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关键词： 高速摄影   回旋区   物理模拟   颗粒速度云图  

摘要： 风口回旋区对高炉及COREX熔化气化炉冶炼过程起着十分重要的作用,人们对风口回旋区进行了大量的试验与模拟研究。目前通过试验方法得到的风口回旋区仅仅是由若干个测量点确定。物理参数场可以用来准确确定回旋区边界,但是目前为止所有的研究风口回旋区的物理参数场都是由数值模拟确定,并且没有明确的回旋区的定义标准。在本研究中利用COREX熔化气化炉半周冷态模型,通过跟踪示踪颗粒的运动信息,得到观察面板处风口回旋区域的颗粒速度场。通过与目测结果的对比,确定超过0.15 m.s-1的颗粒速度标量场确定为风口回旋区域。通过本试验得到的回旋区边界可为回旋区的理论或数学模拟提供准确的边界条件。

关键词： 遗传算法   数字图像处理   遗传算子   早熟收敛现象  

摘要： 遗传算法是一种全局优化自适应概率搜索算法，它通过模拟生物的自然选择和遗传进化机制来构造人工系统的模型。由于其具有原理直观、易于实现、应用效果明显等优点而被众多领域所接受，得到了广泛的应用。然而，标准遗传算法并不能保证全局最优收敛，用遗传算法求解大规模复杂的实际问题时常常发生早熟收敛现象。\n 本课题针对遗传算法中的早熟收敛问题，进行了详细和深入的研究，结合自然界高级生物普遍采用的多倍体基因码和有性繁殖特点，论文主要工作有：\n 1、改进了遗传算法的遗传算子，该算法借鉴自然界生物体之间的各种联系，考虑遗传个体之间及个体与环境之间的关系，提出一种多个群体并行进化的遗传算法，该算法有效地实现了遗传算法的并行性，提高了进化群体遗传基因的多样性，改善了遗传算法可能发生的早熟收敛现象。\n 2、改进传统遗传算法中的编码方法，采用多倍体编码方法来构造雌雄两种个体，个体随时间变化性能发生改变，该方法通过两种不同性别的个体的进化，可以很容易地跳出局部极值，而且收敛速度较快。\n 3、通过对一系列典型复杂多模函数进行优化计算的实验，证实了其有效性及优越性。本文还将这种改进的遗传算法应用于数字图像重建中，得到了较好的效果，进一步验证了该算法的优越性。

关键词： 输电线路   状态识别   数字图像处理   神经元网络  

摘要： 本文主要针对智能电网建设对输电线路状态远程监测的需求,提出了基于数字图像处理和人工神经元网络识别的智能判别方法。\n 首先,根据国家电网公司智能电网试点工程建设经验,以及国网公司对输电线路状态监测技术应用情况的调研,提出了目前输电线路图像/视频监控系统面临的智能识别能力不足等问题,分析了输电线路气象环境、导线温度等十类运行状态的识别方法,提出了开展基于图像处理的输电线路智能识别技术研究的必要性及技术需求。\n 其次,通过研究野外现场图像的获取方案,对目前我国输变电设备状态监测系统建设中前沿通信技术方案进行了分析与设计,重点分析了通过电力系统独特资源OPGW获取现场图像的方法,同时针对冬季覆冰季节遇到的高速球结冰等图像获取难题,提出了针对典型线路高速球的热设计方法。\n 在文中,主要应用数字图像处理技术对采集到的输电线路设备状态图像综合使用灰度变化、直方图修正、小波包去噪以及边缘提取算法等对线路的远程状态图像进行处理,处理后的图像对比度明显增强,使线路特征更加突出,易于后续的图像特征提取。运用常用的几个边缘检测算子:Roberts算子、Sobel算子、Prewitt算子、Log算子、Canny算子对输电线路状态图像进行边缘检测,检测结果表明Prewitt算子检测效果较好,速度较快。\n 根据输电线路设备状态图像的特点,通过将图像进行n行×n列(n≥2)分割后,分别提取线路或元件边缘特征分布作为特征量,经多次试验,取值n=6,实现了具有良好适用性的特征提取方法。\n 最后,构建了三层BP人工神经元网络对典型的线路状态进行训练识别。设计了神经网络模型,确定网络的层数及各层神经元数目,隐层和输出层选择型S函数作为激励传递函数,通过对各种算法的比较,得出Levenberg-Marquardt学习算法是最优的算法,用已知样本对神经网络进行学习,将训练成熟的网络对未知样本进行仿真,对多种设备状态图像的识别准确率达到89%以上。试验证明,该方法具有良好的识别效果和重要的推广价值。

