基于边缘约束的高分辨率遥感影像分割算法研究

影像分割是面向对象影像分析的基础,已经发展出许多算法。随着遥感影像空间分辨率的提高,复杂的噪声和丰富的细节信息给影像分割带来了巨大的挑战。分水岭变换能够得到连续封闭的边缘,但存在严重的过分割现象,为了解决这个问题,本文提出Canny算子边缘约束下的分水岭分割算法。首先,对遥感影像进行分水岭变换和Canny边缘检测;以Canny边缘作为参考数据,以分水岭的结果和Canny算子检测出的边缘的重合度和相邻区域的特征差异为标准对分水岭图像进行区域合并,得到最终分割结果。实验结果表明,该算法能够有效解决分水岭变换的过分割问题,准确提取出主要地物目标的边界轮廓。

边缘约束构件对钢筋混凝土剪力墙抗震性能的影响

钢筋混凝土剪力墙是高层建筑中的主要抗侧力构件,边缘约束情况是影响剪力墙抗震性能的一个重要因素。为研究边缘约束构件对钢筋混凝土剪力墙抗震性能的影响,本文进行了三片边缘约束情况不同的钢筋混凝土剪力墙的低周反复试验,并对试验结果进行了分析,分析内容包括:破坏形态、水平承载力、位移延性系数、刚度退化、抗震耗能能力等方面。研究结果表明,合理地设置边缘约束能够扩大塑性破坏区域,提高试件的水平承载力,改善其抗震耗能性能。研究进一步发现,边缘纵筋配筋率在提高试件的水平承载力,改善其抗震耗能性能和刚度退化程度方面影响显著,而边缘配箍率对抗震性能的贡献在本次试验分析中表现得并不明显。

基于边缘约束的红外目标图像松弛分割技术

本文提出了一种基于边缘约束的、能克服门限面技术和简单的松弛技术不足的红外目标图像松弛分割算法 ,该方法在确定显著边缘象素的基础上 ,建立了一个评估在不同初始概率下松弛分割结果的准则函数 .通过自动调整初始概率 ,获得该准则函数的最优或次优解 ,从而得到满意的分割结果 .文中给出了关于真实红外目标图像的分割结果 .

结合感知边缘约束与多尺度融合网络的图像超分辨率重建方法

针对图像超分辨率重建模型需要大量参数去捕获低分辨率(LR)图像和高分辨率(HR)图像之间的统计关系,以及使用L1或L2损失优化的网络模型不能有效恢复图像高频细节等问题,提出一种结合感知边缘约束与多尺度融合网络的图像超分辨率重建方法。该方法基于由粗到细的思想,设计了一种两阶段的网络模型。第一阶段通过卷积神经网络(CNN)提取图像特征,并将图像特征上采样至HR大小,得到粗糙特征;第二阶段使用多尺度估计将低维统计模型逐步逼近高维统计模型,将第一阶段输出的粗糙特征作为输入来提取图像多尺度特征,并通过注意力融合模块逐步融合不同尺度特征,以精细化第一阶段提取的特征。同时,该方法引入一种更丰富的卷积特征用于边缘检测,并将其作为感知边缘约束来优化网络,以更好地恢复图像高频细节。在Set5、Set14和BSDS100等基准数据集上进行实验,结果表明与现有的基于CNN的超分辨率重建方法相比,该方法不但能够重建出更为清晰的边缘和纹理,而且在×3和×4放大因子下的峰值信噪比(PSNR)和结构相似度(SSIM)都取得了一定的提升。

带型钢边缘约束构件的预制墙片抗震性能分析

在预制钢筋混凝土剪力墙中采用型钢边缘约束构件,一方面提高了墙体的抗震性能,另一方面利用型钢作为上下层墙体之间的连接便于现场施工。首先介绍了新型墙体的抗震试验,然后建立非线性有限元模型模拟了试验构件在轴压和水平循环往复荷载下的力学行为,再现了构件损伤破坏的全过程,最后进行参数分析研究了型钢面积率对构件整体性能的影响。分析结果表明,带型钢边缘约束构件的预制钢筋混凝土墙片的承载力、延性及耗能能力均是普通钢筋混凝土剪力墙的1.5倍,且承载力和延性与型钢板厚度成正比,但增加型钢板厚对构件整体耗能能力提高不大,因此在设计时需综合考虑承载能力和耗能能力的要求选择合适的板厚。

