基于改进NCC算法的大尺寸原位风机叶片可见光图像拼接

风机叶片的原位检修与维护对保证风电机组的安全运行起着至关重要的作用,目前主流的无人机巡检方式需要对风机叶片图像进行全景拼接以进一步定位分析叶片的微小缺陷和评估叶片的整体状态。针对风机叶片结构单一纹理稀疏难以拼接的问题,提出一种改进归一化互相关NCC算法的图像拼接技术,利用Canny边缘检测算法提取叶片边缘并进行筛选去重得到边界坐标,将NCC算法沿叶片边界坐标搜索匹配以简化搜索路径加快运算速度,同时增加关键信息的权重提高拼接准确率,并结合图像金字塔粗-精匹配思想对算法进行进一步加速,最终根据得到的最佳匹配位置获取空间对应关系实现图像拼接。实验结果表明,所提方法的匹配耗时约为原始NCC算法的6%,其他经典灰度匹配算法的3%~10%,同时也低于其他改进的NCC算法。其拼接成功率为94.74%,高于所有对比方法,最终成功获取了风机叶片可见光全景图像,表明该方法对大尺寸风机叶片可见光图像全景拼接具有良好的稳定性。

《原发性肝癌诊疗指南(2024年版)》与KLCA-NCC指南(2022年版)和JSH指南(2021年版)影像诊断比较:博采众长,兼容并蓄

原发性肝癌的发病率与致死率高,对全球公共卫生构成严重威胁。亚洲地区,韩国肝脏协会-国家癌症中心指南、日本肝病学会指南和中国《原发性肝癌诊疗指南(2024年版)》均在原发性肝癌的诊疗领域具有显著影响力和指导意义。以上指南依据各自的国情、背景、循证证据和临床实践,在肝癌的影像学诊断上既体现出共性,又表现出差异。本研究旨在通过对比以上指南在肝癌筛查监测、影像学诊断及分期的内容,为临床医师提供更全面、科学的参考依据,促进原发性肝癌的规范化诊疗。

结合Forstner与NCC约束的UAV图像配准研究

随着无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)技术的飞快发展,UAV已成为航空遥感图像获取的重要手段。但与传统的大飞机航空摄影相比,UAV在平台的稳定性方面较差,采集图像时受自身配重、即时飞行环境等外界因素影响,使得最终获得的遥感图像存在复杂的几何变形,导致其图像配准过程存在很大的困难。针对此问题,首先基于UAV的POS数据进行图像重叠区域估算,利用Forstner算子提取图像中的特征点并结合信息熵对图像进行分块处理;然后通过基于旋转的归一化互相关(normalized cross-correlation,NCC)系数寻找相匹配的同名特征点,最终实现UAV图像的配准。实验结果证明该方法切实有效,并且保持了较好的鲁棒性。

鱼类非特异性细胞毒性细胞(NCC)的研究进展

自然杀伤细胞(NK)进化上的前体细胞在鱼类中被称作非特异性细胞毒性细胞(NCC),主要来源于血液和淋巴器官,是防御细菌、病毒、寄生性原生动物等入侵的第一道防线,在非特异性免疫中起重要作用,还具有体外杀伤肿瘤细胞的功能。近年来免疫荧光显微镜技术表明NCAMP-1和NCCRP-1两种受体蛋白均表达于NCC膜上,并且这种免疫细胞从鱼类到哺乳动物上的进化是保守的,这些膜蛋白在鱼类炎症反应期可能通过颗粒胞吐途径参与抗菌的先天性免疫。本文就NCC的分离鉴定、形态结构、功能受体作用机制等方面的研究成果作一综述,旨在为深入研究NCC在鱼类先天性防御中的作用提供依据。

