基于数字图像相关方法的空心圆盘热变形测量

数字图像相关(DIC)方法是一种间接测量位移和应变的方法,具有光路简单、适应性好等优点,因此在相关领域得到了广泛应用.首先,以典型的空心圆盘金属零件为研究对象,并利用自行搭建的热变形装置对其进行加热控温.然后,利用DIC方法提取变温前后零件的图像特征,以计算零件外径的热变形.最后,用ANSYS仿真软件对零件在相同温度变...     

基于贝叶斯模型和数字图像相关的视觉测量

为了能够快速准确地实现3维测量,提出了一种基于贝叶斯模型和数字图像相关的视觉测量方法。该方法采用数字图像相关法对校正后的图像进行立体匹配,克服了传统立体匹配方法精度不高的问题;采用贝叶斯模型估计图像视差,并将其作为数字图像相关法非线性迭代优化的视差初值,克服粗搜索方法寻找视差初值计算量大、精度低的缺点;基于校正后图像与原图像之间的投影关系,由最小二乘法计算出匹配点的3维坐标。结果表明,基于贝叶斯模型和数字图像相关的视觉测量算法,能够快速准确地实现3维视觉测量。     

基于改进的遗传算法的快速图像相关匹配技术

本文基于遗传算法在图像相关匹配中的具体应用，提出了包括新的初始种群的选择策略以及调节收敛与发散因子、防止近亲繁殖的改进遗传策略，通过对实际图像的相关匹配仿真，证明了这些措施能有效提高遗传算法寻优可信度与寻优精度。     

基于数字图像相关的血管截面变形测试方法

心血管病的发病原因与血管的力学特性密切相关,为精确测量血管截面在不同压强条件下的变形响应,本文将光学相干断层扫描(optical coherence tomography,OCT)与血管注射加载装置相结合,实现了不同压强条件下血管截面图像的获取;分析了光折射对成像的影响,提出了血管截面OCT图像的纠偏方法;采用数字图像...     

数字图像相关法测量含缺陷试样全场变形量

为了解决表面带裂纹、缺口、孔洞等缺陷试样的全场变形测量问题,提出并实现了一种基于数字图像相关法的含缺陷试样全场变形量测量方法。该方法首先剔除试样缺陷区域,以在之后的运算过程中避免对缺陷区域进行相关计算;接着采用快速NCC法得到整像素位移值,将其得到的位移值作为反向组合算法的初值,求得亚像素变形量;最后对稀疏的变形量做插值,得到连续的全场变形量。与Newton-Raphson迭代法比较,该方法精度较Newton-Raphson法略低,但计算速度却提高了约6倍,兼顾了精度与计算速度的要求。     

基于邻域相关算法的数字图像易损水印技术

给出了一种在空域中嵌入有意义易损水印的算法，首先根据密钥随机选取一组图像像素及其邻域，由邻域中像素的相关性选取出一个参考水印点，通过参考点和水印值来共同调整选出的图像像素值，从而完成水印信息的隐藏。检测时不需要原始图像。实验结果表明算法对有损压缩、数据替换等各种篡改操作具有很强的敏感性，通过归一化相关系数等方法可对数据的完整性作出结论。     

基于数字图像相关法的风洞试验测量技术

以风洞试验中的气动弹性模型表面的标记点为载体,运用数字图像相关法(DIC)对CCD摄像机高频采集的灰度图像进行处理,得到标记点在时间序列下的位移值,从而得到待测结构的振动响应。通过介绍数字图像相关法的基本原理及其在风洞试验中的应用,并将其与激光位移计进行对比试验,验证了该方法的可靠性、稳定性和优越性。     

基于遗传算法的快速相关攻击

给出了基于遗传算法的快速相关攻击算法,并对其进行了大量实验,取得了较好的效果,对用遗传算法来解决密码学难题的思想作了有益的尝试。     

基于模糊和遗传算法的阈值分割方法

提出了一种阈值分割方法。本算法将模糊集理论和遗传算法有机地结合起来,它是一种有监督的分割方法,首先确定图像阈值的数目,然后将灰度图像模糊化,确定准则函数,采用遗传算法求得意了优解,最后经过后处理得到最终分割结果。实验表明该方法运算速度快,且对噪声不敏感,具有较高的鲁棒性。     

