二维图像谱空间矩特征的轮胎老化视觉测量

在轮胎磨损及老化的工业非接触式的无损检测中,为定量衡量轮胎老化程度,提出一种图像谱空间距定量测量轮胎老化的算法。该算法采用高斯尺度滤波对轮胎胎面及轮轱侧面采集图像进行滤波,以去掉高频分量与噪声;然后采用Canny算法得到轮胎裂纹与自身的纹理轮廓图,由二维离散傅里叶变换得到反映裂纹密度数量的频谱图;最后提取该频谱图各谱线辅助频率u、v的一阶矩相对原点距离,来定量衡量轮胎裂纹数量与密度分布特征,从而完成对轮胎老化程度的定量测量。在轮胎经营部的现场实验表明,经过小批量样本的模型识别参数训练,该方法具有90%的老化程度识别准确率,具有一定的工业应用价值。

星载合成孔径雷达海浪图像谱仿真研究

利用Hasselm ann 的完全非线性积分方法对文氏海浪谱的星载合成孔径雷达(SAR)图像谱进行了仿真研究。结果表明: (1) 在星载SAR海浪成像过程中, 速度聚束调制远比水动力调制、倾斜调制和距离向聚束调制重要;(2) 图像谱有180°的方向模糊和方位向的高波数截断,距离向传播海浪的图像谱存在双峰现象; (3) 不同极化方式和雷达视向的选取对图像谱无明显影响, 因而对于海浪的星载SAR遥感而言, 可以采用单一极化和单一视向。对于不同成长状态的风浪而言, 以上结果保持不变。

太赫兹光谱转图像及ResNet的陈皮年份鉴别

中国陈皮(学名柑橘皮,PCR),它们具有高药用价值且随时间增长而增值,但是由于各个年份的陈皮的形态类似,难以区分。因此本研究提出使用太赫兹技术结合深度学习方法对陈皮样品进行贮藏年份的鉴别。利用图像特征转换方法,包括Gramian角场(GAF)、Markov过渡场(MTF)和递归图(RP),将光谱数据成功转化为RGB三维图像数据,构建了ResNet模型,然后将ResNet模型与1D-CNN模型和CNN-LSTM模型进行对比。结果显示,ResNet模型表现最优,准确率达到了0.8035。总之,将太赫兹光谱数据转换为图像数据结合深度学习模型可以有效区分不同贮藏年份的陈皮,为陈皮的年份检测提供了一个有效的方法。

基于星载合成孔径雷达图像交叉谱的全球海浪特征研究

星载合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)因其全天时、全天候的观测能力,为全球海洋动力环境要素研究提供了重要数据支撑。然而,SAR海浪成像是非线性过程,现有理论中的近似求解会导致海浪谱反演的信息缺失。SAR图像交叉谱技术的提出一定程度上突破了这一限制,能够很好地量化海浪谱特性及海浪传播方向。本研究延续前人系列成果,利用最新提出的面向径向海浪的图像谱强度,开展不同尺度海浪随局地风速的变化趋势分析,并基于雷达视向图像谱强度提取了谱峰波数,进而结合欧洲空间局环境遥感卫星先进合成孔径雷达波模式在开阔大洋获取的近400万景SAR图像,分析了谱峰波数的全球分布特征,为量化全球风浪耦合过程提供新视角,揭示了海浪与风速耦合关系的空间分布与季节变化规律。

基于深度学习的空谱遥感图像融合综述

随着遥感技术的快速发展与广泛应用,对获取的遥感图像质量有了更高的要求。但是,难以直接获得高空间分辨率多光谱遥感图像。为了结合不同成像传感器的信息,获得高质量的图像,图像融合技术应运而生。空谱遥感图像融合是一种获取高空间分辨率多光谱图像的有效方法,目前已有许多学者针对空谱遥感图像融合展开研究,取得了较多成果。近年来,深度学习理论得到了快速发展,广泛应用于空谱遥感图像融合。为了让学者们能够更系统地了解空谱遥感图像融合的现状,推动空谱遥感图像融合的发展,首先对常用的遥感卫星作了介绍,并简单总结了传统的经典空谱图像融合算法;其次,从监督学习、无监督学习和半监督学习3个方面,重点对基于深度学习的空谱图像融合算法进行了阐述,还对损失函数进行了描述与分析;然后,为了证明基于深度学习方法的优越性以及分析损失函数的影响,开展了遥感图像融合实验;最后,对基于深度学习的空谱图像融合方法进行了展望。

基于深度学习的近红外光谱图像处理的农作物虫害检测研究

采集农作物虫害图像时常因外界干扰使特征区域划分不明,导致虫害检测精度不足,为此,提出基于深度学习的农作物虫害近红外光谱图像分割算法。利用分块匹配模型对近红外光谱图像进行视觉纹理提取,通过高斯滤波技术去除噪声干扰。采用边缘特征重构和角点匹配方法,构建近红外光谱图像分割和相似度度量模型,采用分块帧点检测的方法对目标关键特征点定位和包络检测,多模态特征匹配后得到虫害特征分布,完成虫害检测。测试结果表明,该方法对虫害定位均方根误差平均为0.14,耗时平均为256.4 ms,检测精度平均为96.68%,具有较好的应用性能。