基于NCC-P-S优化算法的断路器机械特性测试方法研究

机械特性参数是评价断路器动作性能的有效依据,传统测试方法不能在线测试,且传感器安装复杂。该文提出一种基于计算机视觉技术的非接触测试方法:在断路器操动过程中捕捉高速图像序列,运用归一化互相关匹配算法(normalized cross correlation,NCC)对图像运动目标进行逐帧搜索,获得绝缘连杆或主轴的运动轨迹,由其与动触头的关联关系计算断路器的机械特性参数。在图像序列目标跟踪的NCC匹配算法中,结合降分辨率金字塔快速搜索法,并对后续帧图像的扇形识别区域进行有向动态调整,这种优化方法称之为归一化互相关图像金字塔扇形快速匹配算法(normalized cross correlation-pyramid-sector,NCC-P-S)。通过实验证明:降分辨率分层匹配和有向搜索优化大大提高了目标的搜索速度和精度。

PAE/NCC二元体系对纸张的增强作用

研究了聚酰胺多胺环氧氯丙烷/纳米晶体纤维素(PAE/NCC)二元体系对不同浆料所抄造纸张的增强效果,讨论了PAE/NCC二元体系中NCC的最佳用量及加入方式。研究结果表明,先PAE后NCC的添加方式对纸张的增强效果好于PAE与NCC先混合后添加的方式;PAE用量为1.0%、NCC用量为0.6%、采用先PAE后NCC的添加方式时,对针、阔叶木混合浆纸张,与原纸相比,干抗张指数增加了42.9%,湿抗张指数增加了13.3倍,撕裂指数增加了24.3%,耐折度增加了89.7%;对阔叶木浆所抄纸张,干抗张指数增加了74.7%,湿抗张指数增加了18.8倍,撕裂指数增加了28.7%,耐破指数增加了115%,耐折度增加了5倍。

基于NCC的改进立体匹配算法

在双目立体视觉系统中,图像匹配是关键步骤之一。在众多匹配算法中,归一化互相关(NCC)算法由于具有精度高、鲁棒性强等优点得到广泛应用,但其计算量大、运算速度较慢,使其难以在线应用。为此,本文提出一种改进的NCC立体匹配算法,通过引入积分图像和平方积分图像,将矩形窗口区域像素求和运算转化为四个像素点值的简单相加减,同时剔除基准图像中无法匹配区域以减小搜索范围,使计算复杂度得到简化,计算量大为降低。实验证明,改进后的NCC算法在保证匹配质量的基础上,执行速度得到显著提高,利于在线应用。

基于NCC的快速匹配算法

景象匹配在地形辅助导航中具有十分重要的地位,归一化互相关(NCC)技术是一种相对抗噪声能力强、匹配准确的匹配算法,因此,在导航制导中广泛应用。但由于其运算量比较大,对于要求实时匹配的地形辅助导航系统来说,其运算速度需要进一步提高。在NCC方法的基础上,把卷积用于景象匹配,大大简化并提高了NCC的匹配速度。仿真实验证明了此方法的快速性和有效性。

基于优化粒子群的NCC模板匹配算法

针对灰度模板匹配中速度慢、抗噪性差的缺陷,基于NCC(Normalized Cross-Correlation)算法,提出一种基于优化粒子群的模板匹配算法——NPSO。该算法加入附属粒子群,引导主粒子群向全局最优解收敛;根据禁忌搜索思想,提出黑名单概念,使粒子群快速跳出局部最优;并引入随机扰动算子,增加粒子群向全局最优解收敛准确性。通过Matlab仿真实验,不同模板尺寸下NPSO精确匹配率比基于标准粒子群模板匹配算法分别提高了45%、79%、36%、2%,且对噪声不敏感。说明NPSO不容易陷入局部最优,且匹配精度高、抗噪能力强。

基于NCC的存在旋转的图像匹配方法

图像匹配在导航制导、医学等领域具有十分重要的意义。由于实时图和参考图拍摄的时间不一样,容易存在旋转等现象,给图像的匹配带来很大难度。传统的归一化互相关(NCC)匹配算法是一种简单有效的匹配算法,但不适合存在旋转这种情况。在NCC匹配方法的基础上,利用参考图的多个角度的旋转达到匹配的目的,从而找出准确的匹配位置,并利用所得控制点和坐标转换模型找出参考图与实时图之间的相对位置关系,包括旋转角度与相对位移。仿真实验表明:此方法可较好地解决存在旋转的图像匹配问题。

