铁路综合视频监控系统图像增强研究

在全数字铁路视频监控基础上,综合行业特点和应用需求的综合视频监控系统成为新的研究热点,并已在青藏铁路拉萨段、京津高速铁路中成功运用.综合视频监控范围包括运输、安监、公安系统等.对于运输系统,需要对岔道线等处安装摄像机,以提供实时图像信息,为铁道沿线安全诊断提供依据.现有的沿线监控采用视频分析技术,对运动目标进行跟踪处理,而对固物研究较少.通过将图像处理方法引入视频监控系统,结合计算机辅助处理,自动定位异物侵线,从而可以达到线路安全自动监测的目的.图像处理中一个重要的环节是图像增强,本文重点研究了铁路岔道图像增强方法.     

地铁隧道渗漏水病害快速检测及图像处理技术

检测盾构隧道渗漏水的传统人工检测方法工效低,无法满足大量运营地铁隧道快速检测的需求。隧道渗漏水快速检测系统包括快速摄像设备及与之配套的图像分析处理器。快速摄像设备是基于工业定焦相机和自动化控制技术集成开发的,可实现对地铁隧道渗漏水病害的快速摄像。与快速摄像系统配套的图像分析与数据处理器,是根据地铁隧道结构宏观特征和结构构件空间几何关系开发的,能实现病害特征的快速计算,并对病害进行分类。该隧道渗漏水快速检测系统在上海地铁中的应用效果良好,现场摄像速度达5km/h,渗漏水病害检测准确率达到95%。     

基于柱状全景图的电子对景图展示系统研究

传统对景图精度和清晰度不高,真实感和交互感不强。针对这些不足,提出一种电子对景图制作与展示的新方法。该方法基于柱状全景图,通过图像匹配和融合等图像处理手段实现对景图的无缝拼接,运用VS2010开发的全景浏览器,可展示3D视觉效果,实现交互式操作。实验表明该方法能取得较好的视觉效果,真实感强。     

中英认知差异与英语隐喻汉译

从古至今,人们对隐喻的研究没有间断过．现代认知学揭开了隐喻的认知本质．这伟大发现吸引众多学者们重新探索有关隐喻的各类问题．其中包括曾经被忽略的隐喻翻译引起人们极大的兴趣．学者们一直在寻找不同文化语言间隐喻翻译的有效方法．本篇文章试图从英汉隐喻的认知差异角度来分析探讨英语隐喻汉译的可行方法,从而推动隐喻研究和翻译同步发展．     

数学形态学在工程图表计算机处理中的应用

对计算机辅助机械设计中经常遇到的图表数据类型的处理方式进行了讨论。和以往不 同的是, 将图表作为图象对待, 应用数学形态学对图表图象进行处理, 产生便于查询 的矢量化的图表曲线, 不但提高了参数选择的准确性, 而且也提高了利用计算机进 行机械设计的自动化程度。      

SOFT COMPUTING APPROACH FOR NOISY IMAGE RESTORATION

IntroductionSoftcomputing is a consortium of different com-puting tools to deal with real world problems ef-ficiently.The aim of softcomputing is to exploitthe tolerance for imprecision and uncertainty toachieve tractability,robustness and low cost[1] .Neurocomputing is one of the major componentsof soft computing,the other two important con-stituents are fuzzy logic and probabilistic reason-ing,which subsumes belief networks,geneticalgorithms and chaotic systems.Often,to solvea fairly complex…     

基于三维各向异性扩散的图像平滑及三维重构效果分析

为了实现理想的三维重构效果,在重构前需要对切片集进行预处理。主要研究各向异性扩散的平滑方法,并将二维各向异性扩散平滑技术向三维空间进行推广,并就二维和三维各向异性扩散平滑技术对三维重构效果进行了分析,结果表明三维各向异性扩散具有更好的各向协同的平滑效果。     

图像增强在机械工件表面处理中的应用

为了滤除噪声影响,增强工件表面图像的细节特征,提出了运用MATLAB对工件表面缺陷进行图像处理的方法.首先运用中值滤波方法对工件表面图像中高斯和椒盐噪声干扰处理,然后对工件表面图像灰度变换增强处理,最后对机械工件图像进行锐化增强处理.结果表明：通过MATLAB图像处理技术使工件表面图像在主观视觉和客观标准评价上均取得良好效果,为后续工件质量检测提供了基础.     

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.     

一种基于直方图的车辆检测方法

获得车辆图像的准确定位是视频交通检测的关键,在分析传统车辆检测方法不足的基础上,提出的基于直方图的检测方法,能够提高图像分割的准确性,确保对车辆目标的顺利提取,具有一定的实际应用价值。