基于边缘信息融合的水下焊缝图像增强算法

提出了一种基于水下环境的焊缝图像增强算法。采用高斯滤波器分离水下焊缝图像的高频分量,通过改进局部对比度增强算法(ILCE)对其进行处理,以增强图像的边缘信息;利用自适应系数设置的Gamma变换改善原始图像亮度信息,同时结合CLAHE算法以提升图像对比度;最后,将处理后的两幅图像进行融合,以得到最终的增强图像。利用本文算法及其他经典算法,针对典型的水下焊缝图像进行对比检测,结果表明,所设计的算法能有效提升图像对比度,同时能够突出焊缝边缘信息,图像均值适中,且信息熵及平均梯度均高于其他算法。     

基于小波变换的水利工程图像质量检测研究与仿真

目标图像的边缘提取是一项关键技术,远程采集的水利工程图像,因受外界环境因素的干扰,图像中的关键细节特征点存在缺失,造成图像质量差。在检测特征中,信息丢失会导致水利工程质量检测准确率过低。针对上述问题,提出基于图像的小波变换来检测图像边缘的方法。结果表明,以此得到的边缘图像明显好于经典的边缘检测算子,提高了水利工程质量图像检测的准确率。     

融合灰度变换和空间滤波的形态学红外图像增强算法

针对红外弱目标图像对比度差、信噪比低等特点,提出了一种结合局部线性变换和空间滤波数学形态学的红外图像弱目标增强方法.该方法采用局部线性变换对图像进行局部灰度拉伸,利用数学形态学方法对图像数据进行简化,较好地保持了目标的基本形状和边缘,同时去除不相干的信息,提高了图像的对比度和信噪比,有利于后续的图像分割.     

多极化SAR图像融合法在沿海滩涂调查中的应用

利用遥感信息技术准确掌握沿海滩涂湿地的现状,对于江苏沿海大开发这一国家战略的顺利实施具有重要意义。由于多极化合成孔径雷达图像（SAR）具有不同的极化信息,将极化SAR图像进行融合可以更有效地获取沿海滩涂湿地信息。针对多极化SAR图像的融合问题,提出了一种基于非亚采样Contourlet变换(NSCT)和脉冲耦合神经网络(PCNN)的图像融合方法,该方法采用简化的PCNN模型分别对图像的低频子带和高频子带系数进行智能决策。以江苏盐城地区的ALOS PALSAR双极化图像为例,对所提方法的有效性进行验证,从主观定性和客观定量两方面综合比较了新方法与几种传统的基于多尺度分解方法的融合效果。结果表明,新方法能够最大程度地保留原始极化SAR图像的信息,融合效果好于其他方法,更有利于沿海滩涂湿地信息的提取。     

基于DCGAN的水下结构物表面缺陷图像生成

为提升水下结构物表面缺陷图像数据集的质量和规模，促进深度学习相关方法在水下检测领域中的应用，开展数据增强方法研究，提出一种基于深度卷积生成对抗网络(DCGAN)的水下结构物表面缺陷图像生成方法。首先，设计了一种水下结构物表面缺陷图像采集装置，通过改变拍摄距离和补充光照强度，探究出一种保证水下图像质量的采集方式；其次，通过改进损失函数优化DCGAN,建立水下结构物表面裂缝图像生成模型，实现了水下结构物表面缺陷图像的生成；最后，利用YOLOv5检测网络验证生成图像的有效性。结果表明：生成的水下结构物表面裂缝图像平均峰值信噪比为25.142 6 dB,平均结构相似性为0.716 8,将生成图像和真实图像共同输入检测模型可有效提高检测精度。研究成果为大坝和引水隧洞等水工结构物的健康检测提供技术支撑。     

水轮机空化声发射信号的提升小波改进阈值降噪方法研究

针对水轮机运行时噪声对水轮机空化信号的影响和传统小波阈值的局限性,建立了基于提升小波改进阈值的水轮机空化声发射信号降噪方法。该方法首先利用提升小波变换对信号分解得到多个小波系数,然后利用改进的阈值函数对小波系数进行阈值降噪,将降噪后的新的小波系数进行提升小波重构。采用该方法分别对仿真信号和水轮机空化试验的声发射信号进行了降噪处理。结果表明:基于提升小波改进阈值降噪方法能有效地避免传统小波阈值降噪的局限性,在保留有用高频信号的同时有效地减少噪声成分,为后续水轮机空化特征提取提供保障。     

基于SVM的集成预测方法及其在水电机组故障诊断中的应用

针对水力发电系统的非线性及非平稳性特点,提出一种基于小波变换和支持向量机(SVM)的集成预测方法,用于水电机组状态趋势分析.采用小波变换将非平稳时间序列分解成若干个具有较强规律性的子序列,然后采用合适核函数的最小二乘支持向量机(LS-SVM)方法分别对这些子序列进行预测,最后综合这些子序列的预测结果作为原始序列的预测值.将该集成方法应用于某水电机组振动峰峰值的预测,结果表明该集成方法的预测性能优于单一LS-SVM方法.     

