基于CT处理技术的岩石细观破裂过程的分形分析

在单轴压缩条件下,利用CT技术实时观测岩石试样内部微裂纹的萌生、扩展直至贯通的细观破坏过程,通过数字处理技术对得到的CT图像进行阈值分割并利用计盒维数法得到图像裂纹的分形维数,分析外部荷载、裂纹扩展和分形维数之间的关系。结果表明:在单轴压缩条件下,分形维数可以作为岩石材料细观破损程度的定量参数。     

基于CT图像的岩石破裂过程裂纹分形特征分析

岩石材料存在不同阶次随机分布的微观孔隙和裂纹,其受载后的宏观断裂失稳和破坏与内部微裂纹的分布以及微裂纹的产生、扩展和贯通有密切关系.通过对岩石CT图像中各点材料进行分析,清晰地看到岩石材料中孔洞及裂纹区域的大小分布随应力的变化过程.利用分形维数对裂纹扩展至破裂过程进行分析,揭示岩石裂纹从萌生、扩展到贯通的细观破损机理....     

基于分形特征的图像边缘检测算法

基于分形图像的自相似特征,提出了一种新的图像边缘检测算法,实验结果证明该算法能有效提取图像边缘,具有较强的抗噪声性能。     

分形参数理论在动物CT影像处理中的研究

将分形参数理论和现代图像处理技术结合起来,对动物CT影像进行分析和处理,根据在动物骨骼的成像交界处,分形的规律性将会被破坏的基本特征,获取边界处的分形参数值H,从而判断出该处为CT图像的边界。从实验结果看,结合分形理论的分形参数算法对CT图像的处理效果优异,对家庭宠物犬和其它动物疾病的正确诊断和有效治疗提供必要的技术支撑。     

多重分形理论在原木图像处理中的应用

用计算机断层扫描技术对木材进行无损检测,采用多重分形频谱分析方法对原木CT图像进行边缘检测.首先计算图像各像素点的H(o)lder指数α(x,y),然后估计出其多重分形频谱f(α)的值,对图像的像素点进行分类;根据多重分形理论,找出图像的边缘点.结果表明:多重分形频谱分析方法对木材CT图像的边缘检测具有良好的效果,并具...     

分形理论在遥感图像分类处理中的应用评析

对分形与纹理、形状、神经网络以及小波等算法相结合在遥感图像分类的应用方面作了简要的评析,并对未来发展方向进行了展望。     

基于RGB彩色空间的原木端面图像参数测算研究

[目的]根据原木端面图像的彩色特征,提出一种基于RGB颜色空间的彩色图像分割算法。[方法]选取图像中指定区域作为样本,统计样本中像素点的彩色分量,利用其彩色阈值区间,通过逐点匹配法对图像进行分割。[结果]该方法不仅消除了阴影干扰,而且能够准确地对原木端面进行分割。分割结果图像优化处理后,完整地反映出图像中的原木端面。采用目标图像外接矩形的内接椭圆算法对原木端面图像进行参数测算,结果表明,该算法的测算结果相对误差小于0.5%。[结论]基于RGB彩色空间的原木端面图像分隔方法分隔效果较优,参数测算结果较准确。     

基于Android的水稻叶片特征参数测量系统

[目的]提供基于Android的水稻叶片特征参数测量系统,为农学研究提供精准数据.[方法]系统设计主要分为图像获取、图像预处理和特征参数计算3部分:采用智能手机相机获取水稻叶片图像;通过灰度化、二值化和轮廓提取等操作对图像进行预处理;根据算法计算得到水稻叶片特征参数.[结果]精确度测试中,建立系统获取颜色分量(R、G、B)均值与各分量实际值的线性拟合模型,其决定系数分别为0.9803、0.9774和0.9805,均方根误差分别为1.086、1.413和0.8383;叶片几何参数中,系统获取水稻叶片长、宽、面积及周长与水稻叶片实际值的均方根误差分别为0.6469 cm、0.05022 cm、0.5329 cm2和2.412 cm.耗时测试中,采用多部不同配置手机对同一叶片进行测试,图像预处理及参数计算总时间均在2 s以内.可见,基于Android的水稻叶片特征参数测量系统能快速、准确、便捷地获取水稻叶片长、宽、面积、周长及颜色等特征数据,在一定程度上实现户外实地测量,满足农学研究的需要.[建议]对系统进行进一步优化,降低对外部辅助物的依赖,真正实现操作简便;增加氮素营养水平诊断算法实现氮素营养水平分类,以快速精准判断水稻生长营养状况,实现精确施氮.     

基于分形特征的图像边缘检测算法①

An image edge detection algorithm based on fractal character was developed. The method was rooted in the self-similarity of fractal image. The results of experiment showed that the proposed new algorithm for image edge detection was valid and effective.     

