基于Harris多尺度角点检测的图像配准新算法

为改进角点检测算子的检测性能,提高基于角点的图像配准算法的配准精度,把多分辨分析的思想引入到经典的Harris角点检测中,构造了基于小波变换的灰度强度变化公式,并得到了具有尺度变换特性的自相关矩阵,从而构建了一种新的Harris多尺度角点检测算法。这样,使得新的角点检测可以在不同的尺度下获取角点,并克服了单一尺度的Harris角点检测可能存在的角点信息丢失、位置偏移和易受噪而提取出伪角点等问题。然后根据角度直方图得到的旋转角度,和提取的以角点为中心的特征子图,定义了角点点对的对齐度。最后,运用最大化对齐度准则来精确地确定角点匹配点对。实验表明,该配准算法具有精确性、有效性和抗噪性,实现了良好的配准效果。

各种速度分析与反演方法的对比研究

速度估计与建模是勘探地震学的核心技术。速度估计问题是一个标准的反演问题。原则上,反演问题应该在贝叶斯框架下进行,但是石油工业界根据生产实际形成了一套速度分析与建模的技术系列。针对目前速度估计与速度建模技术研究及应用现状,试图把各种速度估计方法都纳入贝叶斯估计框架下进行审视。该框架的基本逻辑是建立2种目标泛函:成像空间中的相关最佳泛函(或聚焦最佳泛函)和数据空间中的逼近误差的方差最小泛函。在此目标泛函的基础上,利用梯度导引类的优化算法或Monte Carlo类的全局寻优算法,甚至扫描(枚举)算法实现各种尺度下的速度估计及模型建立。在上述理论框架下,系统地分析目前典型方法技术的共同特征,可以指出新的速度估计方法的发展方向。

电阻率成像法在土壤水文学研究中的应用及进展

缺乏有效的监测技术是制约土壤学和水文学中尺度问题研究的主要瓶颈。近年来,以电阻率成像法为代表的地球物理学方法被引入到非饱和带土壤水文过程的研究中来,为解决尺度问题提供了新的强有力的工具。结合土壤电阻率与土壤特性之间的岩土物理学关系,电阻率成像法可以实现对土壤特性或状态的多尺度无损连续监测。阐述了电阻率成像法的基本过程、特征及其在土壤水文过程研究中的初步应用。同时,深入探讨了电阻率成像法应用于非饱和带水文过程研究中存在的问题和未来的应用潜力。

不同加载速率下木材失效行为的多尺度数值分析

基于云杉微观结构特征,建立代表体积元模型,对顺纹和横纹压缩下云杉大变形行为进行数值模拟,获得材料各向异性和宽平台应力特性。数值模拟涉及准静态、5,50,500 m/s 4种加载速率,结果表明剪切滑移和屈曲塌陷是木材顺纹压缩的主要失效模式;横纹压缩则体现为胞墙褶皱和循序塌陷。加载速率对顺纹压缩影响高于横纹方向加载,高速加载时木材在轴向压缩下呈现花瓣形破坏,而横纹压缩则表现为压缩膨胀断裂;相对于高速加载,低速加载下木材变形表现为更均匀、平稳。

考虑应力敏感和吸附的页岩表观渗透率模型

页岩气流动存在明显的多尺度效应,而应力敏感和吸附现象的存在使得页岩气的渗流机理更为复杂。基于Beskok-Karniandakis模型,推导了考虑应力敏感和吸附的页岩表观渗透率计算模型。利用该模型进行计算并分析了应力敏感和吸附对页岩表观渗透率的影响。当页岩孔隙半径大于5 nm时,应力敏感对表观渗透率的影响占主要地位,应力敏感和吸附综合作用下的页岩表观渗透率随压力降低呈先降后升的趋势;当孔隙半径小于5 nm时,应力敏感导致的渗透率损失要小于气体解吸和滑脱引起的渗透率增大,页岩表观渗透率随压力降低而增大。

基于改进多尺度形态学的带钢缺陷图像边缘检测

针对目前板带钢表面缺陷在线检测过程中无法准确地检测出所有缺陷边缘问题,根据带钢缺陷的特点,分析了结构元素的选取,提出了一种将多尺度形态学和多结构元素有机结合的边缘检测方法。该方法首先进行多尺度形态学滤波降噪,分别求取0°结构元素、45°结构元素、90°结构元素和135°结构元素带钢缺陷图像边缘;其次通过一定的运算组合,提取多结构边缘;最后对得到的带钢缺陷图像的边缘作二值化处理,再细化边缘得到缺陷图像边缘的最终结果。实验结果表明,该方法较好地解决了边缘检测精度与抗噪性能之间的协调问题,实现了在多个尺度上提取板带钢表面缺陷的边缘。同时能够较好地保留图像中缺陷的边缘细节信息,为带钢表面缺陷在线检测系统中自动分割、缺陷识别等后续处理奠定了基础。

基于Contourlet域HMT模型的SAR图像相干斑抑制

将Contourlet变换用于SAR图像的统计特性研究中.基于Contourlet域隐马尔可夫树模型(CHMT),从图像复原的角度出发,结合最小均方误差估计和Bayes估计给出一种SAR图像相干斑抑制的新方法.并给出基于拉普拉斯金字塔算法(LP)分解的斑点方差估计方法.实验中与小波域HMT算法进行了比较,本文方法在方向信息的保留和斑点的抑制上均有明显改进.

