反射式气动传感器的误差研究

由于反射式气动传感器测量原理不同于传统的背压式气动传感器,从而能够使其量程大幅度提高。对他的误差进行分析,找出了影响其精度的因素,使气动传感器具有更大的实用性,从而更好地应用于机械制造和其他行业。     

有效保持细节特征的图像椒盐噪声滤除方法

 论文结合几种去噪方法,提出一种统一的图像去噪模型.该模型通过一个统一的目标函数将图像去噪问题转化为最优化问题,目标函数的构造主要包括估计残差惩罚函数、局部权函数及正则化项三个方面.随后基于此模型提出一种新的去除椒盐噪声的非线性滤波方法,其中估计残差惩罚函数采用L1范数形式,局部权函数采用自适应高斯核函数,正则化项则利用图像的小波域稀疏性作为先验约束来构造.由于充分融合了图像的全局和局部统计特性,因而在抑制噪声的同时能够更好地保持图像边缘等细节特征,相关去噪实验结果证实了本文方法的有效性.     

一种新的仿生彩色图像增强方法

 基于人类视觉系统的全局和局部自适应特性,本文提出一种仿生彩色图像增强方法,用于增强不均匀光照或低照度情况下的图像.该方法主要包括全局自适应亮度调节、局部对比度增强和颜色恢复三个部分.即全局亮度调节主要用来增强暗区域的亮度和压缩图像的动态范围;局部对比度增强利用当前点与其邻域象素的双边滤波输出之间的关系,调节当前点的亮度,以增强图像局部对比度;再通过一种简单的线性颜色恢复算法恢复图像色彩.与文献 所提彩色图像增强算法相比,实验结果表明本文所提方法的效果更好.     

用双标准件标定多通道灵敏度的方法研究

本文提出了用两只标准件同时标定具有多个测量通道的测量系统各通道的灵敏度和零点的一种新方法,避免了各通道单独标定的繁杂过程.该方法已成功地应用在具有六个测量通道的气动球径量规的标定过程,具有简单、实用、可靠的特点,并可推广应用于各种多通道测量系统.     

小波系数过零点的屋脊边缘亚像素检测算法

针对现有亚像素边缘检测算法在定位精度、抗噪性能和计算速度方面问题,提出一种新的基于小波变换系数过零点的屋脊边缘亚像素检测算法,证明了利用该方法对屋脊边缘进行亚像素检测不存在原理误差,且具有较好的抗噪性能和较快的计算速度.仿真实验证实理论的正确性.     

基于大津法的图像分块二值化算法

本文对灰度图像二值化的方法进行研究,提出了一种新的以大津法为基础的图像分块二值化方法。通过对采集到的火车轮字符进行实验,结果表明了这种新的二值化方法在不均匀光照、图像模糊的情况下能很好地对图像目标(字符)进行分割,该方法的思想可以推广到对一般灰度图像的二值化中去。     

基于小波包的图像去噪方法

本文在分析了信号与噪声的不同小波特性的基础上，提出了一种基于小波包的去噪方法，并用实验验证了该方法比相同条件下小波去噪的效果好。     

基于Zernike矩的字符特征归一化方法

提取Zernike矩的幅值作为字符的模式特征具有旋转不变性,但单位圆半径的选择对特征计算影响较大。本文提出一种根据字符外部边框信息计算最佳单位圆半径的归一化方法。经实验证明该方法能保证单位圆合适地把整个字符包含在内,同时由于单位圆半径不变使数字图像离散化对Zernike矩旋转不变性的影响降到最低。     

基于小波变换的屋脊边缘亚像素检测

工业图像检测中,许多待检目标边缘是屋脊边缘,而现有亚像素边缘检测算法都是假设边缘模型为阶跃边缘,并且现有算法在定位精度、抗噪性能和计算速度方面还不尽人意．针对上述问题,提出一种使用小波变换系数的屋脊边缘亚像素检测算法,将小波分析和概率统计理论引入到亚像素边缘检测问题中,该方法具有较好的定位精确度、抗噪能力和较快的计算速度．实验证明该方法可达到1／60像素的精确度。     

有效消除光晕现象和颜色保持的彩色图像增强算法

由于对图像中明暗突变区域的背景光照估计不准确,经典Retinex彩色图像增强算法易产生光晕现象且存在增强后图像细节信息减弱和颜色失真等不足.为此,结合人眼视觉特性提出一种彩色图像增强算法.首先利用人眼对图像结构特征及颜色信息的敏感特性,通过构造彩色双边滤波器来获取图像背景光照,以避免光照突变处产生光晕现象;其次依据人眼系统局部自适应调节特性,通过引入一个对比度调节函数自适应增强图像的细节信息,克服经典Retinex算法在整体对比度提高的同时局部对比度下降的不足;最后利用一种线性的颜色恢复算法恢复增强所得亮度图像的颜色信息.与MSRCR等彩色图像增强算法比较的实验结果表明,文中算法更有效,增强后的图像不仅细节清晰,而且色彩鲜艳、自然.