基于迭代多尺度形态学开重建的城区LiDAR滤波方法

针对形态学运算在机载Li DAR滤波中最大窗口尺寸的选择问题,提出了一种基于形态学开重建的迭代多尺度点云滤波算法。通过循环迭代多尺度开重建运算,克服开重建对矮小地物的误判问题,自动获取开重建运算的最大窗口尺寸,解决了对城市区域滤波的窗口适宜尺寸选择问题,提高了地物与地面点分类的正确性。使用ISPRS提供的城区样本测试数据开展实验,结果表明:其Ⅰ类、Ⅱ类及总误差均值分别达到3.10%、6.05%和4.11%,在Ⅱ类误差不显著增加的情况下,Ⅰ类误差和总误差均值同比均为最小,整体分类与自动识别性能优于常规滤波算法。

基于开重建的LiDAR数据形态学滤波方法

为改善对LiDAR数据点滤波分类的有效性与准确性,在形态学滤波方法的基础上,提出了基于开重建的LiDAR点云形态学滤波算法。首先对格网化DSM进行腐蚀运算获得标记图像,通过对标记图像反复进行测地膨胀运算实现开重建过程,然后利用白顶帽变换得到nDSM实现地物与地面点的正确分类。使用ISPRS提供的测试数据的实验结果表明,该方法的Ⅰ类、Ⅱ类及总误差均值分别为3.51%、7.20%和4.26%,与同类滤波方法相比,在Ⅱ类误差增幅不显著的情况下,15个样本区的总误差均值和Ⅰ类误差均值均达到最小。

基于三维CT解剖重建距下关节撑开植骨融合术治疗陈旧性跟骨骨折畸形愈合临床观察

目的探讨基于三维CT解剖重建距下关节撑开植骨融合术治疗陈旧性跟骨骨折畸形愈合的临床效果。方法选择陈旧性跟骨骨折畸形愈合患者86例,随机分为观察组、对照组各43例。观察组予基于三维CT解剖重建距下关节撑开植骨融合术治疗,对照组予3D打印辅助下矫形术。比较两组手术一般情况,包括手术时间、术中出血量、术后下床时间、住院时间;术前和术后12、24 h疼痛创伤应激相关指标[β-内啡肽(β-EP)、P物质、前列腺素E2(PGE2)]和氧化应激相关指标[丙二醛(MDA)、总抗氧化能力(TAC)、脂质过氧化物(LPO)、羟基自由基(OH)、谷胱甘肽过氧化物酶(GSH-Px)];术前和术后3、6个月跟距影像学参数、美国足踝外科协会(AOFAS)Maryland评分、足部功能优良率,其中跟距影像学参数包括距骨倾斜角、Peries角、Gissane角、B(o)hler角、跟骨丘部高度、跟骨水平长度、跟骨轴长度、跟骨宽度。术后随访6个月,统计随访期间两组并发症情况。结果观察组手术时间长于对照组(P<0.05),两组术中出血量、术后下床时间和住院时间比较差异均无统计学意义(P均>0.05)。两组术后12 hβ-EP、P物质、PGE2、MDA、LPO、OH均高于术前,TAC、GSH-Px均低于术前(P均<0.05);两组术后同期上述指标比较差异均有统计学意义(P均<0.05)。观察组术后24 hβ-EP、P物质、PGE2、MDA、LPO、OH均低于术后12 h,TAC、GSH-Px均高于术后12 h(P均<0.05);但两组术后同期上述指标比较差异均无统计学意义(P均>0.05)。两组术后3、6个月距骨倾斜角、跟骨丘部高度、跟骨水平长度、跟骨轴长度、Peries角、Gissane角、B(o)hler角均高于术前,跟骨宽度均低于术前,且术后6个月变化更明显(P均<0.05);而两组同期上述指标比较差异均无统计学意义(P均>0.05)。两组术后3、6个月AOFAS Maryland评分均高于术前,以术后6个月变化更明显(P均<0.05);但两组同期AOFAS Maryland评分比较差异均无统计学意义(P均>0.05)。两组术后3、6个月足部功能优良率比较差异均无统计学意义(P均>0.05)。随访期间,两组术后并发症发生率比较差异无统计学意义(P>0.05)。结论基于三维CT解剖重建距下关节撑开植骨融合术治疗陈旧性跟骨骨折畸形愈合安全有效,有望成为治疗陈旧性跟骨骨折畸形愈合的理想术式。

