改进区域生长算法的海洋航道浅剖底质层界智能识别

海底勘测对海洋资源开发利用保护、海洋工程建设和国防安全等具有重要意义,浅地层剖面仪是一种能够勘测海底浅表层底质分布的声学设备,目前剖面仪的底质识别精度取决于操作者的主观性,可靠性较差,为提高效率和解译精度,需进一步研究底质层界自动识别模型。本文提出了适用于海底底质层界识别且不需要人工干预的区域生长改进算法,即在灰度映射和噪声剔除研究的基础上,研究根据迭代最大类间差算法提取图像层界骨架信息,将骨架信息作为初始生长点位,以流变特性修正生长指向,结合灰度加权映射曲线和峰谷波长约束生长邻域,通过本文算法分割层界,提取边缘、连接成线,从而实现海底底质层界识别。连云港港航道浅剖实测数据试验证明,本文算法能够有效识别底质层界,且识别精度达到厘米级,满足海底底质解译分析要求。

一种针对大规模场景的点云匹配算法

针对大规模点云匹配时传统算法速度慢和匹配结果不一致的问题,提出一种新的点云匹配方法。该方法首先利用KD树找到点云中深度最小的点并以该点作为种子点,然后通过在深度信息和曲率两个方面做以改进的区域生长分割算法提取出点云上表面区域,并在该区域提取点云边界。最后使用改进的点对特征完成点云匹配算法验证。实验结果表明,相比传统算法,该方法在匹配速度以及匹配结果的一致性方面得到了显著的提升,在处理大规模点云匹配上具有实际应用价值。

MATLAB_GUI仿真平台CT图像肺结节分割和标记研究

利用MATLAB_GUI(GUI)仿真平台建立了全局阈值、轮廓像素、有效像素三种分割算法对CT肺实质图像进行分割,并采用区域生长算法勾画和标记肺部病变区域,使医学影像专业学生能够独立提取和识别CT肺部肿瘤,并分别对三种分割算法的处理结果进行讨论分析。结果表明,医学生可以在该界面上自定义虚拟仿真实验的原始图像和分割参数,自动计算病变区域大小和圆形弧度,可以直观地观察和分析这些参数,使学生可初步判断患者肺部病变的良恶性程度,提高本专业的整体影像教学质量。

基于隐式表达的服装三维重建

随着近年来互联网购物的快速发展,在各大平台上出现了越来越多的服装商品。通过三维重建技术生成服装的三维模型可以帮助消费者更好地了解服装的姿态信息。针对服装的三维重建技术进行研究,提出基于隐式表达的服装三维重建模型。使用神经网络学习获得的占用函数作为服装三维模型的隐式表达,从而建立三维坐标和模型形状的映射。目前已有的三维重建算法需要拟合复杂的曲面模型,但资源消耗量大,而基于隐式表达的三维重建算法不需要进行参数化和网格化,能够提高算法的运行速度。为了进一步提高三维重建效果,采用目前性能最好的Point MetaBase-L网络模型和偏移注意力模块作为模型的特征提取网络。其中Point MetaBase-L网络模型基于现有的点云特征提取网络提出Set Abstraction层的元架构Point Meta,并通过分析选择Point Meta元架构中4个模块的最佳实践构成Point MetaBase-L网络模型的Set Abstraction层,同时引入平面特征投影模块加强特征的局部信息。在特征解码阶段,利用特征权重网络通过加权平均算法获取三维空间中采样点的占用概率。根据这些采样点的占用概率,通过基于区域增长的Marching Cubes算法提取高精度网格重建模型。实验结果表明,与占用网络相比,改进模型在交并比、倒角距离、法线一致性和F1值上分别提升了48.83%,55.17%、4.27%和79.10%。

钢桥桥面细小裂缝图像特征动态识别仿真

钢桥桥面颗粒纹理及自然环境等外界因素,严重影响了对细小裂缝的识别,为了能够有效解决以上问题,提出钢桥桥面图像细小裂缝最优化动态识别方法。通过Mask匀光法和灰度级腐蚀法预处理钢桥桥面图像,利用模糊C均值聚类算法粗提取钢桥桥面图像中的细小裂缝,采用非线性中值滤波、Sobel算子和Otsu法改进Canny算子,提取细小裂缝边缘。引入区域生长法识别细小裂缝,采用形态学方法去除细小裂缝图像毛刺和空洞,依据像素位置信息拼接细小裂缝,分析、识别不断更新的钢桥桥面图像,实现钢桥桥面图像细小裂缝最优化动态识别。实验结果表明,所提方法的裂缝识别准确性高、平均绝对误差在0.015以下、且运行时间在0.5s以内。

