基于信息流多级结构响应的轮廓检测模型

考虑到视觉信息流在视通路多级结构中的处理方式,提出一种图像轮廓检测的新模型。首先,根据初级视皮层(V1区)4B层的简单细胞具有三重感受野结构并对朝向敏感的特性,感知图像方位信息,并经复杂细胞提取获得边缘轮廓响应;其次,根据V1区2/3层细胞的抑制特性,引入稀疏性度量指标和神经元突触动态编码机制对边缘轮廓响应进行抑制,得到纹理抑制响应;最后,利用高级视皮层的融合修正机制,对边缘轮廓响应和纹理抑制响应进行优势互补,得到最终的轮廓检测结果。在RuG40和BSDS500图像数据集上进行实验,结果表明所提算法能够有效地区分图像的轮廓与纹理信息,凸显主体轮廓。所构建的基于信息流多级结构响应的轮廓检测模型对后续基于生物视觉机制的图像分析具有一定的参考价值。

地磁导航系统中等值线的提取及应用

地磁导航系统采用等值线最近点迭代算法达到最终匹配定位的目的,等值线最近点迭代算法是在等值线的基础上实现的,因此,等值线的提取是实现地磁导航的"必经之路"。文中介绍了常用的两种等值线提取方法,即线性插值方法和等值线延伸寻找最近点法,其中前者的计算量大,实时匹配效果差,而后者能在地磁匹配过程中快速提取匹配需要的等值线。此外,文中还给出了地磁等值线图层在基于电子海图显示信息系统的地磁导航系统中的生成和添加方法。

基于“轮廓-区域”多层互补特性的显著性检测

针对显著性检测在混杂场景中目标容易混淆的问题,本文借助Gestalt心理学理论,利用轮廓线索与外观线索的互补特性,提出一种基于"轮廓-区域"多层互补特性的显著性检测方法.首先,在图像超像素分割基础上,分别提取基于颜色直方图的全局外观线索和基于区域近邻关系的局部对比度线索,充分描述了区域内容的显著性特征;其次,针对混杂场景的区域外观差异小而引起的目标混淆问题,提取基于边缘的目标轮廓封闭性,描述区域轮廓的显著性特征;最后,为了提高对目标尺寸的自适应能力,本文方法使用支持向量机优化多尺度模型中的"轮廓-区域"互补特性融合过程.在ASD,MSRA10K,SED2公认数据集上的实验表明,本文基于轮廓封闭特性的显著性特性,能够有效改善目标显著性查全率、查准率,优于现有的其他先进方法.

冰浆在蓄冰槽内的蓄冰特性及其均匀度研究

对动态冰蓄冷中蓄冰槽蓄冰过程的动态特性进行实验研究,分析了影响蓄冰形成富冰层形状变化的参数:入口冰浆流量、固相含量、初始液面高度及入口管布置。分析实验结果,总结实验规律表明:冰浆流量与固相含量对富冰层变形影响较大,其它因素次之;增大上述两参数能够有效提高堆积富冰层的均匀性,提高蓄冰槽的有效利用率。

基于工业CT切片数据的反求建模技术

研究利用工业CT(Industria l Com pu ted T om ography)切片数据进行反求建模和快速成型的几项关键技术,主要包括处理工业CT图像的方法、判别内外轮廓的方法和插值中间轮廓的方法等.对某摩托车气缸头复杂零件工业CT图像进行了实验研究,并采用通用层接口CL I(Comm on L ayer In terface)格式进行了快速成型,得到了令人满意的实验结果.

基于多层模糊控制的交叉耦合补偿方法的研究及应用

采用交叉耦合控制能有效地提高复杂曲面轮廓精度,但是传统的交叉耦合控制需要一个确定的数学模型,而且对于大于3轴的多轴交叉耦合控制,由于建模非常困难等原因,现有的研究成果比较少。在加工复杂轮廓时,由于各个轴之间的耦合强度是不同的,所以在前人研究的基础上提出基于多层模糊的交叉耦合补偿方法。该方法根据各个轴之间耦合关系的强弱对耦合层次进行划分,然后设计多层耦合控制器,对实时的轮廓误差进行补偿,更符合实际控制系统的组合规律,所以综合的控制性能更高。最终,将该方法在四轴联动对称加工机床上进行实验研究。

基于Delaunay三角剖分的层析图像离散数据表面重建算法

提出一种基于Delaunay三角剖分思想的层析图像离散数据的表面重建算法。该算法考虑了组成最优重建表面的三角片的形态特点，以三角片集的内角矢量最大为优化目标，根据Delaunay三角剖分思想，采用局部判定的方法，逐次选取最佳几何形态的三角片，组成最优的重建表面。

一种基于轮廓形状的胸部医学图像插值方法

层间插值是三维重建的一个重要步骤,一般分为灰度插值和基于形状的插值两种。该文针对胸部医学图像的特点,给出一种基于轮廓形状的插值方法。实验结果表明,此算法得到的插值结果突出了体表和肺部的轮廓,很好地解决了直接线性灰度插值造成的轮廓严重模糊的现象,结果令人满意。

