工业CT图像轮廓提取与优化系统设计

为了有效地提高面向逆向工程的工业CT图像轮廓处理的精准性和计算效率,开发了工业CT图像轮廓提取与优化系统。该系统主要包括图像处理模块、轮廓识别与提取模块、轮廓拟合与优化模块、图像处理经典算法库和数据接口等功能模块,实现了从工业CT图像到轮廓数据的三维点云与轮廓线的标准格式输出,并与逆向工程软件对接。同时,在轮廓拟合与优化模块中,提出了基于全局约束模型的轮廓拟合策略,并采用有向图分解和数值代数相结合的计算方法,提高了轮廓拟合的计算精度和效率。最后通过实例验证了系统的有效性和正确性。     

工业CT图像轮廓提取与优化系统设计

为了有效地提高面向逆向工程的工业CT图像轮廓处理的精准性和计算效率,开发了工业CT图像轮廓提取与优化系统。该系统主要包括图像处理模块、轮廓识别与提取模块、轮廓拟合与优化模块、图像处理经典算法库和数据接口等功能模块,实现了从工业CT图像到轮廓数据的三维点云与轮廓线的标准格式输出,并与逆向工程软件对接。同时,在轮廓拟合与优化模块中,提出了基于全局约束模型的轮廓拟合策略,并采用有向图分解和数值代数相结合的计算方法,提高了轮廓拟合的计算精度和效率。最后通过实例验证了系统的有效性和正确性。     

基于调频信号子带相关性分析的回波特征提取方法

利用两种典型调频信号(LFM及HFM)的波形特点,本文提出了一种基于目标回波子带相关性的特征分析方法,并提取了回波统计特征。仿真与海上试验数据分析结果表明,该方法提取的回波统计特征对于识别水下人造金属目标与非目标具有较好的可分性。     

基于Hilbert-Huang变换的水声信号特征提取及分类技术

水下目标噪声信号是一种典型的非线性非平稳随机信号，Hilbert-Huang变换较传统方法在处理此类信号时具有很大优势，据此本文提出了一种基于Hilbert-Huang变换的水下目标噪声特征提取方法。本文将环境噪声当作一类目标，利用上述方法对涉及两种航行船舶、海洋生物和海洋环境噪声的四类目标信号的特征进行了详细分析，最后对各类目标噪声信号进行了分类识别实验。实验结果表明基于Hilbert-Huang变换提取的特征对各类目标具有较好的可分性，达到了较高的识别率。     

工业CT光电二极管探测器灵敏度

在工业CT系统设计过程中,射线能量选择、探测器结构设计、射线源和探测器匹配等方面都涉及探测器灵敏度问题。研究了影响工业CT光电二极管探测器灵敏度的几个主要因素及其定量关系。首先分析了灵敏度的几个主要影响因素：能量沉积率、绝对闪烁效率、光收集效率、光电转换效率。然后采用蒙特卡罗方法仿真得到闪烁体的能量沉积率、光收集效率,计算了CsI(Tl)闪烁体的荧光转换效率及光电二极管的光电转换效率,定义了闪烁体与光电二极管的匹配度的概念。最后得出具有普遍意义的探测器灵敏度的表达式,理论计算值与实际测量结果最大相差20.4%,实验验证了该灵敏度计算方法的有效性和正确性。     

工业CT光电二极管探测器灵敏度

在工业CT系统设计过程中,射线能量选择、探测器结构设计、射线源和探测器匹配等方面都涉及探测器灵敏度问题。研究了影响工业CT光电二极管探测器灵敏度的几个主要因素及其定量关系。首先分析了灵敏度的几个主要影响因素:能量沉积率、绝对闪烁效率、光收集效率、光电转换效率。然后采用蒙特卡罗方法仿真得到闪烁体的能量沉积率、光收集效率,计算了CsI(Tl)闪烁体的荧光转换效率及光电二极管的光电转换效率,定义了闪烁体与光电二极管的匹配度的概念。最后得出具有普遍意义的探测器灵敏度的表达式,理论计算值与实际测量结果最大相差20.4%,实验验证了该灵敏度计算方法的有效性和正确性。     

