基于图像熵的火灾烟雾识别

提出了一种基于图像熵的烟雾运动模式识别方法,用来实现对火灾烟雾的探测.通过对烟雾自由扩散模型的理论分析,得出了烟雾扩散熵增运动的特征.通过引入信号学中"图像熵"的理论,用来捕捉烟雾运动造成的熵变特征,进而实现火灾烟雾的检测.经过实验的验证和分析,并对图像熵值的变化进行傅立叶变换,得出了干扰运动和烟雾运动具有不同特征信号的结论,从而实现了烟雾的识别.与以往研究者通过研究视频烟雾的图像特征出发不同,文中从烟雾的热力学的性质和它在流体力学方面的运动特征,得出它与一般的刚体具有截然不同的运动模式的理论,以图像熵作为核心参量,得出一种实用高效的火灾烟雾检测算法.实验表明:这种检测算法受到环境的干扰较小,特别适合复杂环境的烟雾检测,并可以用于对火灾环境的评估.     

基于PM方程的指纹扫描仪图像增强算法研究

为降低产品成本,在采用低端CMOS图像传感器的指纹扫描仪中,采集的图像易出现通道不均衡、清晰度不高、噪声大等缺点,为了提高图像质量,提出了基于PM偏微分方程的增强指纹图像的综合算法,通过USM锐化算法和偏微分方程噪声滤波算法的有效结合,同时对USM算法和偏微分噪声滤波算法进行了优化,能显著改善图像质量,通过标准测试程序检测达到国际通用的认证标准。     

沥青混凝土数字图像集料粘连效应分割方法研究

根据沥青混凝土切片图像的灰度分布特点,探讨了沥青混凝土数字图像处理的流程与方法.针对集料图像粘连问题,采用分水岭分割方法对粘连集料进行分割,验证了该方法的有效性;并且借助分割后的二值图像对集料的就位方向进行统计,明确了集料就位方向与集料扁平程度的相关性.研究结果表明分水岭分割方法具有良好的适用性,集料的就位方向明显受到集料扁平程度的影响,集料越扁平其就位方向越集中.     

独立分量分析在含有多种噪声的图像去噪中的应用

提出一种基于负熵的分数低阶独立分量分析(ICA)算法,为使算法更好的适用于实际环境,结合当下较为新颖的Volterra滤波方法——VLMS算法,该算法对高斯噪声有良好的去除效果.仿真结果表明,算法对于含有两种噪声的混合图像具有良好的分离特性及实际意义.     

基于小波融合的车牌模糊图像复原算法

为了更有效的实现交通信息采集,提出了一种基于小波融合的车牌图像超分辨率方法.首先分析了低分辨率图像的降质原因,主要降质因素包括:图像的形变、模糊和欠采样,根据这些降质因素建立了降质模型,分析降质模型,得出本文方法的理论模型.然后针对交通图像的特点,对形变、模糊和欠采样3个问题进行探讨,得出主要参数的估计方法.并对小波融...     

红外国像处理在汽车昉撞系统中的运用

基于红外图像的视觉处理,提出了新的汽车夜视安全控制方法.通过对车载热像仪所拍摄的红外图像的一系列处理,包括图像滤噪、图像分割和图像分析,得到前方车辆的排气管的形心坐标.根据这个坐标和已知的参数,建立测距几何模型,可以实时得到本车与前车的距离.指出将这一控制识别方法可以用在汽车防撞系统中,具有一定的应用前景.     

改进的EM算法在分块灰度图像二值化中的应用

识别扫描得到的文本图像首先要进行二值化处理,以去掉冗余的信息.针对二值化过程中采取固定阈值会导致图像的背景和文本不能得到有效区分的问题,提出改进的分块EM算法,并应用在文本图像的二值化过程中,有效地分离了图像中的文本和背景信息,使识别的后续阶段提取的特征能够更好地代表要识别的模式.     

基于SVM分类器的道路湿滑图像分类方法研究

在恶劣天气下路面湿滑状况将发生显著变化,导致驾驶条件恶化,极易引发恶劣的交通事故.为了帮助交通管理部门实时获取路面湿滑状况信息,了解路面附着性能,并以此制定合理的车速控制和交通诱导策略,通过采集道路湿滑图像,利用设计的具体SVM分类器结合3种训练算法对道路湿滑图像进行分类学习训练,并通过训练后的SVM分类器对大量道路湿滑图像进行分类实验,对道路湿滑状态进行分类研究.实验结果表明:(1)寻找合适的核函数,选择合适的参数是使用SVM进行高效分类的一个重要因素;(2)在训练过程中,均方误差(MSE)能反映出分类器实现的正确率,SVM的训练本身的误差决定了分类的正确率,而且训练个数的增多带来了特征空间维数的增加,从而导致计算量的增大.     

图式理论在英语听力理解中的实证研究

本文以图式理论为理论框架,以图式的激活为研究中心,通过实验法,对图式理论在英语听力理解中的作用进行了实证研究。结果表明:图式的激活能有效提高听力理解水平;被激活的图式与听力材料无论是直接相关,抑或扩大相关,均能有效提高听力理解的效果。在今后的教学中,要注重扩大学生的图式,强调图式的激活。