关键词： 研究生   人工智能   数字图像处理与分析   教学改革   任务驱动式教学方法  

摘要： 为紧跟人工智能技术发展,满足人工智能时代对创新型研究生人才的需求,对数字图像处理与分析研究生课程进行教学改革。分析现有课程的局限性,通过引入最新研究成果和注重实际应用及学科交叉融合来完善更新教学内容,改革相应的教学方法和考核方式,从而更好地培养学生的实践动手能力和创新能力。

关键词： 昆虫   图像处理   Adobe Photoshop   信息提取  

摘要： 利用相关图像处理软件对昆虫标本照片进行优化,可以高效精确地展示昆虫形态特征.本文以花蚤科昆虫图像处理为例,对Adobe Photoshop、Photozoom和AdobeIllustrator等图像处理软件功能进行了介绍,并对图像修复、图像堆栈、绘图、几何形态测量和计数等操作流程和方法进行了展示.结果显示,Adobe Photoshop等图像处理软件可显著提升昆虫标本照片的质量,能够有效挖掘图像潜在信息,在昆虫分类学研究上具有重要的推广和应用价值.

ISBN: (纸本)9787115543127

关键词： 图像处理反问题   图像去噪   并行计算   时频分析   深度学习  

摘要： 图像处理反问题包括图像重建、图像超分辨率、图像去噪、图像去模糊、图像去马赛克等，本文主要研究图像的重建、去噪和去模糊三方面图像处理反问题。图像重建是指从投影数据中恢复出原始的图像，在医疗、安防和材料等领域有着广泛的应用。例如，X光、B超、CT、同步辐射都使用了图像重建技术。图像去和去模糊旨在将噪声、模糊退化的图像转为清晰图像，在摄影和刑侦工程等领域有重要作用。　　传统的图像重建算法，如代数重建法和FBP，虽然重建质量高，但速度慢且难以被并行化。例如，光源的并行传输速度可达100GB/s以上，然而，反投影重建算法的运行时间是数据传输时间的2000倍以上，因此十分有必要提升重建速度。　　现有的主流图像去模糊方法分为基于先验函数的算法和神经网络的方法。基于先验函数的方法具有噪声敏感的缺点。绝大部分先验函数只能在噪声强度较低时区分模糊和清晰图像，而在噪声较强时表现不佳。因此，研究对噪声鲁棒的去模糊算法是非常有意义的。基于神经网络的图像去模糊算法具有网络设计不够自动化的缺点，设计一个性能优异的的去模糊神经网络需要依赖大量反复的人工调参试验。近年来蓬勃发展的可微分神经网络架构搜索技术（DARTS）为设计神经网络提供了一个思路，但目前其研究主要集中在图像分类、分割、超分辨率等领域，尚未被应用于图像去模糊问题和频域神经网络中。因此，研究DARTS技术在图像去模糊领域的应用具有较高的学术和工程价值。　　尽管图像重建和图像去模糊是两个不同的任务，它们主要有以下两点一致性:　　(1)问题的性质高度近似。图像重建和图像去模糊同属底层视觉中的图像生成任务，都是欠定的反问题，都是图像处理反问题的研究内容。　　(2)研究手段高度近似，尤其是傅里叶分析部分。本文在研究图像重建和去模糊任务中，反复运用傅里叶分析的技术。最常见的技术是快速傅里叶变换，卷积定理，帕塞瓦尔定理等。从实现手段方面，都受益于近年蓬勃发展的并行计算技术，尤其是GPU加速技术。　　本文从图像重建和图像去模糊问题的一致性出发，从时频分析和深度学习的角度研究两个图像处理反问题:图像重建和图像去模糊。本文主要成果如下:　　(1)提出了一种改进的Gridrec图像重建算法及其并行实现方法。本文研究了Kaiser-Bessel窗函数的傅里叶变换和频域能量集中性质。利用Kaiser-Bessel窗函数频域能量集中性质，使用尺寸较小的卷积核加速图像重建。根据GPU核数较多而单核运算能力弱的特性，提出了一种适应GPU体系结构的高速并行重建处理算法，该并行算法能够消除串行依赖并有效地将重建任务分配到多个GPU核上。使用CUDA开发出高速图像重建软件，并分别提供Matlab和C++的编程接口。实验结果表明，本文提出的基于GPU并行加速的图像重建算法，在1024×1024分辨率下，速度是FBP算法的145.65倍。　　(2)提出了一种双尺度级联卷积神经网络（JointCNN）用于联合盲去噪和盲去模糊。为进一步改善JointCNN对未知运动轨迹模糊图像输出效果，本文提出了一种基于傅里叶理论的由粗到精的增强算法。以JointCNN输出为样条，通过迭代由粗到精估算模糊核，通过非盲去模糊算法进一步增强JointCNN输出图像的细节。实验结果表明，本文提出的方法在Kohler和GOPRO数据集上PSNR超过了一系列传统算法和深度学习算法的组合，如基于暗通道先验的传统方法和去模糊对抗网络(DeblurGAN)的深度学习方法。　　(3)针对去模糊神经网络设计复杂的问题，将最新的可微分神经网络搜索技术应用于去模糊问题。通过设计残差搜索空间和搜索单元，成功搜索出一个轻量神经网络;基于最新的混合精度加速技术将搜索得到的神经网络推广到多尺度;基于小波分析技术，将DARTS技术应用于小波域卷积网络，在小波域上搜索得到一个优质的神经网络。多尺度网络在数据集GOPRO上的PSNR达到了31.34dB;相比DeblurGAN在GOPRO数据集上提升2.64dB。基于DARTS技术，本文方法大幅提升了开发效率。

