图像在电磁感应中的应用

图像法是一种能直观,形象地描绘物理规律、解决物理问题的方法。图像以其形象直观的特点使得其在物理学科的教学中得到广泛应用。图像可以达到全面考察学生分析问题、解决问题的能力以及强化学生的推理能力的作用。在近几年的物理学科的教学中对图像这一块的教学已经占据了越来越重要的位置。本文通过多方面举例,阐明了图像法在处理电磁感应问题方面的优势以及在培养学生分析问题、理解问题和解决问题中的重要作用。     

问题导引教学模式在高中物理教学中应用

图像法是一种能直观、形象地描绘物理规律、解决物理问题的方法。图像以其形象直观的特点使得其在物理学科的教学中得到广泛应用。图像可以达到全面考察学生分析问题、解决问题的能力以及强化学生的推理能力的作用。在近几年的物理学科的教学中对图像这一块的教学已经占据了越来越重要的位置。本文通过多方面举例,阐明了图像法在处理电磁感应问题方面的优势以及在培养学生分析问题、理解问题和解决问题中的重要作用。     

一道物理题的不同数学图像解法

通过采用不同的数学图像方法,解答了一道子弹击木块模型的问题,揭示了图像法解答物理问题的优越性,开阔了解题思路.     

求解物理极值——MATLAB软件在物理教学中的应用之二

中学物理极值问题的求解有多种方法.应用MATLAB软件,可以快捷地运用求导法或者图像法求解极值问题.两者相辅相成,可以提高对物理问题的理解水平.在图像法中,提供了三变量作图法求极值的案例.     

面向开环扫描系统的超声图像畸变校正方法

超声显微成像技术广泛应用于工业无损检测领域。相较于闭环、半闭环扫描系统硬件复杂、成本高,开环扫描系统结构简单、成本低,但由于无反馈机制会导致步进电机的非线性运动引起图像像素错位畸变。因此,消除非线性运动带来的错位畸变是采用开环扫描系统实现高质量超声成像的关键。该文提出集最大值投影法、最大类间方差法和中心坐标校正法于一体的MIP-Otsu-C³M方法,对开环扫描系统获得的硬币回波数据采用最大值投影法获取初始灰度图像,采用最大类间方差法获取感兴趣区域的B扫描图像边缘像素位置,并采用中心坐标校正法成功消除像素错位,解决了超声C扫描图像畸变问题。对消除错位畸变的回波数据进行飞行时间法和傅里叶变换法图像重建,直接获得了非畸变的三维图像和透视图像。该新颖算法也验证了最大值投影法可拓展至图像畸变校正应用。     

基于曲率滤波和梯度变换的图像增强

针对基于梯度变换的图像增强算法抗噪声干扰能力差的问题,引入曲率滤波理论,提出了基于高斯曲率滤波和梯度变换的图像增强算法.该算法通过对图像梯度场进行非线性变换来增强图像对比度,通过构造能量泛函,采用梯度下降法从变换后的梯度场重构出增强后的图像,并利用高斯曲率滤波对梯度下降法迭代过程中的重构图像及其各阶偏微分进行平滑,有效解决了图像重构过程中的噪声非线性放大和扩散问题,同时保留了丰富的细节信息.采用多组边缘模糊图像进行仿真实验,实验结果表明该算法在增强图像边缘对比度的同时,能够有效抑制噪声.     

图像法在2013年高考物理解题中的应用

物理图像能形象地表达物理规律,直观地描述物理过程,是分析物理问题的有效手段,当然也是高考的重点和热点.纵观2013年高考全国各个省市的14套物理试卷,不难看出都注重了对图像问题的考查.大部分试卷的图像试题量在2~3题甚至更多,并且涉及选择、填空、实验、解答等各种题型中,对图像问题的考查可以分为图像的选择、图像的转化、运用图像法求解物理问题以及利用图像处理实验数据     

层析成像图像重建算法综述

介绍了层析成像技术的图像重建算法,并从正向问题数学模型的简化和反向问题数学模型的映射结构的角度比较了各种算法的特点和优劣。研究表明:用本质是线性算法的各种变换方法重建图像存在严重失真,而卷积滤波的引入可以使变换方法的重建效果有所改善;基于导数搜索的迭代算法对初始值依赖性强、收敛速度慢并且容易陷入局部最优解;基于Fourier变换的方法具有本质的局限性;小波变换则可以同时刻画图像时域和频域的细节特征;有限元法通过重建对象像素的智能划分可以简化正问题的复杂性;而具有物理背景的蒙特卡罗法、模拟退火法、遗传算法、粒子滤波法及神经网络法更适合于复杂且非线性的图像重建;智能化、仿生化、并行化以及各种算法的融合是层析成像图像重建算法的发展趋势。     