基于形态学重建颗粒分析的微囊体测量方法

电子墨水的制作过程中,微囊体颗粒的大小及均匀性是衡量其质量的重要指标,尽管可通过形态学颗粒分析等手段统计出这些参数,但由于颗粒分析是基于形态学开运算的,在测量过程中,容易造成微囊体颗粒的形状和大小改变。为此提出了一种基于形态学重建颗粒分析的微囊体图像测量方法,首先将获取的彩色微囊体颗粒图像转化为灰度图像,然后利用形态学区域开滤除小噪声斑点后,采用双阈值进行二值化;通过分水岭变换分离相互粘连的微囊颗粒体,最后采用基于形态学开重建的颗粒分析,在有效保证微囊体颗粒形状和大小的前提下,准确统计出微囊体颗粒的大小分布情况。实验表明,该方法能准确有效地统计出微囊体颗粒的大小分布等指标。

基于形态学重建和梯度分层修正的分水岭脑肿瘤分割

针对脑部核磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI)图像中因噪声、灰度不均匀及边界模糊不连续等造成肿瘤难以准确分割的问题,提出一种基于形态学重建和梯度分层多尺度修正的分水岭分割方法。首先对原始图像进行形态学混合开闭重建以平滑去噪,同时保留目标轮廓信息;然后根据梯度图像的三维地貌体积对其进行分层多尺度修正,自适应地确定修正所需的结构元素尺寸,对低梯度层级采用较大尺寸结构元素进行闭运算修正,消除产生过分割的非规则局部极小值,而对较高梯度层级则采用较小尺寸的结构元素,保持区域轮廓的位置不变;最后在修正基础上,运用标准分水岭变换实现图像分割。实验结果表明,该方法与标准分割的相似度指数和Jaccard指数均较高,且过分割率和欠分割率均较低,具有较好的分割效果。

形态学多尺度重建结合凹点匹配分割枸杞图像

针对枸杞分级过程中因图像噪声、光照不均匀和粘连等造成枸杞难以准确分割的问题,提出了一种基于形态学多尺度开闭重建结合凹点匹配的分割方法。首先提取原始图像的红色分量去除枸杞光照阴影噪声,利用形态学多尺度混合开闭重建对红色分量图像进行重建,平滑枸杞内部而保留轮廓边缘信息;然后采用8邻域跟踪算法提取粘连枸杞轮廓边缘;最后运用圆形模板检测粘连枸杞的轮廓凹点,以凹点间最短欧氏距离为匹配条件连接凹点对,并对匹配错误的凹点对进行修正,实现粘连枸杞分割。试验结果表明,该文方法分割准确率较高,而过分割率较低,相比标记控制的分水岭和直接凹点匹配分割等方法,对粘连枸杞分割效果较好,分割准确率可达到96%。该研究可为枸杞分割技术提供理论支撑。

既有车辆段综合利用二次开发建造叠合式塔式起重机基础施工技术

新宫地铁车辆段综合站场在车辆段投入运营后,开启TOD模式的地铁盖上二级开发施工。经论证,盖上塔式起重机安装及使用荷载未超过原设计预留值,采取专项设计并复核一级开发结构的预留荷载。充分利用既有结构与传统塔式起重机基础相结合的方式对上盖塔式起重机安装提供技术保证;施工全过程对塔式起重机基础部位的既有一级结构进行结构变形监测,建立联防联控与应急处置机制,保证塔式起重机施工及使用过程中的安全。

灰度形态学重建的应用及仿真

本文利用灰度形态学重构的方法对图像进行滤波以及将形态学重建与Top-hat相结合检测眼部血管中的微动脉瘤，取得了较好的效果.

