盘式刨花机控制系统的设计与应用

本文利用欧姆龙PLC为新开发的盘式薄片刨花机设计控制系统,实现生产过程的自动化,分析盘式刨花的机控制原理,详细描述PLC的硬件组成、软件流程以及系统功能的实现.     

基于Lab模型的树叶绿色色差变化梯度研究

树木树叶绿色色差变化梯度往往反映树龄、树叶的密度、树木的郁闭度、树种的属性等信息.依据Lab空间可以表达自然界中任何一点,其色彩空间比RGB空间还要大,且弥补了RGB和CMYK等模式必须依赖于设备色彩特性的不足的特点,提取和分析了同一树种树叶不同发育时期和不同树种树叶同一发育时期叶色色差变化梯度,验证了同一株树木成熟期叶片颜色最绿,幼年期时叶片颜色最浅,并且不同树种同一发育时期树叶的绿色程度也不同,为进一步研究树木固碳释氧奠定数据基础.     

基于Lab模型的树叶绿色色差变化梯度研究

树木树叶绿色色差变化梯度往往反映树龄、树叶的密度、树木的郁闭度、树种的属性等信息.依据Lab空间可以表达自然界中任何一点,其色彩空间比RGB空间还要大,且弥补了RGB和CMYK等模式必须依赖于设备色彩特性的不足的特点,提取和分析了同一树种树叶不同发育时期和不同树种树叶同一发育时期叶色色差变化梯度,验证了同一株树木成熟期...     

基于十字模板的特征点匹配方法

针对传统模板匹配中矩形模板计算量大、容易造成误匹配的问题,对矩形模板进行改进,提出了十字模板匹配算法;对待匹配的两幅图像进行边缘提取,结合两幅图像的灰度图像获得灰度边缘图像,并利用十字模板匹配方法匹配选定的模板区域;最终在连续性约束的条件下,利用欧氏距离完成特征点匹配。对比实验结果表明十字模板匹配速度快,准确度高;基于十字模板的特征点匹配方法简单可靠,具有一定的实用性。     

林木固碳释氧量预测的BP神经网络模型研究

为了实现林木固碳释氧量的数字化估算,针对现有估算方法的不足,提出了基于BP神经网络的林木固碳释氧量的预测模型。基于对神经网络理论和固碳释氧量估算模型的研究,分析了林木在生长季节的CO2通量变化趋势,采用规范化方法对训练样本预处理,进行BP神经网络训练,并结合弛豫涡旋积累法和箱式法,建立了CO2通量神经网络模型。实验结果表明,所建模型具有较好的泛化性能,能够比较准确地估算出林木的固碳释氧量。     

Lab颜色空间中基于动态聚类的颜色分级

对现有的动态聚类算法进行改进,提出一种Lab颜色空间中基于兴趣点动态聚类分析的颜色分级方法.在考虑视觉监测实时性和计算准确性的基础上,通过色适应变换和对比敏感度函数滤波,补偿人眼视觉系统的空间混合效果,采用基于兴趣点的动态聚类分析提取颜色特征,根据视觉容差、彩度和色度的依赖关系,确定色差度量方法,采用最小分类器进行颜色分级.实验结果表明,该方法的平均色差仅为2 36,分类计算的时间范围为500 ms～700 ms.     

基于混沌数列变换的图像加密算法

针对现有的数字图像加密算法存在算法复杂、运算成本大以及安全性不高等问题,提出了一种基于混沌数列变换的数字图像加密算法.该算法通过对Logistic和Hybrid两种不同的混沌序列进行变换,从像素灰度值以及像素位置两方面对图像进行加密.实验结果表明,该算法加密效果良好并且能够抵御统计分析以及攻击操作,密钥量大安全性高,符合现代技术对图像加密的要求.     

一种基于分形的木材细胞图像特征提取方法*

木材纹理图像的分形维数可以代表木材很多的纹理特征,它是木材树种的一项重要数字特征参数。为了提取木材纹理特征,提出采用改进差分盒子法计算木材纹理细胞图像的分形维数值。理论分析和实验结果表明：该方法能够提取木材纹理特征,并且能在一定程度上克服图像比例大小对于特征提取所造成的影响,是木材纹理特征参数提取的一种重要方法。     

一种用于图像拼接的改进ORB算法

针对Oriented FAST and Rotated BRIEF(ORB)算法缺少尺度不变特性,误匹配率高,易造成图像拼接质量差等问题,本文提出一种用于图像拼接的改进ORB算法。首先使用一种基于尺度不变的特征检测算法对图像进行特征点检测,然后用ORB描述算法对特征点进行特征描述,用ORB匹配算法进行粗匹配,再用双向匹配和Random Sampling Coherence(RANSAC)算法对匹配点进行精匹配和提纯,进一步提高其正确率,最后使用渐入渐出加权融合完成图像拼接。实验结果表明,本文方法在图像的缩放和旋转、模糊、光照强度、拍摄视角等情况下都具有优秀的鲁棒性和稳定性,是一种实时性强、准确度高、拼接质量优秀的图像拼接方法。     

适用于矩形图像的新二维映射图像加密算法

针对目前的图像加密方法大多只局限于对方形图像进行加密的特点,提出了一种同时适用于方形图像和矩形图像的加密算法.将基于图像分割的新二维映射用于图像位置置乱,将含有混沌映射的扩散函数用于图像灰度置乱,从而得到一种位置置乱和灰度置乱相结合的图像加密算法.实验仿真结果表明,该算法能够很好地实现对任意大小的方形和矩形图像进行加密,且具有密钥空间大(1015～1030),密钥敏感性强以及能够抵御统计和已知明文攻击等优点,基本满足图像加密的有效性和安全性要求.