同步辐射光源束流控制系统的设计

阐述针对束流监测系统需要对束线位置进行精确测量和控制,设计一种通用数字信号处理系统。通过采用Xilinx的ZYNQ-7045芯片,使数字电路兼具FPGA并行处理能力和ARM灵活计算能力。

基于无人机图像识别的配电网设备精细化模型分析

阐述无人机航拍技术在电力行业中的应用,包括配网设备巡检、电力线路巡检、环境监测。分析图像处理和计算机视觉技术的基本原理和方法,探讨配网设备精细化模型的构建过程和实现方法。

基于Jetson Nano的人脸口罩识别系统设计

人脸和口罩识别在许多现代应用中有广泛需求,包括安全检查、身份认证以及工业安全等方面。探讨了基于Jetson Nano的人脸口罩识别系统,旨在实现对个体是否佩戴口罩的准确判断。该系统使用先进的人脸识别算法来定位图像中的人脸区域,然后应用深度学习模型对人脸区域进行口罩检测。所有的数据处理和模型推理均在Jetson Nano上实现,从而使系统具有较高的运行效率和可移植性。在多个不同环境和视角下进行测试,结果显示该系统在各种复杂条件下都展示出较高的识别准确率,并能处理高达30帧/s的实时图像。不仅证明了Jetson Nano在图像识别和实时数据处理方面的高性能,还为开发多种人脸识别应用提供了有力的技术支持。

视觉识别与机器学习在财务风险管理中的应用

阐述计算机视觉、机器学习在财务风险识别中的应用。提出结合计算机视觉和机器学习的方法,该方法可以准确、高效地识别和分析财务风险。探讨数据集和特征选择、实验设计和评估方案。

基于改进YOLOv8s的PCB板缺陷检测技术分析

阐述印刷电路板(PCB)的缺陷检测对于保证产品质量和可靠性的意义。提出一种基于改进YOLOv8s的PCB板缺陷检测系统,该系统利用深度学习和计算机视觉的技术,实现对PCB板上各种缺陷的自动检测和识别。

基于VR技术的建筑室内空间最优布局仿真研究

以获取建筑室内空间最优布局方案为目的,研究基于VR技术的建筑室内空间最优布局方法。将建筑室内空间环境投影至二维xoy平面中,确定建筑室内空间的几何特征以及布局对象的布局属性,将二维图纸导入虚拟现实平台内,生成建筑室内空间的三维空间模型。根据三维空间模型,以布局对象的布局属性为约束,构建不同布局对象内布局元素的一比一模型,并实施渲染与烘焙处理,汇聚全部布局元素模型构建布局元素模型数据库。在数据库内选取合适的布局元素模型,并将其导入虚拟显示平台内实施定位与编辑,生成建筑室内空间布局场景的交互效果,利用双目摄像机进行漫游控制,在漫游控制下实现布局对象中不同布局元素的显隐、布局元素材质的替换以及不同元素的替换与调整的功能。仿真结果显示利用上述方法能够获取最优布局方案。

基于CBAM-DDcGAN的锌渣红外与可见光图像融合

对热镀锌生产线锌池中的锌渣分布进行准确识别是捞渣作业智能化的前提。红外图像易损失锌渣的纹理特征,可见光图像又容易受到光照等因素的影响,红外与可见光图像的融合是提高锌渣识别精度的有效手段。本文提出一种结合卷积注意力机制模块(CBAM)和双判别器生成对抗网络(DDcGAN)的红外与可见光图像融合算法。首先,生成器内部采用编解码网络,编码器采用密集连接方式,与CBAM相结合,在最大程度地保留图像特征的同时还能突出关键特征,抑制无用信息,提升融合效果。其次,利用两个判别器与生成器分别进行对抗训练,可同时保留两种源图像的信息。采用锌渣图像数据集进行对比实验,结果表明,本文算法所得融合图像在主观视觉效果和客观定量指标上均有不同程度的改善。

全局和局部特征融合的图像去雾

具有参数共享特性的卷积操作主要关注于图像局部特征的提取,而无法对超出感受野范围的特征进行建模,同时整幅图像共享同一个卷积核参数也忽略了不同区域的特性不同。为了克服现有方法的表达不足,提出了全局和局部特征融合去雾网络,分别利用Transformer和卷积操作提取图像全局和局部特征信息,并将两者融合后输出,充分发挥了Transformer建模长距离依赖关系和卷积操作局部感知特性的优势,实现了特征的高效表达。在最终输出复原图像前,设计了包含多尺度图像块的增强模块,利用Transformer进一步聚合全局特征信息,丰富复原图像细节。同时,提出了一个全局位置编码生成器,可自适应地根据全局图像内容信息生成位置编码,进而实现对像素点间依赖关系的二维空间位置建模。实验结果表明,所提出的去雾网络在合成和真实图像数据集上均展现出了较好的去雾性能,复原图像更加真实,细节还原度高。