基于边际谱图像的变压器局部放电检测技术研究

目前变压器局部放电检测的识别率较低,而且随着检测样本的增多,检测速率会变慢,增大了变压器的内存消耗。为此,提出了基于边际谱图像的变压器局部放电检测技术,利用样本采集器进行放电样本的收集,再通过层次网络TesINEet24结构进行样本数据的传输,利用边际谱图像的Hilbert-Huang变换模型分离算法对收集的样本数据进行处理,通过二维散点图进行数据集的优化,最后利用处理后的数据搭建局部放电检测模型。通过实验发现,设计方法可提高放电检测识别率,在放电样本最大时,其检测识别率可以高达99%,而且随着样本的增多,其检测识别率也会提高,减少了变压器的运行内存,提高了电力系统的效率。

基于聚类和小波变换的多光谱图像压缩算法

针对多光谱图像压缩算法现存的时空复杂度高、光谱特性利用不充分等问题,研究了多光谱图像的谱间稀疏等价表示及其聚类实现途径,进而设计了一种基于谱间自适应聚类和小波变换的多光谱图像压缩算法。算法利用吸引力传播聚类产生多光谱图像的谱间稀疏等价表示、在低复杂度下去除图像的谱间冗余,使用二维小波变换去除稀疏表示成分的空间冗余,采用分层树集合分割排序算法(SPIHT)进行压缩编码,并通过误差补偿机制提高多光谱图像重建质量。实验表明,该算法在保证较低时间和空间复杂度的基础上,较SPIHT等同类经典压缩算法,在相同的压缩比下,明显提高了重建图像的峰值信噪比,是一种通用有效的多光谱图像压缩算法。

基于随机森林的多谱磁共振图像分割

应用分类树和自助法重采样技术,结合随机特征选取,使用随机森林这种组合分类器方法对多谱磁共振图像进行分割。实验证明此方法有很好的分割性能。

在线图像可视铁谱LED阵列反射光源设计与实现

针对在线图像可视铁谱（on—line visual ferrograph，OLVF）反射光源亮度低、照明不均匀影响铁谱成像质量的问题，提出了一种用于oLVF探头的LED阵列反射光源。该反射光源为圆环形LED阵列结构，由8颗0．1W小功率LED组成。基于照明均匀性理论与仿真分析，确定了反射光源结构参数、安装高度及均匀照明区域大小；利用TracePro仿真计算了光源在磨粒沉积区域的照度均匀性。实验结果表明：圆环形LED阵列反射光源的照明均匀性较好，磨粒沉积区域的辐照度分布为130～150w／m2，其光通量为56．64lm，显色指数为82．6，色温为6376K，功率为0．3361W，符合OLVF的低功耗、高亮度、均匀性照明等要求，铁谱成像质量得到了提高，有利于磨粒形貌观测与视觉特征信息提取。

基于局部特征聚类匹配的多谱图像配准方法

针对基于局部特征匹配的图像配准和识别算法对于多谱段图像配准性能较差的缺点,提出一种基于局部特征聚类匹配的图像配准方法,该方法针对多谱图像的特点构建优化的局部特征提取算子,根据特征点对的相对主方向统计信息对初始匹配点集重新聚类,求出正确匹配的点对子集以实现配准。实验结果表明,该算法较大地提高了多谱图像配准的正确率和精度。

基于二代Bandelet和主成分变换的高光谱遥感图像融合

针对高光谱遥感图像具有波段多、波段间冗余大的特点,提出一种基于二代Bandelet和主成分(principalcomponents analysis,PCA)变换的高光谱遥感图像融合的方法,利用二代Bandelet变换进行图像的多尺度几何分析,得到每个波段图像的Bandelet系数和几何流,对多个波段Bandelet系数和几何流进行PCA变换,得到其主成分,逆变换重构图像.实验结果表明,基于二代Bandelet和PCA变换的方法能很好地融合高光谱遥感图像,优于传统的Bandelet变换和PCA变换.

基于主特征提取的Retinex多谱段图像增强

根据Retinex视觉模型中照射分量和反射分量的统计特性,融合多尺度主特征提取法、平台直方图算法、非局部均值滤波及局部细节增强算法可对多谱段图像进行有效增强.首先利用多尺度主特征提取法估计照射分量,对照射分量进行平台直方图操作,增强全局对比度及图像主结构边缘细节;然后将原图与照射分量相除获取反射分量,对反射分量进行非局部均值滤波抑制噪声,再进行基于局部方差的局部细节增强;最后将增强后的照射分量与反射分量相乘,即为增强图像.从主观和客观两方面,对X光图像、紫外图像、可见光图像、低照度可见光图像和红外图像实验结果的分析表明,本文算法能够有效地抑制图像噪声、增强图像对比度及细节、改善图像视觉效果,是一种通用有效的多谱段图像增强算法.