关键词： 功能梯度材料   微观结构   图像分割   热响应   不确定性   概率分析   代理模型   降阶模型  

摘要： 功能梯度材料是一种先进的复合材料,其材料成分随空间位置连续变化,具有耐高温和降低热应力的优异性能。通过改变材料的相对体积分数和分布,功能梯度材料可以表现出材料性质的连续空间变化。优异的材料特性和可设计性使得功能梯度材料在热障涂层、高超飞行器热结构与热防护系统等领域有着重要的应用。然而,由于很难精确描述其非均质成分随空间变化的分布,导致对结构整体宏观性能的评估出现偏差。同时,由于制造过程中存在着大量无法避免的误差和不确定性,使得材料的物理参数、几何参数以及载荷等均具有不确定性,从而导致功能梯度材料结构的热响应具有很强的随机性,这给工程设计和可靠性评估带来了很大的挑战。根据上述存在的问题,为了满足工程和研究需求,本文从功能梯度材料的微观图像出发,利用图像分割技术对材料的微观结构进行组分分割以准确表征材料的空间分布。并基于自洽平均微观力学(Wakashima-Tsukamoto,W-T)模型建立了功能梯度材料不确定性参数化有限元模型,提出了一种考虑多种不确定性因素的功能梯度平板热力耦合概率分析方法。同时,将考虑材料物理属性、空间分布和热载荷不确定性的随机参数作为概率分析的输入,温度和热应力作为输出,构建了Kriging代理模型用于对热响应的预测。通过引入本征正交分解(Proper Orthogonal Decomposition,POD)方法对Kriging模型进行了优化,减少了构建Kriging模型计算量,提高了对时间历程多输出问题的预测精度。最后,对各不确定性参数进行了灵敏度分析,研究了随机变量对热响应的影响。图像分割结果表明,交互式分割方法可以对功能梯度材料的微观图像进行有效分割。根据分割结果,利用曲线拟合可以描述出材料组分的真实分布,从而为评估材料的宏观属性提供了依据。因此,本文通过图像分割技术对功能梯度材料的微观结构进行分析为表征功能梯度材料的组分分布提供了一种准确且有效的方法。本文提出的概率分析方法能够高效地研究多种不确定性参数对功能梯度材料的热力耦合的影响。数值算例表明,通过建立不确定性参数作为输入,热响应作为输出的Kriging代理模型能够很好的预测功能梯度材料的最大温度和最大热应力;POD降阶的Kriging模型在预测时间历程上的热应力问题时,具有计算量小,预测精度高等优势。各随机参数的灵敏度分析结果可知:陶瓷材料的空间分布幂指数和热导率不确定性对结构的温度有很大的影响;对结构最大热应力影响最大的不确定性变量依次为陶瓷的热导率,热膨胀系数,金属的热膨胀系数,陶瓷的弹性模量以及空间分布幂指数;相较于材料属性和空间分布,热载荷不确定性对温度和热应力响应有最为显著的影响;热载荷不确定性使得结构的最大温度和最大热应力明显变大,同时还增大了温度和热应力响应的分散性。