基于红外图像的GVF Snake轮廓提取算法的研究

针对红外图像目标具有边界模糊不清,区分效果较差的缺点,结合Ostu阈值法和梯度矢量流主动轮廓模型（GVF Snake）,提出一种目标轮廓自动提取方法。采用Ostu法先对图像进行分割,然后将得到的边界作为Snake模型的初始边缘轮廓,利用 GVF Snake特性将初始轮廓准确地收敛到目标边界。由于Ostu算法具有将目标物体从复杂背景中分割开来的优点,使得在应用 GVF Snake模型对复杂图像进行分割时减少了人工的干预。实验证明：该方法运算速度快,能够快速地收敛到目标轮廓,并准确地跟踪目标,具有一定的抗噪能力。     

面向快速原型的工业CT图像内外轮廓自适应判别方法

为了实现工业CT切片图像内外轮廓的准确、快速判别,提出了工业CT切片图像内外轮廓的自适应判别方法。该方法能根据轮廓的凸凹性特征自动选取相应的内外轮廓判别方法:首先对单像素宽封闭轮廓的凸凹性进行判断,然后对存在凹点的切片轮廓采用射线法进行内外轮廓判别,不存在凹点的切片轮廓则采用坐标极值法进行判别。实验结果表明,该方法提高了自动判别程度,扩大了轮廓判别的适用范围,提高了判别质量和效率。在面向快速原型制造的具有复杂内部结构的大批量内外轮廓判别时,该方法具有优势。     

面向快速原型的工业CT图像内外轮廓自适应判别方法

为了实现工业CT切片图像内外轮廓的准确、快速判别,提出了工业CT切片图像内外轮廓的自适应判别方法。该方法能根据轮廓的凸凹性特征自动选取相应的内外轮廓判别方法：首先对单像素宽封闭轮廓的凸凹性进行判断,然后对存在凹点的切片轮廓采用射线法进行内外轮廓判别,不存在凹点的切片轮廓则采用坐标极值法进行判别。实验结果表明,该方法提高了自动判别程度,扩大了轮廓判别的适用范围,提高了判别质量和效率。在面向快速原型制造的具有复杂内部结构的大批量内外轮廓判别时,该方法具有优势。     

基于小波多尺度特征匹配的类星体红移测量方法

在中国正在实施的大型巡天项目(LAMOST项目)中,预计能获得105数量级的类星体光谱。文章旨在研究适用于LAMOST观测数据的类星体红移测量方法。为了克服信噪比较低的不利因素,文章采用小波变换的方法对类星体宽发射线进行特征提取,然后利用多尺度特征匹配的方法进行类星体红移测量。通过对sloan digital sky survey(SDSS) data release 2(DR2)中的15, 715条类星体光谱的实验表明,在误差为0.02的范围内所用方法的正确率达到95.13%。该方法可对相对定标的类星体光谱数据进行红移测量,符合LAMOST数据的要求,可为天文学家进行类星体和宇宙大尺度等研究提供帮助。     

遗传算法优化变分模态分解提取舰船辐射噪声特征线谱方法

特征线谱提取是舰船目标识别的一个重要研究环节,常采用传统的DEMON谱分析方法,处理过程中,一般对舰船噪声时域信号未予抑噪,低信噪比情况下,传统DEMON谱分析性能差。对此,提出一种采用遗传算法优化变分模态分解方法,用于分解舰船噪声原时域信号,获得抑制噪声后的舰船噪声重构信号,进而有效提取了舰船目标噪声幅度调制特征线谱。该方法首先采用遗传算法优化变分模态分解的两个关键输入参数(分解所取模态个数和惩罚因子),对变分模态分解得到的各阶固有模态分量加以判别,去除噪声主导分量,保留信号主导分量,使重构舰船噪声信号显著抑制了干扰噪声,然后对降噪后的重构信号进行频谱分析,获得目标噪声调制特征线谱。理论分析、仿真和实验数据处理结果表明,相比传统DEMON谱分析法,基于遗传算法优化变分模态分解的舰船噪声特征线谱提取方法具有更好的噪声抑制能力,所获取的舰船噪声幅度调制特征线谱信噪比明显高于传统DEMON方法,具有一定优势,前景良好。     