融入一维概率Hough变换与局部Zernike矩的双目视觉测量

针对被测物体理想角点不易检测致使测量精度不高的问题,提出一种融入一维概率Hough变换与局部Zernike矩的双目视觉测量方法。首先利用一维概率Hough变换对物体外轮廓边缘进行直线检测;然后根据直线检测结果建立感兴趣区域,在各局部区域内利用Zernike矩进行亚像素检测,并在两相邻感兴趣区域的相交范围内完成亚像素点筛选;之后通过正交总体最小二乘法进行亚像素边缘直线拟合,并进行关键点匹配;最后利用三角测量原理获得被测物体的三维空间信息完成测量。以连铸坯模型为测量对象,实验结果表明:此算法最小相对误差达到0.3401%,满足测量要求。长度相对误差均值为0.3945%,与传统SIFT,ORB算法相比分别降低80.01%和74.63%;与其他边缘拟合算法相比测量误差减小34.11%,运行时间缩短39.07%,验证了此算法的精确性和高效性。

基于改进DeepLabv3+网络的氩花图像语义分割

钢包底吹氩过程中钢液表面裸露区域(即氩花)的面积可以间接反映吹入钢包中的氩气量。为了准确识别出钢水表面图像中的氩花区域,本文提出一种基于改进DeepLabv3网络的图像语义分割方法。该方法以DeepLabv3网络为基础,采用MobileNetV2作为主干特征提取网络,以降低网络的参数量和计算量;同时将原来的交叉熵损失函数替换成Focal Loss损失函数,以解决正/负样本不平衡和难/易分类样本不平衡的问题;最后在网络结构中添加通道注意力机制来提高语义分割精度。以生产现场采集的图像数据为对象进行实验,结果表明,与原始DeepLabv3相比,本文网络模型的参数量和计算量降低了约92.3%,平均交并比提升了0.82个百分点,达到92.4%,帧率提高了23.40%。

基于DCT域的遥感图像目标显著性检测算法

为进一步提升遥感图像目标检测的速度和精度,针对目标与周围环境存在一定特征差异的特点,提出一种基于离散余弦变换(DCT)域的遥感图像目标显著性检测算法。直接在DCT域中进行显著性检测,重点计算每个DCT块的自适应标准差作为DCT块之间的差异权重系数,并结合亮度、颜色和纹理特征差异矩阵生成最终结果。实验表明,该算法可以提高运行效率和检测精度。

基于机器视觉的田间水稻苗列识别算法的研究

利用YUV色彩空间模型,以完全查表法对水稻秧苗列图像进行灰度化,通过基于傅里叶变换指导生成图像形态学运算的结构元素,提出一种结合傅里叶变换进行膨胀和腐蚀的方法,提取秧苗列轮廓,采用改良的逆投影变换对苗列图像进行垂直俯视投影,得到实际田间苗列位置,进而利用苗列实际走向信息,实现机器视觉导航系统跟踪苗列行进。对摄像机不同角度获取的苗列图像的处理结果表明,在容许识别定位误差小于50像素点、角度偏差小于6°的前提下,对苗列中心线识别与提取导航基准线的准确率为95.2%,可较好地实现田间自然环境下秧苗图像背景分割和苗列中心线提取。

指静脉与折痕双模态图像采集系统设计

手指静脉识别是针对手指皮肤内部的静脉特征进行活体识别,具有非接触和安全性高等优点,但存在特征数量少的缺点;手指指节折痕位于皮肤表面,且具有稳定的生物学特性。因此,为解决单一模态手指静脉的可提取特征数量不足的缺点,设计了一种双模态生物特征图像采集系统,即针对手指相同位置,采集皮肤内部手指静脉和皮肤表面指节折痕2种不同类型图像。图像采集系统硬件主要包括USB 2.0控制器、200万像素CMOS摄像头模组、可见光与红外光切换电路、微型步进电机驱动电路和I2C电路等。实验结果表明:该系统具有实时性,能够连续采集手指静脉和指节折痕2种清晰、稳定生物特征图像,为双模态生物特征识别系统提供了良好的软硬件基础平台。

关系数据库零水印的构造算法

对传统的数据库的数字水印技术进行了分析,从理论上总结了已有方案的本质和局限性,并对作者早期的研究成果进行了修正和完善;在此基础上构造了一种数据库零水印的模型,并且对这种模型作了理论分析和算法实现;最后通过仿真实验对算法的可行性和有效性进行了验证和分析,结果表明该算法具有较好的鲁棒性.

