基于双阈值视觉注意模型的图像关注焦点检测

 图像关注焦点（FOA）检测是基于人眼视觉关注模型的图像感兴趣区提取的关键技术。为了更加精确、合理地搜索图像关注焦点,提出一种基于双阈值视觉关注模型的FOA检测算法。算法首先提取图像的亮度、颜色、方向和离散矩变换（DMT）特征,生成各个特征对应的特征图;然后将各特征图合并为一张包含多种特征的显著图;最后根据显著图的灰度直方图建立静态阈值与动态阈值,确定图像关注焦点的位置与数量。实验结果表明：新算法在图像关注焦点检测的准确性上较Itti模型有更为优秀的表现,更符合人眼视觉的关注习惯。     

高非线性光子晶体光纤深紫外超连续谱的研究

光子晶体光纤作为光学非线性良好介质,对超连续谱产生具有重要作用。深紫外超连续谱光源在许多应用中有急切的需求,然而由于实验条件和光纤参数等方面的影响,利用高非线性光子晶体光纤产生深紫外(<280 nm)超连续谱的报道较少。通过理论和实验研究了高非线性光子晶体光纤在深紫外区的频率变换,并分析其产生的物理机理。使用钛宝石飞秒激光器将实验室自制的光子晶体光纤在反常色散区泵浦,研究了不同泵浦功率和泵浦波长对深紫外区超连续谱的影响,结果表明：泵浦波长固定为860 nm时,深紫外频率光谱展宽范围随泵浦功率的增加而逐渐展宽;泵浦功率固定为0.4 W时,泵浦波长的增加不仅展宽超连续谱范围而且极大的提高了深紫外区光谱的转换效率。当泵浦波长为870 nm,泵浦功率为0.4 W,实验所用光子晶体光纤长度为1.45 m,零色散波长为825 nm时,光子与色散波的交叉相位调制使深紫外基模超连续谱扩展到最短波长212 nm。     

基于改进区域生长法的电力设备红外图像分割

为实现电力设备红外图像中目标设备图像的分割,对传统区域生长法需要人工选择初始种子点,以及易产生过分割与欠分割的不足提出了改进,将红外图像中邻域均值最大的像素点作为种子点,实现种子点的自动选取。提出了使用Sobel算子计算梯度幅值作为附加限定条件的生长准则。改进的区域生长法的分割效果比传统的区域生长法效果更好。     

长脉冲keV X射线源的辐射特征

利用神光Ⅱ第九路2 ns长脉冲激光束作用厚钛固体靶,研究了产生的keV X射线源的辐射区域和总辐射功率的时间行为。结果表明：在长脉冲激光作用厚固体靶时,硬X射线线辐射功率的时间行为以及辐射体积的时间行为与激光脉冲波形一致;长脉冲时,等离子体2维膨胀效应非常显著,keV X射线线辐射的径向辐射区域在激光焦斑尺寸附近达到饱和,导致X射线线辐射功率出现饱和,且keV X射线线辐射的辐射体积正比于焦斑尺寸的3次方。从理论和实验角度研究了在同样入射激光能量下,辐射功率随激光焦斑尺寸的变化关系,发现keV X射线线辐射的饱和辐射功率正比于焦斑尺寸的5/3次方,理论结果与实验结果一致。并讨论了相同基频输出激光能量下,keV X射线辐射总功率随激光波长的变化关系,发现即使考虑了倍频效率的影响,短波长激光仍然有利于keV X射线的发射。     

