基于数字图像灰度相关性的类岩石材料损伤分形特征研究

通过类岩石材料石膏试件单轴压缩试验,获得材料在荷载作用下从损伤到破坏的整个时间序列的数字图像。以试件表面数字图像的灰度相关性的变化为依据,建立损伤量度来表征材料表面损伤和破坏的发展。通过图像处理,建立损伤演化的二值图,并采用分形和多重分形谱理论对材料表面损伤的演化进行描述。研究结果表明,图像灰度相关性系数分布的演化与试件表面的变形局部化在空间和时间上都存在对应关系。随着试件表面损伤量增加,分形维数与应变之间有很好的线性关系,多重分形谱图的曲线形状从开始的对称光滑单峰形式,逐渐向左侧集中发展,其谱宽逐渐减小。

数字图像灰度相关性用以描述岩石试件损伤演化的研究

岩石试件表面的数字图像可作为试件表面变形或裂纹扩展的信息载体。为从加载过程中记录的数字图像中分析出定量的信息,提出一种新的分析方法:计算两幅图像灰度的相关性,用灰度相关性的分布表征变形和破裂的发展。介绍了图像灰度相关性的计算方法,并用模拟的变形和破裂图像验证了灰度相关性在表征变形与破裂上的有效性,最后用此方法对一个岩石结构加载过程中的图像序列进行分析。结果表明,图像灰度相关性分布的演化与结构的变形局部化演化在空间和时间上都存在对应关系。因此,试件表面数字图像灰度相关性可作为描述岩石材料损伤演化的一种工具。

基于灰度相关性的改进PCNN图像自动分割算法

为了利用脉冲耦合神经网络﹙pulse coupled neural network,PCNN)实现精确的图像自动分割,对PCNN模型进行改进,提出首先根据图像局部灰度相关性和欧氏距离建立连接权矩阵,然后利用最小方差比准则自动判定PCNN的循环次数,实现图像的自动分割,仿真实验结果表明,该方法可实现PCNN算法迭代次数的自动判定,算法适用性强,并可得到较好的分割效果.

基于灰度相关性的SAR图像联合CFAR舰船检测算法

分析了中高分辨率SAR海洋图像的目标和海杂波特点,利用了SAR海洋图像中舰船目标的灰度相关性、形状特性以及舰船目标与背景杂波的信杂比特性,提出了一种基于灰度相关性的联合CFAR舰船检测算法。算法综合利用了舰船目标内部相邻像素间的灰度强相关性和舰船目标和海杂波的信杂比,建立了海杂波区域内相邻像素间灰度值的二维对数正态分布来实现联合CFAR检测。该算法能够改善斑点噪声和背景局部不均匀对检测带来的虚警,检测效果相比于传统检测算法更加优越。

基于图像校正与灰度相关性的立体匹配算法研究

立体匹配是双目视觉系统中必不可少的环节,对特征点进行匹配求解过程复杂,而且误匹配率较高。外极线约束为立体匹配提供了便利条件,但由于实际系统中的外极线是弯曲的,使得沿外极线进行同名点搜索不仅非常耗时,而且计算过程受噪声影响大。给出一种基于图像校正与灰度相关性的立体匹配算法。首先采用图像校正方法将弯曲的外极线变为相互平行的水平外极线,简化了外极线的求取过程;再利用灰度相关性算法对同名点进行匹配。实验结果验证了本文方法的准确性和稳定性。

基于灰度空间相关性最大类间方差的图像分割

一维最大类间方差1D-Otsu和二维最大类间方差2D-Otsu在目标和背景比较模糊时,图像分割效果较差。针对该问题,提出一种基于灰度空间相关性(GLSC)最大类间方差的图像分割算法。该算法使用各像素的灰度值与其邻域内相似像素的数目构建直方图,通过计算GLSC直方图的最大类间方差得到分割阈值,应用积分图的思想将运算复杂度由O((N2×L)2)降到O(N2×L),节省了运算时间。针对5幅大小不同和直方图类型不同的真实图像,与1DOtsu、2D-Otsu和灰度空间相关性熵算法进行分割实验比较,结果表明该算法具有较好的鲁棒性。

一种基于轮廓角点与灰度的二维碎片拼接

在碎片拼接过程中,如果用轮廓的全部信息去进行匹配,需要大量计算,增加了算法的时间复杂度;如果用少量的信息去匹配容易造成误匹配,因此提出了一种既能减少匹配过程中所需时间又能提高匹配正确性的碎片匹配算法。首先通过角点检测算法找出角点。其次用角点之间的角度和距离作为匹配特征的方法找出初步匹配轮廓对。然后计算匹配段之间的相关系数检测是否真正匹配。如果满足匹配条件就通过旋转、平移实现碎片拼接。实验表明,所用算法能减少匹配时间同时提高正确性。

基于灰度修剪和均衡化的加权均值滤波算法

针对现行的均值滤波算法存在的局限性,基于灰度修剪和均衡化的加权均值滤波算法对其进行改进.算法根据高斯噪声的特点及其对原图像的影响,对处于灰度概率峰值附近所对应的灰度进行修剪,再进行加权均值滤波.加权系数同时考虑灰度相关性与距离相关性,是灰度测度因子和距离测度因子的乘积.算法最后对加权均值滤波后图像进行分段的灰度均衡化.滤波实验的结果表明,相对于现行的均值滤波算法,本算法有着更好的滤波性能,在滤除噪声的同时,很好地保持图像的边缘和细节部分.

