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更新日期: 2025-05-30

復雜背景下鋼索圖像的紋理分割與邊界識別

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復雜背景下鋼索圖像的紋理分割與邊界識別 4.5

針對復雜背景下鋼索圖像難以準確分割的問題,提出一種基于紋理分析的鋼索圖像分割與邊界識別方法.采用基于模糊Hough變換的紋理方向檢測方法確定鋼索走向,利用邊緣方向密度直方圖作為紋理特征,對與鋼索紋理方向相應的邊緣方向賦予不同權重,抑制紋理分割中背景的干擾,對鋼絲繩圖像進行聚類分割,采用檢測平行直線的方法確定其邊界,并根據算法參量對邊界進行修正.在實驗中,對比了邊緣方向密度直方圖特征與灰度共生矩陣、局部二值模式在鋼索圖像紋理分割中的結果與計算時間,結果表明邊緣方向密度直方圖特征計算速度快、受背景干擾小,分割準確率高.本文方法無須預先訓練,受背景干擾小,可以準確地識別出鋼索并確定其邊界,能滿足鋼絲繩視覺檢測的要求.

基于圖像識別技術的膏體微觀結構紋理特征分析(英文) 基于圖像識別技術的膏體微觀結構紋理特征分析(英文) 基于圖像識別技術的膏體微觀結構紋理特征分析(英文)

基于圖像識別技術的膏體微觀結構紋理特征分析(英文)

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膠結充填膏體(cpb)、砂漿及混凝土等水泥基材料的力學強度取決于其微觀結構,如孔隙數量、孔徑及結構,顆粒及骨架的排列形態等。對于該類材料的力學強度與其孔隙結構(如孔徑及其分布)的關系研究目前已有很多,但與微觀形態特征或紋理特性的相關性研究較少。紋理是一種反映圖像中同質現象的視覺特征,體現了物體表面共有的內在屬性,包含了物體表面結構組織排列以及它們與周圍環境的聯系,是量化微觀形態特性的有效方法。在統計分析中,灰度共生矩陣(glcm)紋理和tamura紋理是表征紋理特征的最具代表性方法。本研究以3種不同質量濃度膏體制備的充填體試塊為樣本,養護至指定齡期后經單軸抗壓強度試驗獲得其力學強度,再對試塊斷面進行電鏡掃描(sem)獲得其微觀結構圖像;基于圖像識別/分析技術提取sem圖像的紋理特征參數,分析紋理特性與sem圖像參數(放大倍數)間的關系,篩選出有效的sem圖像樣品;分析各紋理參數與膏體濃度的相關性,識別出與膏體濃度呈正相關的紋理參數,并驗證該紋理參數與力學強度存在嚴格的相關關系。

圖像分割方法應用于施工現場物體的識別 圖像分割方法應用于施工現場物體的識別 圖像分割方法應用于施工現場物體的識別

圖像分割方法應用于施工現場物體的識別

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復雜場景中的圖像分割是當前圖像分割中的一個難點,給分割算法帶來了更大的挑戰.基于深度學習的算法基于統計學理論,相比傳統的神經網絡,深度學習能夠進行更深層次的學習,因此準確率大大提升,本文研究了一種深度信念網模型,加入dropout策略,并且進行改進,最后把模型應用于施工現場勾機的圖像分割與識別.實驗證明,改進的深度信念網模型算法可以有效的識別復雜場景中的圖像.

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基于塔形小波和特征加權的墻地磚紋理圖像分割方法 基于塔形小波和特征加權的墻地磚紋理圖像分割方法 基于塔形小波和特征加權的墻地磚紋理圖像分割方法

基于塔形小波和特征加權的墻地磚紋理圖像分割方法

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基于塔形小波和特征加權的墻地磚紋理圖像分割方法 4.4

目的基于小波變換的圖像分割方法對隨機紋理圖像進行分割.方法通過墻地磚表面的原始紋理特征,改進原有的圖像分割算法,對原始紋理圖像進行高階小波分解.結果圖像整體中的背景紋理邊緣被有效去除,降低了圖像紋理帶來的干擾,在有效提取近似信息的基礎上提高了系統的實時性.結論根據墻地磚的紋理特征,采用基于塔形小波的改進分割方法,對墻地磚的原始圖像進行處理,提高了邊緣準確性和區域性,降低了分割錯誤率.