基于BESO算法的邮轮结构开孔拓扑优化

以大型邮轮舱段中的船底旁桁材结构为研究对象,采用结构优化算法,对大型豪华邮轮船底桁材结构进行开孔,并对其结构加以优化。结合多工况的船体结构优化的BESO算法,在特定的设计域内进行结构拓扑优化。在此基础上,分析了10种工况下优化开孔前后最大应力、平均应力和体积的变化,并对孔型结构进行了优化,以分析新开孔的力学性能。优化结果显示,在满足船体刚度的条件下,优化后,新式开孔的最大应力比优化前提高了44.26%。开孔后的面积比优化后减少51%,达到了轻量化的目的。研究结果可以用于指导船体建造。

基于水平集的热红外运动人体目标分割算法(英文)

水平集活动轮廓模型是一种优秀的图像分割方法.针对红外人体检测系统中的图像分割难题,提出了一种基于水平集活动轮廓模型的新算法.该算法包含水平集运动检测模块、水平集亮度检测模块和融合模块.水平集运动检测模块融合了水平集和背景相减技术,通过演化水平集函数同时实现前景分割和背景估计,它用于检测序列中的运动区域,并将其演化结果输入到下一检测模块.水平集亮度检测模块融合了水平集和阈值分割技术.在给出双阈值时,可分割出亮度在双阈值所限定范围内图像区域,它用于检测序列图像序列中可能包含人体目标的全部区域.利用形态学开重建技术,融合模块在融合前两个模块检测结果后输出算法最终分割结果.此外,采用快速数值算法演化水平集检测模块以及优化设置整个算法流程,改善算法运行效率.实验结果表明,相对其他典型算法,该算法具有较高分割精度和运行效率,且对时序亮度变化和镜头运动鲁棒性更好.

基于机载LiDAR点云高程和强度数据的城区汽车目标自动提取

为了从LiDAR点云数据中准确可靠地提取汽车目标,本文基于LiDAR高程数据和强度信息,提出一种基于像素和面向对象分类的汽车提取方法。该方法在形态学开重建滤波的基础上,首先根据无植被覆盖的地面点强度低的特点,利用Otsu方法对城区LiDAR强度数据进行分类,结合开重建的滤波结果完成基于像素的初步分类;然后根据汽车的尺寸特征和其行驶或停靠在无植被覆盖的地面上的特点,利用形态学开重建获取符合汽车部分特征的区域对象,最后根据汽车对象的形状特征及其高程属性,采用面向对象的分类方法提取汽车目标。实验结果证明了本文方法的可行性和有效性。

基于梯度修正和区域融合的分水岭分割算法

针对传统分水岭算法中存在的过分割现象,提出了一种基于梯度修正和层次区域融合的分水岭分割方法。该算法首先利用开闭双重建操作以及非线性变换对梯度图像进行修正;然后求取浮点活动图像并作为分水岭算法的输入;最后在区域灰度相似性准则的基础上,结合对比度和边界强度准则对分水岭变换结果进行小区域的合并,得到最终的分割结果。实验结果表明,该算法能有效地解决过分割问题,具有良好的鲁棒性和适应性。

一种图像噪声的形态学多尺度去除方法

提出了一种基于形态学多尺度的图像噪声去除方法,该方法首先利用形态学多尺度开闭重建运算对噪声图像进行多尺度重建,将噪声图像分解为一系列尺度不同的特征图像叠加,然后对叠加特征图像进行尺度模式谱分析,确定图像中噪声对应的尺度范围,最后将噪声尺度对应的特征图像从噪声中去除,达到同时消除噪声和保持图像目标信息完整及准确定位的目的。仿真实验表明,该方法能够有效地去除不同类型的图像噪声,具有较高的输出信噪比,同时保持了图像信息的完整和图像目标的准确定位。