基于红外温度场的电弧增材制造缺陷在线检测方法

根据增材制造逐层累积的特殊性,分层实施的在线检测思想能避免加工完成后出现不可修复的废品。采用基于实时采集分析熔积层红外温度场的无损检测方法,将多帧温度场数据堆叠获取熔积层红外轮廓,根据提取的红外轮廓特征对当前熔积层成形质量进行判断,利用残差网络ResNet18对红外轮廓图像进行分类识别。通过在线验证,检测分类的准确率可达97.16%,单张红外轮廓图像检测分类时间仅1.35 ms。该方法能在增材制造过程中在线检测成形质量,便于后续铣削、补焊及工艺参数的优化处理,具有实际工程意义。

不同程度近视眼视网膜神经纤维层厚度和视盘形态的分析

背景近视是原发性开角型青光眼发病的危险因素，了解不同程度近视眼视网膜神经纤维层厚度（RNFLT）及视盘形态特征对于鉴别近视与青光眼造成的RNFL与视盘改变具有重要意义。目的探讨近视眼RNFLT和视盘形态特征及其与近视程度的关系。方法将在北京协和医院眼科就诊的单纯近视患者168例168眼根据等效球镜度（sE）分为低度近视组（SE：-0．25～-2．75D）、中度近视组（SE：-3．0～-5．75D）和高度近视组（SE：-6．0～-12．0D），3个组患者年龄匹配，但sE和眼轴长度问差异均有统计学意义（SE：F=302．630，P：0．000；眼轴长度：F=166．410，P=0．000）。选择OCTOPUSl01型自动视野计的tG，程序检查受试眼视野，无视野缺损的眼纳入研究。应用GDxVCC测量受试眼的RNFLT，应用HRT—Ⅱ检测受试眼的视盘形态和参数，采用单因素方差分析比较3个组间测量参数的差别，组间比较采用SNK—q检验，采用多元回归法检测屈光度与RNFL相关参数间及视盘相关参数间的关系。结果随着近视度数的增加，RNFLT总平均值、上方平均值、下方平均值、标准差、眼间对称性检测值均逐渐下降，低、中、高度近视组组间比较差异均有统计学意义（F=6．193、7．127、3．874、4．098、3．128，P〈0．05），其中高度近视组、低度近视组比较，RNFLT总平均值、颞上方平均值、标准差、眼间对称性差异有统计学意义（q=5．334、4．526、4．586、20．679、P〈0．05），高度近视组、中度近视组以及中度近视组、低度近视组比较眼问对称性差异有统计学意义（q=6．225、10．035，P〈0．05）。3个组间神经纤维指数（NFI）值差异无统计学意义（F=1．029，P=0．175）。低度近视组与中度近视组比较，视杯容积、杯盘直径比值、平均视杯深度和最大视杯深度随近视屈光度的增加而降低，差异均有统计学意义（q=2．603，P：0．011；q=2．105，P=0．037；q=2．825，P=0．006；q=2．495，P=0．014）。低度近视组与高度近视组比较，平均视杯深度和高度变异轮廓差异均有统计学意义（q=2．562，P=0．013；q=2．203，P=0．030）。RNFLT总平均值、颞上平均值、颞下平均值、标准差、眼间对称性均随着近视度的增加而变薄（β=0．441，t=6．329，P=0．000；β=0．471，t=6．880，P=0．000；β=0．339，t=4．641，P=0．000；β=0．389，t=5．445，P=0．000；β=0．338，t=4．621，P=0．000）。视杯容积、平均视杯深度、最大视杯深度3个组比较差异均有统计学意义（F=3．491、4．933、3．357，P〈0．05），其中低度近视组与中度近视组比较，视杯容积、杯盘直径比、平均视杯深度、最大视杯深度差异均有统计学意义（P〈0．05）；低度近视组与高度近视组比较，平均杯深、变异轮廓差异均有统计学意义（P〈0．05）。盘沿面积、盘沿容积、高度变异轮廓随着屈光度的增加而增加（β=0．195，t=-2．565，P=0．011；8：0．199，t=-2．611，P=0．010；β=0．177，t=-2．311，P=0．022），平均视杯深度随着屈光度的增加而减少（β=0．153，t=1．997，P=0．047）。结论随着近视程度的增加，近视眼上方RNFLT、下方RNFLT均变薄，盘沿容积加大，视杯深度减少。对中度、高度近视眼通过GDxVCC获得的RNFL数据以及通过HRTⅡ获得的视盘参数进行分析和对早期青光眼患者进行诊断时均应考虑近视度数的影响。

断层测量反求工程中的关键技术

研究了由断层测量轮廓序列重构零件 CAD模型的关键技术 .根据截面的面积、形心位置等属性 ,并结合轮廓串匹配技术 ,提出了封闭轮廓集的分割算法 .一个封闭轮廓由圆弧、直线段等规则形状的轮廓段和自由曲线段组成 .为了抽取开放的规则轮廓段 ,提出了特征参数识别和特征轮廓抽取交互进行、有机结合的技术 .为了抽取开放的自由曲线段 ,提出了基于转角映射的特征连接点辨识技术 .进一步抽取开放轮廓集时 ,要解决相邻层上开放轮廓段的匹配问题 ,提出了基于串匹配的轮廓优化分割技术 .实例表明 ,所提出的轮廓集分割算法可以实现规则形体表面和自由曲面对应开放轮廓集的精确分割 .此外 ,文中对特征的分割策略。