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消防水炮射流軌跡圖像的分割與識別算法研究 消防水炮射流軌跡圖像的分割與識別算法研究 消防水炮射流軌跡圖像的分割與識別算法研究

消防水炮射流軌跡圖像的分割與識別算法研究

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消防水炮射流軌跡圖像的分割與識別算法研究 4.7

提出了一種基于改進ostu法和區域生長相結合的消防水炮射流軌跡圖像的分割與識別算法。首先對ostu法進行改進,快速確定射流軌跡差分圖像的最佳分割閾值,再用區域生長法分割得到可能的目標區域。對消防水炮噴射水流的形態特征進行了研究和分析,并以此為判據對可疑目標區域進行判斷,最后識別出真正的射流軌跡。實驗結果表明:該算法在不同光照條件、背景情況下,基本可以摒除干擾物,準確識別目標,且處理速度較快。

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鋼索圖像的紋理分割與邊界識別熱門文檔

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高速攝像機圖像處理法確定風口回旋區邊界 高速攝像機圖像處理法確定風口回旋區邊界 高速攝像機圖像處理法確定風口回旋區邊界

高速攝像機圖像處理法確定風口回旋區邊界

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高速攝像機圖像處理法確定風口回旋區邊界 4.5

通過建立corex熔化氣化爐的對稱半體冷態模型,利用高速攝影的手段跟蹤示蹤顆粒,得到觀察面板處風口回旋區域的顆粒運動信息.通過對大量顆粒運動信息的處理得到風口回旋區的顆粒速度標量場,將其與目測結果對比,確定0.15m/s以內的顆粒速度標量場為風口回旋區域.本研究結果可為corex熔化氣化爐及高爐等的理論研究或數學模擬提供準確的邊界條件.

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粉質黏土圖像的紋理特征分析

粉質黏土圖像的紋理特征分析

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粉質黏土圖像的紋理特征分析 4.7

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應用圖像分析技術自動識別織物的組織結構 應用圖像分析技術自動識別織物的組織結構 應用圖像分析技術自動識別織物的組織結構

應用圖像分析技術自動識別織物的組織結構

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應用圖像分析技術自動識別織物的組織結構 4.4

通過對機織物圖像的表面形態分析,建立3種基本組織(平紋、斜紋和緞紋)的表面紋理模型,運用傅里葉變換技術得到3種基本組織的頻譜模型,并建立表面紋理模型和頻譜圖模型之間的對應關系,從而為運用圖像分析和人工智能技術自動測量織物的結構參數、識別機織物類型奠定理論基礎.實驗結果證明,這種方法是準確可靠的.

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圖像拓撲結構的識別及其應用技術研究 圖像拓撲結構的識別及其應用技術研究 圖像拓撲結構的識別及其應用技術研究

圖像拓撲結構的識別及其應用技術研究

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圖像拓撲結構的識別及其應用技術研究 4.4

快速準確地建立兩圖像拓撲結構之間的對應關系是要解決的核心問題。通過揭示拓撲結構的本質特性,提出了鄰接矩陣模型、局部模型和快速模型三種不同的拓撲結構的識別模型、數據結構及其算法,重點討論了快速模型,并對其優良性能進行了證明。最后,把快速模型運用于全景圖拼接,取得了令人滿意的實驗結果。

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鋼筋自動計數系統中圖像識別算法的研究 鋼筋自動計數系統中圖像識別算法的研究 鋼筋自動計數系統中圖像識別算法的研究

鋼筋自動計數系統中圖像識別算法的研究

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鋼筋自動計數系統中圖像識別算法的研究 4.6

鋼筋自動計數是鋼材生產中的一個難題?,F有的鋼筋自動計數方法包括捆裝棒材的圖像計數和在線棒材的自動計數,它們的采集、處理方法有較大差別。本文對比分析了面積計數和模板計數這兩種方法,指出了它們各自存在的問題以及需要完善和改進之處。

