数字图像技术在露石混凝土路面中的应用

应用数字图像技术,将普通数码相机拍摄的露石水泥混凝土路面照片进行处理,根据图像的灰度值变化分析得到露石混凝土路表面的构造深度,并通过与常规方法的比较表明,此方法测量的路表面构造深度结果可靠,操作简单,可以在分析露石混凝土路面粗糙的表面特征上应用。     

基于单目视觉的轨道固定桩基准点测量方法

为了提高铁路线路固定桩基准点绝对坐标测量的效率, 提出了一种新的测量方法; 建立了无合作目标的单点测量模型, 采用单目相机采集激光靶标图像, 利用光饱和点重心法提取激光光斑中心; 研究了平面直线成像规律, 构造了基于正交直线的单应性矩阵求解方法, 并对图像进行透视畸变校正; 根据校正后的图像与靶标的几何相似关系, 计算了激光光斑与靶标的横、纵向偏差; 在室内环境下, 进行了靶标图片拍摄的正交试验, 计算与比较了横、纵向偏差。试验结果表明: 在激光光斑和靶标固定的条件下, 保持相机与靶标的距离不变, 改变相机角度拍摄图片, 经过透视变换校正后, 横、纵向偏差与期望偏差分别为0.082、0.254mm; 相机拍摄角度固定, 改变相机与靶标距离拍摄图片, 经过透视变换校正后, 横、纵向偏差与期望偏差分别为0.126、0.014mm; 在相机的角度、相机与靶标的距离都改变的情况下, 拍摄的图片经过透视变换校正后, 横、纵向偏差与期望偏差分别为0.329、0.064mm; 可见3组试验的横、纵向偏差与期望偏差的误差均小于0.5mm; 系统的水平距离测量误差范围为±1.52mm, 高程测量误差范围为±0.67mm, 根据轨道检查仪性能指标, 线路水平距离误差范围为±3.0mm, 高程误差范围为±2.5mm, 因此, 本文的测量方法精度满足轨道测量要求。水平距离测量误差完全由激光测距仪和倾角传感器决定, 而高程测量误差是由激光测距仪、倾角传感器与激光点和靶心的偏移量共同决定的。      

基于数字图像技术的露石混凝土表面构造研究

运用数字图像技术实现了露石混凝土路面(EACCP)图像像素值量化计算,建立了露石表面像素差平均值与构造深度的关系模型;通过采集的数字图像计算分析了露石表面构造深度,评价了EACCP露石表面构造质量。实例分析表明:数字图像技术的露石表面构造检测方法,能方便快捷地进行露石路表构造深度检测,有利于实现测量工作的连续化。     

焊接激光束致熔池中心计算方法研究

根据激光焊接过程中焊缝位置形成熔池温度高、辐射光线强的特点,利用带通滤光片滤除熔池辐射光线及飞溅物辐射光线后拍摄的焊缝图像,对焊接过程中激光致熔池的提取方法进行了研究.首先根据熔池图像的灰度值初步确定熔池中心,由该中心向设定方向搜索得到熔池的像素级边缘;然后由像素级边缘点附近一定区域内的像素灰度求亚像素边缘点的位置;最后将亚像素边缘点拟合为圆,拟合圆的圆心即为熔池中心.试验表明,所提出的方法能利用拍摄的熔池图像识别熔池中心.     

基于图像表面梯度的翻拍检测

经过翻拍后的篡改图像能够轻易绕过现有的图像篡改检测系统,这对图像真实性的检测构成严重的安全威胁.本文基于翻拍过程中两次使用相机进行拍摄而引入的非线性响应,使用Lib-SVM设计图像分类器判别翻拍图像和真实图像.翻拍后图像表面梯度值与真实图像相比会产生非线性变化,这使翻拍图像表面梯度值产生异常.本文基于图像表面梯度特性提取相关特征值,使用支持向量机分类器进行翻拍图像和真实图像的判别.实验结果表明,本文提出的特征分类效果良好,可以正确检测翻拍图像.     

