检索结果-内蒙古大学图书馆

仪器仪表学报 2023年第8期44卷 130-140页

作者：陈学宽龙盛蓉宋奕霖邹越豪李志农南昌航空大学江西省图像处理与模式识别重点实验室南昌330063 南昌航空大学无损检测教育部重点实验室南昌330063

为了提高对碳纤维增强复合材料分层缺陷定位定量的精度,提出了一种基于二维等效声速映射的精准频域全聚焦方法三维成像技术。该技术首先将子矩阵的划分标准从激励点位置变为激励-接收间距,获得了一个新的全矩阵数据;然后将变换后的二维... 详细信息

为了提高对碳纤维增强复合材料分层缺陷定位定量的精度,提出了一种基于二维等效声速映射的精准频域全聚焦方法三维成像技术。该技术首先将子矩阵的划分标准从激励点位置变为激励-接收间距,获得了一个新的全矩阵数据;然后将变换后的二维子矩阵变换至频域,根据深度和空间频率的变化推导出精准的二维等效声速映射,来匹配子矩阵数据中的收发分离信号,并结合角谱运算得到子矩阵频域重构图;运用快速傅里叶逆变换得到子矩阵聚焦图并将其融合得到全聚焦图像;最后运用多平面三维重构技术得到最终三维图像。结果表明,与传统F-TFM和F-SAFT算法相比,所提算法有效抑制了旁瓣效应的产生,双缺陷间距的定量误差缩减了20.31%,缺陷宽度定量误差分别缩减了5.43%和6.3%;当缺陷深度和双缺陷间距发生变化时仍可保证较高的检测灵敏度。

关键词：超声复合材料频率-波数法全聚焦方法成像

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基于频率-波数的频域合成孔径导波成像研究

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仪器仪表学报 2021年第10期42卷 230-238页

作者：龙盛蓉邓文武陈炫宇韩壮禄李志农南昌航空大学江西省图像处理与模式识别重点实验室南昌330063 南昌航空大学无损检测教育部重点实验室南昌330063

为实现管道中缺陷位置与尺寸的准确预测,在爆炸反射成像原理的基础上,提出了一种基于频率-波数的频域合成孔径导波成像算法。通过磁致伸缩方式在管道中激励出T(0,1)模态导波,对采集到的回波信号做二维傅里叶变换并进行角谱运算对频域内... 详细信息

为实现管道中缺陷位置与尺寸的准确预测,在爆炸反射成像原理的基础上,提出了一种基于频率-波数的频域合成孔径导波成像算法。通过磁致伸缩方式在管道中激励出T(0,1)模态导波,对采集到的回波信号做二维傅里叶变换并进行角谱运算对频域内声场进行重构。最后,对其进行反傅里叶变换后实现目标区域内的聚焦成像。通过实验验证成像结果,同时与原始B扫结果进行了对比。结果表明,所提算法有效抑制了旁瓣效应产生,使成像分辨率提高了约30%,定量误差缩减了26.1%;同时研究表明在缺陷轴向位置、深度及倾斜角度发生改变时,利用该算法实现缺陷图像重构后,其检测准确度只受缺陷周向范围的绝对尺寸影响,对周向表面缺陷检测具体较高的灵敏度。

关键词：管道超声导波频率-波数频域合成孔径成像算法

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基于维度扩展和重排的类圆映射可视化聚类方法

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模式识别与人工智能 2019年第4期32卷 326-335页

作者：黄珊黎明陈昊李军华张聪炫南昌航空大学信息工程学院南昌330063 南昌航空大学江西省图像处理与模式识别重点实验室南昌330063

现有的径向布局可视化方法无法有效捕获高维数据的非线性结构。因此,文中提出基于维度扩展和重排的类圆映射可视化聚类方法。利用近邻传播聚类算法和多目标聚类可视化评价指标对高维数据进行维度扩展,然后对扩展后的高维数据进行维度相... 详细信息

