检索结果-内蒙古大学图书馆

沈阳工业大学学报 2024年第2期46卷 157-164页

作者：蒋健刘年孙超广东省电力公司电力科学研究院变电管理一所广东广州510000

针对智能变电站内一次设备红外监测图像分析与处理智能化较低的问题,提出了一种基于Faster R-CNN的变电站异常设备红外检测图谱分析方法,并实现了变电站故障设备的智能识别和原因分析。将远程终端单元所采集到的红外图像进行预处理,并... 详细信息

针对智能变电站内一次设备红外监测图像分析与处理智能化较低的问题,提出了一种基于Faster R-CNN的变电站异常设备红外检测图谱分析方法,并实现了变电站故障设备的智能识别和原因分析。将远程终端单元所采集到的红外图像进行预处理,并对图中的变电站设备进行识别;采用大津算法结合图像灰度值的特殊性对图像进行分割与图像配准;Faster R-CNN则用于对比判断设备是否处于故障状态并分析原因。实验测试结果表明,所提方法对于多种故障设备的识别准确率均在90%以上,具有较优的鲁棒性。

关键词：智能变电站一次设备故障检测红外图谱图像处理 ostu算法图像灰度值 Faster R-CNN模型

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一种用于无人机着陆的地平线提取算法

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计算机工程 2011年第10期37卷 182-183,186页

作者：檀建鹏庄丽葵王彪曹云峰丁萌南京航空航天大学自动化学院南京210016

针对着陆场不同天地场景中的地平线提取问题,结合ostu方法与Hough变换,提出一种用于无人机着陆的地平线分步提取算法。在确定初始地平线的基础上,对其做粗化处理,得到目标地平线所在子图像域,在子图像域中完成最终目标的地平线提取。实... 详细信息

针对着陆场不同天地场景中的地平线提取问题,结合ostu方法与Hough变换,提出一种用于无人机着陆的地平线分步提取算法。在确定初始地平线的基础上,对其做粗化处理,得到目标地平线所在子图像域,在子图像域中完成最终目标的地平线提取。实验结果表明,该算法能准确有效地提取不同天地场景中的地平线。

关键词： ostu算法地平线提取 Hough变换无人机着陆

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一种自适应的多目标图像分割方法

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中国图象图形学报（A辑） 2004年第6期9卷 674-678页

作者：岳振军邱望成刘春林解放军理工大学理学院图像实验室南京211101 解放军理工大学通信工程学院南京210007

图像分割是数字图像处理中的一个重要问题。提出了一种自适应的多目标图像分割方法。该方法改进了传统的最大类间方差法 (ostu方法 ) ,并使用方差分解的方法自适应地确定图像中的最佳目标个数。采用遗传算法优化了阈值的求取。对样本图... 详细信息

图像分割是数字图像处理中的一个重要问题。提出了一种自适应的多目标图像分割方法。该方法改进了传统的最大类间方差法 (ostu方法 ) ,并使用方差分解的方法自适应地确定图像中的最佳目标个数。采用遗传算法优化了阈值的求取。对样本图像的分割结果显示 ,此算法在分割速度和效果上都取得了较好的结果。实验证明 ,此方法能有效地对多目标图像进行分割。

关键词：多目标图像分割自适应阈值算法 ostu算法方差分解遗传算法

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基于高斯模糊技术的心电图曲线提取方法

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中国组织工程研究与临床康复 2010年第39期14卷 7346-7349页

作者：王志祯陈兆学赵晓静上海理工大学医疗器械与食品学院上海市200093

背景:心电图等生理曲线记录信号是诊断心脑血管疾病的重要依据,随着互联网技术的发展和医院信息管理系统的广泛应用,文本、声音、图像等均已形成数字化的形式。目的:为了把已有的图纸形式记录的心电图整合到医院数据库中,利于查询、统... 详细信息

背景:心电图等生理曲线记录信号是诊断心脑血管疾病的重要依据,随着互联网技术的发展和医院信息管理系统的广泛应用,文本、声音、图像等均已形成数字化的形式。目的:为了把已有的图纸形式记录的心电图整合到医院数据库中,利于查询、统计和信息管理,提高医院效率,提出了一种基于高斯模糊的心电图曲线二值化方法。方法:采用高斯模糊、类别差分门限法二值化算法分离背景网格和原始心电记录曲线,再对结果进行简单的后处理。结果与结论:基于高斯模糊技术的心电图曲线提取方法能够有效地剔除背景网格,保留完整心电记录曲线,对各类图纸中心电图曲线的二值化过程具有较大的通用性。可为心电图曲线数字化奠定良好的基础。