基于谱线特征匹配的恒星光谱自动识别方法

我国正在实施的大型巡天项目(LAMOST项目),急需恒星光谱的自动识别系统。文章给出了一种基于谱线特征匹配的恒星光谱自动识别方法。该方法由以下主要步骤组成：(1) 利用小波变换的方法对观测光谱进行谱线特征提取;(2) 将提取出的特征和恒星谱线的特征模板进行相关匹配;(3) 根据相关匹配结果进行恒星光谱识别。通过对Sloan Digital Sky Survey (SDSS),Data Release Four (DR4)中的大量真实光谱数据实验表明,该方法具有对噪声鲁棒等特点,正确识别率高达96.7%。该方法可对相对定标的巡天光谱进行自动识别,符合LAMOST数据的要求,可为天文学家进行恒星和银河系的结构等研究提供帮助。     

Evaluation of dosimetry and image of very low-dose computed tomography attenuation correction for pediatric positron emission tomography/computed tomography: phantom study

In this study, phantom was used to evaluate attenuation correction computed tomography (CT) dose and image in case of pediatric positron emission tomography (PET)/CT scan. Three PET/CT scanners were used along with acryl phantom in the size for infant and ion-chamber dosimeter. The CT image acquisition conditions were changed from 10 to 20, 40, 80, 100 and 160 mA and from 80 to 100, 120 and 140 kVp, which aimed at evaluating penetrate dose and computed tomography dose index_volume (CTDI_vol) value. And NEMA PET Phantom? was used to obtain PET image under the same CT conditions in order to evaluate each attenuation-corrected PET image based on standard uptake value (SUV) value and signal-to-noise ratio (SNR). In general, the penetrate dose was reduced by around 92% under the minimum CT conditions (80 kVp and 10 mA) with the decrease in CTDI_vol value by around 88%, compared with the pediatric abdomen CT conditions (100 kVp and 100 mA). The PET image with its attenuation corrected according to each CT condition showed no change in SUV value and no influence on the SNR. In conclusion, if the minimum dose CT that is properly applied to body of pediatric patient is corrected for attenuation to ensure that the effective dose is reduced by around 90% or more compared with that for adult patient, this will be useful to reduce radiation exposure level.     

图像配准中几种特征点提取方法的分析与实验

研究了图像配准中常用的几种特征点提取方法。基于图像配准对特征提取方法的特殊要求,提出了一组量化的特征提取方法评价因子,能用于合理评价各种方法的性能、优点与缺点,为这些方法的改进提供指导性意见和比较依据。通过大量的实验,利用评价因子比较和分析了上述的几种常用特征提取方法的优缺点、适用环境,并提出改进建议。     

粒子群算法的近红外光谱定性分析预处理及特征提取参数优化方法研究

在近红外光谱定性分析时,为取得良好识别效果,预处理及特征提取是不可或缺环节.预处理主要是为消除各种干扰因素对光谱数据影响,常用预处理方法有平滑、一阶导、归一化等;而特征提取方法能剔除数据中的无关信息,保留有效信息,常用特征提取方法有偏最小二乘、主成分分析、线性判别分析等.不同预处理及特征提取方法具有不同特点,构建定性分...     

基于SVD的苹果粉质化高光谱散射图像特征提取

粉质化是影响苹果等级的重要口感参数.采用高光谱散射图像进行了苹果粉质化的无损检测研究.利用奇异值分解方法对样本600～1 000 nm 共81个波长20 mm范围内的敝射图像进行奇异值分解,将获得的奇异值作为粉质化表征参数,结介偏微分最小二乘判别分析建立苹果粉质化分类模型.结果缸示,对不同产地和不同储藏条件下的样本,其两分类模型(粉质化和非粉质化)的分类精度为76.1%～80.6%,优于平均值特征提取方法(75.3%～76.5%).分析表明,奇异值分解可以有效地提取高光谱敞射图像的特征,用此特征建立粉质化分类模型可以区分粉质化和非粉质化的苹果,但分类精度有待于进一步提高.     

