正弦波纹挡板式沉降器内流动特性

采用VOF模型对正弦波纹式入口挡板的重力非均相沉降器内流场进行数值模拟研究。对比了正弦波纹挡板与平挡板的平均流场分布情况，分析了沉降器的轴向流速均一程度（λ₁）随时间演化特性，探究了λ₁和面积加权平均湍流强度（I_a）在沉降器内空间分布特性；引入流场均稳指标USC，研究了冲击间距（L_b/D）对USC的影响。结果表明：正弦波纹挡板作为入口构件可以有效降低返混。在0.84＜L_b/D＜2.17范围内，正弦波纹板沉降器内流场的均一程度整体高于平面挡板；随着L_b/D减小，平挡板沉降器内流场的λ₁基本不变，但正弦波纹挡板沉降器内流场的λ₁降低，且对I_a的影响不明显。对比平挡板，正弦波纹挡板可以有效降低轴向速度的梯度，使返混区面积减小，流场稳定性提高。随着L_b/D增加，USC值呈现多峰值趋势，L_b/D=2.17时正弦波纹板沉降器的USC取得极大值为14.68，较平挡板提高了93.67%。     

基于深度语义分割的多源遥感图像海面溢油监测

针对遥感图像海面溢油区域通常受到斑噪声以及强度不均等因素的影响,从而导致溢油区域监测效果较差的问题,本文引入了深度语义分割的方法,将深度卷积神经网络与全连接条件随机场相结合,形成端对端连接。以Resnet结构为基础,首先通过深度卷积神经网络对多源遥感图像粗分割并作为输入,然后经过改进的全连接条件随机场,利用高斯成对势和平均场近似定理,建立条件随机场形成递归神经网络作为输出。通过多源遥感图像对海面溢油区域进行监测,并利用可见光图像估计溢油区域面积。实验在所建立的多源遥感图像数据集上与其它先进模型进行对比,结果表明本文方法提高了溢油区域的分割精度以及精细细节程度,平均交并比为82.1%,监测效果具有明显地改善。     

椎板减压手术机器人运动学分析与轨迹规划

椎板减压是治疗腰椎椎管狭窄等疾病的重要手段,具有风险大、耗时长、对医生技术要求高等特点,通过应用手术机器人辅助医生完成椎板减压操作,能在保证手术精度与安全性的前提下减轻医生负担。针对椎板开窗减压术,研发小型串联手术辅助机器人,并对手术轨迹规划方法展开研究。文章综合考虑术中患者摆位、手术区域覆盖范围以及机器人占地空间等因素,通过尺度分析设计出具有最优刚度与精度的五自由度机器人;以椎板磨削中的轨迹规划为目的,基于医学影像数据多尺度分割技术对患者椎板等组织进行分割与三维重建,构建轨迹规划的实际临床环境;采用Isomap与遗传算法实现机器人的磨削轨迹规划,并利用三次样条插值提高机器人运行稳定性;同时采用A*算法实现椎板换位过程中的轨迹规划,避免机器人在三维空间中运动时与非目标区域发生碰撞。     

基于图像融合的全景泊车辅助系统研究

针对全景泊车辅助系统中图像融合效果较差的问题,提出一种渐入渐出的图像融合算法.首先,根据配准完成的全景图像选取出重合区域,并确定其边界的坐标参数值;在此基础上,计算该区域中像素点坐标到其边界的最短距离以得出融合算法的权值,并采用上述权值进行图像融合,从而得出汽车四周的全景图像;最后,利用实例验证了该方法的有效性与可行性.     

基于内容的图像检索系统的设计与实现

图像作为最基本、最重要的多媒体信息形式之一,已经随着信息技术和网络技术的发展,而越来越广泛地应用于许多领域。如何提供一个快速的、有效的图像信息检索系统已成为当今图像信息检索领域的研究热点之一。本检索系统是在Windows 7系统下,利用Matlab2014软件开发的基于图像内容的图像信息检索应用系统,该系统主要用完成对图像信息的快速检索。     

基于自适应插值算法的视频图像缩放技术及其FPGA实现

首先介绍了一种改进的自适应插值算法,并在此基础上论述了基于自适应插值算法的FPGA系统的设计与实现。期望通过该文的研究能够对视频图像缩放效果的提升有所帮助。     

基于超像素和显著性的多聚焦图像融合

针对多聚焦图像融合问题,提出一种基于超像素和显著性的融合方法。对源图像进行NSCT分解,利用超像素及源图像的视觉显著性特征分别指导高频及低频系数融合。实验结果表明所提方法能够得到较好融合效果。     

基于混合编程的管道视频探测插值与融合实现

管道视频探测是一种常用的管道缺陷检测方法,在发现缺陷后需要进行局部图像放大采集传输到后台进行处理。为了更好地识别图像,基于Open CV、MATLAB与VC++混合编程设计了图像放大插值与融合软件。程序运行结果表明:局部放大的图像经过插值和融合算法处理后提高了图像清晰度,保留了更多的图像细节。     

基于GigE Vision和DM6467的高清图像采集系统的设计

高清图像是在进行数字图像处理时处理精度提高的基础。本文在TI公司高性能数字图像处理芯片DM6467的嵌入式系统平台上实现了基于Gig E Vision的高清图像采集系统。本文针对高清图像的大数据的特点进行系统硬件电路的设计,并对Gig E Vision协议进行解析,采用ARM内核配合DMA的方式实现了高清图像的采集。系统表明,本系统具有采集的图像清晰度高,采集图像速度快,集成化,小型化等特点。