关键词：心电图二值化高斯模糊 ostu算法提取方法

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基于Kalman滤波和阴影消除的运动目标检测

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兰州理工大学学报 2009年第4期35卷 84-88页

作者：曹洁白艳红兰州理工大学电气工程与信息工程学院甘肃兰州730050

研究基于Kalman理论的时域递归低通滤波、ostu(最大类间差)阈值选取及形态学阴影消除在运动目标检测中的应用,并将它应用于实际的交通监控视频,实现对运动目标的自动检测.首先采用Kalman滤波实现背景的提取,然后把当前帧与提取的背景做... 详细信息

研究基于Kalman理论的时域递归低通滤波、ostu(最大类间差)阈值选取及形态学阴影消除在运动目标检测中的应用,并将它应用于实际的交通监控视频,实现对运动目标的自动检测.首先采用Kalman滤波实现背景的提取,然后把当前帧与提取的背景做差分运算,之后采用ostu算法计算出阈值实时检测运动目标,最后采用基于边缘信息阴影检测方法消除阴影.实验以实际的交通监控视频为研究对象,依据运动图像序列与交通场景的特点,兼顾处理效果与实效性.实验结果表明,该方法应用于实时运动目标检测中具有有效性.

关键词：背景差分 Kalman滤波 ostu算法运动目标检测阴影消除

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基于OpenCV和改进Canny算子的路面裂缝检测

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计算机工程与设计 2014年第12期35卷 4254-4258页

作者：徐欢李振璧姜媛媛黄剑波安徽理工大学电气与信息工程学院安徽淮南232001

在路面裂缝检测中,检测的实时性和准确性同样重要,利用CCD摄像机采集到的视频图像,提出一种基于OpenCV开源平台及改进Canny算子的路面裂缝检测技术。通过对Canny算子的分析与研究,找到其存在的缺陷,利用形态学滤波对原有的滤波方式进行... 详细信息

在路面裂缝检测中,检测的实时性和准确性同样重要,利用CCD摄像机采集到的视频图像,提出一种基于OpenCV开源平台及改进Canny算子的路面裂缝检测技术。通过对Canny算子的分析与研究,找到其存在的缺陷,利用形态学滤波对原有的滤波方式进行改进,使用ostu算法实现双阈值的自适应获取。实验结果表明,改进后的Canny算子对路面裂缝检测时,保证了检测的实时性,且提高了检测的精度。

关键词： OpenCV Canny算子路面裂缝检测形态学滤波 ostu算法

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高分辨率遥感影像分割的城市绿地提取研究

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测绘通报 2020年第12期 17-20页

作者：陈周费鲜芸高祥伟王筱雪赵慧敏江苏海洋大学测绘与海洋信息学院江苏连云港222005

城市绿地是生态文明建设的重要组成部分,绿地信息提取是城市绿地规划和建设的基础和前提。遥感影像分割是绿地信息分类提取的关键步骤,选择合适的影像分割方法能有效提高城市绿地提取精度。传统的遥感分割方法分割结果中边缘锯齿现象严... 详细信息

城市绿地是生态文明建设的重要组成部分,绿地信息提取是城市绿地规划和建设的基础和前提。遥感影像分割是绿地信息分类提取的关键步骤,选择合适的影像分割方法能有效提高城市绿地提取精度。传统的遥感分割方法分割结果中边缘锯齿现象严重,与绿地实地边界相差较大,不符合绿地信息提取的要求。本文以高分辨率的WorldView影像为数据源,使用深度学习网络DeepLab-v3+对城市绿地进行分割研究,在分割基础上进行城市绿地信息提取。同时,本研究将该网络模型的分割和分类结果与基于ostu、MeanShift、FNEA分割算法的分类精度进行比较。研究表明:DeepLab-v3+的分割性能最好,其分割边缘光滑,与绿地实地边界吻合度高,有效解决了传统分割算法的边缘锯齿问题;在各种分割分类算法中,DeepLab-v3+的分类精度最高,达到98.01%。

关键词：城市绿地 ostu算法 MeanShit算法 FNEA算法 DeepLab-v3+

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基于双色彩空间和面部矩形特征的人脸检测

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江西师范大学学报（自然科学版） 2013年第4期37卷 367-370,386页

作者：朱志亮熊凤陶向阳刘晓山江西师范大学物理与通信电子学院江西南昌330022 江西省光电子与通信重点实验室江西南昌330022

在YIQ和YCbCr色彩空间中,结合人类面部矩形的特征,提出了一种用于人脸检测和定位的算法.该算法通过比较输入图像R、G、B 3通道总的平均值和B通道的平均值来选择色彩空间,并采用基于积分图的2维ostu法进行肤色分割;然后根据肤色区域面积... 详细信息

在YIQ和YCbCr色彩空间中,结合人类面部矩形的特征,提出了一种用于人脸检测和定位的算法.该算法通过比较输入图像R、G、B 3通道总的平均值和B通道的平均值来选择色彩空间,并采用基于积分图的2维ostu法进行肤色分割;然后根据肤色区域面积对肤色分割图像进行中值滤波;最后根据中值滤波后的肤色分割图中的肤色区域面积构造最佳人脸矩形,并用该矩形去定位人脸区域.实验结果表明:该算法较传统的采用单一色彩空间的人脸检测算法具有更高的准确率.