基于联合正则化及压缩传感的MRI图像重构

基于压缩传感的MRI图像重构利用图像稀疏的先验知识能从很少的投影值重构原图像。目前MRI重构算法只利用MRI图像稀疏性表示或只利用基于其局部光滑性的先验知识,重构效果不理想。针对此问题,结合两种先验知识,提出一种基于联合正则化及压缩传感的MRI图像重构方法。利用块坐标下降法将求解联合正则化问题转化为交替求解二次凸优化、稀疏正则化和全变差正则化三个简单的优化问题。并提出分别采用共轭梯度法、二元自适应收缩法以及梯度下降法对以上优化问题求解。实验结果表明,该算法重构效果比现有算法有明显地提高。     

手背静脉图像预处理算法研究

静脉识别是一种新兴的生物特征识别技术。介绍了静脉图像的采集原理,根据静脉血管的特点,重点对静脉图像预处理进行了研究。静脉图像预处理可分为静脉图像的标准化和静脉图像的二值化两个部分。针对二值化问题,提出了彩动态阈值法对静脉图像进行处理和增强,得到了较好的结果。     

Encrypting image by assembling the fractal-image addition method and the binary encoding method

The fractal-image addition method and the binary encoding method are assembled to form a hybrid method for encrypting a digital covert image. For this hybrid method, a host image is used to create an overt image with the information of the covert image. First, the fractal-image addition method is used to add some fractal images and the covert image to form an image-mixing matrix. Then, all the pixel values of the image-mixing matrix are transferred into binary data. Finally, the binary data are encoded into the host image to create an overt image. The pixels of the overt image contain eight groups of codes used for reconstructing the covert image. The eight groups of codes are identification codes, row amount codes, covert-image dimension codes, fractal-image amount codes, starting-pixel codes, character amount codes, character codes, and information codes. The overt image and the host image look almost the same for eyes. Furthermore, the covert image can be directly reconstructed from the overt image without using the host image. The most important feature is that the reconstructed covert image is identical to the original covert image, i.e. there is no distortion in the decoding work.     

Hybrid encoding method by assembling the magic-matrix scrambling method and the binary encoding method in image hiding

The magic-matrix scrambling method and the binary encoding method are combined to form a hybrid encoding method for hiding digital covert images. For this hybrid encoding method, a covert image is encoded into a host image to form an overt image. First, the magic-matrix scrambling method is used to rearrange all the pixels of the covert image by using a specified magic matrix modified from a magic square to form a scrambled matrix. Then, all the pixels of the scrambled matrix are denoted by binary data. Finally, the binary data are encoded into the host image to form the overt image. The pixels of the overt image contain nine groups of codes used for decoding the covert image, i.e. identification codes, covert-image dimension codes, scrambling-time codes, magic-square dimension codes, corner codes, shifting codes, arrangement codes, graylevel codes, and information codes. The overt image and the host image look almost the same for eyes. Furthermore, the covert image can be decoded directly from the overt image without using the host image. The most important feature is that the decoded covert image is identical to the original covert image, i.e. there is no distortion in the decoding work.     

一种基于畸变等效曲面的图像畸变校正

介绍了一种图像畸变的等效曲面模型,用于修正由于光学系统或图像传感器产生的畸变。分析了球形畸变模型的原理,推导出基于球形模型的畸变校正公式,并给出了基于球形模型的畸变校正的具体实现方法,通过实验对这种畸变校正的效果进行了验证。这种曲面畸变模型的校正具有实现简单,不需求解方程组等优点,并可以推广到其他曲面,具有比较广泛的实用性。     

基于联合变换相关的机载航空相机像移测量

为了提高像移测量精度,针对机载航空摆扫相机提出一种坐标变换法和图像相关法相结合的像移测量方法。利用坐标变换法得到初始像移速度,利用图像联合变换相关法对像移速度残差进行补偿。联合图像通过一个面阵CCD获得,该面阵CCD放置在相机焦平面上并与成像线阵TDI CCD平行,其输出的当前图像与参考图像合并构成联合图像进行二维空间联合变换相关运算,得到像移修正矢量。对该矢量分别在相机摆扫方向和载机飞行方向进行分解,从而得到摆扫像移和前向像移的修正量。仿真实验结果表明,在输入图像信噪比为4 dB时,像移测量误差在0.1 pixel以内。     

结合边缘信息和图像特征信息的曲波域遥感图像融合

曲波变换是一种更适合于图像处理的多尺度几何分析方法,具有比小波变换更强的方向选择和辨识能力,而且对图像边缘的表达更优于小波.结合色度-饱合度-亮度变换将其应用于合成孔径雷达图像和多光谱图像融合可以更好地表示图像中的有用特征.首先对多光谱图像进行色度-饱合度-亮度变换,得到亮度分量Ⅰ,对雷达图像和Ⅰ分量进行曲波变换得到粗尺度系数和细节尺度系数;将雷达图像的粗尺度系数和细节尺度系数进行叠加,计算归一化的曲波系数直方图,定义边缘有效因子,利用合成孔径雷达图像的特征信息将曲波变换系数分为均匀区、非均匀区和亮点目标区.然后采用相应的融合规则对融合图像的粗尺度系数进行处理,对细节尺度系数采用简单的直接取大方法,逆变换后得到新的亮度分量.用新的亮度分量替代原亮度分量进行逆色度-饱合度-亮度变换得到最终融合结果,利用统计类指标对融合结果进行评价.实验结果表明,该方法在保持光谱信息和提高空间分辨率上都有较好的效果.     

