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关键词： 虚拟现实技术   数字图像处理   VR体验馆   案例库教学  

摘要： 本文从专业学位研究生培养及学术研究着手,分析了虚拟现实技术在数字图像处理课程中作为案例教学的必要性。通过对VR虚拟体验馆的案例剖析,从而深入了解虚拟现实所营造的多感官体验,加深学生的理解,有助于提升教学品质和效率。以案例为导向的教育模式有利于研究生全方位把握相关领域发展的趋向性,提升研究生的综合素质和实践能力。

关键词： 风力机叶片涂层   损伤检测   红外热成像   数字图像处理  

摘要： 在我国北方地区,风力发电机叶片表面涂层易受到风沙的冲蚀从而出现损伤现象,若不能及时处理加以修复,会产生重大的安全事故,带来严重的经济损失。当前传统的风力机叶片表面涂层损伤检测的方法存在着过于依赖人为的经验、效率低下、缺乏客观性与科学性等问题。本文针对风力机叶片表面涂层损伤的常见问题,结合红外热成像技术与图像处理技术,提出了一种风力机叶片表面涂层损伤的检测方法,为风力机叶片损伤检测研究提供了理论基础。具体工作如下:(1)阐述了风力发电机叶片在工作状态下所出现的损伤类型及损伤常见位置;(2)针对常见的风力机叶片损伤类型,选取1.3m风力机叶片模型并在其表面涂层利用冲蚀磨损实验台人工方式模拟损伤,使用M7600E型热红外成像仪对损伤叶片进行图像信息采集,得到了叶片损伤的红外热像图。分析了热激励的累计时间与拍摄距离对热红外图像的影响;(3)优选出叶片表面涂层损伤的热红外图像,结合数字图像处理技术,利用wavedec2函数对红外热像图进行二维离散小波变换增强,使用加权平均法对图像进行灰度处理,调节阈值得到二值图像,进行腐蚀和膨胀处理,选用Prewitt算子对图像进行边缘检测,最后完成对损伤图像分割。试验结果表明,在晴朗的天气情况下,冲蚀磨损损伤在经过2-5个小时的日光照射热激励累积后,拍摄距离为80-100cm时所获取的红外热像图更有利于图像处理分析;油污附着损伤在热激励下,就能清晰地显现在红外热像图中,可以被有效地识别和分割。在多云天气情况下,采集风力机叶片损伤的红外热像图,发现损伤信息难以识别,经过图像处理无法有效地分割出损伤位置图像。

关键词： 单目视觉   人工路标   数字图像处理   室内机器人自定位  

摘要： 随着机器人产业的发展,近几年室内服务型机器人成为国内外的重点研究对象。自定位技术是室内移动机器人首先需要解决的关键技术,由于GPS等全球定位系统无法实现室内精准定位,移动机器人需利用其他传感器获取周围环境信息,从而实现移动机器人室内精准定位。本文设计了一个基于人工路标的单目视觉定位系统,解决了单目视觉距离信息缺失的问题,在复杂的室内环境中,实现了运动视场下的移动机器人自定位,既保证了较高的定位精度,又具备了较强的操作性。首先,设计一种基于弧角信息编码的人工路标,路标结构简单便于识别,编码方式采用汉明编码,具有适当的编码容量,且编码容量具有扩展性,同时路标具有旋转不变性,对较大的视场夹角、较远的拍摄距离有较强的鲁棒性。利用路标轮廓结构进行路标检测,利用VS2013和OpenCV实现路标检测算法并进行了实验,之后对路标图像进行倾斜矫正、图像滤波增强处理以及分割,通过检测路标内弧角大小识别路标,利用Matlab实现了路标识别算法,并进行了相关的识别实验。其次,对摄像机成像模型进行分析,并利用张氏标定法进行相机标定,利用VS2013和OpenCV实现相机标定,得到了相机内参数和畸变系数。最后,针对单目视觉距离信息缺失,基于单目视觉定位系统测量模型,建立了三维定位模型,利用路标识别得到的位置信息和坐标变换得到了摄像机和路标的相对位置关系;针对移动机器人定位在运动视场下无法使用相机标定得到的外参数,建立了基于定位矢量的S-W变换模型,完成了摄像机坐标系到世界坐标系的转换,从而实现了移动机器人室内定位。利用VS2013和OpenCV实现了移动机器人定位算法,并进行了实验分析,证实了本单目视觉定位系统没有累积误差,可保证较高的定位精度。

