磁瓦表面图像的下包络线灰度对比度缺陷检测算法

为解决磁瓦表面缺陷对比度低、整体亮度不均匀以及磁瓦图像中存在大量的冲击噪声干扰等难题,提出了一种基于下包络线灰度对比度的缺陷检测算法。首先定义扫描线灰度对比度,用下包络的方式来优化每一行扫描灰度曲线,然后计算下包络线上的最大灰度对比度并判断该点是否为缺陷区域中的点从而得到缺陷区域的"骨架",最后通过8邻接方式对"骨架"进行扩展得到完整的缺陷区域。实验证明,该方法能够有效解决冲击噪声对图像分割的影响,克服光照不均、表面存在磨削条纹等干扰,对不同类型缺陷有较好的分割效果。

基于灰度对比和自适应小波变换的X射线图像增强

背景:X射线检查作为常规的检查方式得到了广泛的应用,然而由于现有技术的局限性,使得X射线图像往往具有灰度对比度低和噪声影响等缺点,因此,现有的X射线图像往往达不到医生的要求。目的:增强和去噪处理对比度较低且含有噪声的X射线图像,以达到易于医生理解和识别的目的。方法:针对空间域处理和变换域处理增强X射线图像的不足,提出了基于灰度对比和自适应小波变换的X射线图像增强算法。首先,选择需要增强和减弱的灰度范围,并根据八邻域灰度对比增强算法对X射线图像进行灰度变换,并用中值滤波算法对图像进行平滑;然后,对X射线图像进行小波分解,并运用相邻分解层之间相关系数的大小来确定细节信号和噪声。结果与结论:应用了灰度对比和自适应小波变换相结合的X射线图像增强算法,把基于空间域增强的方法和基于变换域的方法有机地结合起来,比传统的单一增强方法更为优越。实验结果证明它能自适应地增强X射线图像的灰度对比,使得图像细节的显示更加清晰,同时在一定程度上去除了噪声的干扰,对于灰度对比度较低的图像效果更加明显。

基于改进的灰度对比度函数的自动对焦方法

在影像测量仪的自动对焦系统中,针对影像测量快速精确的要求,对灰度对比度函数进行改进。利用正焦图像比离焦图像灰度变化过渡范围小的特点,通过计算灰度平均变化值,结合灰度变化次数进行对焦。实验对比表明,这种改进的灰度对比度函数,计算时间复杂度较简单,对焦灵敏度高。在影像测量仪的自动对焦系统中,比其他方法具有更快的对焦速度和更高的对焦准确度,且具有良好的稳定性。

基于灰度对比图与最大熵的钢轨图像分割

针对CCD相机采集的钢轨表面图像灰度不均、过度曝光、噪声过大等导致的一维最大熵法无法准确分割缺陷的问题,提出一种将灰度对比图和形态学重构相结合,再用最大熵法进行分割的图像分割算法。首先求得钢轨图像的灰度对比图,接着将灰度对比图经过形态学开-闭重构获得钢轨背景图像,然后将背景图像与灰度对比图相减,得到包含缺陷的差分图,最后将差分图用最大熵法进行分割。实验表明,提出的灰度対比图法能够很好地缓解光照不均,过度曝光对检测带来的影响,形态学开-闭重构不仅能够获得所需的背景模型还能抑制一定的噪声,该算法简单、有效、鲁棒性较高,分割精度可以达到90%。

考虑小波包-灰度共生矩阵的高压断路器弹簧疲劳故障程度诊断研究

弹簧操动机构作为高压断路器(High voltage circuit breakers,HVCBs)分合闸操作的储能单元,其可靠性对电力系统的安全运行具有重要意义。本文以六氟化硫高压断路器的弹簧操动机构为研究对象,分析分合闸弹簧的动作机理,对弹簧进行不同程度的故障设置。介绍了振动、声音传感器设备及采集参数,针对小波包时频分析法的缺点,提出一种基于小波包-灰度共生矩阵(Gray level co-occurrence matrix,GLCM)的特征提取方法。从诊断速度和诊断准确度两方面对比了支持向量机(Support vector machine,SVM)、决策树(Decision tree,DT)、朴素贝叶斯、K近邻(K nearest neighbors,KNN)4种诊断模型。实验结果表明,在模拟实际应用场景中,选用K近邻算法对分合闸弹簧故障进行深度诊断能够准确判断故障类型及故障程度,对高压断路器安全可靠运行具有实际应用价值。

