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关键词： 动态时间规整算法   支持向量机   距离   数字图像处理   图像二值化  

摘要： 随着计算机技术的不断发展以及数学理论研究的不断深入,基于数学与计算机相结合的模式识别技术已经深入到科学研究和社会生产的各个领域。在模式识别算法中,样本间的相似度量是识别分类的一个重要依据,数学理论中的距离定义方法作为一种常用的度量工具已经渗透到模式识别的各个算法中。近年来,随着更复杂、更精确采样工具的出现,不同规格的矩阵样本大量出现,传统的一维距离算法在度量矩阵相似性时存在一定局限性。本论文在一维样本中处理不等长向量的传统动态时间规整算法(DTW)的基础上,围绕空间二维矩阵样本间的相似性问题,从不同角度进行了改进研究,扩展构建了处理矩阵样本的DTW新算法,以此来解决矩阵样本、以及不等大小矩阵样本间距离度量的问题。为了能直观展示矩阵样本,本文以灰度图像作为主要研究对象。而普通灰度图像样本中含有噪声信息,为排除图像本身的因素干扰,提出一种基于4-邻域均值模板和直方图搜索的优化采样的二值化方法,定义计算速度快的4-邻域均值模板来区分边缘像素点和中间像素点,同时基于灰度直方图,搜索统计量较多的像素点作为采样点。将优化采样后所得灰度值以及4-邻域均值模板计算值作为训练集,通过支持向量机完成灰度图像二值化。通过FVC2004数据库验证,以及与相关算法的结果比较显示,本文算法分类精度更高,对边缘像素点处理更精准,同时计算速度更快。为后续DTW改进算法的应用研究提供了基础研究样本。基于传统动态时间规整算法,提出一种逐行DTW算法。算法通过计算矩阵样本行与行之间的DTW距离,引入中间距离矩阵,并利用距离矩阵计算其DTW距离,将标准化后的DTW距离作为最终的矩阵距离。在FVC2004数据库上的验证结果显示,算法较好的实现了不等大小矩阵样本间的距离求解。同时,通过多次DTW距离计算,大幅提升了矩阵样本相似性度量的准确性。此外,为了避免出现逐行DTW算法中由于大量DTW距离计算导致的算法复杂性高的问题,在传统DTW距离的基础上,提出了一种2D-DTW算法。算法通过固定矩阵行/列相等的方式,构建矩阵样本间的距离体,通过距离体切割的方式,构架距离矩阵,并利用DTW算法进行距离求解,将标准化后的DTW距离作为最终的矩阵距离。利用CIFAR-10数据库以及MNSIT数据库验证,2D-DTW算法在逐行DTW算法的基础上通过大幅减少DTW算法的使用来减少计算时间,同时也保证了距离计算的准确性。

关键词： 重塑黏土   导热系数   CT图像   热学性质  

摘要： 土壤孔隙参数作为影响土壤热物性的重要因素之一,其数量、形态决定了土壤水分保持能力与土壤热传导能力,由于土壤的繁杂多样化,其物理性质也各不相同,所需研究的参数也极其复杂。目前受量测技术所限,结果往往说服性不强,以至于达不到工程实用的要求。当前土壤导热系数的研究主要集中于宏观热力学试验研究,从表象上去揭示土壤的热力学性质,这样不能很好的揭示其内在本质机理。因此,通过试验量化得到土壤细观结构能够帮助我们全面了解土壤内部结构,为研究土壤热物性奠定了基础。以武汉典型黏土为研究对象,利用一种用于分析土壤孔隙量化系统,对重塑黏土进行了导热系数量测试验和分析;对土样进行CT扫描,利用MATLAB和ImageJ软件对试样孔隙参数进行量化。得到如下结论:试验部分:在干密度一定的情况下,黏土导热系数随着固结压力的增大而增大,当压力等级在0～50kPa时,由于此时固结压力较小,其导热系数增长幅度较小（0.34%0.79%）;当压力等级为200～800kPa时,此时固结压力较大（0.75%3.58%）,黏土导热系数增长幅度较大。在固结压力一定的情况下,黏土导热系数随着干密度的增大而增大,当压力等级为50kPa、200kPa、800kPa时,其导热系数增长幅度为2.34%10.8%、4.48%11.26%、4.52%12.2%之间。究其原因为随着施压力级别的增加,黏土颗粒间空气随着孔隙排出,土体被挤压密实,干密度随之增大,孔隙率则降低。土体间的热传导主要依托于固体颗粒进行传热,故干密度的变化对黏土导热系数的影响程度明显高于固结压力的变化。分析部分:经CT扫描、MATLAB及ImageJ软件对黏土进行量化可以得出,黏土导热系数的变化规律主要受土壤细观孔隙结构两方面影响:孔隙数目,干密度小的试样孔隙数目较少,说明该试样面积像素点图像比例较小,像素点覆盖率较低,孔隙率较高,黏土导热系数低;孔隙面积,虽干密度小的试样孔隙数目较小,因其孔隙平均面积相对较大,单个孔隙所占像素多,孔隙率仍然较大,黏土导热系数较低。可以发现,黏土细观结构中的孔隙数目、面积以及孔隙率对其热物性影响是由于相互影响与制约导致了其导热系数的变化。