关键词： 气液两相流   颗粒尺寸分布   数字图像处理   雾化   鼓泡床  

摘要： 气液两相流广泛存在和应用于能源、化工、石油、制冷、航空航天、环境保护、生命科学等许多领域。气泡和液滴作为气液两相流中的重要组成对象,决定了气液相接触面积以及相间传质和传热,进而直接影响工业反应的速率,因此气泡与液滴参数测量对于过程控制及气液两相流系统优化具有十分重要的意义。本文提出一种基于数字图像处理技术的气泡与液滴尺寸分布测量方法,并将其应用于鼓泡床气泡特性和燃油雾化液滴分布特性试验研究中,实验验证了数字图像处理技术的有效性。首先,介绍了稀疏气泡的图像滤波、图像增强、二值化、数字形态学等图像预处理方法,比较了不同图像滤波方法、图像增强方法、二值化方法的效果,最后确定了采用中值滤波、图像线性变换增强、大津法二值化、Canny算法边缘提取的技术路线,获得了气泡形状特征参数。针对气泡识别过程中密集气泡易发生重叠的问题,提出了基于曲率计算的凹点匹配与圆周拟合的重叠气泡分割与轮廓重构算法,得到气泡分割后的重构图像,减少了重叠气泡的测量误差。其次,搭建了鼓泡床气泡试验系统,开展了鼓泡床气泡尺寸分布特性研究,利用基于曲率计算的凹点匹配与圆周拟合的重叠气泡分割与轮廓重构算法分析了气泡的尺寸分布规律。结果表明:该算法不仅能够有效地从图像中提取轮廓清晰完整的气泡,而且能够对图像粘连重叠的气泡进行准确分割,进而获得气泡尺寸分布。分析了气泡尺寸随气体流量的变化规律。结果表明,随着气体流量的增加,小气泡的数量急剧增加,同时产生更大的气泡;气泡的最大直径和Sauter平均直径都随着气体流量的增加而增大。然后,搭建了转杯式燃烧器燃油雾化特性试验台,结合雾化液滴尺寸分布数字图像测量技术,开展了转杯式雾化喷嘴的燃油雾化特性实验研究,分析了一次风量、转杯转速、燃油量等参数对燃油雾化粒径的影响。试验结果表明:燃油雾化场中,燃油液滴尺寸在远离喷嘴的过程中呈现先减小后增大的趋势,雾化油滴总体在小尺寸范围内分布均匀;燃油液滴尺寸随转杯转速、一次风量的增大而减小。最后,在MATLAB/GUI的平台上,设计开发了颗粒(气泡和液滴)粒径分布图像测量技术可视化操作界面,该软件具备了以下功能:一是图像预处理功能,可实现对颗粒图像的增强;二是集成图像粒度分析算法实现颗粒粒径分布统计测量;三是图像批量处理功能,可对不同尺度范围的颗粒分别给出分布结果。