CT增强扫描灰度直方图纹理分析技术对肺癌患者术前恶性程度评估及对预后的预测价值

目的探究CT增强扫描灰度直方图纹理分析技术对肺癌患者术前恶性程度评估及对预后的预测价值。方法选择2018年5月至2022年9月在我院就诊的且经术后病理证实的肺癌患者580例作为研究对象。依据术后病理分期,将研究对象分为高分化组(183例)、中分化组(195例)、低分化组(202例)。根据预后情况,将其分为预后良好组(356例)和预后不良组(224例)。由2名医师提取患者CT增强扫描灰度直方图纹理参数。受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线分析特征参数对肺癌患者术前恶性程度的诊断效能及预后的预测价值。多因素Logistic回归分析预后不良的重要影响因素并构建人工神经网络模型。Pearson分析检验参数间的相关性。结果均值、10%分位、50%分位等参数在高、中、低分化三组中有显著差异。三个参数对评估肺癌患者恶性程度均具有一定的诊断效能,且三者联合诊断效能最佳。均值、10%分位、50%分位是预后不良的保护因素,三者联合预测肺癌患者的曲线AUC值大于各指标单独预测的AUC值。ROC曲线和累积增益图表明该模型预测能力良好。纹理特征参数中,69.44%的参数具有相关性。结论CT增强扫描灰度直方图纹理参数在一定程度上反应肺癌患者术前恶性程度信息,给术前预测以及预后提供了重要方法。

用于实时图像增强的灰度等间距密度均衡改进算法

实时图像的增强处理,除了保证单帧图像具有较高的对比度,还应考虑处理算法的实时性和图像序列间增强效果的连贯性。灰度等间距密度均衡算法通过去除冗余灰度级后进行有效灰度级等间距重排,可以有效增强图像对比度。本文以灰度等间距密度均衡增强算法为基础,对其有效灰度级有效阈值选取、过度增强等问题进行了相应改进,以满足连续图像序列的实时增强处理需求。实验结果表明,改进算法可以有效避免图像局部变化对整体增强效果的影响。对于1920×1080分辨率的图像,单帧处理时间约为32 ms。本改进算法对于连续图像序列具有良好的增强效果,且能够较好地满足实时图像增强对于连贯性、实时性、鲁棒性的处理需求。

基于加权灰度图与混合阈值分割方法的光伏热斑检测

在光伏红外热图像中,热斑和部分高温工作区的亮度非常接近。在利用传统的阈值分割技术提取热斑时,往往会将工作区也一并分割出来,形成虚假热斑。结合Otsu算法和Sauvola算法的优点,提出了一种基于加权灰度图的混合阈值分割方法。通过对灰度图加权处理,降低工作区亮度,从而增强热斑与工作区的对比度,改善热斑的可视性。利用Otsu算法与Sauvola算法二值化灰度图,并根据二值图差异度计算混合阈值,以此消除虚假热斑的干扰。实验证明,该方法适用于检测存在高温工作区的光伏板热斑,能够精准有效地分割热斑。

基于空间灰度重心推进的线结构光中心提取

利用线结构光对工件进行三维测量时,快速、准确提取激光光条中心是测量系统的关键技术之一。提出一种基于空间灰度重心推进的激光中心提取方法。该方法基于激光条纹空间灰度重心向前推进,结合八邻域判定法进行光条空间区域的选取,接着对选取的区域进行新的空间灰度重心坐标提取;在完成整幅图像提取后,采取3σ准则剔除异常中心点,最终获得激光中心坐标信息。实验结果表明,所提算法对不同类型条纹的适用性强,提取效果稳定。提取中心均方根误差为0.492pixel,相较于提取精度最优的Steger改进算法提升了9.8%,提取速度提高了5倍;相较于处理速度最优的内部推进算法,在保持提取速度基础上,提取精度提升了24.1%。同时,所提算法极大增强了对欠曝光光条图像的处理能力,有效降低了环境对线结构光测量的限制。

