基于纹理单元分布的硫浮选过程病态工况检测

针对硫浮选过程难以及时发现病态工况的问题,提出一种基于泡沫图像纹理单元分布函数的硫浮选过程病态工况检测方法。通过计算纹理单元值提取泡沫图像的纹理特征,避免传统灰度共生矩难以准确描述纹理特征的问题,设计核函数估计算法逼近泡沫纹理单元概率密度函数(PDF),使得纹理单元分布函数转化成一组动态权系数。建立基于纹理单元分布动态权系数的主元模型,并基于该模型的T2统计量得到检测阈值,从而实现硫浮选过程病态工况的及时检测。湿法炼锌直接浸出硫浮选工段现场运行结果表明此算法的有效性。     

基于纹理分水岭的斜坡单元提取算法

斜坡单元在以滑坡为主的地质灾害预防和评价中有着广泛的应用，其提取和划分是滑坡灾害风险评估的首要工作和重要基础。针对传统地理信息系统（GIS）方法提取的斜坡单元存在平行边界和误分割问题，提出了基于纹理分水岭的斜坡单元提取方法，通过分割地形图像划分斜坡单元。首先通过预处理地形数据得到数字高程模型（DEM）图像，利用灰度共生矩阵提取DEM纹理特征；然后计算融合灰度和纹理特征的梯度图像，对梯度图像进行基于标记的分水岭分割，使其能够准确获取山体和流域边界；最后，结合正负地形，对山体对象进行分水岭分割以实现斜坡单元的提取。实验结果表明，所提方法对不同地貌类型和分辨率的DEM图像都有良好的划分效果；相较于传统的GIS方法，该方法能够正确分割水平面和倾斜面，有效避免因洼地填平处理而产生的平行边界问题。     

短丝纤维卷绕牵伸齿轮箱故障信号的图像特征提取方法

针对短丝纤维卷绕牵伸齿轮箱故障信号不易提取的问题,提出了基于图像纹理信息的特征提取方法。通过对齿轮箱振动信号进行小波包双谱分析,获得具有稳定纹理信息的振动信号双谱图,采用基于小波变换对双谱图进行图像融合,提高图像的综合纹理特征。采用灰度共生矩阵的四个特征参数对振动信号的双谱图进行加权融合特征提取。在短丝生产线上对齿轮箱常见的齿轮破损和裂纹进行了实验分析,结果表明本文方法的故障识别率达到85%以上。     

图像纹理特征数据挖掘软件原型的设计与实现

为了实现图像处理与分析的自动化、智能化,把数据挖掘引入到图像处理与分析领域,针对图像纹理数据的特点,在深入研究数据挖掘软件的基础上,提出了一种图像纹理特征数据挖掘的理想的系统结构;介绍了基于图像(遥感图像)数据挖掘的软件原型系统RSImageMiner中图像纹理特征数据挖掘模块的各子功能模块的设计与实现;并以图像纹理分割为例,给出实验结果及分析。实验表明,该软件原型能得到较满意的图像纹理特征,并能有效地指导图像处理与分析。     

图像纹理特征数据挖掘软件原型的设计与实现

为了实现图像处理与分析的自动化、智能化,把数据挖掘引入到图像处理与分析领域,针对图像纹理数据的特点,在深入研究数据挖掘软件的基础上,提出了一种图像纹理特征数据挖掘的理想的系统结构;介绍了基于图像（遥感图像）数据挖掘的软件原型系统RSImageMiner中图像纹理特征数据挖掘模块的各子功能模块的设计与实现;并以图像纹理分割为例,给出实验结果及分析。实验表明,该软件原型能得到较满意的图像纹理特征,并能有效地指导图像处理与分析。     

基于不完全小波树型结构的图像纹理特征研究

图像纹理特征的研究作为一个热点和难点问题为图像检索、景物识别和目标定位等应用领域提供了一种重要途径。近年来,小波域的图像处理和分析受到关注,但基于小波域图像特征的研究相对滞后。通过分析图像纹理及其空间域特性,同时对图像不完全树型小波结构的分解过程和存在的问题进行讨论,对基于不完全小波树型结构的纹理特征进行研究,给出了小波域描述图像纹理的若干特征,提出了描述图像方向性的两个特征,同时对这些特征在图像检索中的应用过程和应用范围进行了说明。实验结果验证了所提出纹理特征的有效性。     

基于RGB向量空间的彩色纹理图像检索

彩色纹理图像分析是图像理解和计算机视觉研究领域的重点之一,彩色纹理图像分析具有很大的优越性.本文提出了一种新的彩色纹理图像描述子,首先计算RGB向量空间的梯度,经过标准化后把它映射到灰度级上,利用共生矩阵来描述纹理图像特征,并用于图像检索.实验结果表明,该纹理图像描述子能够有效结合颜色和纹理特征,具有良好的检索效果.     