现有的径向布局可视化方法无法有效捕获高维数据的非线性结构。因此,文中提出基于维度扩展和重排的类圆映射可视化聚类方法。利用近邻传播聚类算法和多目标聚类可视化评价指标对高维数据进行维度扩展,然后对扩展后的高维数据进行维度相关性重排,最后利用类圆映射机制降维至二维可视化空间,实现高维数据有效可视化聚类。实验表明,文中提出的维度扩展和重排策略能有效提高类圆映射可视化方法聚类效果,其中的维度扩展策略也能显著提高其它径向布局可视化方法聚类效果,泛化性能较好。此外,相比同类方法,文中方法在可视化聚类准确度、拓扑保持、Dunn指数及效果上优势明显。

关键词：类圆映射可视化维度扩展可视化聚类高维数据

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多分辨率上下文聚合网络的单幅图像去雨方法

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计算机辅助设计与图形学学报 2022年第2期34卷 232-244页

作者：谢强强张海盖杉南昌航空大学信息工程学院南昌330063 江西省图像处理与模式识别重点实验室南昌330063

雨天等恶劣天气将造成图像质量的严重退化,进而影响计算机视觉算法的准确性.为了更好地提取多尺度雨痕特征,恢复图像含有的重要细节信息,提出一种基于多分辨率上下文聚合网络的单幅图像去雨方法.首先利用混洗操作将单一分辨率输入图像... 详细信息

雨天等恶劣天气将造成图像质量的严重退化,进而影响计算机视觉算法的准确性.为了更好地提取多尺度雨痕特征,恢复图像含有的重要细节信息,提出一种基于多分辨率上下文聚合网络的单幅图像去雨方法.首先利用混洗操作将单一分辨率输入图像转化为多空间分辨率的输入图像,在低空间分辨率中使网络迅速扩大接受场,而在高空间分辨率下提取更加精细的雨痕特征,并将低分辨率提取的雨痕特征自上而下地聚合到高空间分辨率中,引导网络提取多尺度雨痕信息;然后采用多分辨率特征增强块细化不同分辨率下图像的细节,防止去雨图像中的细节损失或模糊,利用局部残差密集连接和挤压-激励网络增强网络的特征提取能力和效率;最后采用构造的混合损失函数,在获取较高评价指标数值的同时提高人类对去雨图像的视觉感知.实验结果表明,所提方法在Rain100H,Rain100L, Rain12合成数据集和真实雨数据集上取得显著的去雨效果,与现有方法比较,该方法的定性指标和定量指标得到明显提升,具有较高的细节保持度.

关键词：单幅图像去雨混洗操作多空间分辨率残差网络

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基于计算机视觉的钢轨焊缝自动定位方法

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应用科学学报 2019年第6期37卷 844-850页

作者：刘松熊邦书南昌航空大学图像处理与模式识别江西省重点实验室

为了实时检测钢轨焊缝边缘错边量合格情况,提出了基于计算机视觉的钢轨焊缝自动定位方法.首先,采用中值滤波对焊缝图像进行噪声去除;其次,采用限制对比度自适应直方图均衡算法和直方图均衡化法进行焊缝图像增强;然后,采用双阈值OTSU法... 详细信息

为了实时检测钢轨焊缝边缘错边量合格情况,提出了基于计算机视觉的钢轨焊缝自动定位方法.首先,采用中值滤波对焊缝图像进行噪声去除;其次,采用限制对比度自适应直方图均衡算法和直方图均衡化法进行焊缝图像增强;然后,采用双阈值OTSU法进行图像分割,突出轨头和焊缝区域图像,并采用连通域法提取轨头和焊缝区域轮廓;最后,采用多次最小二乘直线拟合法获取焊缝拟合直线,计算拟合直线与轨头上边缘直线的交点作为定位点,实现钢轨焊缝自动定位.对60 kg/m钢轨焊缝区域的检测实验表明,所提方法具有精度高、稳定性好的优点,可用于焊轨基地焊缝的在线实时自动检测.