关键词： 数字图像处理   图像恢复   图像分割   变分方法   交替迭代算法  

摘要： 数字图像是人类获取信息最重要的载体,人类从外界获取的信息中,图像信息大约占75%,同时图像信息传输较快,因此数字图像在生活中有着举足轻重的作用。然而,图像设备老化、外界环境多变等因素会使得数字图像在图像获取或传输过程中退化,从而影响图像的后续处理。因此,为了更好地分析和理解图像,则需要通过计算机技术对数字图像进行处理。而图像恢复和图像分割作为数字图像处理的前期处理方法,其恢复和分割结果直接影响着后续的图像分析。近年来,基于变分方法的图像处理技术以完备的理论基础和较好的实验效果受到广泛关注。其基本思想是:先根据图像信息构造能量泛函,然后利用优化理论极小化此能量泛函,其最小值点即为所求的图像处理结果。本文主要研究变分图像恢复和分割,同时对一些经典变分模型的优缺点进行了分析,并对其中的某些模型进行了研究与改进,其主要内容如下:1.提出了非凸非光滑的广义全变分图像恢复模型。相比于广义全变分（TGV）模型中使用的凸1l范数,本文模型中使用的非凸非光滑的势函数能更好地度量图像函数的变化,进而为图像提供更好的稀疏表示。通过结合TGV正则化和非凸正则化的优点,新模型在保留图像边界信息的同时还能消除阶梯效应,为了更有效地求解非凸非光滑能量泛函,模型引入两类迭代重加权算法进行数值实现。实验中首先对比了两类求解算法所得的恢复结果,并与TGV正则化模型和非凸正则化等恢复模型进行实验对比,所得对比实验结果和评价指标表明本文模型对图像边缘的保留和阶梯效应的消除是有效的。2.提出了基于变分水平集的多尺度图像分割模型。通过结合多尺度表示,本文模型能在不同尺度下对背景中的目标进行有效提取。新模型中的能量泛函主要由三部分组成:边界提取项,正则项和多尺度表示项。其中边界提取项是基于传统的区域活动轮廓模型提出的,主要是用来提取多尺度表示图像中的边界;正则项主要由长度正则项和水平集函数正则项组成,主要是为了保证演化曲线在演化过程中的稳定性和光滑性;多尺度表示项是基于图像恢复中的全变分模型提出的,主要是对输入图像进行多尺度表示。本文还使用交替迭代算法和梯度下降法求解模型,并采用交替方向乘子（ADMM）算法求解图像的多尺度表示。实验结果表明本文模型能有效地对图像进行多尺度分割,同时还能应用于图像去噪。

关键词： 数字图像处理技术   航空零件测量  

摘要： 随着我国科学技术水平不断进步与发展,数字图像处理技术应运而生,在航空航天自动化系统中数字图像处理技术得到了比较广泛的运用,让我国航空零件检测的质量提高提供了一定的技术支持,使航空零件检测工作变得自动化,精度水平也不断提高,因此本文主要对数字图像处理技术在航空零件测量中的运用进行了分析,希望能够提供一定的参考价值.