基于小波变换多阈值彩色铁谱图像的分割方法

提出了一种基于小波变换多阈值彩色铁谱图像的分割方法。该方法首先将彩色铁谱图像分割为3个层次图像,然后对各单色图的直方图通过小波变换多阈值进行分割,形成背景色、一般磨粒和异常磨粒3个分割区域,最后再合成彩色图像,实现对背景色、正常磨粒沉积链、异常大磨粒的划分。实验证明该方法可以有效地提高所需图像的质量。

基于线形特征谱线的遥感目标图像旋转和缩放配准

提出了一种基于图像的线形特征谱线的遥感目标图像旋转和缩放参数配准方法.实验表明,与采用基于Fourier-Mellin变换的图像配准方法相比,该方法能够显著地提高遥感目标图像的旋转和缩放参数配准精度.

双峰海浪谱的SAR图像交叉谱仿真研究

由6参数双峰频谱和cos-2s型分布函数得到了双峰海浪方向谱的波数谱形式,并利用海浪谱到合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像交叉谱的非线性转换关系,对双峰海浪谱的SAR图像交叉谱进行了仿真,分析了不同海浪参数和SAR平台参数对SAR图像交叉谱的影响,并与SAR图像谱进行了比较。

中药制剂色谱指纹图谱(图像)鉴别

中医药理论和实践的非线性特点要求综合评价中药的质量 ,分析化学由分解、微观向宏观、综合分析将成为必然的趋势 ,色谱指纹图谱 (图像 )分析是对中药及其制剂进行综合宏观分析的可行手段之一。原料药材、生产工艺的规范化是研究色谱指纹图谱的基本条件 ;样本代表性、色谱条件优化是色谱指纹图谱专属、可靠、稳定的基本保障。色谱指纹图谱的研究将要求中药制剂研制水平及质量控制水平全面提升。

基于模糊K-近邻规则的多谱磁共振脑图像分割方法的研究

本文在K 近邻 (K nearestneighbor ,简称KNN)规则的基础上 ,基于模糊C 均值聚类 (FuzzyC meansclustering ,简称FCM)技术 ,提出了模糊K 近邻算法 (FuzzyK nearestneighbor ,简称FKNN) ,并利用该算法对磁共振脑图像进行分割研究。首先对磁共振颅脑图像进行预分割 ,剔除颅骨和肌肉等非脑组织 ,只保留大脑结构 ;然后利用FKNN算法对大脑结构进行分割 ,从脑组织中分别提取出白质、灰质和脑脊液。实验结果表明 ,FKNN方法能有效地从大脑结构中分割出白质、灰质和脑脊液 ,分割效果明显优于KNN方法。

全视场在线图像可视铁谱磨粒显微成像特性分析

为了评估全视场在线图像可视铁谱磨粒显微成像特性,提出了一种反射光显微成像模型。首先,基于朗伯余弦与小角度散射理论建立了全视场(OLVF)的反射光辐照度模型,实现了磨粒显微成像清晰度定量评价。然后,仿真计算磨粒显微成像的反差透视比,确定了最优光学倍率和适用于全视场OLVF探测的油液衰减系数范围,明确了光学参数对磨粒显微成像质量的影响规律。结果显示:光学倍率为2.0×且油液衰减系数≤2.0条件下,磨粒沉积于物方视场的主光轴附近,全视场OLVF可获得最佳磨粒显微成像清晰度。最后,开展了磨粒显微成像实验测试,结果表明:全视场OLVF能够从油液衰减系数小于2.0的在用液压油和齿轮油中获取反射光谱片图像,并提取磨粒视觉信息进行磨损在线监测。

在线图像可视铁谱成像系统的像面照度均匀性

为了定量评价在线图像可视铁谱（OLVF）成像系统的像面照度均匀性,建立了一种像面照度模型。以像方参数及放大倍率表征物方视场,将物方视场区域离散化,采用朗伯余弦理论建立入瞳模式的像面照度模型,实现了像面照度的计算与均匀性评价。利用Matlab进行了物面照度仿真分析,确定了OLVF成像系统环形阵列光源的发光二极管（LED）数量,基于像面照度分析确定了最佳成像焦距和放大倍率。计算了油腔通油情况下成像系统中的光能量损耗以及磨粒沉积面的照度分布,建立了油液吸光系数与CCD像面轴上像点照度的关系。结果显示：LED发光强度已知时,仿真计算的像面不均匀度约为5.60%,实际测试的像面不均匀度为8%-9%,满足不均匀度≤10%的要求。开展了磨粒铁谱图像采集实验,结果表明：图像中磨粒清晰可辨,便于图像分割与视觉特征提取。提出的模型可定量描述OLVF成像系统的像面照度,可作为优化系统结构,提高系统成像性能的依据。