基于Contourlet直方图的目标跟踪算法

提出一种基于Contourlet直方图的目标跟踪算法。对图像先进行Contourlet变换,并利用变换后的Contourlet系数建立Contourlet直方图,将其作为meanshift算法的迭代参数来实现目标跟踪。实验结果表明,本算法具有较好的鲁棒性,能够在遮挡、小目标等情况下实现快速准确的跟踪。     

一种彩色图像复原新方法:基于滑动窗口的支持向量回归算法

提出一种彩色图像复原新方法,将彩色图像按RGB三个通道进行分解,针对每个通道分别采用滑动窗口操作,直至遍历整幅图像,从而获得三个训练集.然后应用支持向量机进行回归分析,建立清晰图像与模糊图像之间的对应关系,从而得出彩色图像复原网络模型.最后根据该模型对待测模糊图像进行复原校正.实验结果显示新算法能很好地对模糊彩色图像进行复原,复原效果优于维纳滤波等经典滤波算法,且计算量远远小于迭代盲反卷积方法.     

基于扇区邻域特征工程的玻璃封装绝缘端子缺陷检测

该文提出一种基于特征工程的玻璃封装绝缘端子外观质量检测算法以替代人工肉眼检测。首先,基于绝缘端子的形状先验将待检测区域划分为若干个扇区。其次,根据玻璃封装绝缘端子图像特点提出扇区基本特征数据、扇区灰度变化率、扇区反光特征和扇区方向统计特征等4大类扇区特征提取方法,采用梯度提升决策树(GBDT)进行粗分类。为了更全面地表征扇区特性,基于粗分类结果融合最近邻扇区提出扇区近邻(SN)特征提取方法。最后,将扇区近邻特征和扇区特征都输入到GBDT分类器进行精细分类,获得检测结果。实验结果表明,提出的特征工程方法能够在合理检测时间内取得较好的检测性能,交并比为97.45%,F1为0.987,优于现有类似检测方法。     

贴片电阻焊点内部空洞缺陷自适应检测

贴片电阻在回流焊过程中,受工艺影响,焊点内部或多或少会存在空洞缺陷,空洞占比率过高会严重降低器件的可靠性。该文融合局部预拟合(LPF)活动轮廓模型和自适应圆形卷积核,提出一种贴片电阻焊点内部空洞缺陷自适应检测方法。首先,根据贴片电阻图像具有明暗两个明显区域的特点,通过求解区域平均灰度差异最大的优化问题将其自适应地分为较暗和较亮两个区域。然后,针对较暗区域中空洞与背景之间对比度低、空洞分布较稀疏、面积偏大等特点,采用局部预拟合活动轮廓模型进行空洞检测;针对较亮区域中空洞与背景之间差异明显、空洞分布密集、面积偏小等特点,提出一种自适应圆形卷积核检测空洞。最后,采用形状因子和平均灰度策略剔除误检测,实现贴片电阻焊点内部空洞精细检测。实验结果表明,该文算法相较于其他检测算法性能有明显的提升,平均Dice系数高达0.8846。     

基于Contourlet的改进双线性插值图像超分辨率算法

为了尽可能的保持CCD图像的基本信息,提高图像的视觉效果和空间分辨率,提出一种基于Contourlet与改进双线性插值算法的图像放大算法.新算法增加双线性插值的误差补偿项;利用Sobel算子设定插值点的边缘方向,得到初始放大图像;利用Contourlet提取高频成份,原始图像幅值增强充当低频部分,再经过Contourl...     

基于互补自适应噪声的集合经验模式分解算法

经验模式分解(EMD)及其改进算法作为实用的信号处理方法至今仍然缺少严格的数学理论。该文尝试从数学理论上分析集合经验模式分解和自适应噪声集合经验模式分解的重构误差,推导了总体残留噪声的计算公式。针对自适应噪声集合经验模式分解在每一层固有模态分量上仍然存在残留噪声的问题,在分解过程中添加成对的正负噪声分量,提出一种基于互补自适应噪声的集合经验模式分解算法。实验结果表明,相比于集合经验模式分解和自适应噪声集合经验模式分解,所提的方法能够明显地减少每一层固有模态分量中残留的噪声,拥有较好的信号重构精度和更快的分解速度。     

杀螨隆的合成

研发了一条经济、安全的杀螨隆合成工艺. 以2,6-二异丙基苯胺为起始原料,在酸性条件下经溴素溴化,然后在碱性条件下与苯酚发生醚化得到中间体2,6-二异丙基-4-苯氧基苯胺,2,6-二异丙基-3-苯氧基苯胺用硫氢化钠进行硫脲化后加热至150 ℃进行热分解脱氨,得到4-苯氧基-2,6-二异丙基苯基异硫氰酸酯,最后4-苯氧基-2,6-二异丙基苯基异硫氰酸酯与叔丁胺缩合合成了高效,低毒,安全的杀虫杀螨剂—杀螨隆（1-叔丁基-3-（2,6-二异丙基-4-苯氧基苯基）硫脲）,经高效液相检测,纯度为97.5%,以2,6-二异丙基苯胺计总收率55.6%. 该方法原料易得,操作过程易控,排放量少,产品纯度高,并已投入工业化生产.     

融合Contourlet和高斯描绘子的图像检索方法

提出一种基于纹理特征和形状特征融合的图像检索方法。采用Contourlet变换提取纹理特征,高斯描绘子提取形状特征,并对两种特征进行融合,最后结合Adaboost算法进行相关性反馈。实验结果表明,所提出的融合方法在图像检索的综合性能上优于Contourlet方法以及基于Gabor小波和高斯描绘子的融合方法,能够有效地实现外观专利设计图像检索。     

基于光度立体和图像显著性的皮革缺陷检测

为了提高皮革缺陷检测效率，提出一种基于光度立体视觉和图像显著性的皮革缺陷检测算法。搭建光度立体视觉平台，完成不同角度的皮革样本采集，利用光度立体视觉技术计算皮革样本的合成图和表面法向量图；对表面法向量图进行曲率滤波操作，用近似表面粗糙度特征自适应选择合成图或滤波图；利用显著性目标检测算法完成皮革缺陷检测与定位。实验结果表明，与现有皮革缺陷检测方法相比，该算法能很好地检测不同材质皮革的多种缺陷，且准确率高，速度快。     

基于深度关联机制的肝胆管超分辨率分割

肝胆管结石是常见的肝脏疾病，已成为我国非肿瘤性胆道疾病死亡的主要原因，实现对肝胆管层间插值分割重建具有重要意义。针对肝胆管等此类树状型组织器官在分割重建过程中出现断层、不连续等现象，本文提出一种基于深度关联机制的肝胆管CT(Computed Tomography)层间超分辨率分割的端到端级联框架，将层间插值网络和分割网络级联起来进行端到端训练，引入ConvLSTM来加强切片间肝胆管的高维特征信息提取，提出一种新损失函数联合插值网络和分割网络进行整个框架的优化训练。实验结果表明，相比于其他现有深度学习方法，本文方法取得了更好的肝胆管分割性能，更有利于肝胆管三维重建。