模矩空间理念在高科技园区规划中的实践——以上海张江光电子产业园区结构规划为例

高科技产业园区规划在现实发展中存在一些问题,上海张江光电子产业园区结构规划结合基地实际情况,引入模矩空间理念,明确了张江光电子产业园区的三步发展战略,提出了适宜园区的发展规模,明确了园区各种功能分区的配置比例及适应不同投资主体的规划布局,探讨规划设计一个更适应招商引资、更弹性变换、更符合时代要求的高科技产业空间的理论和手法。

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。

改进的空间矩亚像素边缘检测算法

为解决Lyvers算法在利用空间矩进行亚像素边缘检测时交点附近的边缘检测误差大的问题,对交点附近的边缘模型进行了分析,提出利用空间矩多项式判断边缘交点,然后利用双线性插值法和牛顿迭代法来求取多项式的解,而多项式的解就是亚像素边缘检测结果.实验证明,改进算法很好地弥补了Lyvers算法在交点附近的计算误差.

基于空间矩和Zernike矩的亚像素边缘检测

介绍了两种矩的理论,然后根据建立的四参数边缘模型,分别利用两种矩的性质推导出边缘参数与矩之间的关系,利用矩得到图像边缘参数,最后由边缘参数确定图像边缘.两种矩方法得到的边缘的边缘定位精度都已达到亚像素级.

基于空间矩的圆标记中心亚像素定位算法

针对圆标记中心的高定位精度要求,提出一种新的基于空间矩的亚像素定位算法。建立了基于空间矩的圆曲线亚像素边缘检测算法,并用最小二乘边缘拟合算法来获取圆标记中心的亚像素位置,克服了基于传统的Lyvers空间矩算法进行圆标记中心定位存在的误差大的缺点。仿真对比实验表明该算法相对于其他算法具有更高的精度。

基于改进空间矩算法的光纤纤芯轮廓特征点快速提取

为了提高基于视觉的光纤精密对接的特征点提取速度和定位精度,提出了一种基于改进空间矩算法的光纤纤芯轮廓特征点亚像素快速提取算法.该算法首先对光纤纤芯的初始位置进行快速搜索,进而对纤芯和光纤端面进行边缘追踪,提取出纤芯的边缘;然后采用改进空间矩算法得到边缘的亚像素位置,并对提取到的纤芯边缘点和端面边缘点进行直线拟合,求取光纤中轴线及端面直线方程.实验结果表明,文中提出的光纤纤芯轮廓特征点提取算法相对于传统方法具有提取速度快、抗噪性好和定位精度高的特点,能满足实时精密对接光纤的要求.

基于空间矩的灰度边缘亚像元度量精度分析

灰度图像中边缘定位受采样密度限制，亚像元精度度量方法在需要高精度的应用中受到重视。要想知道到底需要多高的分辨率才能达到给定精度指标，就有必要分析特征定位方法的最坏情况的精度。文中用分析和实验的方法给出了基于空间矩的边缘定位方法，对于边缘点、边缘直线以及直边缘区域的最坏情况定位精度分析。分析和讨论的结果不但可以用来确定已知形状位置估计的最大误差，而且还可用于对准的形状几何参数，以获得较高的精度。

基于空间矩的亚象素边缘定位技术的研究

在空间矩亚象素细分算法的基础上,分析了造成该算法原理误差的原因,从而推导出任意角度边缘的原理误差函数,给出了原理误差函数的重要性质并提出了改进算法。将改进算法应用到空间矩亚象素边缘定位中,避免了以往利用二维误差校正表时需要的查寻时间和存贮空间,降低了计算复杂度,提高了测量精度。通过理想合成边缘的仿真实验对该算法及原理误差公式的有效性及精度进行验证,结果表明校正后边缘定位精度显著提高。

基于空间矩亚像素技术的车身钣金件小孔的检测

将非接触测量及图像处理技术用于检测车身钣金件上一些位置和形状精度要求很高的小孔。采用空间矩亚像素算法对孔边缘进行精确定位,测量了孔的直径、中心位置及圆度;分析了影响测量精度的相关因素。实验结果表明,该方法具有很高的稳定性和精确度,并适用于在线检测。

基于空间矩的激光光斑中心亚像素定位

首先介绍了火炮身管弯曲度测量系统的构成,然后阐述了基于二阶空间矩算子的亚像素定位算法,在此基础上对激光光斑中心位置进行高精度测量。先使用LoG算子把光斑边缘定位到单像素精度,然后使用二阶空间矩算子进一步细分,使边缘定位达到亚像素精度,再通过拟合计算得到光斑中心坐标。同时还进行了常用光斑中心定位算法与空间矩算法的对比实验,并对实验结果进行了定量分析。实验结果表明,二阶空间矩算法比常用光斑中心定位算法的定位精度有较大提高。

基于空间矩的角特征提取

空间矩既可提取边缘特征,也可提取角特征.首先通过分析角特征模型的空间矩计算公式,推导出空间矩生成的多项式对角特征像素的判别准则;然后基于Kitchen和Wang的角特征提取方法,提出利用梯度角的变化作为角特征像素的另一个判断准则.实验结果表明,利用这两个判别准则可准确可靠地判别角特征像素,并且具有一定的鲁棒性.