关键词：色彩空间肤色分割积分图 ostu算法人脸检测

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基于积分图和粒子群优化的肤色分割

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计算机工程与应用 2014年第21期50卷 171-174,237页

作者：朱志亮刘富国陶向阳刘晓山江西师范大学物理与通信电子学院南昌330022 江西省光电子与通信重点实验室南昌330022

为了更快地将肤色区域从图像中分割出来,在二维ostu方法的基础上,提出了一种将积分图和粒子群优化相结合用于寻找最优分割阈值点的新方法。该方法通过对经过颜色补偿后的图片在YCb Cr颜色空间中用二维高斯肤色模型计算肤色概率图,根据二... 详细信息

为了更快地将肤色区域从图像中分割出来,在二维ostu方法的基础上,提出了一种将积分图和粒子群优化相结合用于寻找最优分割阈值点的新方法。该方法通过对经过颜色补偿后的图片在YCb Cr颜色空间中用二维高斯肤色模型计算肤色概率图,根据二维ostu算法确定粒子群优化的目标函数,将积分图的方法用于粒子群优化中目标函数的计算,在有效地获取最佳阈值点的同时减少了计算量。实验表明,该方法能有效并且快速地分割出肤色区域。

关键词：肤色分割高斯肤色模型 ostu算法积分图粒子群优化

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图像边缘特征提取及细化研究

图像边缘特征提取及细化研究

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作者：李杰广西师范学院

学位级别：硕士

随着现代信息采集技术的高度发展，数字图像处理在视觉技术、航天科技、工业生产、医学技术、军事技术、高能物理和天气预报等研究领域都展示了他强有力的应用价值。因此，数字图像处理在国民经济中占据着重要地位，所以图像处理已成为... 详细信息

随着现代信息采集技术的高度发展，数字图像处理在视觉技术、航天科技、工业生产、医学技术、军事技术、高能物理和天气预报等研究领域都展示了他强有力的应用价值。因此，数字图像处理在国民经济中占据着重要地位，所以图像处理已成为计算机应用领域内的研究热点之一。作为数字图像处理领域内的一个非常重要分支，图像边缘检测是图像分析里面的最常见的最实用的方法之一。从上世纪50年代开始，随着数学、信号处理以及计算机技术等发展到相当的水平，数字图像处理逐渐地引起了数学、信号处理、计算机方面等的学者的广泛关注和研究，对数字图像边缘特征提取的研究上，许多学者也提出了很多改进的方法与突破创新的观点。本文针对传统的边缘特征提取方法的特点。通过对数字图像边缘的特征，以及边缘检测的流程的分析，在此基础上，结合不同算法各自的优点对数字图像边缘自动提取和边缘精确定位提出两种改进算法。首先是针对传统边缘检测方法中门限值设定问题，提出基于细菌觅食优化算法（Bacteria Foraging OptimizationAlgorithm，BFOA）的自适应边缘检测算法，该算法结合细菌觅食优化算法和ostu算法的优势，自适应地搜索阈值和检测边缘;其次是针对传统边缘检测算法中将非边缘点视作边缘点检测引起图像边缘变粗的不足，提出基于数学形态学细化算法（Mathematical Morphology RefiningAlgorithm，MMRA）的边缘特征提取算法，该算法利用数学形态学细化算法的对称性，消除伪边缘对图像边缘提取的影响。本文主要做了以下几方面的工作： (1)介绍目前国内外数字图像处理研究现状，以及图像边缘特征。分析传统边缘检测算法中存在的不足，融合细菌觅食优化算法（BFOA）、数学形态学细化算法（MMRA）等算法的优点提出本文的创新点，使之应用与数字图像边缘检测之中。 (2)使用最大类间方差算法（Otsu Algorithm）作为适应度函数，充分利用细菌觅食优化算法（BFOA）全局寻优的能力自适应地搜索最佳边缘分割阈值，并使之结合Sobel算法（BFOA-SobelAlgorithm）用于数字图像边缘分割。仿真的实验结果表明该算法取得了良好的图像边缘检测效果，且提高了最佳阈值地搜索速度。 (3)分析图像边缘检测中出现的伪边缘象素点的产生原因，利用数学形态学细化算法，对伪边缘点进行骨架抽取，以达到边缘精炼细化的作用。并使之结合Sobel算法（MMRA-Sobel Algorithm）应用于数字图像边缘检测。实验证明本算法在保持原有图像边缘特征的情况下取得了令人满意的结果。 (4)在（2）与在（3）的研究基础上，针对他们在边缘检测中出现的弊端进行进一步探索研究。

关键词：细菌觅食优化算法数学形态学细化算法图像边缘检测 Sobel算法 ostu算法

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