基于数字图像处理技术的沥青混合料表面集料均匀性分析

为了客观、高效和经济地对沥青路面集料进行均匀性评价,文章采用数码相机采集沥青混合料图像结合Matlab软件对图像进行数字化处理。为了更客观评价路面均匀性,提出4×4划分(法1)和距离质心远近划分(法2)两种方法对数字图像分区域划分,根据两种划分区域方法及相关研究推荐了一种评价均匀性等级的新标准。运用该标准对5种不同级配车辙板试件表面集料进行均匀性评定,结果为OGFC-13Ⅰ>OGFC-13Ⅱ>SMA-13>AC-13Ⅰ>AC-13Ⅱ,符合统计学客观规律。

基于全卷积网络的红外图像非均匀性校正算法

针对红外成像系统在经过两点校正后,随时间漂移仍然会出现的非均匀性噪声,提出一种基于全卷积深度学习网络的红外图像非均匀性校正算法,使用子网络与主网络相结合的方式进行非均匀性校正。该算法设计了非均匀性等级估计子网络,将含有非均匀性噪声的红外图像输入子网络后,输出非均匀性等级估计图,并和待校正红外图像一并输入校正主网络。子网络生成的非均匀性等级估计图作为一个参数输入校正主网络,避免了网络只针对同一等级非均匀性产生过拟合。经过实验验证,该算法克服了传统的基于场景的算法所产生的边缘模糊问题,对条纹状非均匀性噪声校正效果较好,经过校正后的红外图像清晰度高、细节丰富、边缘清晰、图像质量良好。