关键词： 表格识别   倾斜校正   表格绘制   Tesseract-OCR   表格重构  

摘要： 表格以各种各样的形式存储着生活、生产及社会各个方面的信息,随着计算机技术和信息化的快速发展,将纸质表格自动转换成可编辑的电子表格成为了现代社会的迫切需求。电子表格便于信息的管理、检索和交换,因此得到了越来越广泛的应用。而目前大量的信息数据仍以纸质表格的形式存在,把纸质表格转化为电子表格成了使用部门很棘手的难题。因为简单的使用办公软件绘制电子表格并进行人工录入文字内容不仅效率低下而且容易出错,如何快速准确地把纸质表格转化为电子表格成了相关领域的研究热点。本文在大量查阅资料的基础上,对纸质表格自动转化为可编辑的电子表格进行了深入的研究。纸质表格到可编辑电子表格的自动转换包括表格线信息识别、文字信息识别及表格绘制和文字填充。表格线信息识别与表格绘制。采用轮廓检测和BRISK特征点检测相结合的方法完成表格图像的倾斜校正;通过形态学处理的方法分离表格图像内的横线和竖线并对其进行修复和细化;利用Shi-Tomasi角点检测的方法提取表格线的端点坐标,对提取的坐标点采取从上到下从左到右的顺序进行排列,并通过数据修正使横竖线端点对齐,利用修正后的端点坐标在Word中完成表格的绘制。文字信息识别。文字信息识别包括文字定位和文字识别,文字定位的主要思想是单元格的切分,即将原图中每个单元格提取出来,并记录单元格矩形框的左上角坐标,使用修正后的表格线端点坐标绘制空表格,对绘制的空表格进行轮廓检测提取每个单元格矩形轮廓,以每个单元格的矩形区域为感兴趣区域对原图进行分割,并记录每个矩形框的左上角坐标。文字识别是对分割后每个单元格的文字进行识别,采用Tesseract-OCR进行文字信息的识别,将识别结果与提取的文字区域的左上角坐标相对应,用于后续的表格文字填充。文字填充。将提取的文字区域的矩形框的左上角坐标分别与表格横线和竖线的端点坐标进行比较,若两者的绝对差值小于设定阈值,则将文字填充到相应的单元格中,完成表格的文字填充。本文的表格识别系统由硬件系统和软件系统两部分组成。硬件系统是将纸质表格转换成表格图像,软件系统是提取表格图像内的表格线信息与文字信息,并利用提取到的信息在Word中完成表格重构。

关键词： 扭转角   莫尔条纹   超分辨率   逼近算法  

摘要： 在通过莫尔条纹测量扭转角时,需要分别采集发生扭转变形前后的莫尔条纹图像,在工程实践中,该步骤一般通过CCD等图像采集设备完成。然而受外界环境和采集设备硬件成本、制造工艺等因素的限制,采得的图像大多质量不佳:图像模糊、没有清晰的边缘,并且混有大量噪声。这些因素大大降低了图像分辨率,从而对后续测量精度造成影响。为了提高测量精度,必须改善图像质量、提高图像分辨率。本课题以提高扭转角测量精度为目的,从莫尔条纹图像入手,其研究内容主要可分为以下两方面:1.完成了以超分辨率为主体的莫尔条纹图像处理算法:首先对莫尔条纹图像进行预处理,利用频域滤波及奇异值分解等方法,去除图像中的噪声;然后利用基于学习的超分辨率重建算法思想,构造训练样本集,设计了一种适用于莫尔条纹的超分辨率算法;最后,针对由超分辨率重建引入的块效应,设计了一种去块后处理算法。为验证该算法的有效性,设计实验对本算法结果与现存的超分辨率算法结果进行对比,实验结果显示,本算法在主观效果和客观指标两方面均显示出一定的优越性。2.完成了利用莫尔条纹计算扭转角的方法设计:实际采集得到的莫尔条纹往往并非理想的等距平行条纹,有时甚至会出现条纹弯曲现象;如果按照现有方法,直接对莫尔条纹进行细化和直线拟合,得到的拟合结果必然存在较大误差,导致无法获取正确可靠的条纹参数,进而降低扭转角的计算精度。为解决该问题,本课题提出一种假设,该假设认为出现弯折和不平行现象的莫尔条纹一定保留其对应的理想条纹的部分性质。基于该假设,引入媒介平行线组,经过条纹图像的细化,从媒介平行线组和细化结果的交点坐标入手,将扭转发生前后莫尔条纹的逼近问题转化为最优化问题,获取使限制条件达到最优的条纹参数。采集多组莫尔条纹图像,设计实验对该算法进行验证。实验结果显示该算法能够有效减小直接对条纹图像进行拟合而导致的误差,利用该算法计算出来的扭转角,其测量误差可以控制在2"之内。