基于小波分解的医学显微图像融合

提出了基于小波分解的医学显微图像融合。通过先将图像进行小波分解,并对小波分解后的不同频率域分别进行了讨论,即分别讨论了选择高频系数和低频系数的原则。选择低频系数时,设计了两种选择方案,即区域能量法和边缘选择法。选择高频系数时,设计了两种选择方案,即区域能量法和目标清晰与模糊判据法。最后选择了在低频系数时采用边缘选择法,在高频系数时采用目标清晰与模糊判据法。从仿真结果的比较来看,在将多个目标聚焦图像融合后,图像能很好地保留多幅原来图像清晰部分的信息,融合后,提高了整幅图像的信噪比,从而获得了整幅高清晰图像。     

结合边缘信息和图像特征信息的曲波域遥感图像融合

曲波变换是一种更适合于图像处理的多尺度几何分析方法,具有比小波变换更强的方向选择和辨识能力,而且对图像边缘的表达更优于小波.结合色度-饱合度-亮度变换将其应用于合成孔径雷达图像和多光谱图像融合可以更好地表示图像中的有用特征.首先对多光谱图像进行色度-饱合度-亮度变换,得到亮度分量I,对雷达图像和I分量进行曲波变换得到粗尺度系数和细节尺度系数;将雷达图像的粗尺度系数和细节尺度系数进行叠加,计算归一化的曲波系数直方图,定义边缘有效因子,利用合成孔径雷达图像的特征信息将曲波变换系数分为均匀区、非均匀区和亮点目标区.然后采用相应的融合规则对融合图像的粗尺度系数进行处理,对细节尺度系数采用简单的直接取大方法,逆变换后得到新的亮度分量.用新的亮度分量替代原亮度分量进行逆色度-饱合度-亮度变换得到最终融合结果,利用统计类指标对融合结果进行评价.实验结果表明,该方法在保持光谱信息和提高空间分辨率上都有较好的效果.     

Image super-resolution based on local self-similarity

A new image super-resolution method based on a codebook mapping is proposed. The codebook mapping represents the internal relationship between low-and high-frequency image components, and is used for the estimation of highfrequency image components lost in the sampling process. In the proposed method, codebooks are first generated by the low-and high-frequency image components of the original image itself that is to be processed. Then, a resultant superresolution image, that is, an enlarged image, is obtained by combining the estimated high-frequency image components with the low-frequency ones obtained by a typical interpolation-based method. The effectiveness of the proposed method is verified by comparing it against some conventional methods.     

结合视觉注意力机制和图像锐度的无参图像质量评价方法

针对模糊图像的质量评价,提出一种新的无参图像质量评价方法,该方法结合了自底向上的视觉注意力机制和自顶向下的图像锐度评价标准。根据人眼视觉注意力机制模型,分别计算颜色、亮度和方向显著度图像,通过竞争机制得到人眼优先关注的区域; 利用无参图像锐度评价方法分别对优先关注的区域及背景区域进行评价,综合2个区域的评价结果得到最终的图像质量评价指标。利用该方法分别对相向运动过程中所产生的模糊图像和图像质量评价Live数据库中的高斯模糊图像进行了评价,结果表明:针对两类图像的评价结果与主观评价结果的相关系数均较高,其中,针对相向运动模糊图像的主客观评价结果的相关系数达到0.98。该方法能够胜任对模糊图像的客观质量评价。     

图像局部特征自适应的快速SIFT图像拼接方法

针对目前图像拼接中计算量较大、实时性较差的问题,本文提出了一种图像局部特征自适应的快速尺度不变特征变换(SIFT)拼接方法。首先,对待拼接图像分块,确定图像局部块的特征类型;接着自适应采用不同的简化方法提取各局部块的特征点。然后,通过特征匹配求出变换矩阵,并结合RANSAC算法去除伪匹配对。最后,通过图像融合得到最终的拼接图像。文中使用提出的方法对3组待拼接图像进行实验。从实验结果可以看出:与标准拼接方法相比,本文改进方法的计算速度提升了30%~45%。因此,这种方法能够在保证图像拼接质量的前提下,有效提高图像拼接的效率,克服图像拼接中计算复杂度高的问题,在实际图像拼接中具有一定的应用价值。