基于边缘信息的图像融合算法研究

为了得到全局色调一致的无缝镶嵌融合图像,文章提出了一种基于边缘信息的图像融合方法。该方法根据融合区域的边缘强度信息,对融合区域进行图像增强处理,进而选取一组区域特征进行自适应动态加权,实现了不同图像在选定区域范围内的融合运算,使得被合成的图像完整、自然。通过两幅图像的融合实验,证明了该算法在边缘上保持良好的视觉效果。

金属铭牌压印凸凹字符的分割

针对压印字符表面的立体特征,提出了一种基于表面三维形状信息的金属铭牌压印凸凹字符图像分割的方法。使用一种简化的四光源立体技术获得铭牌图像各点的法向量后,基于图论聚类方法,实现了压印凸凹字符的分割。同时,在传统的开环图像处理中引入了闭环反馈控制,获得了分割参数的优化。较传统的基于二维图像分割的方法,本方法的分割结果更令人满意,具有很好的鲁棒性和自适应性,提高了字符的识别率。

改进非参数变换测度下的立体匹配

针对传统非参数变换测度的局限性,提出了一种基于局部纹理加权项的非参数Census变换测度,并使用半全局匹配法聚合代价的立体匹配算法。根据图像纹理度量的方向性,通过增加局部纹理反差值计算匹配窗口内所有像素的灰度均值,将其与反差值的加权和作为现匹配基元。使用半全局匹配法计算8邻域方向的匹配代价,以最小代价为匹配条件选取初始视差值。最后,利用图像分割法统计各分割区域的视差直方图,以直方图主峰所对应的视差值作为最终视差值。实验结果表明,该算法获得的视差精度优于当前多数局部算法,处理立体匹配中幅度失真的问题效果明显,能够很好地适应于真实场景测量。

预决策金字塔层数的欧拉视频微弱运动放大算法

欧拉视频放大算法(EVM)将受人眼局限而观察不到的微弱运动放大;但放大视频质量随使用的金字塔层数及微弱运动幅值的不同而有明显差异。为提高视频放大效果,放大之前对输入视频提取运动前景,找到黑色像素数最大图像帧,求出该帧非0像素数占图像帧总像素数的比例;根据阈值判断金字塔层数,再进行EVM处理。研究表明,根据视频运动前景中非零像素与总像素比例,预判断欧拉视频放大金字塔层数,有效改善了单一金字塔层数EVM算法的放大效果。

基于小波域的图像超分辨率重建方法

传统的基于CNN的方法在对低分辨率图像进行重构处理过程中,并未将图像中的低频结构信息和高频细节信息进行区别处理,且网络的层与层之间缺乏信息交流,从而造成高分辨率重建图像结果中出现信息缺失。为获取更多图像各层次特征的结构与细节信息,本文构建了基于小波域的残差密集网络(WRDSR)。该网络在二维离散小波变换形成的小波域内,利用密集连接和残差连接对图像不同频率的信息进行充分提取后,将融合后的特征输入到亚像素卷积层生成高分辨率图像的小波子带图像,最后通过二维离散小波逆变换生成高分辨率图像。与Bicubic、SRCNN、VDSR、LapSRN、DWSR、SDSR等算法相比,WRDSR在评价指标PSNR/SSIM上平均提高了2.824 dB/0.0595、0.747 dB/0.0168、0.016 dB/0.0024、0.025 dB/0.0043、0.21 dB/0.0047和0.20 dB/0.0057,在更高效地利用原始图像信息的同时,解决了信息缺失的问题,使得重建图像的纹理更清晰,细节更丰富,视觉效果更佳。

一种CMOS相机色彩还原算法

在靶场光学测量中为了兼顾目标跟踪测量和实况记录,提出一种使用CMOS相机进行色彩还原的方法。设计了基于该方法的硬件平台,并对软件算法的还原质量进行了定量分析。介绍了基于彩色滤波阵列的Bayer滤波算法原理,并建立了数学模型。介绍了双线性插值算法并分析了算法在图像边缘会造成拉链效应的不足,加入了边缘检测方法以克服该缺点。介绍了基于该算法的硬件平台和软件设计。实验结果表明,基于最高峰值比评价方法,还原效果可提高14%左右,时间性能满足实时性要求。改进的算法可以兼顾实时跟踪测量和实况记录的要求,客观判据和主观观感均表明还原效果较好。