三维激光扫描声呐系统在渡槽水下结构检测的应用

渡槽水下基础长期承受各种荷载、高水流作用等,在经历较长运行期后的安全检测问题日益突出。鉴于三维激光扫描声呐系统的技术优势,介绍了系统组成、工作原理、技术参数和应用途径,并将其应用于某渡槽基础水下细部结构检测。检测结果表明,该系统成像速度快、图像清晰、监测效率高,能准确展示探测渡槽水下细部三维结构,可有效规避潜水员探摸安全风险和传统声呐扫描效果差的缺陷。同时,该系统还能够在含沙量大、能见度低的水域环境中工作,具有较好的适用性和推广性。     

基于集合卡尔曼滤波的实时校正方法

为减少非恒定水流计算中的不确定性,基于集合卡尔曼滤波提出多变量交替校正的方法。该方法通过交替校正水位和流量,避开了滤波过程中的大矩阵计算,实现了利用观测信息直接校正非恒定流状态的目的;同时,应用尺度转换方法提高水位滤波精度。数值试验重点考察了观测误差和水位变换系数对模型计算精度的影响。结果表明:观测误差越小,模型的计算精度越高;水位尺度变换系数能显著增强多变量交替校正方法的效果,变换系数越大,计算精度越高;基于集合卡尔曼滤波的多变量交替校正方法具有良好的校正性能,能显著提高河道水流的预报精度。     

水下地形超声图像提取与重建

水下地形的测量对研究河流运动与泥沙冲淤具有重要的实际意义。应用B超仪可以采集到水下地形的实时图像,该文据此提出了一种基于B超图像的水下地形边界提取与重建的方法。该方法利用地形的连续性以及B超图像中地形亮带灰度和梯度的变化特征,实现了图像中地形边界线的提取与重建,适应性较好。然后通过曲线拟合和样条插值,重新构建了水下三维地形。研究结果表明:重建后的三维地形与实际水下地形吻合较好,直观可视,再现了水下地形原貌。     

水下航行体水动力辐射噪声预报方法研究

为评估水下航行体水动力辐射噪声性能,将航行体湿表面划分为若干子单元,运用功率谱的概念和模态平均法,计算子单元受湍流脉动压力激励振动声辐射,根据声能迭加原理建立航行体水动力辐射噪声的计算方法。数值计算表明,水下航行体水动力辐射噪声的预报与国外方法提供结果基本一致。6 m/s以上航速声压谱级最大偏差小于3 dB,所建立的方法可用于水下航行体水动力辐射噪声的预报和评估。     

一种不同植被覆盖条件下的气溶胶光学厚度反演方法

提出一种在不同植被覆盖条件下的气溶胶光学厚度反演算法。这种算法基于影像自身的波段间信息和关系,通过选取影像中植被混合比差距较大的像元,使用可见光到近红外波段(400～900 nm)的光谱信息,反演得到气溶胶光学厚度。详细介绍了这种反演方法原理和操作流程,并分别使用模拟数据和真实遥感影像的反演对本方法进行验证。通过模拟数据的反演,这种方法反演结果与真实值的拟合系数(R2)达到0.981 8,均方根误差(RMSE)达到0.055;同时使用该算法反演和校正中巴资源卫星(CBERS)CCD影像。分析校正前后的影像,校正结果明显增强了影像对比度,同时还反映出影像能见度的情况分布,经过大气校正后,可以使得地物更加接近真实地表反射率,有利于影像的定量化应用。     

分数阶整体变分泊松去噪模型的分裂Bregman方法

整体变分正则化模型在去噪时能较好的保边,但是不能很好地保持纹理细节和图像对比度,且去噪后图像在平坦区域会出现阶梯效应。为此,提出了一种新的分数阶整体变分(Fractional-order Total Variation,FOTV)泊松去噪模型,以及分裂Bregman方法求解。通过与求解整体变分泊松去噪模型的分裂Bregman方法比较,数值实验表明,所提出的模型进行泊松去噪时视觉效果较好,且去噪图像具有较高峰值信噪比。     

基于声呐成像的水下结构检测技术

水下结构检测是涉水工程运维管理及安全评估的基础和重要环节。基于声呐系统的水下结构检测技术通过点云成像能够直观反映水下结构的服役状况,可为涉水工程运行管理、应急抢修及安全评价提供技术支撑。本文结合工程实例,对水下声呐成像系统的检测效果进行了测试验证,结果表明：水下声呐成像检测系统具有较好的检测效果,在水质浑浊的低能见度环境下也能够较好地完成水下检测任务。该系统较之传统检测方法具有水下环境适应能力强、作业灵活和直观高效的优点,可极大地提高水下结构检测的精度和效率。     