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鋼索圖像的紋理分割與邊界識別精華文檔

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水工鋼結構腐蝕的圖像識別技術

水工鋼結構腐蝕的圖像識別技術

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水工鋼結構腐蝕的圖像識別技術 4.4

水工建筑物是我國在水資源豐富的地區普遍存在的,其中金屬結構也是工程中極其重要的組成部分.水工建筑物中的金屬結構長期接觸侵蝕性介質,遭受了不同程度的化學侵蝕,尤其是電化學侵蝕;同時它們還受到高速水流和風浪的沖擊,容易造成沖撞破壞;此外泥沙還會對其產生沖刷作用,這些都是一些水工金屬結構遭受破壞的原因之一.正是由于自然環境因素對水工金屬結構所造成的損失和破壞如此巨大,如何對金屬結構物進行腐蝕情況的檢查鑒定、如何使得金屬結構能夠長效防腐,已成為人類越來越重視的方面,提高金屬結構的腐蝕情況鑒定技術和抵抗腐蝕的能力成為當務之急.

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基于圖像紋理的板材紋理模擬再現方法研究 基于圖像紋理的板材紋理模擬再現方法研究 基于圖像紋理的板材紋理模擬再現方法研究

基于圖像紋理的板材紋理模擬再現方法研究

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基于圖像紋理的板材紋理模擬再現方法研究 4.8

紋理是木材的重要特征,模擬紋理具有極高的工業價值。對視頻采集到的板材紋理圖像進行灰度化、中值濾波去噪、二值化、腐蝕、膨脹等處理,得到僅包含目標紋理的圖像后檢測紋理邊緣。對板材紋理橫斷面通過數學描述結果進行模擬,切面通過在圖像上選擇合適的邊緣點進行模擬,以實現板材紋理的模擬再現,并以水曲柳為例分析模擬紋理。

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彩色柵格交通地圖圖像中道路識別與提取 彩色柵格交通地圖圖像中道路識別與提取 彩色柵格交通地圖圖像中道路識別與提取

彩色柵格交通地圖圖像中道路識別與提取

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彩色柵格交通地圖圖像中道路識別與提取 4.5

在地圖圖像數學模型的基礎上,根據地圖中各類對象的顏色特征對地圖圖像進行規范化處理;在分析地圖圖像中噪聲特征的基礎上,利用噪聲的自身特征和數學形態學的基本方法來消除地圖圖像中的噪聲,以達到識別與提取完整的道路網絡的目的.該方法對道路欠識別進行了處理,并以實例來驗證其對道路網絡識別與提取的過程及其效果.

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基于小波多通道特征級融合的彩色紋理圖像分析 基于小波多通道特征級融合的彩色紋理圖像分析 基于小波多通道特征級融合的彩色紋理圖像分析

基于小波多通道特征級融合的彩色紋理圖像分析

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基于小波多通道特征級融合的彩色紋理圖像分析 4.7

在不完全樹型小波分解基礎上將紋理和顏色特征進行融合,提出了適合彩色紋理圖像分析的新的特征,它比單純的灰度紋理特征或顏色特征具有更強的分類能力同時還利用20類真實彩色自然紋理圖像對塔式小波分解、不完全樹型小波分解和小波包分解進行了多特征融合的分類比較,實驗結果表明:不完全樹型小波分解的特征級融合表現出良好的分類性能和抗噪能力

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基于DCT域紋理結構相似度的模糊圖像質量評價

基于DCT域紋理結構相似度的模糊圖像質量評價

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基于DCT域紋理結構相似度的模糊圖像質量評價 4.4

結構相似度(ssim)是一種衡量2幅圖像相似度的重要指標,但是ssim對于嚴重模糊的圖像評價結果準確度不高。在基于ssim的圖像質量評價方法基礎上,考慮到紋理信息是圖像的重要組成部分以及人眼對圖像的紋理信息部分十分敏感,提出基于離散余弦變換(dct)域的紋理結構相似度質量評價(tssim)。該評價方法在dct域中提取圖像的紋理信息,并通過改進ssim中的結構信息來確定紋理區域的失真,計算tssim值。實驗結果表明,該方法得到的pearson相關系數為0.89342,spearman等級相關系數為0.92507,比ssim的評價結果更準確,符合人眼的主觀感受。