关键词： 视觉质量   数字图像处理   噪声估计   随机酉变换   编码器  

摘要： 本文的探讨了视觉质量优化的数字图像处理技术，研究重点于如何利用人眼视觉系统的特性优化数字图像通信系统的服务质量。主要的研究内容包括人眼视觉系统(HVS)建模，图像质量评价以及图像视频压缩、后处理技术。\n HVS的建模及基于HVS模型的图像处理在近年来获得了广泛的关注。由于HVS通常是数字图像通信的最终接收者，在视觉通信系统的设计中考虑HVS的某些特性必将提高系统的处理能力和整体性能。作为HVS计算模型的一个重要应用，图像质量评价算法能够预测HVS对图像视觉质量的主观感受，从而能够在以提高视觉质量为目的的图像通信系统的优化过程中起到重要作用。在已知某些测试数据的主观质量的前提下，图像质量评价算法又可以用来衡量HVS模型的准确度。图像的后处理算法一直以来都是图像处理领域的研究热点。受信源、信道等条件的限制，视觉通信系统接收端获得图像质量常常不能满足HVS的要求，为此我们可以使用图像后处理算法在保证通信系统标准兼容性的同时，提高解码图像的主观质量。本文的具体研究内容分为八章:\n 在第一章中，我们将首先探讨图像的质量评价算法。本文提出了基于脑科学和神经学中的自由能理论的一种全新的视觉心理图像质量算法。我们将人脑对一幅图像的感知和理解视为一种人脑的主动推理过程。这个过程主要是人脑通过内部自发模型对外界场景进行解释，而图像的感知质量可以近似定义为人脑自发模型对外界感知信号解释的准确性。\n 生理学和心理学的研究表明人对图像的质量感知在低、高噪声是表现出不同的行为模式。因此第二章探讨了基于在近门限噪声和超门限噪声的不同情况下，如何通过噪声估计和自由能量准则实现对图像质量的无参考评价。\n 第三章探讨了图像质量准则的一致性问题，研究表明目前的图像质量评价方法存在很大程度上的一致性缺失。因此本章提出了一种对于图像质量认知的突变模型理论，该理论能够很好的解释并克服目前图像质量准则的非单调等缺陷。\n 第四章的研究表明，目前被广泛认可的基于视觉敏感度加权的图像质量评价方法的研究中很大程度上忽略了人眼视觉系统有限资源分配过程中无法处理过度密集的高视觉敏感度点，即视觉拥塞的问题。在视觉拥塞计算模型的基础上，我们提出了一种全新的视觉敏感度加权方法。\n 第五章着重研究了基于自然图像统计的图像噪声估计算法。本章首先探讨了噪声对自然图像变换系数高阶距统计量的影响，进而提出了基于选择性离散余弦变换域和随机酉变换的概念，并验证噪声图像在此变换域的三阶、四阶距的尺度不变性，进而提出了有效的自然图像噪声估计方法。\n 第六章提出了一种资源受限编码器条件下的超高保真（近无损）视频压缩解决方案，为了简化编码器并保持其高效率，编码器采用了一种帧内无穷范数约束差值脉冲编码调制与均匀标量量化器相结合的架构。同时解码使用利用了简单编码器没有利用到的视频信号的空时相关性，通过三维分段自回归视频模型实现高质量视频重建。\n 第七章设计了一种基于视觉心理学的图像编解码技术，其设计原则是在根据编码端输入图像找到最优生成模型的压缩描述，然后再解码端重新生成输出图像。根据自然图像的像素高阶统计量具有尺度不变性这一统计学上的重要发现，生成模型可以通过在编码器进行空域下采样进行有效压缩;解码器可以相应地通过模式保留上采样模块来生成解码图像。\n 第八章我们根据参数化的稀疏随机采样和图形的非参模型，提出了一种混合图像修复模型算法，将参数法和非参数法的模型优势在一个多尺度框架中相互结合，参数线性回归模型与非参数核回归模型分别用来描述图像的单尺度内以及多尺度间的依赖性，该算法能够从极稀疏的采样中复原图像。