水文序列分析中基于信息熵理论的消噪方法

为准确有效地识别和分离水文时间序列中的噪声成分,应用信息熵理论并结合小波消噪概念,建立了小波系数阈值优选熵准则和水文序列消噪新方法。该方法首先应用熵函数H值描述噪声成分的不确定度,并应用信息量系数(information cost function ICF)值描述主序列的复杂度;然后通过分析不同小波系数阈值对应的噪声成分H值和主序列ICF值的变化规律,可优选出合理的小波系数阈值;最后对小波系数进行阈值量化处理,即可实现水文序列消噪。通过对不同特性模拟序列和不同实测水文序列分别进行分析,并通过与常用小波消噪方法(FT、SURE、MAXMIN)的消噪结果对比,验证了该阈值优选熵准则的合理性和适用性。分析结果显示,水文序列中的噪声成分具有偏态特性,因此本文应用偏态分布线型(P_Ⅲ型分布)对噪声成分进行描述更为合理,而且小波系数阈值优选熵准则所得的阈值是基于信息熵理论而确定的,因此是整体上最优值。     

坝高与弧高比对高拱坝柔度系数上限值影响的探讨

基于薄拱坝坝体屈曲失稳理论,将浅拱非线性屈曲理论引入到拱坝的水平拱圈屈曲计算中,通过定量简化计算分析,得出了拱坝柔度系数上限值与坝高之间的非线性函数关系式;同时基于新版《水工设计手册》(以下简称《手册》)中国内外已建高拱坝参数,考虑坝高H、弧高比及河谷形状等对拱坝柔度系数的影响,给出了经验性的拱坝柔度系数上限值公式。通过对已建拱坝柔度系数计算比较分析,认为提出的拱坝柔度系数上限值公式具有一定参考价值。     

基于RGB图像的泥沙颗粒粒径测试技术研究

针对泥沙颗粒8位灰度图像存在边缘模糊、对比度低等问题,采用RGB图像以提高泥沙颗粒图像的灰度等级和边缘灰度梯度。基于泥沙颗粒图像RGB分布特征,以直方图峰值灰度作为阈值进行图像分割,减小背景干扰;创建行搜索法,提取泥沙颗粒行中心点和行边界点;运用连通域对泥沙颗粒图像空心及局部缺失等现象进行判别填充,实现泥沙颗粒图像的精确提取。建立正方形等效法,其等效粒径为圆形等效粒径的槡π/2。应用表明,相对于8位灰度图像,RGB泥沙颗粒图像识别率更高,形态提取更完整,且正方形等效法测量结果与筛分法测量结果一致。     

一种拱坝泄流振动响应降噪与特征提取方法

基于高拱坝在泄流激励下的实测振动响应,提出了一种基于经验模态分解和固有模态函数小波降噪的信号处理和模态特征提取方法。首先,利用经验模式分解将含有噪声的高拱坝泄洪振动响应信号分解成一系列的固有模态函数;然后,基于对每个固有模态函数的特性分析选取相应的小波基对固有模态函数进行降噪;最后,利用Hilbert-Huang变换识别降噪后的各阶拱坝模态特征参数。通过拱坝室内模型试验验证了该方法识别模态参数的可靠性,并应用于某原型拱坝的实测振动响应降噪和模态特征提取中。该方法可避免传统原始信号先降噪带来的部分高阶模态信息丢失问题,有效降低了噪声对固有模态函数的影响,提高了高拱坝实时模态参数识别的阶次和精度。     

WA-BT-ELM耦合模型在黄土滑坡位移预测中的应用

黄土滑坡的变形演化过程往往受到多种因素的影响,呈现出非线性特征。基于小波分析函数(Wavelet Analysis,WA)、提升回归树(Boosting Regression Tree,BT),以及极限训练机(Extreme Learning Machine,ELM)方法,提出一种名为WA-BT-ELM的黄土滑坡位移预测新方法。该方法将非线性位移数据作为一时间序列,运用小波分析函数将监测点累积位移曲线分解为若干子小波;随后使用提升回归树对所有子小波进行重要度分析,剔除相关性不高的子小波以去掉冗杂信息;最后运用极限训练机,结合筛选得到的子小波对滑坡位移进行预测分析。基于该模型对甘肃省永靖县黑方台滑坡区的滑坡位移监测数据进行预测,得到了优于ANN,BPNN,SVM,ELM,以及WA-ELM预测模型的结果,故认为WA-BT-ELM模型是一种有效的黄土滑坡位移预测方法。     

无人机红外舰船目标分割

舰载无人机执行情报、侦察任务已经成为海上信息化作战中的重要手段。红外图像分割是无人机探测红外舰船目标特征提取、识别与跟踪的基础。针对红外图像普遍存在目标与背景对比度较低、目标边缘模糊和信噪比低等特点,提出基于改进的局部熵过渡区提取的分割方法。实验表明,与一维和二维最大类间方差法的分割性能相比,此方法在满足实时性要求下可以获得良好的分割结果。