基于IETM的图像类装备保障数据语义标注研究

为了有效的组织、查询和浏览海量的图像类装备保障数据,分析了现有图模型图像语义标注方法的弊端,选取了装备IETM内的图像类装备保障数据信息作为图像语义标注的样本数据,并结合TF*IDF权值理论,改进了图模型语义标注方法的语义标注词选定方法,构建了基于装备IETM的图像类装备保障数据语义标注模型。实验结果表明,所提出的图像类装备保障数据语义标注模型及算法能够有效地提升图像数据信息查询的查准率与查全率,能够在一定程度上满足用户对图像类装备保障数据语义标注的需求。     

基于机器视觉的移动工件抓取和装配的研究

针对工业生产线上某产品上下盖自动装配的问题,运用运动控制理论与机器视觉相结合,搭建了一套模拟工业生产线产品装配系统。首先利用工业相机对进入视场的工件进行单帧图像采集,获取图像数据;然后利用OpenCV对数字图像进行处理,包括中值滤波、阈值分割、孔洞填充、边缘提取来获取数字图像的特征;之后通过质心法结合矩形拟合计算出工件的质心坐标和偏转角度;最后引导六轴机械臂抓取产品的时候能根据图像处理结果进行纠偏和补偿。该系统采用平面棋盘格标定板对工业相机进行了标定,并且在线进行了验证,实验结果表明,工件抓取和装配成功率为100%,满足工业现场的装配精度要求。     

S波段微波热致超声成像系统研究

微波热致超声成像技术通过向物体发射微波脉冲, 导致物体吸收电磁波温度迅速升高, 产生瞬时压力波, 从而激发产生超声波信号, 通过传感器对产生的超声波信号进行采集并成像, 最终还原了反映物体吸收电磁波能量特性的图像, 由于此方法兼具了微波成像的高对比性和超声成像的高分辨率特点, 理论上验证了热声成像技术对早期乳腺肿瘤检测的可行性. 本实验兼顾系统成像深度和分辨率, 采用S波段的微波脉冲信号源对物体进行辐射, 利用圆形扫描方式对待测物体进行检测, 同时为了更好的验证成像性能, 本实验同时使用了肿瘤仿体及实际生物组织进行成像实验. 通过实验分析, 验证了该系统对肿瘤仿体和生物组织检测的有效性, 以及系统的高分辨率和高对比度特性, 为早期乳房肿瘤检测提供了进一步的理论支撑.     

基于Demons算法改进的图像去噪模型研究

在Demons算法的基础上, 将扩散过程看作图像配准, 建立一种新的基于图像配准的Demons 去噪模型. 实验表明, 该模型去噪效果优于经典的Perona-Malik模型, 排除了模型的病态性. 考虑到新模型在图像去噪过程中仅靠梯度信息表示图像的局部特征还不完善, 故将水平集曲率作为控制图像结构的驱动力因素引入到此模型中, 提出了一种新的梯度和曲率双重驱动力的图像去噪模型. 分析和仿真结果表明, 两种新模型都可有效抑制噪声, 清晰度也有明显的提高, 其中双重驱动力的图像去噪模型去噪效果更具优越性.     

基于梯度与曲率相结合的图像平滑模型的研究

在图像处理过程中, 为了在图像去噪时更好地保留图像边缘细节信息, 首先结合扩散系数和曲率的性质建立了一个曲率平滑模型. 考虑到图像受到噪声污染时曲率会发生显著变化, 将图像的水平集曲率作为一个检测因子代入到上述模型中, 提出了一个梯度与曲率相结合的新模型. 分析与仿真结果表明, 该模型与Perona-Malik模型相比较保留了更多的图像信息, 有效地增强了图像尖锐的边缘, 同时很好地保持了图像的直线和曲线边缘、角点、斜坡和小尺度特征, 是一个理想的模型.     