基于边缘约束局部区域MRF的图像分割方法

针对常规马尔科夫随机场(MRF)模型对复杂自然图像分割时,存在对噪声敏感且边缘模糊的问题,构建一种基于边缘约束局部区域MRF(ECLRMRF)的图像分割模型。利用欧氏距离度量局部区域内邻接像素的相似度,依据其相似度构建局部空间来约束高斯混合模型,有效描述丰富的局部区域统计特征,并建立MRF模型的局部区域一致性约束项。利用Canny边缘检测算子提取图像的边缘特征,并在分割过程中建立图像分割区域的边缘约束,通过在MRF模型框架下将局部区域统计特征和图像边缘特征相融合,解决局部区域MRF模型对图像分割边缘模糊的问题,再采用Gibbs采样算法实现对复杂自然图像的准确分割。实验结果表明,该模型能够更好地保留图像边缘信息,并且具有更好的分割效果。

非边缘约束配筋齿槽装配式剪力墙低周反复试验研究

装配式剪力墙是实现我国建筑工业化的重要方法.但平直拼缝装配式剪力墙的拼缝部位存在水平相对滑移,对纵向连接钢筋产生销键剪切作用,故降低了装配式剪力墙拼缝的力学性能,导致其抗震性能不足,从而严重限制了其推广应用.为改善装配式剪力墙拼缝的力学性能,通过在拼缝位置设置配筋齿槽限制装配式拼缝的水平相对滑移,为进一步掌握配筋齿槽高度对装配式剪力墙力学性能和抗震性能的影响规律,对设置不同配筋齿槽高度的装配式剪力墙构件进行了低周反复加载试验.通过试验观测了装配式剪力墙构件的开裂规律和破坏机理,测得了构件的荷载-位移数据,并以此为基础,进一步分析了非边缘约束配筋齿槽装配式剪力墙的抗震性能参数.试验结果表明:设置不同齿槽高度的非边缘约束配筋齿槽装配式剪力墙具有相似的承载力和延性性能,但低齿槽构件的剪切面穿过浆锚搭接强化区,充分利用了浆锚搭接强化区的性能,综合上述配筋齿槽装配式剪力墙的力学性能参数:低齿槽装配式剪力墙具有更好的抗震耗能能力.

基于多层边缘约束与区域合并的部分遮挡车牌定位方法

针对现有方法对遮挡车牌识别率过低的难题,提出了一种基于多层边缘约束与区域合并的部分遮挡车牌定位方法。该算法首先以边缘方向和颜色对约束对边缘进行筛选,采用自动扫描线法确定候选区域,最后对候选区域进行筛选与合并,实现遮挡车牌的定位。实验表明,该算法对4位以下两端遮挡车牌定位的成功率在90%以上,对4位以下中间遮挡定位的成功率在85%以上。

基于运动估计误差和边缘约束的超分辨率重构

为改善图像超分辨率重构的效果,提出了一种基于运动估计误差和边缘约束条件的凸集投影的方法。在数据一致性和幅度约束的条件下,分析了运动估计误差的分布特点,计算出了它的特征参数,形成一种对解的约束条件;为抑制边缘振荡效应,采用了边缘约束条件,提出了一种基于统计的判断像素所属方向的方法。实验表明,该算法的重构结果与传统的方法相比,主观视觉效果得到明显增强,且信噪比有所提高。

基于边缘约束和边缘吸引力场正则化的多目标轮廓提取算法

拓扑自适应模型是一种有效的多目标轮廓提取算法．但在MR脑图像的应用中却遇到了许多问题。针对该模型所存在的问题．提出一种基于边缘约束和边缘吸引力场正则化的多目标轮廓提取算法。算法利用关于目标轮廓的位置信息和区域信息对切片图像的边缘吸引力场进行边缘约束．得到仅包含目标的边缘图．从而减少相邻结构的边缘对曲线收敛的影响。同时．对进行边缘约束之后得到的边缘吸引力场进行正则化处理．扩大轮廓的搜索范围．增强轮廓模型对凹边缘的搜索能力和对断裂边缘正确提取的能力。实验证明．该算法可以快速有效地在MR脑图像中提取目标轮廓。

配有螺旋箍筋的剪力墙边缘约束构件延性数值分析

本文通过ABAQUS分别建立约束边缘构件的传统剪力墙与在约束边缘构件中配有螺旋箍筋的剪力墙模型进行高轴压比拟静力水平往复加载,分析以上两种结构的滞回曲线、骨架曲线、延性,得出配有螺旋筋的剪力墙的极限承载力与延性相比于传统剪力墙均有提高。因此,得出配有螺旋筋的剪力墙抗震性能更优。

边缘约束构件在建筑结构抗震中的应用

介绍了边缘构件在建筑抗震中的重要作用,以便在工程实践中引起设计者的足够认识。

钢球半径和边缘约束对平抛实验初速度的影响

探究＂平抛运动的规律＂是高中物理力学基础实验之一,实验过程中将从斜槽上滚下的钢球视为质点.本文从理论上分析了钢球半径和经过水平槽时边缘约束对初速度的影响.1钢球半径的影响设钢球质量为m、半径为r,