基于二维直方图和模糊熵准则的阈值化方法

图像分割是图像分析、识别和理解的基础。图像分割主要是指将图像分成各具特性的区域并提取出感兴趣目标的技术,其研究多年来一直受到人们的高度重视;阈值化法是图像分割的一种重要方法,在图像处理与识别中广为应用;针对图像分割中细节往往被忽略导致后续处理困难的问题,基于模糊关系和最大模糊熵原理提出了一种阈值化方法,对二维直方图进行模糊分割;为了获得图像分割中的细节,提出的方法根据最大熵原则自动确定模糊区域和门限,进而获得二维模糊熵和遗传算法最优解,最后获得图像细节;通过对不同灰度水平和颜色类型图像进行实验比较,实验结果表明提出的方法优于二维非模糊方法和一维模糊熵分割法,得到该方法在图像分割中获得细节的结论。     

基于区域生长重心的大型多阵列圆标定板基准点的提取技术

针对视觉测量在轨道交通隧道大范围轮廓测量上的问题,研究设计一种大型多阵列圆标定板进行系统标定工作,提出区域生长重心法实现对标定图像上基准点的提取。即将区域生长法和灰度重心法相结合,通过粗定位寻找每个基准圆的种子点,考虑种子点像素的4邻域像素进行区域生长,然后利用灰度重心法提取生长区域的重心作为基准点。将非线性变化的基准点替代线性提取的基准圆的种子点,消除了图像畸变的影响,保证了特征检测过程的可靠性和鲁棒性,达到对于多阵列圆大型标定板基准点的提取。通过搭载鱼眼镜头拍摄6m的模拟隧道横断面轮廓,进行轮廓测量与还原。实验表明该方法提取的基准点像素坐标误差可达到2pixel以内,系统测量精度能够达到±5mm以内,完全满足轨道交通隧道横断面轮廓测量误差标准。     

智能相机管理系统的设计与实现

针对传统的文本编程效率低下、智能相机只允许本地监视以及监视界面固定等问题,自主研发了一套集图形化编程、任务运行、数据监控等功能于一体的智能相机管理系统;分析了智能相机管理系统在编程、运行与监视过程中的功能需求,并进行系统结构的划分和设计;构建图形化图像处理单元、可视化编程界面以实现图形化编程功能;采用网络通讯方式,实现智能相机配置过程的同步、远程监控以及与其他设备的数据交互;讨论了系统中的数据管理模型;最后,通过应用实例验证该系统在工业生产中的可行性。验证结果表明,该系统能缩短开发时间,降低用户开发成本,并能对生产线上的智能相机进行有效的管理。     

一种基于正负差图像的运动目标检测新方法

运动目标检测领域中现有的差图像法是利用绝对值差图像检测差图像上运动目标区域，用现有方法检测时易受噪声干扰，而且当摄像机有自运动时需要进行背景运动补偿。因此，提出一种新算法，即首先分别计算正差图像与负差图像，然后利用运动目标区域在正差图像与负差图像中的幅值、形状以及运动等信息的对称性对其进行检测，最后给出针对飞机尾焰序列图像进行检测的结果。实验结果表明：该方法可提高运动目标检测的可靠性与效率。     

毛细管内薄液膜轮廓和传热特性研究

本文认为毛细管的相变传热机理为液膜的导热和表面蒸发;表面蒸发受蒸汽温度、汽液界面的温度以及汽液压力差的共同控制。汽液流动机理为流动受脱离压力梯度、毛细力梯度支配。汽液相互作用机理为存在由于蒸发导致的动量转移切应力和由于汽液流速不同产生的摩擦切应力。提出的物理模型中较为全面地考虑了毛细管内传热、汽液流动及其相互作用。对毛细管半径和传热功率对薄液膜轮廓和传热特性影响程度的计算结果表明,随着毛细管半径的减小、传热功率的增大,蒸发界面区的长度会有所减小,这是针对微小空间得出的不同于常规情况的结论。     

A nonmonotone adaptive trust region method for unconstrained optimization based on conic model

In this paper, we present a nonmonotone adaptive trust region method for unconstrained optimization based on conic model. The new method combines nonmonotone technique and a new way to determine trust region radius at each iteration. The local and global convergence properties are proved under reasonable assumptions. Numerical experiments show that our algorithm is effective.