基于三级灰度模型空间矩的陶瓷基片尺寸测量

分析了图像边缘二级灰度模型空间矩的亚像素细分算法及其原理误差,建立了更符合实际的图像边缘三级灰度模型,推导出三级灰度模型下任意角度图像边缘的二维空间矩以及边缘的亚像素位置函数。将该算法应用于陶瓷基片的尺寸测量和分类中,测量效果好、分类精度高。该方法在零件尺寸的高精度测量中具有较高的实用价值。

一种基于空间矩的PCNN图像分割方法

脉冲耦合神经网络在图像分割中需要选取适当的网络参数,就内部连接矩阵而言,不同场合一般采用相同的设置,为了进一步改善图像分割质量,充分利用邻域的边缘及灰度分布信息,提出了一种基于空间矩确定内部连接矩阵的方法。仿真实验证明,该方法使得分割结果细节更丰富、分割区域更完整、边缘连续性更好。

基于降维技术及空间矩的彩色图像亚像素边缘检测

现代图像的边缘检测方法需要在充分利用图像中的色彩信息基础上能够提供亚像素边缘信息。提出一种基于图像降维技术的彩色图像亚像素边缘检测方法,利用Ostu算法得到图像的像素级边缘,并在降维所得的投影图像上结合空间矩方法提取亚像素级边缘。实验结果表明,该算法定位精度可达到0.14个像素,能够有效地提取真彩色图像的边缘轮廓信息。

利用信号空间矩阵进行二维波达方向估计的新方法

本文以阵列信号处理为背景，讨论了二维信号参量估计问题，着重分析了新近提出的子空间旋转基底类方法．在此基础上，本文提出了新的估计方法，通过对原始信号空间矩阵法的改进措施，不仅提高了算法效率，并且成功地解决了兼并源和相干源的问题．改进后的信号空间矩阵法不但运算量极小，且据有分辨率高，估计方差小，所需阵元个数少等优点．本文中给出的计算机仿真对比实验验证了该方法的优良性能．

基于空间矩的随机Hough变换检测直线

为解决随机Hough变换中无效采样和累积问题,研究了一种基于空间矩的随机Hough变换直线检测方法;利用空间矩方法进行随机采样并求取出参数空间点,将计算参数空间点的随机采样点减少到一个,最后利用随机Hough变换原理来确定真实直线;实验结果表明,基于空间矩的随机Hough变换直线检测方法相对于传统的随机Hough变换具有更好的准确性、鲁棒性和稳定性,实时性得到了较大的提高。

基于局部区域空间矩的边缘特征检测方法

SUSAN算子是一种利用局部区域信息的边缘检测方法,由于仅利用了局部区域的零阶空间矩信息,导致检测结果中容易出现虚假边缘。为此,提出了一种基于局部区域空间矩的边缘特征检测方法,即综合利用局部区域的零阶、一阶和二阶空间矩信息来检测图像中的边缘。利用合成图像和实际图像并加入不同类型的噪声进行的实验分析结果表明,提出的边缘检测算子可以有效消除噪声引起的虚假边缘响应,提高SUSAN算子的边缘定位精度。

含高维相依自变量的中心k阶条件矩子空间的估计

在回归分析中往往对条件均值,条件方差及高阶条件矩特别感兴趣.本文我们将关注中心k阶条件矩子空间在高维相依自变量情形的估计问题.为此,我们首先引入中心k阶条件矩子空间的概念,并研究该子空间的基本性质.针对高维相依自变量的复杂数据,为了避免预测变量协方差阵的逆矩阵的计算,本文提出用偏最小二乘方法来估计中心k阶条件矩子空间.最后得到了估计的强相合性等渐近性质.

利用空间矩和改进的Hough变换进行亚象素直线特征提取

直线特征是一种重要的图像特征,目前常用的抽取方法是Hough变换,但是它的实时性和准确性较差,因此,文章提出利用空间矩进行亚象素直线特征提取,该方法首先利用空间矩进行亚象素边缘提取,然后利用改进的Hough变换公式进行亚象素直线特征提取。试验表明,该方法具有更好的稳定性和准确性。

空间矩亚像素算法在角点提取中的应用与实现

角点检测能否达到亚像素精度对视觉系统精度有很重要的影响。本文分析了空间矩亚像素算法基本原理及其原理误差的产生的原因,并在角点提取中采用任意角度边缘的误差函数对误差进行校正,实验数据表明,通过误差校正后角点检测精度大大提高,而且减少了以往使用校正表带来的计算量、查寻时间和存贮空间等。