玉米近红外光谱在仿生模式识别中的特征提取方法研究

近红外光谱特征提取是近红外光谱定性分析的关键步骤,其质量直接影响定性分析结果。采用漫透射方法测量8个玉米品种的近红外光谱,经预处理后,分别采用PCA,ICA,PLS-DA和小波分解四种方法对光谱进行特征提取,并使用仿生模式识别方法建立了8个玉米品种识别模型,最后使用测试集数据进行模型测试。结论如下:使用PLS-DA方法进行特征提取后建立的模型正确识别率优于使用PCA,ICA和小波分解特征提取后建立的模型。     

Adaptive image enhancement based on clustering of wavelet coefficients for infrared sea surveillance systems

Most of the techniques developed for infrared (IR) image enhancement (IE) depend heavily on the scene, environmental conditions, and the properties of the imaging system. So, with a set of predefined scenario properties, a content-based IR-IE technique can be developed for better situational awareness. This study proposes an adaptive IR-IE technique based on clustering of wavelet coefficients of an image for sea surveillance systems. Discrete wavelet transform (DWT) of an image is computed and feature vectors are constructed from subband images. Clustering operation is applied to group similar feature vectors that belong to different scene components such as target or background. Depending on the feature vectors, a weight is assigned to each cluster and these weights are used to compute gain matrices which are used to multiply wavelet coefficients for the enhancement of the original image. Enhancement results are presented and a comparison of the performance of the proposed algorithm is given through subjective tests with other well known frequency and histogram based enhancement techniques. The proposed algorithm outperforms previous ones in the truthfulness, detail visibility of the target, artificiality, and total quality criteria, while providing an acceptable computational load.     

Ultrasound assisted enhancement in natural dye extraction from beetroot for industrial applications and natural dyeing of leather

There is a growing demand for eco-friendly/non-toxic colorants, specifically for health sensitive applications such as coloration of food and dyeing of child textile/leather garments. Recently, dyes derived from natural sources for these applications have emerged as an important alternative to potentially harmful synthetic dyes and pose need for suitable effective extraction methodologies. The present paper focus on the influence of process parameters for ultrasound assisted leaching of coloring matter from plant materials. In the present work, extraction of natural dye from beetroot using ultrasound has been studied and compared with static/magnetic stirring as a control process at 45 °C. The influence of process parameters on the extraction efficiency such as ultrasonic output power, time, pulse mode, effect of solvent system and amount of beetroot has been studied. The use of ultrasound is found to have significant improvement in the extraction efficiency of colorant obtained from beetroot. Based on the experiments it has been found that a mixture of 1:1 ethanol–water with 80 W ultrasonic power for 3 h contact time provided better yield and extraction efficiency. Pulse mode operation may be useful in reducing electrical energy consumption in the extraction process. The effect of the amount of beetroot used in relation to extraction efficiency has also been studied. Two-stage extraction has been studied and found to be beneficial for improving the yield for higher amounts of beetroot. Significant 8% enhancement in % yield of colorant has been achieved with ultrasound, 80 W as compared to MS process both using 1:1 ethanol–water. The coloring ability of extracted beet dye has been tested on substrates such as leather and paper and found to be suitable for dyeing. Ultrasound is also found to be beneficial in natural dyeing of leather with improved rate of exhaustion. Both the dyed substrates have better color values for ultrasonic beet extract as inferred from reflectance measurement. Therefore, the present study clearly offers efficient extraction methodology from natural dye resources such as beetroot with ultrasound even dispensing with external heating. Thereby, also making eco-friendly non-toxic dyeing of fibrous substances a potential viable option.     

CSNS/RCS引出系统快脉冲冲击磁铁的磁场仿真和结构设计

中国散裂中子源快循环同步加速器引出系统快脉冲冲击磁铁,由分组安装于三个真空箱内的8台磁铁组成。对冲击磁铁进行磁场仿真和结构设计,并使用仿真软件进行优化。仿真结果表明:磁铁中心场60%宽度内的磁场均匀性达到0.7%,满足物理设计要求。同时,对两台磁铁间距大小与互感的关系进行模拟计算和分析。磁铁结构设计中,针对原样机中出现的铁芯不能可靠固定问题,进行修改和完善,并且设计出了一种简单实用的多螺栓滑动支撑结构,可使多台磁铁平稳推入真空箱内,同时完成多台磁铁的准直和固定。