基于灰度图谱分析的IP软核硬件木马检测方法

随着芯片设计、制造、封装等流程的分工细化,利用第三方知识产权(IP)软核进行二次开发可以明显提升设计效率,减少重复工作。但是大量非自主可控IP软核被用于加速设计时,可能导致芯片在设计阶段被植入硬件木马,使得芯片安全性难以保证。当前IP软核安全检测方法主要依赖功能测试、代码覆盖率和翻转率分析,或在语义层面进行关键字匹配,且无法对加密IP软核进行检测。在分析硬件木马结构及其在IP软核中实现特征的基础上,利用非可控IP软核与“Golden”IP软核中寄存器传输级(RTL)代码灰度图谱的特征差异,基于Trust-Hub构建“Golden”软核集,提出基于灰度图谱特征的IP软核硬件木马检测模型和算法。以功能篡改型IP软核B19-T100为实验对象,通过调整合适的成像矩阵参数,利用分块匹配对比方式实现硬件木马检测,结果表明,该算法的检测精度达97.18%。在对B19、B15、S38417等5类共18个样本进行测试时,所提算法的平均检测精度达92%以上,表明其可实现对硬件木马的有效识别,检测精度和适用性较强。

基于改进灰度重心法的线结构光中心提取算法

针对传统算法无法准确提取线结构光条中曲率变化较大区域中心线的缺陷,提出了一种基于改进灰度重心法的线结构光中心线提取算法。基于阈值法提取感兴趣区域和开闭运算滤除图像中的噪声点,获取质量相对较高的待处理图像;利用灰度重心法提取光条中心点,得到初始坐标并设置一个矩形计算区域,根据最小二乘法计算每个初始点的方向向量和法向量;在设定的矩形区域内计算初始点在其法线方向上的偏移量,得到精确的中心点坐标。实验结果表明:提出的算法能在线结构光中心中曲率变化较大区域精确提取中心线,提取精度均值为0.096 pixels,精度比率为44.2%,平均提取速度为0.082 s。

基于颜色编码和图像隐写术的可逆灰度方法

针对现有方法存在合成灰度图像视觉质量欠佳、重建彩色图像还原度不足的问题,提出一种基于颜色编码和图像隐写术的可逆灰度方法。其利用可逆神经网络构建更高效的颜色编解码器,并引入密集卷积块和通道注意力机制进一步提升网络模型的性能,综合减少编解码过程中的颜色信息丢失。之后,为使灰度图像负载编码信息以及减小嵌入过程导致的图像失真,设计了一种基于修改方向的图像隐写算法,通过自适应权值参数选择,以接近最优的方式满足不同的嵌入容量需求,减少对灰度图像的修改。在Kodak和McMaster数据集上的实验表明,与现有代表性可逆灰度方法相比较,该方法能够生成质量更高的可逆灰度图像以及重建更加还原的彩色图像,在图像可视化时具有更好的视觉效果,在标准参考图像的相似性评价指标方面也取得了更优的性能。

灰度变换下多模态刚性医学图像分层增强仿真

为了提升医学图像增强效果,有效保留图像细节,提出基于灰度变换的多模态刚性医学图像增强算法。对多模态刚性医学图像去噪处理,采用免疫优化算法对自适应阈值优化处理,选择最佳阈值。根据去噪结果通过小波变换将医学图像分解为多个不同区间,分别对各个区间实行灰度变换处理,根据变换后的结果获取分层增强效果,实现多模态刚性医学图像的整体增强。经实验测试结果表明,所提算法可以获取更加满意的医学图像增强效果,提高了图像清晰度,图像视觉效果显著增强。

基于Hilbert变换的条纹-灰度线性投影三维测量

针对传统的条纹投影测量中绝对相位求解方法存在投影图像数量较多以及算法复杂程度高的问题,提出了一种基于Hilbert变换的条纹-灰度线性投影策略及相位求解方法,该方法仅使用3幅投影图像——1幅高频条纹图和2幅灰度线性变化图,通过Hilbert变换求得包裹相位,采用灰度线性变化图像得到基础相位,联立包裹相位和基础相位可得到条纹级数,进而得到绝对相位。通过构建的主动双目系统得到的三维重构结果发现,该方法可以有效恢复被测物体的三维形状,测量精度可达0.1 mm。

基于灰度理论的桥梁施工控制误差预测研究

定义桥梁状态实测值和理论值的比值为调整系数,将前n个施工阶段的实测调整系数作为原始数列,采用灰度预测模型对后续各施工阶段的调整系数进行预测,利用预测的调整系数对桥梁状态的理论计算值进行修正,案例的计算结果表明采用该方法修正后的桥梁状态数据与实测数据更为接近,预测过程具有较高的精度。

