钢索图像的纹理分割与边界识别

目的基于小波变换的图像分割方法对随机纹理图像进行分割.方法通过墙地砖表面的原始纹理特征,改进原有的图像分割算法,对原始纹理图像进行高阶小波分解.结果图像整体中的背景纹理边缘被有效去除,降低了图像纹理带来的干扰,在有效提取近似信息的基础上提高了系统的实时性.结论根据墙地砖的纹理特征,采用基于塔形小波的改进分割方法,对墙地砖的原始图像进行处理,提高了边缘准确性和区域性,降低了分割错误率.

提出了一种基于改进ostu法和区域生长相结合的消防水炮射流轨迹图像的分割与识别算法。首先对ostu法进行改进,快速确定射流轨迹差分图像的最佳分割阈值,再用区域生长法分割得到可能的目标区域。对消防水炮喷射水流的形态特征进行了研究和分析,并以此为判据对可疑目标区域进行判断,最后识别出真正的射流轨迹。实验结果表明:该算法在不同光照条件、背景情况下,基本可以摒除干扰物,准确识别目标,且处理速度较快。

通过建立corex熔化气化炉的对称半体冷态模型,利用高速摄影的手段跟踪示踪颗粒,得到观察面板处风口回旋区域的颗粒运动信息.通过对大量颗粒运动信息的处理得到风口回旋区的颗粒速度标量场,将其与目测结果对比,确定0.15m/s以内的颗粒速度标量场为风口回旋区域.本研究结果可为corex熔化气化炉及高炉等的理论研究或数学模拟提供准确的边界条件.

粉质黏土图像的纹理特征分析

通过对机织物图像的表面形态分析,建立3种基本组织(平纹、斜纹和缎纹)的表面纹理模型,运用傅里叶变换技术得到3种基本组织的频谱模型,并建立表面纹理模型和频谱图模型之间的对应关系,从而为运用图像分析和人工智能技术自动测量织物的结构参数、识别机织物类型奠定理论基础.实验结果证明,这种方法是准确可靠的.

快速准确地建立两图像拓扑结构之间的对应关系是要解决的核心问题。通过揭示拓扑结构的本质特性,提出了邻接矩阵模型、局部模型和快速模型三种不同的拓扑结构的识别模型、数据结构及其算法,重点讨论了快速模型,并对其优良性能进行了证明。最后,把快速模型运用于全景图拼接,取得了令人满意的实验结果。

钢筋自动计数是钢材生产中的一个难题。现有的钢筋自动计数方法包括捆装棒材的图像计数和在线棒材的自动计数,它们的采集、处理方法有较大差别。本文对比分析了面积计数和模板计数这两种方法,指出了它们各自存在的问题以及需要完善和改进之处。

水工建筑物是我国在水资源丰富的地区普遍存在的,其中金属结构也是工程中极其重要的组成部分.水工建筑物中的金属结构长期接触侵蚀性介质,遭受了不同程度的化学侵蚀,尤其是电化学侵蚀;同时它们还受到高速水流和风浪的冲击,容易造成冲撞破坏;此外泥沙还会对其产生冲刷作用,这些都是一些水工金属结构遭受破坏的原因之一.正是由于自然环境因素对水工金属结构所造成的损失和破坏如此巨大,如何对金属结构物进行腐蚀情况的检查鉴定、如何使得金属结构能够长效防腐,已成为人类越来越重视的方面,提高金属结构的腐蚀情况鉴定技术和抵抗腐蚀的能力成为当务之急.

纹理是木材的重要特征,模拟纹理具有极高的工业价值。对视频采集到的板材纹理图像进行灰度化、中值滤波去噪、二值化、腐蚀、膨胀等处理,得到仅包含目标纹理的图像后检测纹理边缘。对板材纹理横断面通过数学描述结果进行模拟,切面通过在图像上选择合适的边缘点进行模拟,以实现板材纹理的模拟再现,并以水曲柳为例分析模拟纹理。

在地图图像数学模型的基础上,根据地图中各类对象的颜色特征对地图图像进行规范化处理;在分析地图图像中噪声特征的基础上,利用噪声的自身特征和数学形态学的基本方法来消除地图图像中的噪声,以达到识别与提取完整的道路网络的目的.该方法对道路欠识别进行了处理,并以实例来验证其对道路网络识别与提取的过程及其效果.

在不完全树型小波分解基础上将纹理和颜色特征进行融合,提出了适合彩色纹理图像分析的新的特征,它比单纯的灰度纹理特征或颜色特征具有更强的分类能力同时还利用20类真实彩色自然纹理图像对塔式小波分解、不完全树型小波分解和小波包分解进行了多特征融合的分类比较,实验结果表明:不完全树型小波分解的特征级融合表现出良好的分类性能和抗噪能力

结构相似度(ssim)是一种衡量2幅图像相似度的重要指标,但是ssim对于严重模糊的图像评价结果准确度不高。在基于ssim的图像质量评价方法基础上,考虑到纹理信息是图像的重要组成部分以及人眼对图像的纹理信息部分十分敏感,提出基于离散余弦变换(dct)域的纹理结构相似度质量评价(tssim)。该评价方法在dct域中提取图像的纹理信息,并通过改进ssim中的结构信息来确定纹理区域的失真,计算tssim值。实验结果表明,该方法得到的pearson相关系数为0.89342,spearman等级相关系数为0.92507,比ssim的评价结果更准确,符合人眼的主观感受。

