基于2D-WLDH和最大类间方差的图像阈值分割及其快速递推算法

本文提出了一个新的二维直方图(2D-WLDH),同时提出了基于2D-WLDH和最大类间方差的图像阈值选取方法,并导出相应快速递推算法。新提出的2D-WLDH在区域划分时可以避免传统直方图区域划分时面临的不合理的假设,通过计算比较小的归一化的WLD值来准确估计目标和背景的概率。本文实验结果表明:与现有的有关算法相比,本文提出的阈值选取快速递推算法不仅使分割后的图像区域内部更均匀、边界形状更准确、抵抗噪声稳健,而且同时其运行时间还减少了约84.93%。

基于WLD-LPQ特征的心盘螺栓故障图像检测算法

针对货车心盘螺栓故障图像,提出一种基于韦伯局部描述符(Weber Local Descriptor, WLD)特征和局部相位量化(Local Phase Quantization, LPQ)特征融合的故障图像检测算法。该算法分为螺栓定位与识别2个步骤,采用间接定位法逐步定位感兴趣区域(Region of Interest, ROI),通过最大类间方差法(Otsu)和改进的Canny算法与图像投影结合定位螺栓部位;利用WLD特征和LPQ特征分别提取螺栓纹理,对其归一化,使用PCA降维特征向量,串行联合为WLD-LPQ特征,通过支持向量机SVM自动检测识别。研究结果表明:本文算法能快速准确定位,空间域与频率域结合的WLD-LPQ特征提高了检测识别率,平均检测识别率达到98%以上。

基于WLD的纹理分类研究

提出了一种基于韦伯局部特征(WLD)的纹理分类方法。韦伯定律证明了人眼感知能力不仅与刺激的改变相关还与刺激的原始大小相关。而韦伯局部特征正是基于这个原理所设计的,能够很好的反映出纹理的特征。实验表明利用韦伯局部特征进行纹理分类效果明显好于利用其它的图像特征。

珠海万力达WLD3000系统在10kV配电站的应用

本文主要从装置硬件结构及原理、软件功能等方面介绍了珠海万力达WLD3000监控保护综合自动化系统在安钢第二炼轧厂高压配电站中的应用。实际运行结果表明,WLD3000综合自动化系统提高了设备运行的可靠性,避免了大量事故的发生,避免人为错误操作,实现了变电站无人值班。

改进型WLD与LBP特征融合的行人检测

为提高行人检测的识别率,提出一种基于改进型韦伯局部描述子(WLD)和局部二元模式(LBP)的特征融合方法进行行人检测。对图像进行二维离散Haar小波变换得到4个不同频率的子图像,对其中1个低频部分提取WLD特征,对3个高频部分提取LBP特征,并将各个子图像的特征串接为1个向量,得到WLD-LBP特征。在INRIA Person数据集上利用SVM作为分类器进行测试,实验结果表明,与单独WLD特征、梯度方向直方图(HOG)特征、PHOG特征以及HOG-LBP特征融合方法相比,该方法的识别率最高,可达98.1%,并且对光照和噪声也有较好的鲁棒性。

基于WLD特征的图像复制粘贴篡改检测算法

针对图像检测中一类常见的复制一粘贴篡改问题,提出一种基于WLD特征的图像复制粘贴篡改检测与定位的算法。算法先将待检测图像按照滑动窗口的方式划分为若干个相互重叠的图像子块,然后分别提取各个子块的WLD矢量特征,再对特征进行矩阵变换和字典排序,通过计算相似度,得出篡改检测及定位的结果。实验结果表明,该算法能够有效检测和定位出一处和多处区域复制-粘贴篡改。

一种基于WLD特征的盲检测数字水印算法

提出了一种基于WLD特征的数字图像盲水印算法。在图像WLD特征的基础上通过编码、加密操作生成鲁棒安全的全局水印信息,采用扇形分块方案在图像子块DCT频域中实现水印的嵌入操作。利用WLD全局统计的特性,提取和认证水印的过程无需任何载体图像信息的辅助。实验结果表明,文中盲水印算法的不可感知性较好,同时对加性噪声、伽马校正和剪切操作等具有较好的鲁棒性,算法为认证图像信息的真实性提供了便利。