基于形变场灰度场插值网络的切片间超分辨率

磁共振成像是一种常见的医学影像方法。由于硬件等因素的限制,MR图像切片间分辨率会远低于切片内分辨率,图像的质量较低,影响医生对患者病情的诊断,因此需要提高切片间分辨率,以便显示图像更多的细节。为了实现切片间超分辨率,提出一种基于非参数化形变场和灰度场插值网络的算法。首先,根据图像配准原理,利用近似U-Net的网络对低分辨率图像中2张相邻切片进行无监督训练,以生成切片间的双向形变场。然后,利用第一张切片与形变场生成配准后的图像,将配准后的图像与第二张切片进行训练,得到它们之间的双向灰度场,由此得到相邻2张切片中间任意位置的形变场和灰度场。最后,利用插值的方法获得中间的任一位置切片。与其他现有的算法相比,该算法在视觉效果和客观评价指标上都有显著提升,其中PSNR和SSIM分别均在30 dB和0.99以上。

基于灰度极小值的路面裂缝检测算法

为提高路面裂缝检测的识别准确率、提高检测效率和降低检测成本,提出一种基于灰度极小值的路面裂缝检测算法。算法在不对路面灰度图像做任何预处理和标注训练的前提下,依据路面裂缝灰度极小值直方图提取不同对比度的裂缝特征;根据不同对比度裂缝的灰度空间分布特点,设计不同对比度裂缝多方向激活重构算法;依据裂缝的线性特点设计伪裂缝去除算法,在保留裂缝细节信息的前提下去除伪裂缝。在公共数据集上进行测试,结果表明算法能够检测不同类型的路面裂缝,具有一定的实际应用价值。

红外瞄准镜图像灰度不均匀问题分析研究

文章介绍了非制冷型红外热成像系统的工作原理,分析了红外瞄准镜图像灰度不均匀问题的几种影响因素。通过一种基于常数统计约束的校正算法,在一定程度能够解决红外瞄准镜在环境条件剧烈变化下的图像灰度不均匀问题,为后期红外瞄准镜的工程研制及试验鉴定工作提供了一定的理论支撑。

超声灰度比值鉴别甲状腺皱缩结节与甲状腺乳头状癌的临床价值

目的探讨超声灰度比值(UGSR)鉴别诊断甲状腺皱缩结节(CTN)与甲状腺乳头状癌(PTC)的临床应用价值。方法选取在我院就诊的CTN患者78例(CTN组)和PTC患者86例(PTC组),应用二维超声获取结节位置和最大径,分析C-TIRADS阳性特征;使用ImageJ软件测量结节整体灰度值、内部灰度值及边缘灰度值,计算UGSR,比较两组上述检查结果的差异。采用Logistic回归分析筛选鉴别CTN与PTC的独立影响因素;绘制受试者工作特征(ROC)曲线分析内部灰度值、边缘灰度值和UGSR鉴别CTN与PTC的诊断效能。采用重分类验证UGSR改善C-TIRADS阳性特征评分诊断CTN和PTC的准确率。结果CTN组与PTC组内部灰度值、边缘灰度值及UGSR比较差异均有统计学意义(均P<0.05),两组整体灰度值、结节位置、最大径及C-TIRADS阳性特征比较差异均无统计学意义。Logistic回归分析显示,UGSR为鉴别CTN与PTC的独立影响因素(OR=1.015,P=0.007)。ROC曲线分析显示,UGSR鉴别CTN与PTC的曲线下面积为0.867,高于内部灰度值(0.652)和边缘灰度值(0.726),差异均有统计学意义(均P<0.05)。重分类验证结果显示,UGSR提高了C-TIRADS阳性特征评分诊断CTN和PTC的准确率,差异均有统计学意义(χ^(2)=13.104、17.519,均P<0.05)。结论UGSR在鉴别诊断CTN与PTC中具有较好的临床应用价值,可有效提高C-TIRADS阳性特征评分的诊断准确率。

基于多灰度共生矩阵特征值的黄渤海白天海雾识别算法

本文基于多灰度共生矩阵特征值,即相关性、对比度、同质性和能量,进行联合海雾遥感判识,提出一种高准确率黄渤海白天海雾识别算法。采用第二代静止气象卫星FY-4A可见光、近红外和红外数据,将该算法应用于黄渤海区域白天海雾判识,并利用2019—2020年沿黄渤海气象站点能见度实测数据及CALIPSO卫星数据产品对本算法识别结果进行精度验证。结果表明:海雾识别平均检测率(POD)为92%,误报率(FAR)为27%,临近成功指数(CSI)为69%,可以实现对海雾的动态监测,为海上交通等领域提供较好的数据支持。