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鋼索圖像的紋理分割與邊界識別最新文檔

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基于小波變換的針葉苗木彩色圖像分割 基于小波變換的針葉苗木彩色圖像分割 基于小波變換的針葉苗木彩色圖像分割

基于小波變換的針葉苗木彩色圖像分割

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基于小波變換的針葉苗木彩色圖像分割 4.3

苗木圖像分割是形態參數提取的前提條件。利用小波變換及分開-合并法實現了對苗木圖像的分割。對圖像的色度分量進行小波變換。其變換系數作為分開-合并法中區域一致性的度量。通過改變小波變換的尺度,可以將邊緣與噪聲區分開來,減小圖像分割中噪聲帶來的影響,有利于提高分割的準確性。實驗表明,該算法取得了滿意的結果。

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基于小波變換的墻地磚缺陷圖像分割 基于小波變換的墻地磚缺陷圖像分割 基于小波變換的墻地磚缺陷圖像分割

基于小波變換的墻地磚缺陷圖像分割

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基于小波變換的墻地磚缺陷圖像分割 4.6

目的改進原有的圖像分割算法在分割圖像時的精度和準確度,進一步準確地研究墻地磚缺陷圖像的基本特征,提出一種有效的圖像分割方法.方法根據墻地磚表面的紋理特點,采用daubechies小波對原始圖像進行處理.結果僅保留圖像的近似信息,從而有效降低了紋理特征對缺陷分割的干擾.同時,圖像數據量減少為原始圖像的1/4.因此,在有效提取近似信息的基礎上提高了系統的實時性,便于圖像分割應用.該方法增強了缺陷紋理圖像,能抑制背景紋理對缺陷紋理檢測的干擾,并通過減運算有效地實現了缺陷紋理和背景紋理的分割.結論基于小波變換的墻地磚缺陷圖像分割方法能夠對隨機紋理圖像進行可靠、有效、快速的分割,尤其適用于具有隨機紋理的墻地磚缺陷實時檢測.

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基于圖像相關分析的土體剪切帶識別方法

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基于圖像相關分析的土體剪切帶識別方法 3

基于圖像相關分析的土體剪切帶識別方法——提出了一種基于數字照相量測和圖像相關性分析技術的土體剪切帶識別方法。首先,在模型試驗中,用數碼相機采集土體全程變形圖像序列;接著,在圖像全局觀測范圍內粗略搜索到剪切帶發生的大致區域;然后,布置跨越剪切區...

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基于圖像增強技術的水利工程隱患識別 基于圖像增強技術的水利工程隱患識別 基于圖像增強技術的水利工程隱患識別

基于圖像增強技術的水利工程隱患識別

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基于圖像增強技術的水利工程隱患識別 4.4

研究水利工程隱患準確檢測問題,提高監測的準確性受到監測手段限制,而傳統水力工程隱患檢測是通過雷達成像獲取隱患區域圖像與正常區域圖像的像素特征差異轉化后的特征差異信號進行檢測,當隱患區域與正常區域差異不明顯的時候,轉化后的特征差異信號很弱,會發生漏檢測,造成檢測的準確性不高。為了解決上述問題,提出根據像素差異補償的水利工程安全隱患檢測算法,通過增加隱患區域與正常區域的像素差異的強度,補償由于外界環境因素造成的像素差異過小的弊端,增強轉化后的像素差異信號強度,進而增加檢測的準確性。實驗表明,改進方法能夠很好地補償像素差異信號的衰減,準確檢測水利工程中的安全隱患。

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基于圖像識別技術的招投標應用模式研究 基于圖像識別技術的招投標應用模式研究 基于圖像識別技術的招投標應用模式研究