关键词： 虚拟显微系统   B/S构架   数字图像处理   异步通信技术   多平台访问  

摘要： 传统光学显微技术的发展已有近三百多年的历史。近代计算机技术的快速发展以及数字图像处理技术的进步促生出新型的虚拟显微镜系统技术。这些早期的系统为支持远程访问服务采用了客户端/服务器(Client/Server，C/S)构架。\n 随着移动互联网的发展和各种异构的移动计算平台的涌现，传统的虚拟显微软件采用的客户端/服务器模型在构架上的各种缺陷逐渐显现出来。比如：需为不同终端开发客户端，系统部署、管理和更新上的复杂，异构平台通信协议之间的差异等等。\n 针对以上问题，提出并实现了基于浏览器/服务器(Brower/Server，B/S)构架的虚拟显微系统。服务器端以C#语言在***框架上开发，采用分布式的显微切片图像存储方案。浏览器端以JavaScript语言开发，利用Ajax异步通信技术获取图像数据。浏览器与服务器的通信采用互联网上最广泛采纳的http协议标准，最大限度的屏蔽异构平台差异的影响。原型系统已经构建完毕能正常运行。\n 系统主要由服务器业务逻辑模块，数据库模块，分布式图像文件存储模块，浏览器客户模块组成，为用户提供远程的实时显微图像浏览服务，实现的功能包括：显微视野的平移，放大和缩小，坐标定位，切片评论等，较好的解决了C/S模式传统显微系统在多平台访问的支持，部署维护和更新上存在的问题。\n 经测试，建立的原型系统能稳定可靠地运行，提供良好的可访问性。为需要提供公共可访问服务的虚拟显微系统设计和开发了一套可行的，自主研发的解决方案。

关键词： 数字图像处理   计算机视觉   OpenCV   Ubuntu  

摘要： 详细地介绍了用于数字图像处理的开放源代码的计算机视觉类库—OpenCV。利用OpenCV中的数字图像处理函数使复杂的问题变得简单化。介绍了OpenCV的特点和功能,讨论了在Ubuntu环境下如何配置OpenCV,最后在此基础上给出了一个Canny边缘检测应用实例,其对数字图像处理的研究具有一定的实用价值。

关键词： 波前编码系统   成像特性   数字图像处理   红外光学系统   无热化设计  

摘要： 波前编码技术是一种光学与数字图像处理混合成像技术，在一定程度上能够实现普通光学系统无法达到的性能需求，已在光学成像领域中得到了广泛的应用，尤其是在扩展非相干成像光学系统景深方面获得了显著的效果。然而，由于波前编码系统成像过程较普通光学系统有所差别，成像特性的很多方面仍不被人们所熟知。本文开展了波前编码技术成像特性的理论研究，并将该技术应用于红外光学系统的无热化设计，以期能为波前编码技术的发展和应用做出一定的贡献。本文的主要研究如下：\n 针对奇对称相位掩模板波前编码系统的点扩散函数（PSF）在像面上随离焦像差的偏移特性，研究了波前编码系统斯特列尔（Strehl）比的非轴向特性，研究了非轴向斯特列尔比与相位板参数的关系。根据非轴向斯特列尔比幅值与波前编码系统成像特性的关系，提出了基于非轴向斯特列尔比相位板参数的优化方法。通过快速傅里叶变换的方法研究了指数、对数和正弦形式的相位掩模板的PSF偏移量和非轴向斯特列尔比的特性，证明了非轴向斯特列尔比的广义性和相位板参数优化方法的正确性。\n 研究了波前编码系统对初级像差的敏感性。针对于除离焦像差外的含有其它像差的波前编码系统的PSF和OTF难于解析的特点，本文基于光线像差和点列图的评价方法，研究了波前编码系统对初级球差、初级像散和初级彗差的敏感性。根据波像差与光线像差的关系，给出了含像差的波前编码系统光线像差表达式，计算了光线像差的上下边界和点列图尺寸。根据光线像差及点列图的结果分析了波前编码系统对像差的敏感性。在相同边界条件下，分别通过数值仿真和光学设计软件从空域和空间频域验证了分析结果的正确性。\n 研究了波前编码系统编码图像复原过程噪声放大率、信噪比（SNR）的变化特性和退化函数模型。以线性滤波器作为波前编码系统图像复原滤波器，计算了图像复原过程噪声的放大率，给出了编码图像SNR与复原图像SNR之间的关系。由SNR变化的结果，提出了基于SNR为约束条件的相位掩模板参数优化方法。在退化函数模型方面，提出了使用权值PSF作为波前编码系统复原过程退化函数模型，将使用权值PSF复原的编码图像与正焦PSF复原的图像进行了比对试验。\n 将波前编码技术应用于红外光学系统无热化设计过程中。研究了热环境下相位掩模板相位函数随温度的变化特性，提出了在设计过程中进行相位板热效应参数补偿方法。在热效应分析的基础上，设计一套工作温度范围为-40°C~+60°C的长波红外无热化光学系统，并且通过实验验证了所设计系统的性能。

