联合引导滤波和抠图技术的多聚焦图像融合

为了提高多聚焦图像融合的效果,提出了一种基于引导滤波和图像抠图的多聚焦图像融合方法。首先,通过中值滤波器对源图像进行重复模糊处理,并使用差分算子获得图像的梯度信息。然后,使用引导滤波对梯度图像进行优化处理并获得初始决策图。为了获得更准确的决策图,对初始决策图进行膨胀和腐蚀操作,生成图像抠图中的三值图,并把三值图和原始图像送入图像抠图算法中进行优化,得到精确决策图。最终,根据最终决策图和源图像得到融合结果。实验结果表明:提出的模型和7种先进的方法相比,无论在主观上还是客观上都取得更好的融合性能。

放射性废物桶γ检测探测器准直器模拟设计

介绍了在放射性废物桶γ检测中基于MC模拟的阵列探测器准直器的设计。利用MCNP程序建立探测系统模型,计算了在圆形、方形、菱形准直孔,以及铅、钨、不锈钢准直材料条件下,碲锌镉探测器对体源和点源的探测效率,分析了准直器形状和材料对探测效率的影响。结果表明:相比方形和菱形准直孔,圆形准直孔的探测效率相对较高;相比铅和钨,不锈钢准直时出现多路射线干扰,且铅和钨的准直效果相当。

点源空间效率函数法层析γ扫描无源效率刻度

介绍了基于点源空间效率函数的层析γ扫描(TGS)无源效率刻度方法。利用TGS系统MCNP模型计算探测空间120cm×60cm×50cm和γ能量0.01-1.408MeV的点源空间效率,建立点源空间效率函数及参数,采用体素中心点源效率等效法,实现体素效率矩阵计算。结果表明:5种γ能量在探测空间507个位置处的效率测量值和函数计算值具有较高相关性,说明该方法能够准确、快捷地实现TGS体素无源效率刻度。

基于深层次多分类生成对抗网络的红外与可见光图像融合方法

为了实现红外和可见光图像信息的良好平衡,利用生成对抗网络技术,提出了一种深层次多分类的生成对抗网络红外与可见光图像融合方法。该方法将主辅思想引入到生成器的梯度和强度信息提取中,并提高了生成器卷积层的深度及浅层网络信息提取能力。在鉴别器中使用多分类器同时估计可见光和红外区域的分布。经过连续的对峙学习,使融合结果中具有显著的对比度和丰富的纹理细节信息。实验获得的信息熵及香农熵值为6.86、互信息值为13.72、标准差值为34.82、结构相似性值为0.71。对比实验结果表明,在主客观评价中,本文提出的方法获得更好的红外与可见光图像融合性能。

CH376纠正机器视觉提取螺孔误差的方法

基于对工件螺孔形态的观察,分析了DXF格式的工件图纸文件,研究了文件管理控制芯片CH376的应用实例,提出了一种能有效纠正视觉误差、提高螺孔识别精度的方法。首先,将机器视觉技术与CAD技术相结合,在视觉识别的基础上,使用CH376枚举出用户U盘内的DXF文件,并根据DXF文件的构成规律查找出指定字段中的图元信息。然后,控制器利用图元依附关系、螺孔形状、螺钉国标规格等判定条件筛选出符合要求的坐标数据作为视觉误差纠正基准。最后,结合视觉与图纸数据,对实际工件中存在的平移偏差和旋转偏差进行纠正,演算出现场工件的正确螺孔坐标数据。实验结果表明,所提方法能够有效纠正视觉识别误差,且识别过程无需人工参与,工作速率和成功率均有明显提高。

一种基于Viola-Jones的改进人脸定位算法

Viola-Jones算法能快速定位人脸,但该算法存在对有偏角的人脸出现漏检和对周围环境非人脸区域出现误检的情况。针对该问题,提出一种基于Viola-Jones的改进人脸定位算法。首先将图像中检测到的人脸像素区域排除,再对剩下未被检测出的区域转为YCrCr模式,设定阈值排除大部分环境中非肤色像素的干扰初步筛选出候选人脸区域,再利用形态学方法进一步排除身体其他部位肤色的干扰和环境中近似人脸像素的背景色干扰并对筛选出的区域进行左角度矫正调整和右角度矫正调整,重新检测,准确定位出人脸位置。通过在标准人脸检测库Faces、IMM和AFW上进行实验,结果表明,该算法能有效提高人脸定位的准确性,较原算法在Faces测试库中正确检测率提高5%,在AFW测试库中正确检测率提高9%。

一种自适应分数阶变分图像复原模型

为了克服分数阶变分图像复原模型在图像的不同区域变分策略恒定以及未有效利用退化函数先验信息的缺点,建立了一种充分利用退化函数先验信息的自适应分数阶图像复原模型。该模型利用退化函数的平滑先验,采用分数阶变分对退化函数加以表示,并通过极小化图像局部梯度信息对分数阶变分项进行约束。模型的优化求解采用极小化Bregman距离与对偶迭代相结合的方法,并通过对比实验证明建立的自适应分数阶图像复原模型可以更好地复原图像的结构与纹理信息,峰值信噪比与结构相似性都有所提高,图像复原性能更优。