基于机器视觉的钢轨表面检测光学模型的研究

在机器视觉的检测中,图像是整个系统中最重要的原始数据,其质量决定了后期图像处理的效果和速度。为探讨高质量图像的采集,提出一种基于线阵CCD相机和线阵光源的钢轨表面缺陷检测的光学理论模型,分析线阵CCD采集系统中振动模糊的原因,推导出图像灰度值与系统振动幅度和缺陷深度的关系,研究光源照射角度和相机拍摄角度对图像灰度和缺陷区域对比度的影响,并通过实验验证模型的合理性。结果表明:缺陷区域图像灰度值随着钢轨表面缺陷深度增大而降低,采用较低的光源照射角度可增大缺陷与背景的对比度,突出缺陷特征便于后期图像处理的缺陷识别。     

京津高速铁路综合视频监控系统

<正>1系统方案1.1监控节点范围京津高速铁路综合视频监控系统设置在沿线通信信号机房内外、箱变机房室外、牵引变电所(TSS)、自动变电所(ATS)、开闭所(SSP)、电力分配所室内、车站咽喉区、公跨铁立交桥、铁路线路、高架桥路段的维修梯     

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。     

一种基于块的彩色图像认证水印方法

内容认证是数字水印的主要用途之一,结合新颖的样本选取方法提出了一种有效的 彩色图像认证水印方法.水印信号为利用混沌序列生成的二值图像,水印的嵌入位置由密钥 和8×8块中的48个像素共同决定,具有非常好的安全性;水印的提取和图像认证不需要原 始图像.实验表明,该方法嵌入的水印不可见性好,对JPEG压缩、图像剪切和图像变换等处理具有很好的易碎性,适合于图像的区域认证和完整性验证.     

基于图像熵技术的匀速运动目标多脉冲图像增强方法研究

提出了一种基于图像熵技术的匀速运动目标多脉冲宽带时延．时间伸缩成像方法．通过对匀速运动目标多个相邻回波脉冲的时延-时间伸缩分布图的特征提取，得到目标的运动参数，将传统的宽带相关成像得到的目标散射点的时延-时间伸缩分布像转化为目标的几何像，然后利用图像熵技术对多个相邻脉冲图像进行精确对准，达到图像增强的目的．通过计算机仿真验证，表明该方法是有效的．     

结合手部特征的单目相干映射手势识别

相对于人脸识别，基于视觉的手势识别在处理特征点，定位以及跟踪上具有较大的困难．首先对采集到的图像序列采取改进的差分计算，去除环境干扰，再利用手形视觉特征进行手形的定位和初步特征提取，接着结合手部解剖和运动学特征，提出预测模型对手指位置进行深层次的特征提取，利用向量相干映射进行轨迹跟踪，克服模糊和遮盖现象．手指的半封闭特征的利用以及预测算法保证了处理过程中的鲁棒性。     

一种多类多水印方案

通过分析多类多水印的特点，讨论了多类多水印的技术难点，提出一种基于小波系数分块嵌入水印的解决方案，将各类型水印归一化处理，但对每种水印单独制定自适应嵌入技术，实现3种类型7个水印的同时隐藏．仿真实验证明了该方案的有效性．     

彩色与灰度图像间转换算法的研究

在智能车牌识别系统中，从人眼的视觉特性入手，分析人眼的视觉生理模型和常用的计算机转换算法。在此基础上提出了一种将32位彩色图像转换成8位灰度图像的算法即HLS模型转换算法，使得转换后的灰度图像边缘亮度噪声少，平滑效果好．     

IKONOS 1m城市图像中道路信息提取方法研究

自从1999年1m分辨率IKONOS卫星发射以来，空间图像制图就成为计算机视觉领域的热门话题，主要是因为地面大部分人造目标可以被识别出来，其中道路就是可识别目标中很重要的一个。针对大量来自建筑物的边缘因素会在边缘探测器中产生，边缘检测方法识别道路困难的情况，介绍IKONOS 1m分辨率的城市图像中道路信息的半自动提取方法。     

82B高碳钢盘条拉拔脆断的原因分析

利用图像分析仪对拉伸、拉拔脆断断口进行了金相组织、夹杂物检测，并借助于扫描电镜观察，分析了Ф11mm的X82B拉拔过程中产生的脆性断裂断口。研究认为：X82B盘条脆断的主要原因是由于成分偏析、夹杂物级别超标、金相组织异常、索氏体含量偏低、盘条表面缺陷及接头不良造成的。