关键词： 数字图像处理   光学乐谱识别   卷积神经网络   多尺度特征融合   简单循环单元  

摘要： 光学乐谱识别作为乐谱内容符号化的关键技术,有助于音乐文件的存储与编辑,在音乐信息检索和计算机辅助教学等领域还有着重要应用价值。基于通用框架的光学乐谱识别算法存在处理步骤较复杂、精度较低等问题,而基于深度学习的算法虽有效地简化了通用框架,但其识别精度有待进一步提升,对于难点音符的识别误差较大,模型训练耗时久。为此本文提出一种改进的卷积循环神经网络光学乐谱识别方法。本文中提出的光学乐谱识别算法主要通过四部分实现:首先,对数据集中部分谱例进行图像增强以扩充乐谱图像数据,提高训练模型的鲁棒性;随后,采用残差式卷积神经网络提取乐谱图像中的音符特征,解决模型退化问题;接着,利用多尺度特征融合,将不同层次的特征信息融合在同一特征图中,以增强模型的特征表示能力,提升后续识别精度;最后,采用双向简单循环单元与链式时序分类函数构成的网络识别音符,将大量计算并行化,从而加快训练的收敛速度,这也使得数据集中数据不再需要与标签严格对齐,也降低了对数据集的要求。通过四组实验对算法的有效性进行了验证,具体包括:数据增强前后模型的鲁棒性、残差式卷积神经网络的特征提取能力、多尺度融合效果以及简单循环单元对模型收敛速度的作用。实验结果表明,改进后网络模型的平均符号错误率下降至0.3234%,模型训练时间约为传统卷积循环神经网络的三分之一,在识别精度与训练耗时方面均有所优化。此外,还对比了文中所提算法、现有文献中提及算法和三种光学乐谱识别商用软件的性能。实验结果显示,文中所提算法在识别精准度以及训练耗时两项评价指标上均优于现有文献中的算法。与商用软件相比,文中所提方法的鲁棒性更强,且对于音符符梁、休止符等音符的识别效果更优。

关键词： 小波分析   数字图像   处理应用  

摘要： 随着我国社会经济水平不断提高,我国现代科学技术得到了前所未有的创新发展,人类已经进入信息化时代,移动信息处理技术已经成为人们日常工作生活中不可或缺的一部分。小波分析作为现代信息数据处理的一种新兴技术,凭借自身分析全面、精准等优势在当前数字图像处理工作中得到了广泛的应用,本文主要就小波分析的基本原理进行分析,并进一步探究了小波分析在数字图像处理中的有效应用,望对未来小波分析在数字图像处理中的应用与发展提供相应借鉴。

关键词： 数字图像   图像处理   血管分割   分层抠图模型   烟草植株检测  

摘要： 数字图像处理是指利用计算机对图像进行分析、加工和处理，以达到所需结果的技术。数字图像处理在实际应用中发挥着重要的作用，本文探寻了数字图像处理在血管分割和烟草植株检测中的应用，研究内容主要包括：　　血管分割：眼底图像中的血管分割是医生对眼部疾病进行高效诊断的重要依据。然而，传统的血管分割非常耗费医生的时间，基于此，我们提出了一种基于分层抠图模型的血管分割算法。这个算法一开始利用血管的区域特征生成眼底图像的三分图，然后利用分层抠图模型提取三分图中未知区域的血管点。我们在DRIVE,STARE和CHASE_DB1三个公开的数据库上进行了测试。实验证明我们的算法在准确性和时效性方面优于许多主流的算法。　　烟草植株检测：烟草植株检测在烟草种植、产量估计中发挥着重要作用。然而，传统的烟草植株检测是人为进行的，观察者需要花费大量的时间进行统计，基于此，我们提出了一种基于深度学习的烟草植株检测算法。这个算法包含三步：(a)利用形态学操作和分水岭分割手段获取无人机拍摄的烟草图像的候选烟草植株区域，(b)利用深度学习区分候选烟草区域，(c)利用后处理去除非烟草植株区域。我们在无人机拍摄的烟草数据库上进行了测试。实验证明了我们的算法在烟草植株的自动检测中具有良好的表现性。