关键词：计算机视觉图像增强焊缝边缘检测自动定位

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具有二重机制的生物地理优化算法及圆柱度误差评定研究

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机械工程学报 2016年第24期52卷 80-87页

作者：鲁宇明王彦超吴竹溪南昌航空大学江西省图像处理与模式识别重点实验室南昌330063 南昌航空大学航空制造学院南昌330063 耶鲁大学医学院

生物地理学优化算法(Biogeography-base optimization,BBO)是一种新型的智能算法,因其参数少、易于实现等优点而受到学界的广泛关注和研究,并显示出了广阔的应用前景。为了提高算法的优化性能,对BBO算法提出一种改进。改进的算法在将差... 详细信息

生物地理学优化算法(Biogeography-base optimization,BBO)是一种新型的智能算法,因其参数少、易于实现等优点而受到学界的广泛关注和研究,并显示出了广阔的应用前景。为了提高算法的优化性能,对BBO算法提出一种改进。改进的算法在将差分优化算法(Differential evolution,DE)中的局部搜索策略同BBO算法中的迁移策略相结合的基础上,针对迁移算子和变异算子分别做出改进,并通过基准函数的测试证明了改进后的算法在迭代过程中种群进化、寻优能力以及算法的收敛性能得到进一步提升。尝试将改进了的生物地理学优化算法应用于圆柱度误差评定。依据国家标准,结合最小区域法,以圆柱度误差数学模型为目标函数,该算法实现了误差评定优化求解。通过该寻优结果与其他方法的评定结果的比较,验证了该种算法的可行性和正确性及其优越性。

关键词：生物地理学优化算法差分优化算法圆柱度误差评定最小区域法

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基于线性滤波的树结构动态规划立体匹配算法

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自动化学报 2015年第11期41卷 1941-1950页

作者：储珺龚文缪君张桂梅南昌航空大学计算机视觉研究所南昌330063 江西省图像处理与模式识别重点实验室南昌330063

传统的动态规划立体匹配算法能有效保证匹配精度的同时提高运行速度,但得到的视差深度图会出现明显的条纹现象,同时在图像弱纹理区域以及边缘存在较高的误匹配.针对该问题,提出了一种新的基于线性滤波的树形结构动态规划立体匹配算法.... 详细信息

传统的动态规划立体匹配算法能有效保证匹配精度的同时提高运行速度,但得到的视差深度图会出现明显的条纹现象,同时在图像弱纹理区域以及边缘存在较高的误匹配.针对该问题,提出了一种新的基于线性滤波的树形结构动态规划立体匹配算法.算法首先运用改进的结合颜色和梯度信息参数可调的自适应测度函数构建左右图像的匹配代价,然后以左图像为引导图对构建的匹配代价进行滤波;再运用行列双向树形结构的动态规划算法进行视差全局优化,最后进行视差求精得到最终的视差图.理论分析和实验结果都表明,本文的算法能有效地改善动态规划算法的条纹现象以及弱纹理区域和边缘存在的误匹配.

关键词：立体匹配动态规划树结构线性滤波

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基于类圆映射的高维多目标可视化方法

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电子学报 2019年第6期47卷 1185-1193页

作者：黎明黄珊陈昊李军华南昌航空大学信息工程学院江西南昌330063 南昌航空大学江西省图像处理与模式识别重点实验室江西南昌330063

可视化技术有利于对高维多目标优化问题求解所得的解集进行评价与分析,但是现有的高维多目标可视化方法无法有效保持解集的 Pareto支配关系、前沿密度分布及形状。针对以上问题,本文提出类圆映射可视化方法.首先将多目标按相关性均匀排... 详细信息

可视化技术有利于对高维多目标优化问题求解所得的解集进行评价与分析,但是现有的高维多目标可视化方法无法有效保持解集的 Pareto支配关系、前沿密度分布及形状。针对以上问题,本文提出类圆映射可视化方法.首先将多目标按相关性均匀排列在单位圆圆弧上,根据适应度函数值将解集映射为类圆空间内的一个多边形,并通过多边形的几何中心和面积对解集进行 3维可视化.在此基础上对类圆支配与均衡性进行了定义,并对类圆映射下的支配关系、映射遮挡等进行了理论分析与证明.与平行坐标系、主成分分析方法和径向可视化方法相比表明,本文方法能保持解集 Pareto支配关系,并能反映解集在原始空间的密度分布和形状。此外,还能有效避免解集映射点遮档.其有利于决策者进行可视化评价和选择高维多目标解集.