基于多重分形的油菜病虫害叶片图像分割

利用多重分形理论中的基于sum容量测度、max容量测度和min容量测度的多重分形谱分割方法,分别对油菜菌核病害、白斑病害、油菜潜叶蝇虫害叶片图像进行识别与分割。结果表明:基于多重分形理论的油菜病虫害叶片图像分割优于传统的阈值分割,基于C均值聚类的分割以及传统区域分割,主要在于能够清晰地分割出病虫害叶片边缘轮廓,准确定位病虫斑区域,同时还能保留较多细节,具有局部性强、准确性高的特点。相比而言,基于max和min容量测度的分割优于基于sum容量测度的分割。     

中华绒螯蟹数量和规格的计算机识别

利用数字图像处理知识和计算机视觉技术,对中华绒螯蟹的图像进行分析,编制了相应的计算程序,提取了重要特征,对其表面水珠等进行了去噪处理,并对其数量和规格进行统计和分析。所得结论为其数量和发育状况的识别提供了客观的依据,对进一步研究中华绒螯蟹的生长、发育和健康状况以及性早熟等问题具有一定的指导意义。     

实木地板图像差分和形态学分割算法研究

针对现有实木地板表面缺陷分割算法分割速度慢、精度低的问题,提出基于图像差分和形态学的地板表面缺陷分割方法。首先,分别对目标图像和背景图像进行求补和低通滤波运算;其次,将预处理后的2幅图像做差分运算,得到差分图像;最后,采用形态学开闭运算去除差分图像噪声并获得目标缺陷。选取活节、死节、裂纹3类缺陷样本各20个进行试验,结果表明：该研究算法对3类样本平均分割准确革分别达到92．63％、94．31％、93．88％,平均分割时间为9．583ms。     

图像处理技术在植物叶面特征提取中的应用

介绍了一种采用数字摄像头或CCD(Charge Couple Device)机获取叶片的数字图像,建立运用计算机图像处理技术,快速、准确地测定叶片面积、周长及其他相关特征值的叶片测量系统软件。该软件是利用VC++6.0语言,根据该文的算法编写的;它基于Windows平台,具有非常友好的用户界面,采用交互方式实现图像分割、系统标定和最终测量,提高了可靠性和测量精度,实现了非破坏性地测量,在农业、林业等领域具有广泛的应用前景。     

基于图像处理的植物叶片参数的测量

针对传统植物叶片参数手工测量方法精度低、速度慢的缺点,提出了一种基于扫描仪和参考物利用图像处理技术来测量植物叶片参数的方法.首先利用扫描仪获得含有植物叶片和参考物的数字图像,然后通过图像处理技术分别获得参考物和被测叶片的二值图像,最后利用实物参考物周长和参考物在图像中周长之间的比例关系来求取被测植物叶片参数.对真实图像进行了实验,结果表明此方法具有较高的效率和实用性.     

木材缺陷图像处理软件的研制

对木材缺陷的X光图像进行计算机处理，可以突出缺陷的边缘与细节，便于人眼和计算机进行有效地识别。针对木材X光成像的噪声模型，采用高斯滤波器、梯度松驰迭代图像分割算法和协中值滤波法处理图像，可以提取缺陷图像的详细信息，并能检测出图像的边缘。     

排种图像的小波变换及其评价

图像变换是从排种图像中精确提取种子对象的一项关键措施,由于线性变换、中值滤波尚不能达到理想要求,故尝试应用二雏小波对排种图像进行小波变换,并依据种子对象的提取效果对其进行了评价。研究结果表明,小波变换对排种图像处理而言是一种优良变换算法,种子对象提取的匹配系数均大于0．85,最高达0．935 7,优于线性变换算法的0．6709。     

基于神经网络的视觉图像处理研究

近几年,随着神经网络理论的深入研究,人们对神经网络技术的并行性计算能力、非线性映射和自适应能力等优点有了充分的认识,各种神经网络模型在图像处理领域中得到了广泛的应用。对各种流行的神经网络模型在图像处理领域中的应用进行了综述,根据图像处理的具体内容进行了分类叙述,阐明了神经网络技术在图像处理领域中的优点和不足,并对将来神经网络技术在图像处理领域中的应用提出了展望。     

基于空频变换的木材缺陷图像分割

针对木材缺陷这一自然纹理型事物,为了提取出其缺陷目标部分,进行下一步的分析和识别,采用一种空频变换方法对缺陷图像进行分割。选取虫眼、死节、活节3类木材缺陷图像样本各50个,构造一组多通道的Gabor滤波器对缺陷图像进行滤波,并提取出图像的多方向Gabor能量特征。最后结合模糊聚类算法和数学形态学后处理操作对缺陷图像进行了成功的分割。实验结果表明,此方法对3种木材缺陷图像的平均分割正确率分别达到了95.81%、94.58%、96.52%,证明了该方法的有效性。     

基于Level Set方法的木材细胞显微图像分割

为解决木材细胞纤维图像分割中的某些图像分割不连续的现象,引入了基于形变模型(DeformableModels)的水平集(LevelSet)方法对木材细胞图像进行分割,并用Matlab实现了基于该形变模型的窄带(NarrowBand)快速算法。对针叶材和阔叶材的显微图片进行仿真试验表明,该方法适合于对具有分支、突触以及拓扑结构变化的木材细胞图像进行快速精确分割,不但具有全局优化的能力,而且可以检测出模糊或离散状边界,对噪声也有一定的鲁棒性。     

木材缺陷检测图像处理系统工作平台的研制

对木材缺陷无损检测图像处理系统的软件工作平台进行了系统的研究。在Windows环境下开发出适合木材无损检测特点的系列软件。软件的功能包括图像输入、图像存取、平台窗口管理、图像几何处理、AOI操作、LOI操作和数字图像处理。数字图像处理含有9个子功能块，分别是快速中值滤波、快速均值滤波、高斯滤波、图像伪彩色处理、边缘检测、直方图均衡化等。经实际应用证明该平台具有直观、界面友好、操作方便等特点，有很强的实用性。