苗木图像分割是形态参数提取的前提条件。利用小波变换及分开-合并法实现了对苗木图像的分割。对图像的色度分量进行小波变换。其变换系数作为分开-合并法中区域一致性的度量。通过改变小波变换的尺度,可以将边缘与噪声区分开来,减小图像分割中噪声带来的影响,有利于提高分割的准确性。实验表明,该算法取得了满意的结果。

目的改进原有的图像分割算法在分割图像时的精度和准确度,进一步准确地研究墙地砖缺陷图像的基本特征,提出一种有效的图像分割方法.方法根据墙地砖表面的纹理特点,采用daubechies小波对原始图像进行处理.结果仅保留图像的近似信息,从而有效降低了纹理特征对缺陷分割的干扰.同时,图像数据量减少为原始图像的1/4.因此,在有效提取近似信息的基础上提高了系统的实时性,便于图像分割应用.该方法增强了缺陷纹理图像,能抑制背景纹理对缺陷纹理检测的干扰,并通过减运算有效地实现了缺陷纹理和背景纹理的分割.结论基于小波变换的墙地砖缺陷图像分割方法能够对随机纹理图像进行可靠、有效、快速的分割,尤其适用于具有随机纹理的墙地砖缺陷实时检测.

基于图像相关分析的土体剪切带识别方法——提出了一种基于数字照相量测和图像相关性分析技术的土体剪切带识别方法。首先，在模型试验中，用数码相机采集土体全程变形图像序列；接着，在图像全局观测范围内粗略搜索到剪切带发生的大致区域；然后，布置跨越剪切区...

研究水利工程隐患准确检测问题,提高监测的准确性受到监测手段限制,而传统水力工程隐患检测是通过雷达成像获取隐患区域图像与正常区域图像的像素特征差异转化后的特征差异信号进行检测,当隐患区域与正常区域差异不明显的时候,转化后的特征差异信号很弱,会发生漏检测,造成检测的准确性不高。为了解决上述问题,提出根据像素差异补偿的水利工程安全隐患检测算法,通过增加隐患区域与正常区域的像素差异的强度,补偿由于外界环境因素造成的像素差异过小的弊端,增强转化后的像素差异信号强度,进而增加检测的准确性。实验表明,改进方法能够很好地补偿像素差异信号的衰减,准确检测水利工程中的安全隐患。

在人工智能领域中,图像识别技术是一种类似于人眼识别,基于图像明显特征的重要技术,随着我国信息时代的不断发展,其在项目电子化招投标工作中得到广泛应用。笔者从国内外电子化招投标的研究现状着手,对图像识别技术在招投标过程中的应用进行了深入探讨,以期为今后图像识别技术在项目招投标方面的应用研究提供借鉴。

针对原木图像存在年轮、锯痕以及原木之间紧密接触的问题,提出两阶段分割方法,即依据原木目标和背景的颜色差异应用k均值算法进行聚类得到相互紧密接触的原木目标分割结果;然后应用分水岭分割算法将粘连的原木目标加以分离.结果表明:与直接用分水岭算法和k均值算法相比,本方法能够有效地分割出原木目标.

以某大型水电站地下式厂房工程为计算实例,通过应用有限元分析软件ansys建立厂房三维有限元模型,研究了不同边界条件对厂房结构固有振动特性的影响;并利用开停机信号,应用随即减量法,提取楼板结构的自由振动信号,得出楼板结构的自振频率。同时分析在水力脉动作用下,厂房上部板梁柱结构的振动特性,根据谐响应计算结果,判断上部结构的共振频率。

针对生产中内螺纹难以快速自动检测问题,提出了一种基于计算机视觉技术的内螺纹非接触式自动检测方法。采用数学形态学处理二值化后的内螺纹图像,消除了内螺纹小径圆弧边缘缺口、裂缝及破洞等缺陷;然后应用最小二乘圆拟合方法检测内螺纹小径圆弧,得到精确的小径半径尺寸,以内螺纹小径的半径尺寸差异为判别条件,开发自动检测系统,实现内螺纹的准确识别。实验结果表明,该系统检测精度高、正确率高、速度快,能满足内螺纹生产自动检测的要求。

基于道路图像的交通标志识别系统中,关键步骤之一是对图像中的交通标志能够快速有效的识别.文中以具有字符信息的限速标志为例,通过对提取的区域图像进行预处理、旋转校正、字符分割和字符识别,实现了对交通标志中字符信息的自动识别.实验验证:该算法能有效地识别交通标志中的字符信息.

车牌识别是一项以数字图像处理、计算机视觉、模式识别、人工智能等多门学科为基础,对摄像机所拍摄的车辆图像进行分析,得到每辆汽车唯一的车牌号码的技术,是现代智能交通系统中的重要组成部分之一,应用十分广泛。本文设计了一种车牌识别系统,此系统是在利用matlab图像处理技术与模式识别中的模板匹配法识别出车牌号码。此车牌识别系统经多组实验测试,能识别出一般车辆的车牌号码。