基于多级纹理频谱特征与PCA的人脸识别算法

针对主成分分析(PCA)算法在人脸识别中识别率低的问题,提出一种图像纹理频谱特征与PCA相结合的人脸识别算法。该算法利用纹理单元算子提取人脸图像纹理频谱特征,然后用PCA对所提取的特征降维,最后利用最近邻(KNN)分类器进行人脸识别。在ORL人脸库和Yale人脸库上对所提出的算法进行了测试,识别率均高于PCA、模块化二维PCA(M2DPCA)等方法,分别为96.5%和95%。实验结果表明了该算法的有效性和准确性。     

基于多纹理特征的商标图像检索

提出了一种基于多纹理特征的商标图像检索方法。首先对图像纹理特征进行分析,从人眼视觉角度选用粗糙度和方向性这2个纹理特征量;从统计分析的角度出发,基于图像灰度共生矩阵描述了二阶矩、熵、对比度和均匀性这4个纹理特征量。这6个纹理特征量从不同角度刻画了图像特征,对其归一化后用欧氏距离进行图像相似性度量。通过实验,证明了该方法可以取得比较满意的检索结果。     

灰度共生矩阵纹理特征提取的Matlab实现

图像的特征提取是图像的识别和分类、基于内容的图像检索、图像数据挖掘等研究内容的基础性工作,其中图像的纹理特征对描述图像内容具有重要意义,纹理特征提取已成为目前图像领域研究的热点。文中深入研究了基于灰度共生矩阵（GLCM）的纹理特征提取方法,给出了基于Matlab的简便实现代码,分析了共生矩阵各个构造参数对构造共生矩阵的影响。分析结果对优化灰度共生矩阵的构造、实现基于灰度共生矩阵（GLCM）的特定图像的纹理特征提取等都具有重要参考意义。     

嵌入式结构下集成优化自动控制系统设计

随着互联网技术的发展,数字图像处理与优化已普遍应用于各个领域;近年来集成控制技术快速发展,图像处理系统已向集成控制方向发展;通过对现有的图像优化控制系统分析发现,系统普遍存在嵌入式结构下多模组协调逻辑性欠缺、自动处理识别反馈单元缺失、系统整体控制单元统一性欠佳,导致传统控制系统无法在嵌入式结构下快速、高效、平稳的运行;针对这些问题,提出嵌入式结构下集成优化自动控制系统设计方法;采用IFCO嵌入式逻辑数据库、多元数据主控平台、HRG数据平流稳定模组针对性的解决传统控制系统存在的一系列问题;通过仿真模拟实验测试证明,提出的系统设计方法具有处理速度快、数据信号执行准确率高、运行稳定性好的特点。     

Automatic image segmentation using constraint learning and propagation

In this paper, we propose automatic image segmentation using constraint learning and propagation. Recently, kernel learning is receiving much attention because a learned kernel can fit the given data better than a predefined kernel. To effectively learn the constraints generated by initial seeds for image segmentation, we employ kernel propagation (KP) based on kernel learning. The key idea of KP is first to learn a small-sized seed-kernel matrix and then propagate it into a large-sized full-kernel matrix. By applying KP to automatic image segmentation, we design a novel segmentation method to achieve high performance. First, we generate pairwise constraints, i.e., must-link and cannot-link, from initially selected seeds to make the seed-kernel matrix. To select the optimal initial seeds, we utilize global k-means clustering (GKM) and self-tuning spectral clustering (SSC). Next, we propagate the seed-kernel matrix into the full-kernel matrix of the entire image, and thus image segmentation results are obtained. We test our method on the Berkeley segmentation database, and the experimental results demonstrate that the proposed method is very effective in automatic image segmentation.     

