路面裂缝图像自动识别算法综述

路面裂缝自动检测对于路面养护管理、路面性能评价与预测、路面材料和结构设计具有重要的实用价值,但快速、准确、全面且稳定地识别路面裂缝一直是个难题.为此,对路面裂缝自动检测研究现状进行综述,包括以图像增强和去噪为目的的预处理方法,基于阈值分割、边缘检测和种子生长的空间域识别算法,以小波变换为代表的频域识别算法,基于有监督学习的识别算法及其他裂缝识别方法;指出既有裂缝识别算法存在易受光照和油污等因素的影响、裂缝识别图像连续性差和识别速度和精度较低等不足.最后,提出综合考虑边界和区域特征消除纹理和噪声干扰、基于局部和全局信息设计优化识别算法和基于三维图像进行裂缝识别等研究展望,为裂缝自动识别算法的改进提供参考.     

基于DirectS how技术船用钢板图像采集设计与实现

基于DirectShow技术,在Windows平台下构建测量船用钢板三维尺寸的图像采集系统,为大尺寸物件的测量提供了一种信息采集方案。首先分析了DirectShow技术基本体系,接着介绍了该系统的应用环境整体布局以及采集系统总体设计方案,其次通过对常见的视频采集卡进行分析,给出了针对USB摄像头,基于MFC框架的图像采集系统实现过程,包括设备Filter的构建,Filter Graph结构设计,开发了本系统所用到的抓图Filter,实现对应用环境画面的实时监控和采集,通过实验表明设计方案的可行性和正确性。     

多源图像融合技术研究

图像融合分为三个层次：像素级融合、特征级融合和决策级融合。论文主要介绍了像素级图像融合的常用算法,分析了各算法的特点,因单一算法存在缺陷,故提出图像二次融合模型来综合两种算法的优点,弥补缺陷,使融合图像达到良好的效果。     

基于GPGPU的快速医学图像FCM分割算法

由于医学图像生成容易受到空间时间影响,噪声较大,具有不确定性,传统的硬分割方法很难取得理想的分割结果.模糊分类技术能很好地处理医学图像中的不确定性,却由于计算量大不能保证实时性.灰度统计方法和通用计算图形处理器技术的引入,保证了初始聚类中心的准确性.又由于模糊C均值聚类算法是可并行的,将其改进并在图形处理器上完成计算,降低了算法迭代次数和计算时间,保证了实时性.实验结果表明,使用该方法对医学图像分割得到了良好的结果.     

电容层析成像技术中影响图像重建质量的因素分析

电容层析成像技术（ECT）作为一种多相流参数检测技术,具有快速、非侵入、结构简单、无辐射、成本低等特点,而图像重建质量和速度是阻碍电容层析成像技术工业应用的关键性问题,本文讨论了影响图像重建的因素,在采用线性反投影算法、正则化求逆算法以及迭代法的基础上,研究了单元划分数目、有限元形状、极板数以及介电常数四种因素对成像质量的影响．研究结果对获得最佳成像效果具有一定的指导意义．     

混沌映射在彩色图像水印中的应用

提出了一种新的基于混沌理论的彩色图像水印方法.在空域中RGB色彩空间的蓝色信道里嵌入水印以提高水印隐性和鲁棒性.水印的检测同样只在蓝色信道里进行,通过相关性的比较来确定结果.实验结果表明,文中所提出的水印方法速度快、易于实现,具有较高的安全性,并对包括剪裁在内的几何攻击有很好的鲁棒性.     

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针对城市交通管理控制中对于宏观交通状态分析的需求,提出了一种新型的大范围交通状态观测分析方法。首先依据路网中各个路口的综合交通状态值,利用逐点内插法,得到整个路网范围内各个路口之间区域的虚拟交通状态值,并通过状态值到色彩值之间的映射变换生成直观生动描述大范围路网交通状态的交通状态伪色彩图;接着利用Otsu图像分割算法,将交通状态伪色彩图进行分割,自动发现其中的拥堵区域;随后利用基于梯度的光流法,提取出图中呈现出的典型交通状态演化模式,用于指导宏观交通管理和控制;最后,利用北京市实际的交通数据进行的仿真研究证实了该算法的有效性。     

铁路路况识别系统的设计和开发

为了实现对多种复杂铁路路况的识别,需要采集路况图像并加以处理,以得到识别所需的图像特征,最后通过模式识别辨别路况.由摄像机、采集卡、计算机及相关软件建立一套路况图像采集与识别系统.探讨数字图像的采集、图像处理中同态滤波、对比度增强、优化二值化算法、膨胀操作、粒子滤波等处理方法以及模式识别方法在铁路路况识别系统中的应用.经过现场验证,所设计系统识别准确率达94.4%,识别效果理想,可以满足路况采集及识别的需要,是一种可以运用在铁路机车智能减振系统中的新方法.     

基于图像处理的火灾定位研究

采用离子感烟火灾探测器对被监控环境进行火灾监测．运用图像处理技术,通过比较发生火灾前后环境图像灰度值的变化,计算火灾在环境中的坐标位置,实现火灾的定位．同时计算火灾的面积、火灾图形方向等相关的图形特征参数．为实施火灾的自动消防技术提供了有效的技术基础．     

Is the intention to use public transport for different travel purposes determined by different factors?

The objective of this study was to examine the psychological predictors of the intention to use public transport for three travel purposes: work or study, shopping, and leisure. An expanded version of the theory of planned behaviour (TPB) which contains overall image and past behaviour is used. Data were gathered through the survey of 392 residents living in the central parts of Kuala Lumpur in Malaysia. These data were analysed using the partial least squares technique. The results indicate that attitude and perceived behavioural control are significant predictors of the intention to use public transportation for various purposes. Further, they explain between 34.6% and 49.8% of the intention variance. By adding the overall image and past behaviour to the original predictors in the TPB, the explained variance, with regard to work or study, shopping, and leisure purposes, increased by 5.6%, 5.1%, and 6.8%, respectively.