关键词： 裂缝测量   形态学   区域生长   细化  

摘要： 针对人工视觉测量桥梁裂缝方法存在的种种弊端,提出基于数字图像处理的桥梁裂缝测量的新算法。首先对采集到的裂缝图像进行数学形态学腐蚀处理,接着进行区域生长,将腐蚀后的图像二值化、细化,得到裂缝中心线,以中心线上的点为种子点向原图裂缝的两边缘逼近,进一步处理就可以得到裂缝的长度和宽度等参数。

关键词： 凝胶DNA指纹图谱   数学模型   数字图像处理   谱带自动定位  

摘要： 介绍了一种自动定位凝胶指纹图谱谱带的新方法。提出一种基于DNA片段尺寸定位谱带的数学模型。自动定位谱带的过程分为以下几个部分:首先,图像预处理。主要目的是去除噪声和图像增强,具体手段包括去噪、中值滤波、计算位移/尺寸线性曲线;其次,谱带自动定位。其目的是定位谱带的具体位置,正确的从泳道中分割出相邻谱带,在这个过程中,运用提出的数学模型定位和校正谱带的位置。定位谱带的一个关键性问题是处理谱带"粘合"问题,即相邻谱带由于在泳道的中的位置过于接近而被鉴定为一个谱带,采取线性曲线和数学模型相结合的方法解决该问题,实验结果表明,采取这种方法很有效,可以很精确地定位谱带的位置。

关键词： 数字图像处理   脉冲噪声检测   图像去噪   自适应开关滤波器   中值滤波器  

摘要： 由于传输错误、摄像头传感器中的故障像素单元、错误的存储位置和模数转换过程中的计时错误等因素,数字图像常常被脉冲噪声所污染。\n 脉冲噪声影响了很多图像处理应用的准确性,例如图像分割、图像分类、边缘提取和图像压缩。因此,在科学地使用图像之前,去除噪声是图像处理应用中必要的一个步骤。\n 在有效去除脉冲噪声的同时保留图像细节不被破坏仍然是图像处理中研究噪声去除领域的一个主要问题。为了保护图像细节,避免不必要的模糊,去除脉冲噪声的滤波器应该这样设计:在去除脉冲噪声的过程中,非噪声像素的灰度值保持不被改变。\n 现有的滤波器通常在峰值信噪比(PSNR)和平均绝对误差(MAE)方面表现不错。但是,在误检测和漏检测方面性能不好是它们主要的缺点。因此,它们不能保护图像的细节和边缘,尤其在高噪声密度的情况下。\n 为了克服以上困难并提高脉冲噪声检测的准确性,本论文中分别提出了两种新的去除被污染图像中固定值脉冲噪声和随机值脉冲噪声的自适应开关滤波器。用于去除固定值脉冲噪声的滤波器是基于判决的中值滤波器的一种改进型滤波器。而滤除随机值脉冲噪声的算法由两个步骤组成。在第一个步骤中,通过图像的一系列局部统计量来检测噪声。在第二个步骤中,用滤波窗口中非噪声像素的灰度加权均值来替代被污染像素的灰度值。滤波窗口的大小根据当前滤波窗口中未被污染像素的个数自适应调整。视觉效果和量化结果都表明,本论文所提出的两种滤波器在脉冲噪声的噪声去除和边缘保护两方面的性能比很多现有的滤波器要更为出色。