关键词： 油管管理   图像识别   数字图像处理   深度学习  

摘要： 作为一种全球的不可再生资源，石油在世界上的地位极为重要。中国作为世界上的第四大石油生产国，石油化工行业逐渐成为我国国民经济的支柱产业之一，保障着我国的国家能源安全。作为石油从地下输送到地上的唯一通道，油管在整个石油开采过程中具有不可或缺的作用。目前，石油开采工作已经到达高含水的地步，油管等井下作业工具更新非常快、消耗量巨大。同时，由于油管管理方式的落后，导致数量巨大的油管在实际使用和管理过程中存在很大的问题，难以区分不同的材质、使用年限等等，并且，因此而导致的石油开采事故数不胜数。因此，改善当前落后的油管管理方式，使用科学有效的管理方式对油管进行精细化管理是解决生产安全问题和提升工作效率的不二法门。　　基于目前油管的管理现状，考虑到落后的油管管理带来的巨大损失，山东省滨州市胜利油田滨南采油厂提出了油管精细化管理的需求，并以此立项。根据该需求，研究并实现一套可靠的、系统的多终端、跨平台的油管信息管理系统。本文主要针对油管刻码标识的识别这一核心技术进行了一系列的研究，分别采用基于数字图像处理技术的图像识别算法和基于深度学习的图像识别算法对采集到的油管刻码进行识别，对识别结果进行分析改进，使其满足实际生产需求，在油管管理中具有良好的使用价值和经济效益。　　在基于数字图像处理技术的图像识别算法中，先将采集到图像转为HSV色彩空间，进行预处理，增强有效信息，降低背景干扰信息，并通过平滑滤波操作去除噪声。提出一种改进的边缘检测算子，对边缘信息进行提取，并选用最大互相关算法进行回字定位，根据定位结果，结合先验知识，对回字位置进行调整，确定刻码区的位置。根据刻码区的图像特点，选用边缘梯度和灰度差分值作为图像特征值，通过多次递归，对特征值逐级判断，最终确定图像编码。　　对于基于深度学习的图像识别算法，分析多种卷积神经网络的特点，引入深度卷积神经网络U-net算法对图像进行分割，利用开源框架TensorFlow搭建U-net算法，将数据集进行简单的预处理，结合人工标注图像信息进行训练。将训练好的参数输入网络，使用测试集对训练好的网络进行测试，统计分析测试结果，并从硬件需求、执行效率、识别率多个方面对两种识别算法进行比较分析。　　本文以油管落后的管理现状为背景，以实现油管的精细化管理为目的，通过大量文献的阅读与实地调研，选取基于数字图像处理技术的图像识别算法和基于深度学习的图像识别算法对油管刻码图像进行识别，识别率满足工业化生产需求，系统已在滨南采油厂正式上线运行，运行效果良好，大大提高了工作效率，降低了因油管落后的管理方式带来的人力、物力、财力上的损失。

关键词： 边坡稳定性   高密度电阻率法   数值模拟   模型试验   数字图像处理  

摘要： 边坡失稳引发的地质灾害会给人类的生命财产安全造成威胁,制约我国的经济发展。鉴于此,本文从工程实际的角度出发,探究基于高密度电阻率法的边坡稳定性监测与预警体系的建立。本文从以下四个方面进行相关研究,具体研究内容如下。(1)通过对边坡不同隐患类型的破坏机理进行分析,概化了边坡不同隐患类型的地电模型,并对不同隐患类型地电模型进行电阻率正反演数值模拟,结果表明反演数值模拟对隐患体的电阻率响应效果优于正演数值模拟对隐患体的电阻率响应效果,同时经数值模拟得到了不同隐患类型的电阻率响应特征。(2)通过室内饱水试验研究得到了土石混合体饱水过程中电阻率的响应特征,并利用模型曲线拟合及SPSS软件分析证明了电阻率与饱和度具有较高相关度;通过不同条件下推剪模型试验研究得到了多相土石复合介质推剪过程中电阻率的响应规律,确定了土石混合体失稳时电阻率的变化率临界值,并利用SPSS软件分析证明了推剪过程中土石复合介质电阻率的变化率随土石比减小而增大。(3)根据电阻率正反演图像以及试验研究确定的不同土石比岩土体失稳阈值,建立了基于图像对比算法的边坡稳定性预警体系。(4)将相关研究成果应用与泰东高速K94+500-K94+800的边坡工程稳定性监测,其推断结果与实际边坡稳定性状态保持一致,从工程应用的角度验证了基于高密度电阻率法的边坡稳定性监测与预警的可行性和有效性。

关键词： 电力系统   数字图像处理   图像识别  

摘要： 将图像识别技术运用到电网系统当中能够及时发现设备故障以及完成设备维护。文章分析了图像识别技术的发展与应用现状,介绍了数字图像的识别步骤。针对电力系统中应用到的图像识别方法进行了归纳,利用图像识别技术对电力系统中防盗预警、识别指针位置和变压器油液位置进行了分析,并解析了在电力系统中的图像识别过程。最后得出结论,在电力系统中图像识别技术拥有良好的发展潜力。