多层AR-LBP与WLD特征融合的SA-CRC人脸识别

针对非对称局部二值模式(AR-LBP)提取的人脸特征有限,以及协同表示分类(CRC)人脸存在的类间干扰,提出以多层AR-LBP特征及联合韦伯局部描述子(WLD)特征进行补充,并以增加CRC中稀疏性来降低类间干扰。提取人脸图像的多层AR-LBP特征并级联,与从原图像提取的WLD特征级联得到多层AR-LBP与WLD融合特征,采用稀疏增强的协同表示分类(SA-CRC)完成人脸分类。在ORL、Yale和GT公开人脸库上,提出的多层AR-LBP与WLD特征融合算法与AR-LBP特征提取算法、WLD特征提取算法以及多层LBP与HOG特征融合算法相比,识别正确率提高了0.7%~42.6%;当利用SA-CRC取代CRC后,识别正确率进一步得到提高。

基于改进WLD的纹理特征提取方法

在纹理分类应用背景下,原始韦伯局部描述符(WLD)对纹理模式区分能力有限。针对该问题,提出一种基于正负梯度改进的WLD(WLD-PNG)。利用局部窗内像素点间灰度变化的正负梯度构建纹理特征描述符,通过分离计算正负梯度的差分激励算子,保留灰度等级变化的正负性信息,以增强纹理模式的可区分性,运用均匀局部二值模式(u LBP)提取灰度等级变化的空间分布结构信息,并提高纹理模式的识别能力,使用均匀量化和编码技术将差分激励算子与u LBP结合,从而描述图像的纹理特征。在Brodatz和KTH-TIPS2-a纹理库上进行对比实验,结果表明,与原始WLD,u LBP,WLD+u LBP及已有改进的WLD等方法相比,WLD-PNG在提高纹理分类性能的同时,具有较好的稳健性和较低的计算复杂度。

Wld^s基因轴突保护作用机制的研究进展

Wlds(Wallerian degeneration-slow)基因是位于小鼠4号染色体远端85 kb单元的串联三重嵌合基因。Wlds基因编码的融合蛋白由N端70个氨基酸的泛素因子E4-Ube4b(同源酵母Ufd)的片段和C段NAD+合成酶尼克酰胺转移酶1(Nmnat1)以及中间18个氨基酸的联结组成。研究显示Wlds基因能延缓神经轴突的损伤,对视神经炎等神经退行性疾病具有保护作用,然而其机制尚不清楚。本文对Wlds基因轴突保护作用的可能机制:烟酰胺单核苷酸腺苷酰转移酶1(Nmnat1)相关的烟酰胺腺嘌呤二核苷酸(NAD)的生物合成、泛素化依赖的蛋白酶体系统、受损轴突中炎症细胞的浸润、相应调节蛋白酶的表达及活性、Wlds保护作用的时间点等几个方面进行概括和总结。

基于2D-WLDH的最大熵阈值分割算法

在传统二维最大熵图像阈值分割算法中,二维直方图主对角区域的概率和近似为1的假设不够合理,且算法耗时较多。为此,提出一种新的最大熵分割算法。根据灰度级和韦伯局部描述子(WLD)建立二维WLD直方图(2D-WLDH),将其用于最大熵的阈值分割,并设计快速递推算法,以提高运行速度。实验结果表明,该算法的运行时间较少,分割效果较好。

基于韦伯局部描述子和颜色直方图的鳞翅目昆虫翅图像特征描述与种类识别

【目的】本研究旨在探索使用计算机视觉技术实现对昆虫图像的自动分类方法。【方法】首先通过预处理对采集的昆虫标本图像去除背景,分割出双翅,并对翅图像的位置进行校正。然后把校正后的翅面沿翅伸展的纵向和切向分成4个区域,对每个区域提取WLD(Weber Local Descriptor)和Ho C(Histogram of Color)特征并归一化。WLD在灰度图像上提取,反映了翅图像的局部纹理特征。Ho C则在HSI(Hue,Saturation,Intensity)颜色空间的彩色图像上提取,反映了每个区域的颜色分布信息。将双翅的各个区域的WLD和Ho C按序连接后,得到该昆虫图像的特征向量。使用昆虫图像样本训练集提取到的特征向量训练SVM(Support Vector Machine)分类器,最后使用这些训练得到的分类器即可实现对鳞翅目昆虫的分类识别。【结果】该方法在包含10种576个样本的昆虫图像数据库中进行了测试,取得了100%的独立预测精度,并有理想的时间性能、鲁棒性及稳定性。【结论】实验结果证明了WLD结合Ho C是一种有效的鳞翅目昆虫图像特征描述方式。