一种新的基于区域的高速公路多车辆跟踪方案

提出一种新的基于区域的高速公路多车辆跟踪方案,包括背景建模、目标识别、目标跟踪等过程。针对高速公路监控图像质量差和干扰信号强的特点,在常规的颜色混合高斯背景模型的基础上,提出一种新的基于扰动区域的高斯背景模型来消除强噪声和背景小幅度运动的影响,并在时间序列上通过Kalman滤波迭代加权算法实现背景模型的自适应性更新。该背景模型明显提高了背景分割的准确性和自适应性。提出了一种改进的非递归区域生长算法用以有效地实现多目标的识别,算法复杂度仅为O(n)。采用目标特征匹配和区域运动预测规则对多车辆进行实时跟踪和识别。实现了一个高速公路实时监控原型系统,运行结果表明,该跟踪方法不仅能准确跟踪和识别多目标,而且对道路环境和车辆运动方向具有很好的适应性和鲁棒性。

基于无人机影像匹配点云的苗圃单木冠层三维分割

近年来较多的树冠提取算法以激光雷达数据为基础,然而激光点云数据量大、冗余多而且采集成本高。本文基于无人机影像匹配点云提取单木树冠轮廓,研究一种成本可控、能够补充甚至部分替代激光雷达的小范围森林制图方案。以福建省三明市某林场内苗圃地作为研究对象,在稠密的无人机影像匹配点云中截取2个25 m×25 m的样地作为测试样本。预处理后,首先构建植被冠层高度模型,以局部最大值法探测树冠位置并标记为种子点;从这些种子点形成的初始区域开始生长,迭代计算直到全部的影像匹配点云归并完毕;最后,将算法提取的树冠轮廓导入Arc GIS中获取树冠轮廓矢量边界,并与手绘参考树冠叠加,利用F测度实现精度的评定。依此方案,在2个林分范围内的树冠提取F测度均达到了89%以上,单木冠幅提取的误差在0.14 m以内。结果表明,该方案简单有效、精度可靠,适用于小范围、高精度的植被制图。

复杂彩色文本图像中字符的提取

从复杂彩色文本图像中提取和识别字符已经成为一个既困难又有趣的问题。本文给出了一个具有创新性和实用性的区域生长算法用于彩色图像的分割:彩色图像游程邻接算法CRAG(colorrun lengthadja cencygraphalgorithm)。我们将该算法用于彩色文本图像,首先得到图像的彩色连通域,再对这些连通域的平均颜色进行颜色聚类,可得到若干个聚类中心,然后根据不同的颜色中心将图像分为相应的彩色层面,最后通过连通域分析判断所需的文字层。该生长算法修改并扩展了传统的BAG算法,并将其运用于彩色印刷体文本图像中,充分利用了彩色图像的颜色和位置信息。实验结果表明新的方法能很好的从彩色印刷图像中提取多种常见的艺术字,并具有较高的提取速度,同时保留了文字和背景图像的原始色彩,便于将来的图像恢复。

基于EM算法和单幅雷达图像阴影的控制点坡度校正

对在我国现有的条件下进行控制点坡度校正的必要性进行了阐述 ,并分析了EM算法。根据EM算法以及基于区域增长的余弦散射模型建立了控制点坡度校正模型 ,并用河北省张北地区的雷达影像进行了实验 ,取得了较高的精度初值。

番茄辣椒微型根系形态原位采集系统设计与实现

为实时获取浅根系作物的根系生长形态,设计了一种可用于多点测量的微型根系形态实时原位采集系统。系统主要由微型摄像头和光学放大元件等组成(体积1.5cm3),采集的图像通过无线模块发送至终端。采用基于区域生长的根系图像分析方法,以腐蚀图像为出发点,膨胀图像为终止点,结合相似性准则进行区域生长、区域标记和区域保留,来滤除土壤孔隙和杂质等对图像产生的干扰,从而提取根系轮廓,并通过图像形态学计算得到根长密度、根系平均直径等形态参数。以此系统采集樱桃番茄、辣椒根系形态参数,试验结果表明,根系长度测定值的绝对误差不超过1.5 mm,相对误差不超过5.3%;根系平均直径绝对误差不超过0.09 mm,相对误差不超过6.7%。与土壤采样法测定值相比,在0～10、>10～20、>20～30和>30～40 cm 4个土壤层内2种测定方法根系平均直径决定系数R2>0.87(P<0.01),根长密度在30 cm深度以内的土壤层决定系数R2>0.81(P<0.01)。证明本文设计的微型根系形态实时原位采集系统具有较高的准确性,可用于浅根系作物形态的多点观测。

安徽省市域经济增长质量动态模糊综合评价——基于改进的AHP-FCE集成模型

基于评价指标提供的信息和运用改进的AHP-FCE集成模型对2002—2011年间安徽省各市经济增长质量进行了动态模糊综合评价。从构建的描述经济增长质量5个维度的指标体系中选取了8个代表性指标,建立模糊关系矩阵并优化生成客观权重,由模糊合成运算得到动态综合评价结果。通过各市经济增长质量动态综合评价值、最大序差和影响因素分析,显示出安徽省市域经济增长质量在10年间的动态变化轨迹和区域性差异,只有个别城市处于经济增长质量的核心区域,更多的城市则处于经济增长质量的"跳跃"区域,经济增长质量的各维度发展程度不均衡。

基于区域增长的连通域标记算法的优化

与以往基于区域增长的连通域标记算法用目标点作为种子不同,优化算法将游程作为种子,结合游程和种子算法的优点,减少种子的数量和目标点邻域的搜索次数.实验表明,本算法能有效地减少算法冗余操作,明显提高效率,且性能优于其它算法.

