基于meanshift滤波和蚁群聚类的复杂红外目标分割

提出了一种复杂背景下红外目标分割的有效方法.该方法首先利用meanshift的自适应平滑滤波特性,在不损失目标信息的情况下,滤除复杂背景的杂波干扰;然后根据滤波得到的区域,用蚁群方法在区域之间进行聚类合并,获得最终的分割结果.采用区域来表征蚂蚁,与基本蚁群算法将每个像素看作一只蚂蚁相比,其蚂蚁个数大大减少,因而减小了计算的复杂度,提高了图像处理的效率.在蚁群算法中引入了一种新的引导函数,可以更准确引导蚁群聚类.实验结果表明,该方法可以准确地分割出目标,是一种快速有效的图像分割方法.     

长距离管线的红外热像检测与在线保温评估

利用红外热成像技术,在传热学理论研究和分析的基础上,研制了一套在线长距离管线保温评估软件系统,实现了长距离管线保温效果方便而快捷的在线检测与评估,研究结果在某厂长距离蒸汽管线上得到成功应用,在运行状况下进行了管线表面温度场的红外热像测试和保温评估,为厂方决策提供了科学依据。     

离线二维液相色谱法分离巴天酸模根的化学成分

建立了离线二维反相/反相液相色谱分离体系（2D-RPLC/RPLC）,对巴天酸模中的化学成分进行分离。通过比较巴天酸模乙酸乙酯萃取液在环氧四氮唑和Unitary C18色谱柱上的高效液相色谱图,确定以环氧四氮唑色谱柱为第一维色谱柱,以Unitary C18色谱柱为第二维色谱柱。流动相均采用0.1%（v/v）甲酸水溶液和甲醇,梯度洗脱。经一维色谱分离后,共收集18个流分,采用二维色谱对这18个流分进行了进一步的分离分析。实验结果表明,该二维色谱分离方法高效、可行,为巴天酸模药材的微量组分的分离以及活性化合物的筛选提供了分离方法。     

基于多特征的红外与可见光图像融合方法的研究

红外图像包含物体的温度信息,但其存在对比性差、纹理弱等缺陷,限制了应用,目前基于融合的方法能有效改善红外图像的视觉效果,但局限于简单的直接融合,忽略了背景等因素所含噪声的影响及各部分细节信息。文章在这方面做了进一步的研究工作,改进了现有方法的融合规则,提出先将目标从背景中提取出来再以温度阈值及纹理特征为依据分层次分区域融合,从而在细节上极大地改进了目标的视觉效果,提高了效率。最后对融合效果进行了定量评价和比较。实验结果证明处理后的图像能够比原图像获得更丰富的视觉信息。     

基于体素分割与识别的红外目标三维建模

文中基于单幅温度图像,利用单元分解表示法重构组合体三维模型.首先采用以极限腐蚀为标记集的SKIZ对组合体二值图像进行分割,再用内点角点分类法和SKIZ角点分类法相结合将检测到的角点和关键点分类,然后利用同类角点和关键点坐标确定构成组合体的各体素在温度图像中的区域,得到独立的标准体素,接着根据单独标准体素所具有的几何特性对它们所属类别进行识别,再利用提取的关键参数对其进行重构,最后将简单体素三维模型进行叠加,得到目标组合体的三维模型.     

基于红外图像的遮挡标准几何体重构方法的研究

在基于单幅红外图像自动识别并重构标准几何体的方法基础上,利用正侧两幅红外图像对带有遮挡的标准几何体的组合进行自动识别和分类,提取图像的清晰边缘后通过提取遮挡几何体未被遮挡的对称区域来提取被遮挡几何体几何特征;利用空间直角变换获得尺寸参数,最后应用三维重构模型实现多目标有遮挡的红外图像的几何体系统的三维模型重构,为复杂的红外目标的自动重构打下基础。     

磷脂中胆碱(PC)、乙醇胺(PE)和水(H2O)三相相图的研究

利用X射线衍射测定了磷脂中胆碱（PC），乙醇胺（PE）和H2O不同含量时的X射线衍射峰，初步绘制出了三相相图的轮廓，为三磷脂中相相图的进一步研究和从磷脂的混合体系中分离出纯的胆碱奠定了基础。     

基于聚类算法的红外图像伪彩色增强

文中根据红外图像的特点,提出了一种基于K-均值聚类的红外图像伪彩色增强的新算法.该算法通过对红外图像灰度数据的统计学习,产生初始聚类中心,采用K-均值聚类算法对灰度进行聚类,并根据伪彩色编码的节点对聚类结果分段实现伪彩色的自适应分配.实验结果表明,该方法可增强红外图像的细节信息和层次感,具有更好的视觉效果.     

加热炉管剩余寿命红外热像评估系统

研制了一套建立在Larson-Millcr参数外推剩余寿命估算方法和红外热像温度检测基础上的快速、非接触在线估算炉管剩余寿命的软件系统,用于炉管的规范管理与在线剩余寿命评估。该系统建立了炉管的温度、剩余寿命、材料常数、工艺参数、壁厚和外径等数据库。不仅可以快速在线估算炉管的剩余寿命,而且可以对加热炉的工作状态进行在线评估与诊断,为及时制定加热炉的故障排除方案提供了一种新方法。     

基于相似三角形匹配的红外与可见光图像配准方法

提出了一种基于相似三角形匹配的红外与可见光图像配准方法:首先将提取出的Harris角点组成三角形,然后利用本文提出的搜索算法,从红外与可见光图像中找出一对最优的相似三角形,并利用相似三角形的性质,计算出相关的匹配点,最后通过RANSAC算法拟合出配准参数,对图像进行配准。实验结果证明:此算法与传统的基于特征点的图像配准方法相比精度更高,具有较强的鲁棒性,可以解决刚体变换下红外与可见光图像配准的问题。