基于灰度空间相关性的双谱微光图像融合方法

图像的灰度空间相关性可以反映图像的清晰度,而图像融合的主要目的之一就是改善图像的清晰度.根据微光全波图像和微光短波图像的光谱特点,在分析微光全波图像和微光短波图像的一维灰度直方图及二维灰度空间相关性图的基础上,提出了一种新型的基于灰度空间相关性的图像融合方法.该融合方法由基于标准偏差的灰度调制和灰度统计平衡两部分实现,同灰度调制融合法及谱域融合法比较,此方法能够有效地改善图像的清晰度,同时便于硬件实现.文中详细阐述了该融合方法的理论公式,并分析了其在不同场景时的实验结果.

矿井突水灾变过程电阻率约束反演成像实时监测模拟研究

为实现矿井突水灾变的实时监测与灾变前兆的预警,提出了突水灾变过程电阻率约束反演成像实时监测方法。首先,将表征网格电阻率变化范围的不等式约束施加到电阻率反演成像方程中,并设计了快速反演算法,有效地改善了反演的多解性与计算效率,据此建立了电阻率约束反演成像实时监测方法。同时,开展了隐伏断层底板突水约束反演成像实时监测的数值试验,利用灰度相关系数理论定量评价了突水过程中的电阻率反演图像主要响应特征:表现为反演图像中岩层断裂、突水通道形成等重要事件及图像灰度相关性系数的基本持续单调发展或信息突变。最后,将实时监测方法应用到矿井突水物理模拟试验中,实现了对裂隙萌生、扩展、岩层断裂等重要突水过程的较真实动态成像,提前813 s准确捕捉到灾变前兆信息,表明电阻率约束反演成像实时监测方法用于突水灾害监测与预警具有良好的可行性。

基于数码相机的图象数字变焦(视图插补)算法

相邻象素之间的相关是图象数字变焦 (视频插补 )、图象平滑及滤波处理的理论基础 .为此以图象的相关系数为量化参数 ,讨论了象素的空间和灰度相关性 ;定义了象素的空间距离和灰度距离 ,并在此基础上构造了基于空间相关和灰度相关的邻域变焦 (插值 )算子 ,给出了该算子的离散算法、软件实现和仿真 .仿真结果表明 :该算法最大限度地减小了图象的几何失真和色彩失真 ,可满足数码相机数字变焦的视觉要求 .本算法已应用于 i.

四相位差分图像边缘检测算法

为提高图像弱边缘的检测效果,解决图像细节边缘的检出问题,最大限度地保留图像内容信息,提出了一种通过对图像进行四相位移动模糊差分,利用图像边缘灰度梯度变化的相关性,来全面的检测图像内部强、弱边缘的图像边缘检测新算法.该算法可有效的检测图像细节等弱边缘,分割滤除背景,完整的保持图像内目标的结构特征,同时对于图像质量要求较低,具有较高的边缘检测特性.

序列图像中遮挡缺损图像补偿算法

针对动态图像的遮挡缺损问题,提出了基于图像块的帧间预测算法,可以检测出序列图像中的遮挡缺损区域;利用帧间灰度相关性修正补偿算法进行遮挡缺损区域补偿,利用修正的像元对缺损区域进行补偿能够克服传统插值补偿算法补偿痕迹明显的缺点。仿真结果表明:该算法补偿处理区域与邻域灰度过渡平滑,消除了补偿痕迹,补偿效果比较理想。

一种基于Adam算法优化的神经网络变压器顶层油温预测

基于国内外现有变压器老化影响因素、绕组热点温度的预测方法及变压器绝缘状态评估的研究基础,以变压器顶层油温为研究对象,利用灰色关联分析法分析变压器监测量与顶层油温的相关性,采用Adam算法优化的人工神经网络对热点温度进行预测。该预测方法速度快、精度高,能在变压器负载状态和散热设备动态变化明显的工作情况下实现顶层油温的高精度预测。