边缘约束构件对剪力墙结构抗震性能的探讨

在剪力墙结构设计中，边缘约束构件的设计方法是一直未被很好解决的问题之一。边缘约束构件合理的设计，可以有效约束剪力墙边缘的混凝土，使剪力墙在地震作用下保持良好的性能。

T形截面剪力墙约束边缘构件设计建议

约束边缘构件的构造对剪力墙抗震性能影响较大,抗震规范对T形截面剪力墙约束边缘构件的配筋及长度的相关规定可能存在不足。为研究T形截面剪力墙约束边缘构件的合理构造,基于有限元平台OpenSEES,建立了T形截面剪力墙纤维模型,仿真结果与试验数据吻合良好,验证了有限元模型的合理性和可靠性。在此基础上,研究T形截面剪力墙翼缘端约束边缘构件纵筋配筋率和腹板自由端约束边缘构件长度对其抗震性能的影响,结果表明:抗震规范对T形截面剪力墙翼缘端约束边缘构件纵筋配置的要求过于保守;降低翼缘端约束边缘构件的纵筋配筋率、同时增加腹板端约束边缘构件长度,可显著提升T形截面剪力墙抗震性能,且用钢量减少。借鉴美国规范ACI 318⁃19,提出了确定T形截面剪力墙腹板端约束边缘构件长度的简化方法,给出了T形截面剪力墙约束边缘构件的设计建议。

联合多尺度注意力机制与边缘约束的SPOT7影像林地提取方法

林地是国家重要的自然资源和经济资源,掌握林地分布状况对林地资源调查管理具有重要意义。针对传统林地提取方法精度较低且边界不规则的问题,设计了一种联合多尺度注意力机制与边缘约束的林地提取方法。首先,构建一种端到端的多尺度注意力神经网络模型,充分提取影像中林地的上下文特征,对不同尺度下的林地进行语义描述,实现高精度的林地像素级表达;其次,构建边缘约束规则,对提取结果进行边界优化,提高林地提取结果的可读性。为证明方法的有效性,以中国四川省绵阳市三台县作为实验区,建立数据集并进行林地提取实验,结果显示,所提方法提取的精确度为81.9%,召回率为75.6%,F1分数为78.1%,交并比为64.2%。结果证明,所提方法在遥感影像林地提取应用上效果良好。

边缘约束的遥感影像建筑物施工变化检测

针对遥感影像施工区域建筑物变化检测存在尺寸不一、边界模糊、背景复杂,导致变化检测精度低的问题,该文提出基于边缘约束的遥感影像建筑物施工变化检测方法。首先,在建筑物特征提取部分,利用Bi-FPN和边缘优化模块,提取建筑物的多尺度特征和边缘特征;然后,在二分类变化检测部分,为充分利用空间信息,采用变化聚合模块提取变化的建筑物特征,通过加权对比损失函数,解决变化像素和未变化像素的数量不平衡问题;最后,在多分类变化检测部分,引入Triplet Attention和边缘引导融合模块,突出不同类型建筑物的变化信息和边界特征。实验结果表明:该方法能够有效检测建筑物的施工变化,准确率达到91%,为建筑物施工变化检测的自动化和智能化提供参考依据。

边缘约束下的分形网络分割算法

分形网络演化算法(fractal net evolution approach, FNEA)是一种有效的多尺度影像分割算法,但对于具有斑点噪声、局部区域对比度低等特点的高分辨率合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像,直接应用FNEA算法得到的分割结果难以用于后续的面向对象影像分析。提出了基于边缘约束的FNEA(edge restricted FNEA,eFNEA)算法,通过加入边缘信息和构建异质性规则来为分割融入更多信息,提高分割效果。实验结果表明,对于微弱边缘和噪声污染严重等情形,eFNEA算法的分割结果均优于FNEA算法。

无边缘约束构件剪力墙的对比试验研究

钢筋混凝土剪力墙的边缘约束情况是影响其抗震性能的重要因素,对于无边缘约束构件的既有剪力墙结构进行开洞改造,为验证改造后的结构的抗震性能,本文分别依据原有结构和现行规范设计、制作了10片开洞前、后的剪力墙模型,通过对其进行低周往复荷载试验,验证剪力墙开洞对结构抗震性能的影响,并验证了改造后的结构仅需进行简单的构造加固即可达到安全性能要求。

边缘区域约束引导的运动模糊图像复原

相机在拍摄物体时,物体运动或相机抖动会导致图像模糊.针对此问题,提出一种边缘区域约束引导的运动模糊图像复原算法.通过分析图像中阶跃边缘区域与运动模糊核之间的内在关系,建立了一种新的边缘区域约束;对该约束进一步结合RANSAC算法,可有效地引导运动模糊核的估计.大量对比实验结果表明,该算法简单、估计精度高,能够得到优于传统算法的高质量图像模糊恢复结果.