弹簧钢60Si2Mn疲劳试验断裂分析

对60Si2Mn弹簧钢进行了疲劳寿命试验.试验结果表明,疲劳寿命较低,未达到标准要求(不低于20万次).采用化学成分检测、断口扫描观察、能谱分析和金相检验等方法,对疲劳试验中断裂弹簧进行了分析、检测.分析结果表明,钢丝表面微裂纹是导致弹簧疲劳断裂的直接原因,该裂纹是由于母材表面存在轧制缺陷,经过拉拔表面产生硬化组织,由...     

用虚拟显示技术实现立体视觉检查

立体视觉功能是宇航员、飞行员、高速车辆的驾驶员在身体检查中必须检查的项目。根据视觉生理理论,并参照军用光学仪器通用规范,提出一种应用现代计算机技术、虚拟光学技术实现的立体视觉检查方法。详细介绍了立体图像对的设计。用计算机产生随机点立体图像对,左右图像的视差越大,图形离开背景的距离也越大。通过计算机控制不同视差的立体图像对生成,将计算机产生的立体图用虚拟成像技术呈现在受检人的眼前,定量检测人眼的立体视能力。具有简便易行、精度高的特点。大量实验证明该方法应用在人体的立体视觉检查中,能够替代传统的立体视觉检查方法。     

基于隐马尔可夫模型边缘表示的多尺度边缘检测

基于增强图像特征空间的特性分析，提出一种新的图像边缘表示模型——隐马尔可夫模型，该模型把边缘作为一个可观测序列，认为它是人们根据感官知识(不可观测的状态量)所观察到的具有一定空间关系的像素集合；通过小波变换，得到多尺度增强图像；特包含在低分辨率图像边缘中的全局信息进行综合，作为高分辨率图像中隐马尔可夫边缘模型的训练数据，使用Viterbi算法完成高分辨率图像中边缘点的搜索，从而，使得多分辨率边缘检测对先验知识的依赖大大降低，同时降低了计算复杂度。边缘的隐马尔可夫模型表示也为多分辨率数据融合提供了一种有效的工具，实验表明该模型是合理的、可行的。     

基于粒子滤波的小波特征跟踪方法研究

该文提出了基于粒子滤波的小波特征跟踪方法。粒子滤波基于蒙特卡罗模拟方法来实现递推贝叶斯滤波,是一种实用的后验概率求解方法。文中研究了目标的Gabor小波网络表示,用一定数量的小波构成一个集合来表示目标特征,各小波的参数由优化方法来确定。构建了基于粒子滤波的跟踪框架,每个粒子表示一种Gabor小波网络的可能形式,并计算与当前图像的相似度。粒子权值与相似度成正比,目标状态的后验概率由粒子加权表示。与传统的“峰值”跟踪方法不同,粒子滤波具有“多峰”的跟踪形式。并结合对光照、噪声不敏感的小波表示形式,具有较强的抗局部遮挡能力。     

60 Si2 Mn热轧圆钢顶锻开裂原因分析

结合60Si2Mn圆钢母材和热顶锻试样裂纹宏观形貌和分布特征,利用金相显微镜和扫描电镜对金相组织、脱碳情况及夹杂物进行了系统分析。结果认为:轧制缺陷是造成圆钢热顶锻开裂的主要原因,非金属夹杂物降低了钢材的塑形和韧性,加剧了裂纹的扩展程度。     

基于多尺度MRF图像样本修补稳健算法

为了消除在单尺度条件下进行图像修补过程中,在修复区域产生的累积误差,提出了基于多尺度MRF图像样本修补稳健算法.根据图像包含的尺度特征,应用序贯最大后验概率准则对不同尺度的匹配样本采用不同权重的代价函数,利用大尺度填充信息指导小尺度目标区域的修补,实现图像全局信息与局部信息的有机融合.实验结果表明,多尺度MRF图像样本修补算法能更好抑制修复区域由于累积误差产生的“垃圾物”和马赛克现象,同时保持良好的纹理和结构特征.     

基于小波域隐马尔可夫树模型的超声图象贝叶斯去噪

提出了一种新的医学超声图象去噪方法 .首先 ,原始超声图象经对数变换 ,其乘性散粒噪声变为了加性噪声 ;然后再经小波变换后 ,基于隐马尔可夫树模型 ,应用贝叶斯方法去除加性噪声 ;最后 ,经小波反变换和指数变换恢复去噪后的原始超声图象 .测试结果表明 ,此方法在有效去除噪声的同时 ,能保留原始图象的细节边缘 .针对超声图象还对几种去噪算法作出定性比较 ,并对去噪性能给出定量分析 ,实验结果表明 ,该方法是可行的     

有限离散剪切波域结合区域客观评价的图像融合

为了提升多源图像融合精度,提出了一种有限离散剪切波(FDST)域结合图像区域客观评价的自适应融合方法。该方法利用有限离散剪切波(FDST)对源图像进行多尺度、多方向分解,低频子带图像采用梯度信息相关性因子作为系数权值,高频子带图像应用绝对值与区域标准差一致性选择的融合策略。应用有限离散剪切波逆变换重构图像,采用多组多源图像进行融合试验,并对融合结果进行了客观评价。试验结果表明,本文提出的融合方法在主观和客观评价上均优于其他多尺度分解(MSD)融合方法。     

基于特征加权模块双方向二维主成分分析的人脸识别

对模块双方向二维主成分分析(Two-directional two-dimensional principal component analysis,(2D)2PCA)人脸识别算法进行了改进,提出了基于特征加权模块(2D)2PCA的人脸识别算法。首先对图像进行分块及(2D)2PCA特征提取。然后依据每一子图像块的特征对识别的贡献程度分配特征权重。最后对测试样本采用加权距离进行最近邻分类。该算法无需任何先验知识,依据子图像块在特征空间中的信息比重确定其贡献程度,从而实现自适应权重分配。试验结果表明:本文算法能够有效地提高人脸识别的正确率。     

暗原色先验单幅图像去雾改进算法

目的为解决传统基于暗原色先验的单幅图像去雾算法实现效率低以及恢复雾化图像在天空、白云等明亮区域颜色失真的不足,提出一种改进算法。方法通过分块思想,完成透射率的空间自适应估计;通过判断大气光强度和暗通道差值绝对值大小来判断雾图中是否含有明亮区域。结果该算法不仅降低了传统算法的时间复杂度,而且弥补了传统算法在明亮区域透射率估计的不足。结论实验结果表明该改进算法可行、有效。