基于混合滤波算法的数字图像去噪方法研究

双边滤波已广泛应用于数字图像处理领域,但在图像的高梯度区域,双边滤波会产生阶梯效应。双边滤波是局部模式滤波的一种特殊形式,提出了基于高斯滤波和双边滤波的混合图像去噪方法。利用高斯滤波器对噪声图像进行滤波,得到参考图像,将参考图像和噪声图像作为范围核函数的输入双边滤波器。参考图像提供图像的低频信息,噪声图像提供图像的高频信息。与传统双边滤波法比较,混合去噪方法能够有效地克服阶梯效应,滤波后的图像更平滑,纹理特征更接近原始图像,可获得更高的峰值信噪比。     

遗传算法的噪声干扰数字图像分类性能评价

针对现实中各种噪声干扰的数字图像识别分类的问题,提出了基于遗传算法优化的BP神经网络和支持向量机神经网络两种方案,先在无噪声干扰情况下建模,然后加入人工噪声模拟现实中的噪声干扰。结果表明,遗传算法优化后的支持向量机网络方案具备更好的抗噪声干扰能力,在噪声干扰数字图像分类中具有更高应用价值。     

基于遗传算法和Otsu理论的图像阈值自动选取

利用传统的Otsu理论进行图像阈值选取，计算量较大，现将遗传算法和Otsu理论进行了有机结合，实现了图像阈值自动选取，且大大降低了计算量。实验结果表明该算法不仅提高了分割质量，而且缩短了寻优时间，从而说明了该算法的有效性、正确性。     

基于SIFT的数字图像盲检测算法研究

针对图像区域的复制-变换-移动-粘贴篡改,建立了相应的篡改模型,提出了基于SIFT标记图特征向量的盲鉴别算法,能够有效地检测并定位经过旋转、缩放变换的篡改区域,而且能够抵抗高斯模糊、高斯白噪声和JPEG重压缩等后处理。与基于传统SIFT特征向量的检测算法相比,该算法对篡改区域的缩放变换具有更高的鲁棒性。     

Linear least-square estimation algorithms involving correlated signal and noise

Recursive algorithms are designed for the computation of the optimal linear filter and all types of predictors and smoothers of a signal vector corrupted by a white noise correlated with the signal. These algorithms are derived under both continuous and discrete time formulation of the problem. The only hypothesis imposed is that the correlation functions involved are factorizable kernels. The main contribution of this work with respect to previous studies lies in allowing correlation between the signal and the observation noise, which is useful in applications to feedback control and feedback communications. Moreover, recursive computational formulas are obtained for the error covariances associated with the above estimates.     

Benchmarking of image watermarking algorithms for digital rights management

We discuss the issues related to image watermarking benchmarking and scenarios based on digital rights management requirements. We show that improvements are needed in image quality evaluation, especially related to image geometrical deformation assessments, in risk evaluation related to specific delivery scenarios and in multidimensional criteria evaluation. Efficient benchmarking is still an open issue and we suggest the use of open-source Web-based evaluation systems for collective progress in this domain.     

Iterative image reconstruction algorithms based on cross-entropyminimization

The related problems of minimizing the functionals F(x)=alphaKL(y,Px)+(1-alpha)KL(p,x) and G(x)=alphaKL(Px,y)+(1-alpha)KL(x,p), respectively, over the set of vectors x=/>0 are considered. KL(a, b) is the cross-entropy (or Kullback-Leibler) distance between two nonnegative vectors a and b. Iterative algorithms for minimizing both functionals using the method of alternating projections are derived. A simultaneous version of the multiplicative algebraic reconstruction technique (MART) algorithm, called SMART, is introduced, and its convergence is proved.     

基于脉冲涡流热成像的钢板缺陷检测研究

脉冲涡流热成像检测技术是一种新型的无损检测方法,研究热成像表面缺陷的数据特征,将otsu分割算法与最大熵分割算法相结合,提出基于最大熵的otsu分割算法,既能较好的分割热图像中的缺陷又能有效的识别目标缺陷的边缘。实验结果表明,相比较其他传统分割算法,具有更好的缺陷提取效果。