改进的分水岭分割算法在图像分割中的应用

针对基于区域的分水岭分割算法通常存在过分割现象,提出了一种新的分割算法,其分割流程大致为:先求形态梯度图像的浮点活动图像,然后进行分水岭变换,这样边缘定位会更准确;接着使用区域生长法对图像作进一步分割,可以很好地抑制过分割现象,感兴趣的区域也得以保留.实验表明该算法简单有效,能够得到理想的分割结果.

数字图像在输电线路检测中的应用

为检测输电线缆的运行情况,提出图像拼接与Hough变换相融合的数字图像检测方法。借助MATLAB,对实测图像进行灰度归一化处理,减弱照明视点引起的亮度转换。以自适应非极大值抑制算法筛选,提取特征角点,进行种子点区域增长和匹配,运用Hough变换提取拼接图中目标电缆,判断输电线路运行状态。实验结果表明:所提算法可有效增加目标电缆占据图像的比重,抗干扰能力强,运行效率高,具有工程实践意义。

基于Otsu的建筑物点云分割改进算法

提出了一种基于Otsu的建筑物点云分割改进算法,针对传统Otsu分割算法在精确性方面的不足提出2点修改意见。首先根据投影点密度理论将三维点云转换为二维灰度图像,再利用Otsu算法及其改进算法对图像进行分割。采用Riegl公司VZ-400激光扫描仪采集的武汉大学信息学部第一教学楼的点云进行分割处理,并与传统的Otsu分割算法进行对比。结果表明,该算法分割正确率可达96.54%,远高于改进前的72.82%。

彩色图像分割算法综述

图像分割是计算机视觉和图像分析的核心技术,作者首先对当前各种图像分割算法进行全面的分析和研究,指出色彩在图像分割技术中的作用。然后对直方图阈值法、特征空间聚类及区域生长、分水岭分割算法、神经元网络等主要的彩色图像分割技术进行综述,并分析比较这几种方法的特点,并且引入了颜色模型的概念,进行了研究。最后结论部分,提出图像分割算法的评估体系,展望了彩色图像分割技术的发展趋势和将来的研究方向。

遥感影像水体追踪识别提取算法及应用

针对大尺度区域所有规模以上水体一次性智能化水体提取的问题,提出了水体追踪识别提取算法。这种方法可以追踪图像中所有的连通区域,并对区域进行识别与提取。以花马湖区域的水体为例,使用水体追踪识别算法提取湖泊,能够准确地追踪各种形状的湖泊,与两边扫描法、区域增长法相比,扫描重复率低、精度高。

基于SVM与区域生长的彩色商品标签图像分割方法

传统区域生长的噪声和灰度不均可能会导致空洞和过分割,严重影响图像分割效果。针对此问题,文中提出了一种SVM与区域生长相结合的彩色标签图像分割算法。该算法将标签部分和商品部分的颜色信息和纹理等特征作为SVM的正负样本,既有效提高了效率,又提高了图像分割的精度。在提取正负样本时,利用改进区域生长算法分割出特征区域并提取特征。理论分析和实验结果表明,所提出的算法具有更正错误检测信息机制,提高了分割效率,较好地防止了传统区域增长算法分割时的过分割现象,并具有良好的鲁棒性,为后期拓展奠定了基础。

加热炉板坯表面温度与氧化皮温度鉴别方法

加热炉加热过程中板坯表面温度与内部温度的均匀程度直接影响板坯的加工质量,要使板坯在加热过程中温度达到内外均匀一致,从入钢经预热、加热段至均热需要有较长的加热周期,而高温环境下滞留时间长,在板坯表面易形成较多的氧化皮,它是钢铁在高温下发生氧化作用而形成的腐蚀产物,由氧化亚铁、四氧化三铁、三氧化二铁组成,通常工业生产中也称为"铁鳞"。在加热炉加热过程中炉膛温度随着空燃比、流量及工艺要求等不断发生变化,铁鳞的温度随着炉膛温度上下波动,对准确测量和判断板坯表面温度造成影响,因此,如何从瞬态波动的铁鳞温度中分离出板坯表面温度具有重要且实际的意义,从几种图像分割算法入手,通过比较得出一种比较适用的区域生长的方法,从而区分出铁鳞和板坯的温度,准确获得所需的表面温度。

双循环新发展格局下沿边省区经济增长动力转换研究——基于机器学习随机森林算法

经济增长是构建国内国际双循环新发展格局的关键抓手,其增长动力与产业结构的快速变动和转型能力有必然联系,因而把影响产业结构转换的需求、供给、体制、国际贸易和投资等因素综合纳入到研究内容中,采用人工智能算法进一步识别和判断沿边省区经济增长的驱动力,发现消费、投资的带动作用有待加强稳固,技术进步、劳动力投入和交通基础设施建设对经济增长驱动不明显;现代金融体系作用欠缺和交通运输体系不完善,需注重发挥金融、人力资本和基础设施的协同带动作用,不断提升地区发展的软硬实力。