激光-电弧复合焊焊缝截面几何尺寸的测量方法

在激光-电弧复合焊接中,工艺参数对焊缝截面几何尺寸的影响是研究重点,因此焊缝截面尺寸的精确测量非常关键。提出一种全新的焊缝截面尺寸自动测量的方法,首先采用SOBEL边缘检测算法识别提取焊缝截面的边缘轮廓曲线;然后以轮廓中心点作为坐标系的原点建立极坐标系,识别并计算与坐标原点夹角分别为15°,30°,45°,…,360°的截面轮廓曲线上点的像素坐标,从而计算对应轮廓边缘点的极坐标尺寸;最后根据比例尺完成焊缝截面尺寸的自动测量。对得到的焊缝几何尺寸和人工测量的尺寸(熔深、熔宽、余高)进行误差计算,结果表明尺寸测量精度在3%内。通过上述方法能够大大提高焊缝截面尺寸测量的效率,并且能够解决传统测量无法完成极坐标尺寸测量的缺陷。

大孔吸附树脂纯化满山红总黄酮工艺研究

目的:从11种树脂中优选纯化满山红总黄酮的最佳型号,确定工艺条件及参数。方法:以饱和吸附量为指标,考察11种不同型号树脂的吸附能力;采用正交试验设计,以固形物中总黄酮含量为考察指标,对影响总黄酮提取工艺的因素进行研究。结果:11种树脂中,WLD型树脂对满山红总黄酮具有较好的吸附能力;树脂柱的径高比及样品溶液流速对纯化效果有显著影响。结论:经大孔吸附树脂纯化后,满山红中总黄酮含量达35%,表明本法可用于纯化满山红总黄酮。

基于统计特征的图像篡改评价模型

为了实现图像篡改手段的定性分析,构造了基于图像统计特征的篡改评价模型。该模型提取图像的LTP三值模式特征、LBP纹理特征和WLD局部特征,利用SVM分类器,实现对自然图像、计算机生成图像、复制-粘贴图像、拼接篡改图像、重获图像的多分类。实验结果表明,该模型能够在盲环境下实现图像的有效分类,客观分析图像篡改手段,综合正确检测率为85%。

基于各向异性韦伯二值模式的局部特征提取算法

复杂光照场景下图像局部特征提取一直是图像处理的研究热点,针对韦伯局部描述符(WLD)简单的量化方法以及方向特征提取不足,提出了一种新的图像局部特征描述符,称为各向异性韦伯二值模式(AWLBP)。该算法中WLD算子中的差分激励分量由引入尺度参量和角度参量后改进的各向异性LOG算子来代替,方向梯度分量由局部二值模式(LBP)来代替,将二者融合生成二维AWLBP直方图,然后转化为一维直方图,最后使用KNN分类器进行分类。算法在CMUPIE人脸数据库和PhoTex纹理图像库的大量的实验中验证了其有效性和准确性。实验结果表明,提出的图像特征提取算法在复杂光照的场景下具有很高的有效性和鲁棒性。

基于韦伯局部特征的图像拼接检测

图像拼接是最常见的图像篡改和伪造手段之一。提出了一种基于离散余弦变换(Discrete Cosine Transform,DCT)域中韦伯局部特征(Weber Local Descriptor,WLD)的图像拼接检测算法。算法对待测图像进行离散余弦变换,得到DCT系数矩阵,进而提取WLD特征,以刻画图像的频率分布特性。采用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)作为分类器,建立预测模型,从而判定图像是否经过拼接。实验采用标准的图像拼接数据库对所提算法进行了评估。实验结果表明:与经典拼接检测算法相比,该算法具有更好的检测性能。

采用韦伯局部特征的道路消失点检测

为了减少非结构化道路检测中背景噪声的干扰,提出了采用韦伯局部特征(WLD)的道路消失点检测模型。该方法利用WLD模型中的差分激励分量从复杂背景中提取图像的有效区域,并通过WLD模型中的方向分量以及线型投票模式确定道路消失点的位置。实验结果表明,该方法与具有代表性的几种方法相比运算量更小、精确度更高。

基于双Gabor方向韦伯局部描述子的掌纹识别

该文结合掌纹图像的纹理特点,对原始韦伯局部描述子(WLD)中的差分激励和梯度方向进行改进,提出双Gabor方向韦伯局部描述子(DGWLD),以提高掌纹识别率。在构建新的差分激励图时,通过加入邻域像素点与中心像素点间灰度差分的方向信息,扩大异类掌纹间的差异。同时,采用双Gabor方向代替原始的梯度方向,减小平移和旋转对识别的影响。此外,为了更好地衡量特征间的相似度,使用交叉匹配算法,进一步提升识别率。在PolyU,MSpalmprint和CASIA掌纹库上进行实验,识别率均达到100%。实验的结果表明,与其它局部描述子和已有改进的WLD方法相比,该文方法具有更高的识别率和更低的等错误率。