基于多导体传输线理论的差模激励新型线束串扰模型研究

传统的线束串扰模型只是在系统内共模激励的基础上建立的, 没有考虑系统间差模激励下线束串扰的情况. 针对差模激励下系统独立回路间线束串扰的物理问题, 提出了一种基于多导体传输线理论的差模激励新型线束串扰的计算方法.该方法根据差模激励下线间的耦合机理, 利用传输线传播横向电磁模式得到新型三导体传输线寄生参数电路及数学矩阵模型, 通过镜像法以及诺埃曼公式推导出寄生参数的计算公式, 并在频域内得到新型线束串扰的链参数矩阵方程, 根据新型差模串扰模型始端、终端边界条件最终得到串扰电压的频域解.以差模激励下平行双线回路对其他回路受扰线的串扰为例, 通过仿真受扰线不同布置情况下的串扰电压, 得到了差模激励源的线束间串扰的物理规律, 即受扰线位于差模回路之间时所受的串扰要远大于位于回路外时所受的串扰, 并验证所提出的模型及方法可以计算不同频率差模激励引起的干扰. 利用解析的方法解决了线束串扰中差模激励下的导线串扰问题, 为实际中如大量导线的捆扎以及导线干扰的预测等电磁兼容问题提供了理论依据, 具有指导意义, 完善了多导体传输线理论在线束串扰中的应用.     

基于核各向异性扩散的红外小目标检测

为了减少红外图像中背景边缘对检测的影响,提出了一种具有鲁棒性的弱小目标检测算法,该算法利用核各向异性扩散模型进行背景预测,再与原图像差分实现弱小目标检测。为了提高算法的自适应能力,提出了一种鲁棒性扩散系数,能够根据图像背景的起伏程度自适应调整扩散系数曲线的陡峭程度。实验结果表明,与现有的检测算法相比,该算法能够在不同类型的复杂背景下有效抑制背景及其边缘,保留目标大小,降低虚警率,具有更强的鲁棒性。     

Development of variable‐magnification X‐ray Bragg optics

A novel X‐ray Bragg optics is proposed for variable‐magnification of an X‐ray beam. This X‐ray Bragg optics is composed of two magnifiers in a crossed arrangement, and the magnification factor, M, is controlled through the azimuth angle of each magnifier. The basic properties of the X‐ray optics such as the magnification factor, image transformation matrix and intrinsic acceptance angle are described based on the dynamical theory of X‐ray diffraction. The feasibility of the variable‐magnification X‐ray Bragg optics was verified at the vertical‐wiggler beamline BL‐14B of the Photon Factory. For X‐ray Bragg magnifiers, Si(220) crystals with an asymmetric angle of 14° were used. The magnification factor was calculated to be tunable between 0.1 and 10.0 at a wavelength of 0.112 nm. At various magnification factors (M≥ 1.0), X‐ray images of a nylon mesh were observed with an air‐cooled X‐ray CCD camera. Image deformation caused by the optics could be corrected by using a 2 × 2 transformation matrix and bilinear interpolation method. Not only absorption‐contrast but also edge‐contrast due to Fresnel diffraction was observed in the magnified images.     

基于Gabor小波变换的ICA火灾图像纹理识别算法

针对火灾图像纹理识别问题,提出了基于Gabor小波变换的ICA火灾图像纹理识别算法,并根据火灾图像纹理识别特点进行了优化。首先用不同尺度和方向的Gabor滤波器对待识别图像滤波,得到其特征图像,然后将特征图像转化成特征向量作为ICA的输入,得到基矢量子空间,再将测试图像经过Gabor滤波器的特征向量投影到ICA子空间中得到系数向量作为目标识别特征,最后用支持向量机进行识别。通过与Gabor滤波器法和ICA方法的对比实验,表明该算法可以在火灾纹理图像的识别率上比传统方法提高5%以上,为火灾图像识别提供了一种新思路。     

基于数学形态学的数字全息再现像融合方法

针对数字全息中不同再现距离获得的携带不同聚焦信息的再现像, 提出了一种基于数学形态学的多聚焦再现像融合方法, 以有效扩展成像景深。首先通过小波-Controulet变换获得源图像的高频和低频分量;然后, 针对数字全息中含散斑噪声的特点, 对高频分量采用基于数学形态学区域能量的方法进行融合, 对低频分量采用加权对比度法进行融合;最后, 将融合系数反变换得到融合图像。通过对算法的有效性分析和实验验证, 将本文提出的方法与不加入数学形态学的融合方法进行了对比研究。结果表明, 基于数学形态学的融合方法能充分抑制散斑噪声的影响, 保留更多细节信息, 有效扩展了成像景深范围达11.5 cm。其中, 对于表面粗糙且信息量较少的骰子, 基于数学形态学方法的空间梯度算子提高了11.8%, 熵值提高了2.7%;对于表面光滑且信息量较多的硬币, 其空间梯度算子提高了13.6%, 熵值提高了2.8%。