嵌入式设备远程在线升级技术

为了有效降低嵌入式系统的升级和维护成本,根据嵌入式设备存储结构和更新原理,提出一种通过 Web界面实现嵌入式设备软件自动升级的方法,包括在升级更新前将内核映像文件和根文件系统打包的方法、设备收到打包数据文件后分析和写入存储单元的技术以及用户与嵌入式设备进行远程通信的方式。     

图像语义自动标注及其粒度分析方法

缩小图像低层视觉特征与高层语义之间的鸿沟, 以提高图像语义自动标注的精度, 进而快速满足用户检索图像的需求,一直是图像语义自动标注研究的关键. 粒度分析方法是一种层次的、重要的数据分析方法, 为复杂问题的求解提供了新的思路. 图像理解与分析的粒度不同, 图像语义标注的精度则不同, 检索的效率及准确度也就不同. 本文对目前图像语义自动标注模型的方法进行综述和分析, 阐述了粒度分析方法的思想、模型及其在图像语义标注过程中的应用, 探索了以粒度分析为基础的图像语义自动标注方法并给出进一步的研究方向.     

瑞利衰落信道最大比合并的误码率改进新方法

通过分析瑞利衰落信道模型,以及BPSK在最大比合并瑞利衰落信号下的误码率解析结果,提出了在最大比合并之前添加自动增益控制模块,弥补接收过程带来的信噪比损失,从而改善误码率性能。通过Matlab数值仿真的方法,证明采用在最大比合并之前添加自动增益控制过程的分集接收策略能有效地改善瑞利衰落对无线信道传输信号的影响。     

基于互联网搜索与反馈验证的图像自动标注

基于网页的图像自动标注存在图像与文本的关联假设问题,而基于内容的方法则存在数据规模小的问题。为此,将基于内容和基于网页的自动标注方法相结合,提出基于互联网搜索和反馈验证的图像自动标注方法。利用网页关联文本从互联网搜索结果中提取候选标注词,根据候选标注词在搜索得到图片的内容特征进行反馈验证。实验结果表明,该方法具有大规模标注能力,准确率比基于网页的图像自动标注方法提高了7.92%。     

基于决策树的面向对象变化信息自动提取研究

为了从不同时相的遥感影像数据中自动提取变化信息且保证其效率,本文结合面向对象分析技术,提出了一种基于决策树变化信息自动提取的新方法。该方法利用影像的特征指数及形状特征、光谱特征、纹理特征等作为特征集,将其作为知识库应用到决策树控制模型中,进而利用该模型实现自动分类。对所得到的分类后影像对象,组织分析其综合属性并作为决策规则再次分类,通过"双重分类"的方式实现面向对象的遥感影像变化信息自动提取。该方法为遥感影像变化信息自动提取提供了新的思路。     

一种指纹图像规格化期望值自动估计方法

图像规格化中的期望均值和方差值的选取,直接影响图像规格化后的质量和后续图像的处理。通过求取一组图像中少部分指纹图像的灰度边界值,对图像的期望均值和方差进行估计,并应用于该组中的其他指纹图像,可以使指纹图像获得较大的动态范围,而不至于使图像灰度受到限幅,从而实现对图像期望值的自动估计。实验结果表明,该方法简单可靠,能在不降低对比度情况下,保持图像的灰度层次。该方法鲁棒性好,能适应各种不同图像,是图像规格化的实用方法。采用该方法对图像的期望值进行自动估计,有利于自动指纹识别算法的改进以及采集设备无关性的相关研究。     

使用仿射不变特征的遥感图像自动配准

提出一种仿射不变特征的构造方法对航空图像序列进行全自动配准。仿射不变特征基于图像尺度空间和二阶矩矩阵构建,配准使用金字塔方法和距离度量的加速算法进行,借助配准概率模型检验,保证配准可靠性。实验结果证明,使用仿射不变特征能在无定位信息的情况下有效完成航空图像序列的自动配准。     

一种新的视频镜头分割算法

镜头是视频分析和索引的基础，但是自动的镜头分割，尤其是渐变切换的检测还是一个很有挑战性的课题。本文提出了一种利用直方图与模板匹配相结合来进行视频镜头切变检测的算法和一种利用图象灰度级平均(MGL)来进行渐变检测的算法，该渐变检测算法能有效区分摄象机镜头的运动和渐变。实际测试证明，利用本文算法进行视频镜头检测
能取得比较好的效果。