基于SIFT和NCC的多源遥感影像配准方法

针对多源遥感影像的配准,提出了一种结合SIFT算法和归一化互相关(NCC)匹配算法的配准方法。该方法采用SIFT算法提取特征点并进行匹配得到一定数量的特征点对后,利用SIFT特征点的尺度和方向信息对NCC进行改进,进一步从未能匹配的特征点中获取匹配点对,经粗差滤除后得到有效的匹配特征点对,随之进行影像配准。方法结合了SIFT算法和NCC算法的优点,解决了多源遥感影像因辐射差异和几何差异造成的难以正确配准的问题。实验结果表明,算法具有较强的鲁棒性,并取得了较好的配准精度。

直流电场对红串红球菌NCC-1脱硫效率的影响及电刺激机理的初探

研究了脱硫菌——红串红球菌NCC-1在直流电场作用下的生长及脱硫状况,以及实际柴油体系中的脱硫效率,并对外加弱电流加速脱硫菌生长的机理进行了初探。实验表明,水相适宜范围的电流密度可以提高脱硫菌的脱硫效率,脱硫菌脱硫的最佳电流密度为0.72A/m2,该条件下,铂电极培养体系菌体比不加电培养体系提前48h完全降解0.2mmol/L二苯并噻吩(DBT)。比相同电流密度钛电极培养体系菌体提前24h。铂电极最佳电流密度下菌体对实际柴油的脱硫率可以达到67.4%,比钛电极培养体系菌体高11.7%,高于不加电24.6%。经验证,发现引起这种变化的主要原因是水的阴极电解产物吸附氢和氢气的比例不同,其中氢气对摇瓶培养菌体促进作用显著。

NCC负载纳米Fe_3O_4磁膜材料的交替沉积自组装及表征

以纳米纤维素(NCC)为组装模板,基于氢键的交替沉积自组装磁膜材料。X射线衍射(XRD)、透射电子显微镜(TEM)、扫描电子显微镜(SEM)和能量色散X射线光谱(EDX)分析结果表明,NCC负载纳米Fe3O4磁膜材料表面形貌和断面形貌规整,含有Fe3O4粒子为纳米级,且仅分布在NCC层。性能分析结果表明,NCC负载纳米Fe3O4磁膜材料为超顺磁性材料,与PVA膜相比,具有较好的紫外光阻隔性、较高的热稳定性和特殊的氧化降解能力;在Fe3O4固含量为1.1%时,磁性膜拉伸强度较PVA膜提高了17.0%。

不同原料NCC对NCC/PVA复合膜性能的影响

分别以微晶纤维素、脱脂棉和漂白芦苇浆为原料,硫酸水解法制备纳米纤维素(NCC),与聚乙烯醇(PVA)简单共混流延成膜法制备NCC/PVA复合膜。m(NCC)/m总为7%时制备NCC/PVA复合膜,红外光谱分析结果表明复合膜中PVA分子链和NCC分子链间存在能提高两者相容性的氢键缔合作用力;热重分析结果表明复合膜的热稳定性与NCC热稳定性基本一致。扫描电子显微镜分析结果表明m(NCC)/m总为0.5%时制备NCC/PVA复合膜的表面和断面较为规整。3种原料中漂白芦苇浆NCC长径比最高(约为25),且m(NCC)/m总为0.5%时制备NCC/PVA复合膜拉伸强度最大,较PVA膜拉伸强度提高40.8%。3种原料NCC分别制备的3种NCC/PVA复合膜断裂伸长率,均较PVA膜断裂伸长率降低。随着m(NCC)/m总的增加,NCC/PVA复合膜透光率较PVA膜透光率降低;3种原料中微晶纤维素NCC/PVA复合膜透光率较PVA膜透光率降低最小。