Android平台下基于OpenCV的车牌号识别技术

针对车牌识别算法在手机上应用的需求越来越迫切的问题,提出一种基于OpenCV的车牌号识别方法,并在Android平台下实现.该方法由两部分构成:其一为单一的车牌图像识别,分为图像获取、图像预处理、车牌定位、字符分割和字符识别等过程;其二为自动筛选识别结果,即连续拍摄图像并识别,通过其结果的一致性和匹配度自动选择最佳结果.经实测和分析可知:该方法在主流手机上处理速度可达到20帧/ms;影响识别率的主要因素是车牌污损和拍摄角度偏差;在实际环境中识别率可达90%以上.研究结果表明,该方法具有较高的实时性和识别率,可适用于在运动过程中进行车牌识别的场景.     

基于图像处理技术的混凝土桥梁裂缝宽度检测

基于数字图像处理技术,通过MATLAB强大的图像处理功能,对混凝土桥梁裂隙图片进行灰度化、滤波、去噪等预处理,并利用canny算法提取裂缝轮廓,通过距离变换获取裂缝的形态学信息,然后对裂缝细化,得到距离信息。结果表明:本文提出的算法,对混凝土桥梁表面裂缝宽度进行检测,跟实测数据相对比,识别率到达92.95%以上,其中裂缝宽度大于0.2mm识别精度为97.48%。表明该算法可以有效检测混凝土桥梁裂缝宽度。     

基于重要位平面的彩色图像检索算法

针对利用颜色特征检索图像时的不足,提出了一种基于重要位平面的彩色图像检索算法.该算法利用位平面分解的方法对表征图像视觉的信息进行分解,从中提取能够表征图像视觉信息的5个最高位平面,并计算其上的R、G、B颜色分布熵来描述图像特征.为了避免图像中像素颜色值的微小变化对位平面复杂度的影响,采用了位平面的灰度码表示方法.最后设计了以位平面距离加权和的方法进行相似性度量.仿真实验表明所提出的算法具有高效的图像检索性能.     

基于重要位平面的彩色图像检索算法

针对利用颜色特征检索图像时的不足,提出了一种基于重要位平面的彩色图像检索算法．该算法利用位平面分解的方法对表征图像视觉的信息进行分解,从中提取能够表征图像视觉信息的5个最高位平面,并计算其上的R、G、B颜色分布熵来描述图像特征．为了避免图像中像素颜色值的微小变化对位平面复杂度的影响,采用了位平面的灰度码表示方法．最后设计了以位平面距离加权和的方法进行相似性度量．仿真实验表明所提出的算法具有高效的图像检索性能．     

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。      

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.     

一种改进的SIFT图像立体匹配算法

针对SIFT算法复杂度高、计算时间长、影响立体匹配的实时性等问题,提出了一种改进的立体视觉特征点匹配算法该算法从两个方面对SIFT算法进行改进:首先利用24维特征描述符代替128维特征描述符,以降低计算复杂度;其次在图像对匹配过程中采用改进的BBF搜索算法,通过引入最小优先级队列的限制条件和匹配精度更高的马氏距离判断两幅图像特征点的匹配性.采用经典图像和未知的室外环境下拍摄的图像对本文算法进行实验验证,结果表明,本文提出的算法每100个特征点检测时间为0.01 s,正确匹配率平均为89.65%,相对于原算法,提高了匹配的准确度,并降低了匹配时间.      

磨粒的三维测量与重构

在铁谱分析中引入计算机三维测量与重构技术,通过使用改进拉普拉斯算子对在普通光学显微镜下拍摄到的磨粒连续图像序列进行清晰度分析来测量磨粒表面高度,重构磨粒三维图像.在普通光学显微镜下快速、方便地获取磨粒表面三维图,使铁谱分析技术不再仅限于对磨粒图像的二维分析.     