土壤饱和导水率的多尺度预测模型与转换关系

运用联合多重分形方法研究不同土层土壤饱和导水率与土壤基本物理特性的多尺度相关性,建立不同土层土壤饱和导水率的多尺度预测模型,构建不同土层土壤饱和导水率之间的转换关系。结果表明:不同土层土壤饱和导水率与土壤基本物理特性的相关程度排序不同;在单一尺度和多尺度上,0～20 cm土层土壤饱和导水率与土壤基本物理特性的相关程度排序相同,20～40 cm土层土壤饱和导水率与土壤基本物理特性的相关程度排序不同;土壤饱和导水率多尺度预测模型的预测精度较高,0～20 cm土层和20～40 cm土层拟合值的均方根误差分别为0.035 0和0.029 0;0～20 cm土层和20～40 cm土层土壤饱和导水率转换关系的计算精度较高,拟合值的均方根误差为0.037 5。

各向异性多尺度自相似随机场与地形构建

在长期自然环境的作用下,实际的地形表面是一个各向异性、非线性的2维场,且地形的自相似特性在整个尺度空间上并非恒定的,而是与度量的尺度范围相关。由于传统的自相似随机场的构建方法并不能准确反映地形的实际特性,因此提出一种首先应用多尺度自相似随机场构建各向同性地形表面,然后引入表征各向异性的结构滤波器,再通过谱变换构建具有各向异性的多尺度自相似地形的方法。实验结果表明,该地形构建方法不仅能够反映实际地形的自相似性依尺度而变化的特点,而且能构建山脉的走向。

心衰脉动过程两级轴流血泵溶血数值模拟

为了理解血泵脉动运行时流动对血液造成的损伤,建立了血泵和心血管循环系统多尺度模型.多尺度模型将零维尺度的心血管循环集中参数模型和三维尺度的轴流血泵内部流动分布式参数模型相结合.以两级轴流血泵为例,用Matlab仿真得到一个心动周期中两级轴流血泵的动态进出口压差和流量变化.其次,根据血泵内血流动力特性,将动态工况分段划分,并以这些流量作为准静态工况进行溶血程度计算.最后,将一个心动周期中准静态工况的溶血程度做时间加权平均,得到平均溶血程度值.结果表明,在一个心动周期中,由于血泵本身惯性的影响,使瞬态进出口压差-流量特性曲线呈一闭合的环状.同时,溶血程度大小在一个心动周期的变化规律和流量变化趋势相反,和进出口压差变化趋势相同.综上所述,多尺度模型的计算方法可以预估血泵在心衰脉动运行时的平均溶血程度.

基于多尺度张量类标子空间的人脸识别算法

提出一种基于多尺度张量类标子空间的人脸特征提取算法,提高人脸识别对光照的鲁棒性,同时不破坏原始数据固有的高阶结构和数据之间的相关性。采用多尺度小波变换组建人脸三维张量样本,将三维人脸张量空间投影到低维张量子空间,对高维人脸进行降维和特征提取,应用多线性主成分类标算法对样本进行类标号,同时使用最近邻算法完成人脸识别。利用CAS-PEAL-R1东方人脸库进行评测,实验结果表明,该识别算法比经典的主成分分析、线性判别分析和多尺度Gabor识别算法具有更好的识别效果。

基于小波分析的大伙房水库流域降水周期分析

用降水距平和莫莱(Morlet)小波函数,对大伙房水库流域近50年来降水的季节变化和年际变化时间序列进行了小波分析。研究结果表明,近50年来,大伙房水库流域春、夏、秋、冬和年平均降水分别存在6、9、16、6a和10 a的主周期。在主周期分析基础上,预测研究区在2005年之后未来一段时间季、年平均降水都不同程度、不同时间范围仍将处于降水偏多阶段。小波分析的时频局部化特性可展现降水时间序列的精细结构,为分析降水多时间尺度变化特征、短期降水预测等预防洪水灾害等关键问题研究提供了一种新途径。

超精密机床多尺度设计方法和仿真研究

提出了超精密机床多尺度设计方法,建立了包含机械结构、控制系统、电磁驱动在内的集成模型。采用仿真方法计算了气浮导轨气腔微结构在一定气体压力下内部气流场压强和速度分布数据,并代入集成模型中分析了微结构对宏观机床动力性能的影响。用实例证明了超精密加工机床的结构设计与分析综合考虑机构系统在宏观、介观和微观尺度下多尺度、多层次特征,对设计超精密加工机床的必要性。

