面区域.将仿真结果与其它方法相比较表明:该方法抗噪能力强,而且还能准确、快速的提取钢轨表面区域.     

数字图像增强算法分析

在阐明图像增强处理基本方法基础上,对几种有代表性的图像增强算法(基于直方图均衡化图像增强算法,基于模糊集理论的图像增强算法,基于小波变换的图像增强算法,基于人眼视觉特性的彩色图像增强算法及基于神经网络的图像增强算法)做简单介绍,对现有直方图的均衡化算法进行分析、对比,综合多种算法对现有直方图均衡化算法做改进,得出一种新的直方图均衡化方法。     

一种基于稀疏表示的交通图像去噪算法

将图像稀疏表示方法引入到交通图像处理中,实现了一种基于K-SVD的正交匹配追踪的交通图像去噪算法.该算法通过奇异值分解,DCT字典进行自适应更新,形成更能表示图像结构的超完备字典.实验结果表明,相对于传统图像增强方法(中值滤波、均值滤波、基于小波滤波)和基于DCT冗余字典的稀疏表示图像增强方法,该算法能更有效地去除交通图像噪声,得到更高的峰值信噪比.     

基于图像融合和DCT域增强的人脸识别

提出了一种基于图像融合和DCT域增强的人脸识别方法.首先对人脸图像分别进行直方图均衡化和对指数变换,将二者变换结果融合,减少光照对人脸识别的影响;然后进行DCI变换,在滤除高频分量的同时进行图像增强,抑制块效应,在此基础上进行IDCT图像重建,利用二维主成分分析提取人脸特征,降低空间维数;最后通过最邻近分类法实现人脸识别.Yale人脸库仿真实验表明,该方法在光照变化较大和人脸样本较少的情况下具有较高的识别率.     

基于多特征描述的指横纹识别

提出一种基于多特征描述的指横纹识别方法.分别提取指横纹的主成分特征、Gabor相位特征和Gabor幅值特征构成识别系统,采用Fisher线性判决方法融合各自匹配分数,进一步提高系统性能.通过98个人、1 971幅图像的测试实验表明,本文方法在获得较高性能的同时（识别率为99.39%,平均错误率为0.56%）,单次匹配时间仅为0.67 ms,可以满足中等规模数据库实时识别要求.     

基于面向对象分类的密云县城区地面不透水程度分析

利用LandsatTM影像数据,试验了一种基于面向对象分类分析的城区地面不透水程度分析制图方法,包括：对城区多光谱遥感影像进行分割,对分割生成的影像对象层进行面向对象的分类,再在分类的层上执行基于分类的融合,从而获得城区与非城区分布范围的影像对象层;第2次分割影像,获得表示城区独立结构单元的完全不透水地面影像对象层,对该层进行面向对象的分类;第3次分割影像,获得表示城区不同地块的影像对象层,结合第1次和第2次影像分割对象层分类的特征信息对该层进行面向对象的分类,把城区地块按不透水程度大小进行分类;最后输出第3次分割的影像对象层分类结果图,即获得城区地面不透水程度分析图．试验结果表明,面向对象分娄暑一种i舌干分析珐区王lb．面不番水程唐的有张方法     

优化端元提取方法的高光谱混合像元分解

高光谱图像的混合像元分解将原始图像分解为多种纯净地物及相应的丰度,端元提取是混合像元分解的关键技术. 针对传统算法计算速度慢、搜索范围较大的特点,基于改进的ICA （independent component analysis）算法以及优化的候选端元判断方法,提出了一种优化的混合像元分解方法. 首先使用改进的算法优化端元提取方法;然后利用相邻像素的光谱特征和空间特征信息,结合并行算法对候选端元进行优化;最后利用真实的高光谱数据对该方法的性能进行了验证. 验证结果表明:该方法能有效提高端元提取精度,降低复杂度,与经典的端元提取算法N-FINDER相比,准确度提高了3.55%,解混后得到的地物分类精度有了明显改善（总体分类精度提高了2.88%）.      

基于血流图双树复数小波域傅里叶变换的红外人脸识别方法

提出了一种基于血流图与双树复数小波域傅里叶变换的红外人脸识别方法．首先利用血流模型把温谱图转换成血流图,然后将人脸血流图进行一级双树复数小波分解,保留分解后的4个低频子带并分别进行傅里叶变换,得到每个低频子带的特征矩阵,分别计算4个子带的欧氏距离并进行简单的加法融合,再用三阶近邻分类器得到最终的识别结果．为了减小算法的时间复杂度,我们对血流模型进行简化．实验结果表明,本文所提的方法有较好的识别结果．而简化的血流图相比原模型的识别率没有明显的下降,甚至某些情况下还稍高于血流模型,说明本文的方法是有效的．     

模拟泥石流中块状物分布的电容层析成像测量

电容层析成像（ECT）是一项基于电容敏感原理的过程成像技术,利用ECT方法,采用高黏度流体模拟泥石流,在球状及柱状容器注入酒精和泥沙,模拟泥石流中固体块状物质,通过自行设计制作的双电极传感器,在上下游截面同时获得块状物图像信息,利用互相关方法,计算固体块状物位置图像,对模拟泥石流中固体块状物的位置及运动进行可视化测量,为泥石流流动机制的研究探索合理而有效的途径.     

基于油液监测的船舶柴油机故障预测与健康管理技术研究

以连续监测收集的油液光谱数据为依据,提出了基于统计过程控制（SPC）的船舶柴油机故障预测方法,将主要磨损元素的质量浓度梯度作为质量特性指标,运用SPC技术对各质量特性进行了统计分析.结果表明,此船舶柴油机可能存在异常因素而导致磨损状态处在统计控制之外,需要查找故障的根源;并基于上述获得的油液监测数据,利用投影寻踪（PP）方法对此船舶柴油机整机性能退化程度进行了综合评定,制定了相应的评判标准.     

基于共轭梯度的大尺度医学图像非刚性配准算法

人体胸腹腔中大量非刚性软组织器官由于呼吸、脏器蠕动和体位变动等会产生大尺度非线性形变,粘性流体配准将图像的形变模拟为流体的流动过程而适宜于大的形变.针对粘性流体配准算法应用超松驰迭代求解离散化偏微分方程组耗时量大,且其最优松驰参数难以获得的问题,使用基于不需要预先估计参数的共轭梯度迭代求解形变参数,实现粘性流体配准.该方法所需存储量小,且具有步收敛性、稳定性高的优点,实验证明该方法在不损失配准精度的前提下提高了配准速度.