一种基于改进渗流模型的混凝土表面裂缝快速检测算法

由于混凝土表面不平整、光照不均、裂缝背景较为复杂等因素的干扰,传统的基于图像处理的裂缝检测方法对裂缝检测的效果不佳,尤其是不清晰和比较细小的裂缝。基于渗流模型的裂缝检测方法充分考虑了裂缝亮度低、形状较为细长的特点,对裂缝的检测效果很好,尤其是图像中的细小裂缝,但是该方法需要大量的处理时间。为了解决上述问题,提出了一种加速渗流处理的算法,该算法通过暗点预提取来减少渗流时需要处理的像素点个数,以此来减少渗流处理时间。实验结果表明,所提算法能明显加快渗流处理的速度,并且精确率基本保持不变。     

基于颗粒参数测量方法的图像分割评价研究

提出了用图像颗粒参数测量方法来计算颗粒形状和粒度分布等,以此评价图像分割的精确度,并和已有的七种分割评价方法进行比较,通过仿真实验进行定性和定量的分析,证明此方法能更好地评价图像分割算法的优劣.     

工业CT多通道数据采集系统研究

数据采集系统是工业CT(Industrial Computed Tomography)图像处理系统必不可少的环节，是获取图像信息、研究图像内容的基础。如何实时采集、存储这些庞大的数据是工业CT要解决的重要问题之一。介绍了工业CT数据采集系统体系结构的设计方法，主要针对CD-650BX型工业CT机的多通道数据采集系统进行设计，详细论述了多通道数据采集系统的总体设计、模块设计，给出了系统的设计与实现方案，克服了系统中的有关数据传输速率、可靠性等方面的问题，以及提高数据传输过程中抗干扰能力等方面的问题。     

混沌粒子群优化的纹理合成算法研究

粒子群算法在搜索后期由于搜索空间有限,容易陷入局部极值,过早地进入早熟状态。针对这种情况,将混沌优化搜索技术用于粒子群算法,利用混沌运动的通历性、随机性等特点,提出了一种混沌粒子群优化的块采样纹理合成算法。实验结果表明,混沌粒子群算法比粒子群算法具有更好的全局寻优能力,克服了粒子群算法的缺点,得到了较高质量的纹理合成图像。     

Hash函数实现数据包分流算法研究

随着Internet规模的不断扩大与应用技术的不断进步，越来越多的业务需要对数据包进行实时、快速的分类，对数据包分类的研究具有重要的现实意义。Hash算法采用了散列算法的基本思想，并引入了流的局部性原理加速散列查找的过程。由于时间精确度较高和面向对象的特点，选用了C^＋＋语言编程对该算法进行了仿真测试，最后对Hash算法分析表明，Hash算法具有良好的时间复杂度和空间复杂度，可以实现快速的分流。     

基于注意力机制和轻量级空洞卷积的混凝土路面裂缝检测

混凝土路面上的裂缝会影响结构的安全性、适用性和耐久性，裂缝检测是一个充满挑战的研究热点。文中提出了由改进的全卷积网络和深监督网络组成的裂缝检测模型，以改进的VGG-16作为主干网络，首先将低层卷积特征聚合，通过空间注意力机制再次融合到主干网络；其次，将中高层卷积特征通过轻量级空洞卷积融合模块进行多尺度融合得到具有清晰边缘且分辨率较高的特征图像，所有的侧边特征图像相加产生最终的预测图像；最后，深监督网络为每个阶段的检测结果提供直接监督。该网络选择焦点损失函数作为评价函数，经过训练的网络模型能够在光照不均、背景复杂等各种条件下从输入的原始图像中高效地识别出裂缝位置。为验证所提方法的有效性和鲁棒性，在DeepCrack, CFD,Crack500这3个数据集上与6种方法进行了比较，所提算法表现出卓越的性能，F-score值达到了87.12%。