基于置信区间的自适应加权均值滤波算法

为了改善图像滤波的效果,提出1种基于置信区间的自适应加权均值滤波算法。根据高斯噪声的特点以及其对原图像的影响,仅对滤波窗口中处于置信区间的像素求加权均值。同时考虑了灰度相关性与距离相关性,将灰度测度因子和距离测度因子进行线性加权求和,得出加权系数。最后对加权均值滤波后的图像进行折中的灰度均衡化。实验结果证明,相对于标准均值滤波(SMF)算法和自适应均值滤波(AMF)算法,该文算法的滤波图像更加清晰,很好地恢复了原图像,同时保留了图像的边缘和细节;该文算法对应的归一化均方误差明显低于SMF算法和AMF算法。

基于异常区域感知的多时相高分辨率遥感图像配准

在对多时相高分辨遥感图像进行配准时,由于成像条件差异,图像间存在的地物变化与相对视差偏移两类典型异常区域会影响配准精度。针对上述配准中存在的问题,提出一种基于异常区域感知的多时相高分辨率遥感图像配准方法,包括粗匹配和精配准两个阶段。尺度不变特征变换(SIFT)算法考虑到尺度空间属性,不同尺度空间提取的特征点在图像中对应不同大小的斑块,高尺度空间提取的特征点对应图像中的大斑点,其对应地物相对稳定、不易发生变化。首先,利用SIFT算法提取高尺度空间特征点完成图像快速粗匹配;其次,利用灰度相关性度量对图像块进行相对偏移量统计分类以感知视差偏移区域,同时结合空间约束条件,确定低尺度空间特征点的有效提取区域以及匹配点搜索范围,完成图像精配准。实验结果表明,将该方法用于多时相高分辨遥感图像配准,可有效抑制异常区域对特征点提取的影响进而提高配准精度。

顾及梯度和彩色信息的高分辨率影像道路分割

针对高分辨率影像中道路灰度值分布不均,“同谱异物”现象难以用简单阈值分割,以及对不同传感器、不同分辨率影像提取效果不一样等问题,提出了一种顾及空间梯度信息和彩色信息的道路阈值分割方法。利用高分辨率影像的多种特征,将梯度值和灰度值进行联立得到相关性连接因子后进行分割;同时将原始道路影像转换到HSI彩色空间分割出道路灰度一致性的区域,结合梯度值对分割结果进行边界验证;最后将验证结果和相关性连接因子分割结果进行融合,剔除粘连的非道路信息,过滤非道路信息提取出精确道路。采用不同传感器、不同分辨率的影像进行实验,结果表明算法可以较好地解决上述问题且适应性强,通过与现有方法结果对比,验证了所提算法在精度上的优越性。

钻石型配电网自动化终端状态评价方法探究

改善配电自动化是构建强大智能电网的关键之一。由于目前的钻石型配电自动化终端数量众多,传统的维护工作繁重,但各影响指标与故障之间存在相关性。因此建立了基于灰度相关性的钻石型配电自动化终端评估模型。采用聚类评价方法,对配电自动化终端进行状态描述,实例运算校核了模型数学关系式的合理性。给出了每个状态变量的详细分级规则,以便用于配电自动化终端状态控制,并为是否进行自动化终端检修提供决策依据。最后,通过配电自动化终端的状态变量实例验证了方法的合理性。

基于Adam算法的变压器顶层油温预测方法研究

顶层油温是反映电力变压器负载能力和绝缘老化程度的重要指标。为准确预测顶层油温,文中实现了一种基于自适应动量估计(Adaptive Momentum Estimation,Adam)算法优化的神经网络变压器顶层油温预测方法。首先运用灰色相关性分析法计算变压器各监测量与顶层油温的相关性,构建预测顶层油温的后向传播(Back Propagation,BP)神经网络模型;结合变压器状态监测历史数据,利用Adam算法训练模型和数据验证,结果表明该模型预测值与实际测量值基本一致,与Susa D热路模型和基于随机梯度下降法神经网络模型预测结果相比较,该方法预测精度相比其他两者分别提高了78.1%和33.9%;最后选择不同的变压器进行建模预测,结果表明该方法具有普遍适用能力。

MULTIVARIATE ABSOLUTE DEGREE OF GREY INCIDENCE BASED ON DISTRIBUTION CHARACTERISTICS OF POINTS

The analysis result of absolute degree of grey incidence for multivariate time series is often inconsistent with the qualitative analysis. To overcome this shortage, a multivariate absolute degree of grey incidence based on distribution characteristics of points is proposed. Based on the geometric description of multivariate time se- ries, the neighborhood extrema are extracted in the different regions, and a characteristic point set is constructed. Then according to the distribution of the characteristic point set, a characteristic point sequence reflecting the ge- ometric features of multivariate time series is obtained. The incidence analysis between multivariate time series is transformed into the relational analysis between characteristic point sequences, and a grey incidence model is established. The model possesses the properties of translational invariance, transpose and rank transform invari- ance, and satisfies the grey incidence analysis axioms. Finally, two cases are studied and the results prove the ef- fectiveness of the model.