基于分水岭算法的空间目标图像分割方法

自然背景复杂的纹理特征,使得自然背景下人造目标的分割变得困难。为了从空间背景下精确分割出人造目标,基于分水岭算法,结合形态学重建和分形理论,提出了一种改进的图像分割方法。首先利用形态学开闭重建运算对原始图像的形态学梯度图像进行重建,其次在原始图像中利用人造目标和空间背景的分形特性差异对目标进行标记,最后对重建后的图像采用分水岭算法进行分割,将包含标记的区域提取出来并进行合并,从而将人造目标提取出来。仿真结果表明了方法的有效性。

一种改进的分水岭图像分割算法

针对分水岭图像分割算法普遍存在受噪声影响大和过分割的问题,提出了一种基于梯度修正和相邻区域边缘强度合并的改进分水岭图像分割算法。首先对图像采用形态学开闭重建滤波,消除噪声对图像的干扰;其次,使用多尺度算子计算形态梯度,充分利用大结构元素和小结构元素的各自优点,获得更准确的形态学梯度;再用粘性形态学运算对梯度图像修正,有效去除产生过分割的局部极小梯度值;分水岭变换后,定义出相邻区域的边缘强度值,并基于相邻区域边缘强度合并过分割区域,进一步消除图像过分割,改进分割效果。实验表明:该方法不仅能够有效地去除图像噪声干扰,而且能够消除过分割区域,同时还具有较强的区域轮廓定位能力,有效提高了图像分割效果。

一种基于数学形态学的遥感影像分割方法

介绍形态学测地重建与开闭重建运算,提出基于微分形态学断面的影像分割方法。该方法首先生成原始影像的微分形态学断面影像,然后通过比较得到像点的最大微分断面值以及相对应的特征结构元素,最后以特征结构元素为层次,逐层分割影像。以IKONOS卫星影像为例,该方法能够有效地实现影像的分割,在分割较低反差的影像部分等方面具有优势。

基于微分形态学断面的遥感影像分割方法

介绍形态学测地重建与开闭重建运算,提出基于微分形态学断面的影像分割方法。首先生成原始影像的微分形态学断面影像,然后比较得到像点的微分断面特征,最后以微分断面特征为基础实现影像分割。以IKONOS卫星影像为例,该方法能够有效地分割噪声严重、反差较低的遥感影像,同时在保持物体的形状、大小信息等方面具有优势。

基于改进分水岭算法的作物病害叶片分割方法

传统的标记分水岭算法在作物病斑分割过程中存在伪标记,会造成过分割,本研究在传统的标记分水岭算法基础上提出了一种改进的标记分水岭分割算法。该算法首先采用形态学进行预处理,建立形态学梯度,并对梯度图像进行开闭重建。然后对重建的梯度图像进行前景标记,并利用病斑和正常叶片的颜色差异对前景标记中的伪标记进行滤除,对修改后的前景二值化图像进行距离变换和分水岭完成背景标记。最后用强制极小值技术进行梯度修正,并用分水岭算法对其进行分割。对多幅作物叶片进行分割试验,并对比不同分水岭的分割效果,结果表明该方法得到的区域数最少,能有效提取黄瓜叶片病斑,并且抑制过分割。

基于改进分水岭的图像分割算法研究

针对传统的分水岭算法由于受到图像细节和噪声的干扰而存在着过分割现象,提出了一种改进的分水岭算法,并应用于图像分割。该算法首先采用双边滤波进行预处理,然后建立形态学梯度并对梯度图像进行开闭重建,在保留了轮廓极值信息的同时去除了噪声,最后对重建的梯度图像进行前景和背景的标记,依据标记对梯度图像进行修正并用分水岭算法对其进行分割。结果表明,该方法能有效抑制传统分水岭的过分割现象。

基于自适应H-极大值的粘连颗粒分割算法

针对三维模型中岩石颗粒存在粘连现象,提出自适应H-极大值的改进分水岭分割算法。该算法先用极限腐蚀对三维模型进行距离变换,然后对距离变换图进行自适应H-极大值变换去除冗余的种子点,得到初始分割结果,最后将岩石颗粒的最优平均形状因子作为优化目标,利用自定义的区域合并算法得到最终的分割结果。实验结果表明,针对三维图像中粘连的岩石颗粒,能有效抑制传统分水岭算法出现的过分割现象,实现准确分割。