关键词： 计算机   图形图像处理技术   图形学  

摘要： 计算机技术在应用上通常是对数字图形图像进行处理与加工,以此获得更加准确的加工效果,提升处理的效率。近年来,随着计算机的普及以及发展,计算机图形图像处理技术的应用范围也愈加广泛,在一定程度上推动着其他领域的发展与进步,并与其他的行业部门相融合实现技术的变革,为行业的可持续发展注入新的发展活力。图形图像处理技术能够通过计算技术的支撑进行进一步的优化升级,从而对图形图像有更好的设计与处理,目前依赖于计算机图形图像处理技术的软件应运而生,并在人们的学习和生活上扮演着重要的角色,例如Photoshop、CAD、CAE等。为此我们在对其进行进一步应用的同时也需要了解其中的应用特征以及关键技术,以此实现进一步的技术升级,为民众的生产生活提供更多技术上的便捷。本文主要从计算机图形图像处理技术的角度分析,论述其中的应用价值,文章分为三部分,第一部分论述计算机图形图像处理技术的特征;第二部分论述计算机图形图像处理技术的内容;第三部分论述计算机图形图像处理技术的应用。

ISBN: (纸本)9787121410994

摘要： 申请号:202110158084.1【公开号】CN112861704A【公开日】2021.05.28【分类号】G06K9/00; G06K9/20; G06T17/00; G06T19/00【申请日】2021.02.04【申请人】开望(杭州)科技有限公司【发明人】朱亮亮;熊杰【摘要】本发明公开了一种基于传感器分析和图像处理的儿童书写分析系统,包括:基础信息设置模块、目标信息采集模块、书写环境分析模块和坐姿分析模块。基础信息设置模块用于设置儿童基本信息和书写环境基本信息;

关键词： 平面设计   计算机图形图像处理软件   运用研究  

摘要： 在平面设计工作中使用计算机图形图像处理软件，可以提高工作效率与平面设计的最终效果，增加平面设计的表现力。本文对计算机图形图像处理软件对平面设计的影响进行分析，探讨了平面设计中常用的计算机软件，具体包括Photoshop与CorelDRAW软件的使用功能，对图像处理软件在平面设计中的应用进行具体介绍与分析。

关键词： 轨道检测小车   2D激光位移传感器   图像处理   三次均匀B样条曲线拟合   三维图像  

摘要： 随着国内铁路交通的提速以及铁路里程的不断扩张,铁路运营呈现密度大,轨道载荷高等现象,因此加强对轨道健康参量的检测研究在当前极为重要,需要对轨道进行定期的轨道磨损检测以及相关的形变监测。而对轨道磨损检测这一工作,国内的铁路机构大部分时间依旧采用接触式检测方法。此类方法虽然简单易推广,但是采集数据时间长,效率低下,人工成本极高。针对此现象,本论文采用项目组所研发的一款轨道检测小车,并安装左右两个2D激光位移传感器来采集左右两轨道,此方法不仅效率高,而且检测精度高,人为导致的误差较低。本论文首先对轨道检测小车的结构设计进行了简单介绍,其次介绍了2D激光传感器的原理及图像处理在本实验中的应用,在计算出轨道磨损后对轨道进行三维建模,分析轨道的形变问题,具体研究内容如下:对轨道检测小车的结构系统、传感器系统、数据采集系统等进行了简单介绍。其中车体采用钢结构,底盘为“工”字形,传感器有2D激光位移传感器、惯性导航系统、激光雷达以及轴角编码器,其中2D激光位移采用瑞士Elag公司生产的OPTIMESS型号的传感器,工作时可以发射出一条红色的光带来对轨道断面轮廓进行数据采集,并以图像的方式清晰呈现在上位机软件中。对2D激光位移传感器所采集到的图像进行简单的图像处理,通国HSV图像通道提取出轨道断面的完整图像,之后进行滤波处理。作为非线性滤波算法的中值滤波会更加完好的保留轨道断面线条的边缘信息,这是均值、高斯滤波所不具备的优势。在将图像中的噪声去除后进行ROI感兴趣区域提取。本论文的轨道磨损主要是对轨道头部区域进行检测,因此只需保留轨道头部区域头像,可以极大的提高后续计算的计算效率。最后对处理好的图像进行骨架提取,提高检测精度。对骨架提取结束后,对其进行曲面拟合,采用三次均匀B样条算法对轨道头部区域的图像进行图像拟合。将为磨损的轨道图像与呆检测的轨道头部区域头像放置在同一坐标系下,根据所提出的轨道磨损算法计算出轨道磨损数据,相对于传统轨道磨损检测方法,此方法更能提现轨道的磨损状况。因为传统检测方法为两点法,通过两点的均值阿里替代磨损值,会产生较大的误差。同时利用多条拟合曲线将其利用Visual Studio 2017进行三维绘图,得到轨道三维曲面的相关信息。针对轨道形变分析的研究,本论文提出来一个基于MDP形变检测算法的轨道三维曲线局部形变的分析方法。具体实验都是在校园内的一百米轨道实验线场地内进行,通过实验结果发现,本论文所提出的轨道头部区域断面的磨损与三维图像中的形变检测都能够满足实验检测标准。