基于K-L变换的人脸识别系统

围绕人脸识别问题对人脸特征提取及识别技术进行了研究.主要有:运用灰度投影提取出在简单背景中的人脸图像,进行归一化操作;以类间散布矩阵作为产生矩阵,通过K-L变换降维并提取出代数特征,为了减少计算量,运用了奇异值分解,最后用最小距离分类器分类对图像进行分类.实验结果表明本方法的有效性.并且对人脸姿态,表情,光照等都具有一定的免疫性.     

基于自适应均值的地铁隧道裂缝图像滤波算法

地铁隧道表面光照不均匀、对比度低、噪声干扰严重,采集到的裂缝图片较灰暗且含有大量混合噪声,因而单一的滤波方法不能达到很好的去噪效果。针对该问题,提出一种基于快速中值的自适应均值滤波算法来实现隧道裂缝图像滤波。该算法先对图像进行反转以增强裂缝与背景的对比度,通过快速中值法计算滤波窗口的中值,自适应地选取合适的阈值来对滤波系数加以优化,并将窗口各像素点的灰度值进行加权运算,其结果作为窗口中心点灰度值,并输出。通过与传统中值、均值滤波算法比较,提出的新算法不仅降低了图像噪声,而且有效地保护了裂缝边缘,降低后续对裂缝特征量提取及分割识别的难度。     

实时二维多尺度目标识别方法及其应用

序列图像中多尺度目标具有灰度值分布一致性和不变性的特点.据此,提出基于量化灰度值自结构的动态目标识别方法.自结构的形成是通过相邻采样点之间的比较实现的.量化是对比较结果进行开关运算得到的.量化自结构之间的差值表示识别结果.识别计算过程可在0.3s～0.5s内完成,比一般的识别方法较大地提高了运算速度.本方法不受图像模糊的影响,提高了识别的可靠性和鲁棒性.应用实践表明,此方法是可行的和实用的.     

基于图像处理的混凝土表面裂缝检测研究

为了满足道路、桥梁、房屋等混凝土结构的表面裂缝快速检测的要求,利用图像处理技术对裂缝进行自动检测。对获取的裂缝图像进行灰度化处理、Gamma校正,基于加权中值滤波提出了一种改进的中值滤波方法并对裂缝图像进行去噪,采用阈值分割方法以及形态学处理提取出完整裂缝并判断其类型,最后提出了一种线型裂缝宽度的计算方法。实验结果表明裂缝目标能准确提取出来,所检测出的裂缝宽度值与实测值的相对误差在2%以内,方法具有有效性。     

实时二维多尺度目标识别方法及其应用

序列图像中多尺度目标具有灰度值分布一致性和不变性的特点．据此，提出基于量化灰度值自结构的动态目标识别方法．自结构的形成是通过相邻采样点之间的比较实现的．量化是对比较结果进行开关运算得到的．量化自结构之间的差值表示识别结果．识别计算过程可在0．3s～0．5s内完成，比一般的识别方法较大地提高了运算速度．本方法不受图像模糊的影响，提高了识别的可靠性和鲁棒性．应用实践表明，此方法是可行的和实用的。     

基于邻域相关的自适应中值滤波算法

为改善图像效果,在对现有的椒盐噪声自适应中值滤波算法分析的基础上,提出了基于邻域相关的自适应中值偏移滤波算法。算法对自适应中值滤波算法的处理过程进行改进。当滤波窗口大于设定的最大值时,根据像素点邻域内的像素点灰度值分布在不同的区间,将像素点灰度值的复原分为偏大或偏小两种情况。受污染像素点的滤波输出值为偏移的中值,偏移的距离根据改进的自适应中值滤波算法运行时滤波窗口的大小来决定。从仿真结果可见:该算法滤波后的图像具有较高的峰值信噪比,对图像细节的保留能力和抑制椒盐噪声的能力都有一定的提高。     

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.