基于层的平动军事目标图像识别及运动估计

根据平动物体的运动学特征采用层的图像处理方法,实现自然环境中平动军事目标的识别和运动估计。在彩色图像的组成层上,进行图像恢复、背景噪音消除和轮廓提取等灰度图像处理。依据军事目标的特点,在各个图像组成层上采用独立的参数控制以实现最佳彩色图像处理效果。在已知目标模型的情况下,根据连续帧的处理识别确定模型的运动状态,结合平动的特点,实现目标模型的运动估计。在层上的图像处理效果优于灰度处理,利用目标模型模板,能较准确地判断目标模型运动状态。

三维激光扫描地形点云的分层去噪方法

针对三维激光扫描采集的地形点云,提出在高程方向进行切片分层的去噪方法。将分层提取的点云投影在平面上,对点云进行网格划分,把网格内的点云转换为二值图像,采用数字图像处理方法过滤离散的网格噪点;然后对分层提取的点云轮廓特征格网,通过对上下层轮廓边缘特征比较,获取点云的地面轮廓网格点,删除孤立噪点与非地面点。根据对不同地形的点云进行去噪实验,通过分层过滤非地面点可以得到很好的去噪效果。

关于分层设色与渐变明暗等深线相结合的地形表示方法研究

从传统的明暗等高线法表现地貌的不足入手,提出了基于Tanaka方法粗细和颜色渐变明暗等高线制作方法,并利用ArcGIS平台实现粗细和颜色渐变的明暗等高线自动绘制,将渐变明暗等高线与分层设色叠加。通过对实例的结果进行分析,验证该方法的有效性与可行性;最后,基于上述方法制作出海底地貌图。

雪雕模型的离散处理及基本单元位置优化

通过MATLAB对雪雕三维模型做等高分层离散处理,获得模型上一系列高度的二维模型切面,依据此切面将雪砖堆积构建成雪雕;为了使雪雕最大限度地逼近原模型,根据雪雕相似度(误差面积)提出雪砖填充优化策略.通过机器人模型搭建试验验证等高分层及优化策略的可行性和有效性.

敦煌壁画虚拟复原及演变模拟模型研究

古代一些壁画 ,由于长期受外界环境 ,如光照、温湿度的影响 ,已程度不同地产生了破损 ,为了使人们能够欣赏到原作的风貌 ,可以采用计算机来进行模拟和复原 ,现以敦煌莫高窟壁画为应用背景 ,提出了一个使破损壁画虚拟复原和演变模拟的模型以及计算机模拟方法 .它可以为复原性临摩、壁画研究以及壁画保护工作者提供参考 .根据敦煌保护专家对壁画颜料成分的研究和艺术家积累的经验知识 ,参考目前保存得比较完好的一些壁画 ,通过综合利用色彩学知识 ,图象处理、人工智能等计算机技术 ,实现了把一些变色、褪色、脱落的敦煌壁画复原为初画成时金碧辉煌的景象 ,并模拟出其在外界环境因素影响下渐变到现状的过程 .其结果令人满意 ,部分成果已在德国汉诺威 2 0 0

轮廓线的特征分析与拟合处理方法

通过对轮廓线的特征分析 (即组成元素和其间的连接关系 ) ,提出了轮廓线快速插值算法 ,只需对轮廓线组成元素的特征分析 ,即直线、圆和圆弧的特征判断。

基于断层图象的逆向工程中数据分割技术研究进展

基于断层图象的逆向工程是国内外逆向工程研究中的一个热点。总结了其边界跟踪、特征点提取和轮廓识别与匹配等数据分割技术,重点介绍了其中一些典型方法,分析了它们的基本思想和主要特点,并指出了各自的不足和局限性,最后就数据分割技术的发展方向作了一些探讨。

一种基于竞争层神经网络的新型图像轮廓线分组算法

提出了一种基于竞争层神经网络(CLNN)的新型图像轮廓线分组算法。该算法借助于CLNN对生物大脑视觉皮层侧向连接和WTA连接模式的功能性模拟,采用与生物神经元类似的视觉信号处理机制对图像的相应区域进行分组感知。实验证明,所提出的算法具有分组能力强、抗噪声能力突出的优点。

颌骨重建中的图像分割和轮廓对应及分支问题

根据人体颌骨的形状特征 ,提出一系列有针对性的方法 ,在CT断层数据的基础上重建三维表面模型 研究的内容包括医学图像的分割和从轮廓线重建表面两个方面 首先 ,采用一种称为“非种子区域分割”方法提取物体的轮廓线 ;然后 ,建立一条反应颌骨走向的弓形“参照基准线” ,充分利用轮廓线相对于它的“归一化位置”信息解决表面重建中的对应和分支问题 ;同时考虑相邻层的影响 ,使生成的表面更加光滑、自然 最后 ,提出“多阶凸包点对应匹配”的思想 。