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基于圖像識別技術的招投標應用模式研究 4.4

在人工智能領域中,圖像識別技術是一種類似于人眼識別,基于圖像明顯特征的重要技術,隨著我國信息時代的不斷發展,其在項目電子化招投標工作中得到廣泛應用。筆者從國內外電子化招投標的研究現狀著手,對圖像識別技術在招投標過程中的應用進行了深入探討,以期為今后圖像識別技術在項目招投標方面的應用研究提供借鑒。

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內螺紋圖像識別技術研究 內螺紋圖像識別技術研究 內螺紋圖像識別技術研究

內螺紋圖像識別技術研究

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內螺紋圖像識別技術研究 4.6

針對生產中內螺紋難以快速自動檢測問題,提出了一種基于計算機視覺技術的內螺紋非接觸式自動檢測方法。采用數學形態學處理二值化后的內螺紋圖像,消除了內螺紋小徑圓弧邊緣缺口、裂縫及破洞等缺陷;然后應用最小二乘圓擬合方法檢測內螺紋小徑圓弧,得到精確的小徑半徑尺寸,以內螺紋小徑的半徑尺寸差異為判別條件,開發自動檢測系統,實現內螺紋的準確識別。實驗結果表明,該系統檢測精度高、正確率高、速度快,能滿足內螺紋生產自動檢測的要求。

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基于實景圖像的道路限速標志識別算法研究 基于實景圖像的道路限速標志識別算法研究 基于實景圖像的道路限速標志識別算法研究

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基于實景圖像的道路限速標志識別算法研究 4.7

基于道路圖像的交通標志識別系統中,關鍵步驟之一是對圖像中的交通標志能夠快速有效的識別.文中以具有字符信息的限速標志為例,通過對提取的區域圖像進行預處理、旋轉校正、字符分割和字符識別,實現了對交通標志中字符信息的自動識別.實驗驗證:該算法能有效地識別交通標志中的字符信息.

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基于圖像識別的PLC智能控制系統設計

基于圖像識別的PLC智能控制系統設計

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基于圖像識別的PLC智能控制系統設計 4.4

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鐵路貨車鑄件工件號傾斜DR圖像的識別方法 鐵路貨車鑄件工件號傾斜DR圖像的識別方法 鐵路貨車鑄件工件號傾斜DR圖像的識別方法

鐵路貨車鑄件工件號傾斜DR圖像的識別方法

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鐵路貨車鑄件工件號傾斜DR圖像的識別方法 4.5

通過對傾斜的dr圖像進行圖像增強、二值化、傾斜校正、去毛刺、填補空洞、單字符分割和大小歸一化處理,分割出若干個大小相同的單字符圖像;然后通過訓練45個支持向量機(svm),并得到各個支持向量機的判別函數;利用這45個判別函數判別單字符圖像是哪個數字的圖像,并記下各個數字的得票數,確定得票最多的數字即為單字符圖像對應的數字。應用microsoftvisualstudio2008軟件編寫了相關的計算程序。利用該程序進行識別實驗的結果表明,該方法能夠在dr圖像中貨車鑄件工件號呈傾斜情況下有效識別出貨車鑄件的工件號。

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鐵路貨車鑄件工件號傾斜dr圖像的識別方法 鐵路貨車鑄件工件號傾斜dr圖像的識別方法 鐵路貨車鑄件工件號傾斜dr圖像的識別方法

鐵路貨車鑄件工件號傾斜dr圖像的識別方法

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鐵路貨車鑄件工件號傾斜dr圖像的識別方法 4.3

通過對傾斜的dr圖像進行圖像增強、二值化、傾斜校正、去毛刺、填補空洞、單字符分割和大小歸一化處理,分割出若干個大小相同的單字符圖像;然后通過訓練45個支持向量機(svm),并得到各個支持向量機的判別函數;利用這45個判別函數判別單字符圖像是哪個數字的圖像,并記下各個數字的得票數,確定得票最多的數字即為單字符圖像對應的數字.應用microsoftvisualstudi02008軟件編寫了相關的計算程序.利用該程序進行識別實驗的結果表明,該方法能夠在dr圖像中貨車鑄件工件號呈傾斜情況下有效識別出貨車鑄件的工件號.

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徐天潔

職位:勘察工程師

擅長專業:土建 安裝 裝飾 市政 園林

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