关键词：多目标优化问题可视化技术高维多目标可视化类圆映射 Pareto支配 Pareto前沿形状

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基于感知监督和多层次特征融合的去雾算法

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计算机工程与应用 2023年第21期59卷 204-213页

作者：吴峻江储珺卢昂冷璐南昌航空大学软件学院南昌330063 南昌航空大学江西省图像处理与模式识别重点实验室南昌330063

现有图像去雾方法在网络训练时没有考虑去雾后的图像是否满足人类视觉感知;其次以编解码结构为主要结构的去雾网络,不可避免丢失细节信息,去雾后的图像存在纹理模糊、颜色失真等问题。针对上述问题,提出了一个基于感知监督和多层次特征... 详细信息

现有图像去雾方法在网络训练时没有考虑去雾后的图像是否满足人类视觉感知;其次以编解码结构为主要结构的去雾网络,不可避免丢失细节信息,去雾后的图像存在纹理模糊、颜色失真等问题。针对上述问题,提出了一个基于感知监督和多层次特征融合的图像去雾网络。在网络结构中设计了不同层次的特征融合模块。在编码阶段设计分辨率层次特征复用与融合模块,更好地提取不同尺度下表达能力更强的特征,为重建高质量图像提供更多细节信息;特征转换阶段设计空间上下文层次特征提取与融合模块,提取与融合不同感受野的空间上下文的特征,以提供更加精准的图像结构信息;解码阶段设计自适应特征融合模块,自适应地融合下采样阶段生成的不同分辨率层次的特征及特征转换阶段输出的不同空间上下文层次的特征;其次在训练阶段的损失函数中引入感知损失和多尺度结构相似度损失,引导网络学习更多的视觉感知属性。与当前主流方法相比较,该方法在定量和定性指标得到明显提升的同时提高了对去雾图像的视觉效果。实验结果表明在RESIDE合成数据集以及真实有雾图像上取得显著的去雾效果。

关键词：图像去雾感知监督编解码网络多层次特征融合

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带软时间窗的随机需求车辆路径问题的算法研究

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计算机集成制造系统 2021年

作者：李国明李军华南昌航空大学江西省图像处理与模式识别重点实验室

带软时间窗的随机需求车辆路径问题(Vehicle Routing Problem with Stochastic Demand and Soft Time Window，VRPSD-STW)，旨在求解在客户需求未知下车辆准时到达指定地点，并且要求规划时间最短、修正成本最少、违背约束最小，是目前... 详细信息

带软时间窗的随机需求车辆路径问题(Vehicle Routing Problem with Stochastic Demand and Soft Time Window，VRPSD-STW)，旨在求解在客户需求未知下车辆准时到达指定地点，并且要求规划时间最短、修正成本最少、违背约束最小，是目前最具有挑战性的多约束组合优化问题之一。针对求解过程中大规模车辆规划复杂度较高、规划时间较长，客户需求未知等问题，提出一种改进两阶段算法。第一阶段将客户随机需求作确定化处理，使其等于期望值；然后，引入自适应禁忌长度，自适应惩罚系数及改进邻域结构以解决车辆偏离软时间问题，最后得到最初的规划方案，但该方案仍存在一定的误差。第二阶段采用SRTD算法(Select Return To Depot)对第一阶段所求解的误差进行修正。实验结果表明，改进后的两阶段算法具有较强的寻优能力、较高的鲁棒性，且能够快速地找到合理的解决方案。

关键词：随机需求禁忌搜索修正算法车辆路径问题

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