直流电场对脱硫菌红串红球菌NCC-1生长及脱硫性能的影响

以专一性降解二苯并噻吩(DBT)的红串红球菌NCC-1为脱硫菌,以DBT为硫源,考察了加直流电场对脱硫菌在不同浓度DBT水相中生长和脱硫性能的影响,以及调控菌液pH对脱硫菌生长和脱硫性能的影响;同时考察了脱硫菌对柴油的脱硫性能。实验结果表明,当电流密度为0.52～1.01A/m2时,能有效促进脱硫菌生长,提高脱硫效率,最佳电流密度为0.72A/m2,当DBT初始浓度为0.20mmol/L时,DBT完全降解的时间为120h,比不加电场时缩短了24h;当DBT初始浓度为1.00mmol/L时,DBT浓度降至0.31mmol/L所需时间为72h,比不加电场时缩短了96h。此外,调控菌液pH能有效促进脱硫菌生长。脱硫菌用于柴油脱硫时,在电流密度为0.72A/m2、柴油与菌液体积比1∶9的条件下,总硫含量从606mg/L降至269mg/L,脱硫率为55.7%,比不加电场时高出12.9个百分点。

基于序贯相似性检测的NCC目标跟踪快速匹配方法

基于特征点的图像匹配方法的关键是准确快速地将可靠的特征点提取出来。经典归一化互相关匹配法属于基于特征点匹配方法中的一种,归一化互相关匹配法具有操作简单,匹配精度高等优点,但其计算量庞大,难以满足实时跟踪的要求。提出了一种基于序贯相似性检测的归一化互相关快速匹配方法,并对提出的改进方法进行实验验证。实验表明,该方法可以准确快速的进行特征点匹配,减少了算法的计算时间,有效地减少了发生误匹配的概率。

基于C/S模式和多线程的NCC在VSAT系统中的设计与实现

多业务稀路由卫星通信系统 (VSAT)是卫星通信领域中的一个重要应用 ,网控中心 (NCC)是 VSAT卫星通信系统的核心。讨论了一个基于 C/ S模式和多线程的 NCC的设计与实现。论文首先介绍了网控系统的体系结构及网控中心的模型 ,然后 ,进一步重点讨论了网控中心的可靠性设计。最后 ,介绍网控中心核心软件

现象意识研究的方法论困境与出路

现象意识问题是当前哲学研究的重要话题,但如何研究却是相当棘手。通常要确定现象意识状态不可避免的需要报告,如果没有了报告,现象意识是否还存在?对于认知取用是否部分地构成了现象意识,相关性研究的NCC①进路表明主动报告与无报告的范式都存在不同类别的混淆风险;因果性研究的自然类进路则在簇数量识别问题上过于理想化。但是,相比之下,自然类进路可以容纳更多的理论发展空间,且对经验领域保持开放。文章最后,我将对自然类进路反驳予以回应,表明自然类进路在研究现象意识问题上是适用的。

基于NCC与SSDA的快速特征点匹配融合算法

快速、正确的匹配从两幅或多幅图像中提取出来的特征点是基于特征点图像配准问题的关键。传统的只使用归一化互相关匹配(NCC)算法进行的特征点粗匹配,虽然具有较强的抗噪声能力,但是匹配的速度很慢,而且错误率也比较高。因此,在研究了NCC算法与序贯相似度检测(SSDA)算法基础上,并改进了SSDA算法的非相似度计算方法,提出将两种算法融合在一起形成一种快速的特征点匹配算法,改进算法充分利用了两种算法的优点,大大提高了特征点的匹配速度,而且减少了错误匹配的个数。通过实验证明,该算法是一种有效的特征点匹配算法,比只使用NCC算法进行特征点匹配所需的时间降低了70%以上,正确匹配率也有所提高。

NCC增强聚氨酯泡沫的制备进展

综述了聚氨酯泡沫的制备和纳米纤维素(NCC)增强复合材料的制备和性能研究进展,探讨了纳米纤维素增强聚氨酯泡沫的制备。以替代石油的能源植物为原料,利用植物原料的液化技术得到植物原料的多羟基醇液化产物等制备聚氨酯泡沫,具有潜在的开发价值。