基于多尺度感知哈希特征的目标跟踪算法研究

研究了目标跟踪与检测。考虑到其应用环境复杂,造成对光照变化鲁棒性不强,目标跟踪过程中数据丢失,实时跟踪时检测速度不够的问题,结合哈希指纹特征对光照变化鲁棒性强的特点,提出了一种基于多尺度(multi-scale)感知哈希(Hash)特征的目标跟踪算法,即MHash算法。该算法采用多种尺度扫描窗口对待检测图像进行扫描,利用双线性内插值的方法缩小扫描窗口提取哈希指纹特征;同时利用汉明距离与高斯分布相结合的方法对扫描窗口进行评价,评分最高的作为目标窗口。该算法已应用于人脸、运动车辆及快速和缓慢移动物体的跟踪与检测,并分析了跟踪与检测结果。结果表明,MHash算法具有速度快、跟踪稳定及对光照、目标尺度变化鲁棒性强的特点,能够长期有效地对目标进行跟踪。

结合分水岭和互信息的医学图像自适应分割方法

针对现有的改进分水岭算法中对弱边界分割精度不高、计算复杂及梯度谷底阈值不能自适应选取等缺点,提出一个结合互信息的自适应医学图像分割方法。首先通过形态学滤波和高斯平滑滤波来增强图像的边缘区域和抑制图像噪声;然后经过多尺度形态学梯度的谷底填充算法来减少分割区域块数,同时利用基于数学形态学的多元图像边缘检测算法来提取图像的边缘对获得的梯度图像进行修正;通过引入互信息量对填充的阈值进行自适应调整实现控制分割区域的数量,最后实现自动优化分割。实验结果表明,该方法最大程度保留了图像的弱边缘信息,参数选取更加合理,自适应程度提高。

基于Marr小波在水文中的应用

利用小波分析的时域、频域多分辨功能,以松花江流域哈尔滨站83a的年径流量为例,通过Marr小波变换系数图,得出不同的水文周期和径流量异常的具体时间及丰、枯交替变化过程。从而为水文系统中、长期预测提供背景分析资料及依据。

基于生态用小波的古尔班通古特沙漠梭梭分布格局的周期性特征

应用Mexican Hat和Morlet生态用小波,研究3个地点、3种沙丘类型梭梭分布格局的波动特征。结果表明:Mexican Hat和Morlet生态用小波识别的主周期与沙丘的延伸距离接近,即梭梭分布格局的波动周期与沙丘长度基本一致;同时Morl生态用小波能在较小尺度辨别局部聚集特征;通过特征尺度下突变点的检验,发现只有突变点显著尺度,才能对未来格局有较好的预测;影响梭梭空间分布格局的因素有沙丘形态、坡位和土壤因素。

数学形态学的边缘检测算法研究

边缘检测是图像处理与模式识别的一个重要图像预处理过程。传统的边缘提取方法如Sobel、Prewitt和Canny等非常有效但对噪声非常敏感。形态学边缘检测目前已成一个研究热点,但大多算法采用单一结构元素,很难对复杂边界进行有效的处理。因此提出一种基于多结构元素多尺度的数学形态学边缘检测算法,先用多尺度结构元素交替顺序形态开-闭平滑图像以去噪,再用多结构元素对不同方向的边缘进行提取,最后把各方向边缘融合得到图像边缘。实验结果表明,提出的算法不仅有很强的抗噪性,而且很有效的提取图像的边缘。

一种新的多尺度边缘跟踪算法及其应用

针对多尺度边缘检测中如何有效地将不同尺度上的边缘信息相融合问题,提出了一种新的多尺度边缘跟踪算法。该方法首先获得输入图像的多尺度边缘图像和多尺度梯度方向图,然后根据相邻尺度间对应边缘点的相似特征,进行由大尺度到小尺度的逐层边缘跟踪,将不同尺度上的边缘信息融合,最后通过对获得的跟踪边缘图像的细化处理得到最终边缘图像。实验结果表明,该融合算法具有边缘检测完整、定位准确、伪边缘点少等优点,并且具有较高的运行效率。

年龄变化条件下采用Gabor金字塔的人脸描述与识别

随着年龄的增长,人脸特征会发生不同程度的改变,这些改变主要包括形状特征变化和纹理特征变化,从而给人脸识别问题增加了难度。为了精确地描述年龄变化条件下人脸形状和纹理特征以提高人脸识别的精度,首先将Gabor小波运用在金字塔模型上,形成Gabor金字塔特征序列,利用均值网格对Gabor金字塔特征序列进行初步降维去噪;然后将不同样本同一方向和尺度的Gabor金字塔特征进行重组;最后构造40个并行分类器,利用直接分步线性判别分析(DF-LDA)算法进行分类识别。实验结果表明,Gabor金字塔特征序列能够提高年龄变化条件下人脸识别的精度。