ISBN: (纸本)9787517074564

关键词： 数字图像处理技术   路面构造深度   均匀度   沥青混合料结构组成  

摘要： 数字图像技术是快速、 客观、 定量分析沥青混合料及沥青路面性状的有效手段.本文主要介绍了近年学者基于数字图像处理技术在沥青混合料细观结构分析、 沥青路面均匀度评价、 沥青路表面构造深度测量等方面的研究历程及现状,给出若干建议.

关键词： Matlab软件   教材   高等学校   数字图象处理  

ISBN: (数字)9787115500700 ISBN: (纸本)9787115500700

摘要： 1.本书重点介绍了数字图像处理的基本概念、基本理论、实用技术，以及用MATLAB进行图像处理、编程的方法。2.本书结构安排合理，叙述清晰，理论与实践并重，使用MATLAB作为实验平台，加入了大量的实验实例，并且有大量的实验结果图片，对读者的理解有很大的帮助。3.本书深入浅出、图文并茂，文字描述力求简单易懂。选材上既注重基本概念、理论和方法的介绍，同时也反映了近年来数字图像处理领域的最新发展情况。

关键词： 数字全息   傅里叶变换   散斑噪声   数字图像处理   空域掩模  

摘要： 数字全息相比于传统光学全息技术,具有成像快、操作方便等优势。尤其是,结合数字图像处理技术可以对数字全息的再现像进行实时优化。因此,数字全息已广泛运用于测量、存储以及粒子追踪等诸多领域。相比于其他类型的数字全息,无透镜傅里叶变换数字全息具有提高CCD有效带宽的利用率、降低物体相位和幅度信息的损失等诸多优势。然而,在无透镜傅里叶变换全息的再现像中,散斑噪声和零级像同样严重降低再现像的质量。本文主要研究提高无透镜傅里叶变换数字全息再现像质量的方法。文中提出了基于拉普拉斯变换和像素值分布统计去除零级像的方法,以及选择性空域掩模法和基于全息图区域分割及重组的降低散斑噪声的方法。本文主要工作如下:第一部分:介绍了全息术的发展以及数字全息的优劣之处。重点介绍了现阶段数字全息在多领域和多层面的运用,及国内外在数字全息降噪和去除零级像领域的研究现状。第二部分:重点讨论了数字全息的波前记录和波前再现及其记录条件。阐述了无透镜傅里叶变换数字全息在记录过程中,能提高CCD有效带宽的利用率,且在再现的过程中,仅进行一次快速傅里叶变换,极大地降低了物体相位和幅度信息的损失。第三部分:介绍了无透镜傅里叶变换数字全息的干涉图经过拉普拉斯算子处理,经再现之后能有效去除零级像的原理。文中提出了一种优化的方法,该方法通过再现像的像素值分布直方图设定合理的阈值,不仅能更进一步地除去零级像,还能降低散斑的影响。基于光学平台搭建光路,记录无透镜傅里叶变换数字全息的干涉图,且基于该方法对干涉图进行再现处理。通过主观和客观上的分析对比,验证了该方法不仅可以进一步去除零级像的残余,而且增强了再现象的对比度,同时也降低了散斑噪声。第四部分:介绍了数字全息中激光散斑产生的原因及其分布特性,重点介绍传统的空域掩模法。提出了选择性空域掩模法和基于全息图区域分割及重组的方法,并将选择性空域掩模法和基于全息图区域分割及重组的方法分别同传统的空域掩模法进行对比。主观上,选择性空域掩模法和基于全息图区域分割及重组的方法所得到的无透镜傅里叶数字全息再现像,都能显著降低再现像的冗余度;客观上,选择性空域掩模法和基于区域分割且重组的方法相比于传统的空域掩模法,在算法的运行时间、EPI值和ENL值的大小等方面都更有优势。通过实验证明,选择性空域掩模法和基于全息图区域分割且重组的方法都能够更快地降低无透镜傅里叶变换数字全息再现像的散斑噪声,而且更好地增强再现像的像质。