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Study on the ignition process of a segmented plasma torch 被引量:2
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作者 Xiuquan CAO Deping YU +3 位作者 Yong XIANG Chao LI Hui JIANG Jin YAO 《Plasma Science and Technology》 SCIE EI CAS CSCD 2017年第7期63-70,共8页
Direct current plasma torches have been applied to generate unique sources of thermal energy in many industrial applications. Nevertheless, the successful ignition of a plasma torch is the key process to generate the ... Direct current plasma torches have been applied to generate unique sources of thermal energy in many industrial applications. Nevertheless, the successful ignition of a plasma torch is the key process to generate the unique source (plasma jet). However, there has been tittle study on the underlying mechanism of this key process. A thorough understanding of the ignition process of a plasma torch will be helpful for optimizing the design of the plasma torch structure and selection of the ignition parameters to prolong the service life of the ignition module. Thus, in this paper, the ignition process of a segmented plasma torch (SPT) is theoretically and experimentally modeled and analyzed. Corresponding electrical models of different stages of the ignition process axe set up and used to derive the electrical parameters, e.g. the variations of the arc voltage and arc current between the cathode and anode. In addition, the experiments with different ignition parameters on a home-made SPT have been conducted. At the same time, the variations of the arc voltage and arc current have been measured, and used to verify the ones derived in theory and to determine the optimal ignition parameters for a particular SPT. 展开更多
关键词 ignition process segmented plasma torch ignition parameters
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Cascading multi-segment rupture process of the 2023 Turkish earthquake doublet on a complex fault system revealed by teleseismic P wave back projection method 被引量:1
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作者 Bonan Cao Zengxi Ge 《Earthquake Science》 2024年第2期158-173,共16页
In this study,the vertical components of broadband teleseismic P wave data recorded by China Earthquake Network are used to image the rupture processes of the February 6th,2023 Turkish earthquake doublet via back proj... In this study,the vertical components of broadband teleseismic P wave data recorded by China Earthquake Network are used to image the rupture processes of the February 6th,2023 Turkish earthquake doublet via back projection analysis.Data in two frequency bands(0.5-2 Hz and 1-3 Hz)are used in the imaging processes.The results show that the rupture of the first event extends about 200 km to the northeast and about 150 km to the southwest,lasting~90 s in total.The southwestern rupture is triggered by the northeastern rupture,demonstrating a sequential bidirectional unilateral rupture pattern.The rupture of the second event extends approximately 80 km in both northeast and west directions,lasting~35 s in total and demonstrates a typical bilateral rupture feature.The cascading ruptures on both sides also reflect the occurrence of selective rupture behaviors on bifurcated faults.In addition,we observe super-shear ruptures on certain fault sections with relatively straight fault structures and sparse aftershocks. 展开更多
关键词 2023 Turkish earthquake doublet back projection method cascading segmented rupture process coseismic triggering super-shear ruptures
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Infrared Image Target Segmentation Processing Based On Space-Time Combination 被引量:3
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作者 Chuanwen Liu 《通讯和计算机(中英文版)》 2006年第3期102-108,共7页
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基于摩尔纹光斑的镜头模组调焦算法研究
4
作者 穆莉莉 何湘玮 +2 位作者 陈杰 刘森 曾忱 《机电工程技术》 2026年第3期12-17,共6页
针对定焦镜头模组生产过程中效率低下与精度不足的问题,提出一种基于视觉的摩尔纹实时高精度调焦方法。采用融合局部阈值分割与自适应阈值算法协同优化策略,解决不同镜头模组光斑图像偏心和光学干扰难题。局部阈值分割算法实现了摩尔纹... 针对定焦镜头模组生产过程中效率低下与精度不足的问题,提出一种基于视觉的摩尔纹实时高精度调焦方法。采用融合局部阈值分割与自适应阈值算法协同优化策略,解决不同镜头模组光斑图像偏心和光学干扰难题。局部阈值分割算法实现了摩尔纹光斑的亚像素级精准对中,增强了对不同型号镜头模组摩尔纹特征提取的适应性,识别率可达到99%;基于零拷贝抓帧的实时图像处理配合智能标准差预筛选机制,实现了计算资源的优化配置,提高了镜头模组的检测效率,将单帧处理时间缩短至24 ms,单个镜头模组调焦时间缩短至8 s;动态阈值分割模型在非线性光照不均匀条件下仍达到98%以上的稳定检测精度。相较传统摩尔纹检测方法,该算法将检测效率提升了40%,识别精度提升了18%。 展开更多
关键词 镜头模组 摩尔纹光斑 图像处理 阈值分割
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人工智能在小肠息肉图像无创检测领域的研究进展
5
作者 张新峰 高子君 +1 位作者 刘晓民 李相生 《北京工业大学学报》 北大核心 2026年第2期148-157,共10页
小肠息肉起病隐匿,临床症状特异性不强,检出有一定难度,内窥镜检查技术是最常用的小肠疾病检查技术,但此技术操作复杂,亦有一定的观察盲区,如盲肠后方、肠瓣膜后方。通过计算机断层扫描(computed tomography,CT)、核磁共振(magnetic res... 小肠息肉起病隐匿,临床症状特异性不强,检出有一定难度,内窥镜检查技术是最常用的小肠疾病检查技术,但此技术操作复杂,亦有一定的观察盲区,如盲肠后方、肠瓣膜后方。通过计算机断层扫描(computed tomography,CT)、核磁共振(magnetic resonance imaging,MRI)等无盲区的非侵入式检测方式进行病变定位识别,具有重要临床意义,利用人工智能技术有望提高小肠息肉诊断的敏感性、准确性和快捷性。鉴于此,分析了人工智能技术在小肠息肉无创检测中的最新研究进展,内容包括:图像分割、小肠息肉三维重建、小肠息肉疾病分类预测。旨在助力提升小肠息肉检测和诊断的准确率;明晰技术发展脉络,为后续研究提供方向。 展开更多
关键词 小肠息肉 医学图像处理 深度学习 图像分割 三维重建
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基于自监督学习的玉米植株图像小样本语义分割模型
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作者 邓寒冰 刘鑫 +1 位作者 李朝阳 苗腾 《农业机械学报》 北大核心 2026年第1期72-82,共11页
图像语义分割技术是获取玉米植株表型信息的重要手段之一,传统的全监督语义分割方法往往依赖大量像素级标签,但玉米在不同生长阶段形态多变,导致图像标注成本高昂,制约模型在实际生产中的应用。为了去掉模型训练中的人工标注过程,本研... 图像语义分割技术是获取玉米植株表型信息的重要手段之一,传统的全监督语义分割方法往往依赖大量像素级标签,但玉米在不同生长阶段形态多变,导致图像标注成本高昂,制约模型在实际生产中的应用。为了去掉模型训练中的人工标注过程,本研究提出了一种基于自监督学习的玉米植株图像小样本语义分割网络(Self-supervised few-shot semantic segmentation network for maize plant images,MSDANet),以提高不同生长时期玉米植株图像的语义分割精度和模型泛化能力。MSDANet利用基于超像素的自监督学习方法生成伪标签,无需人工标注即可为支持集图像构建初步监督信号;设计混合遮蔽机制(Mixed masking,MM),应用基于伪标签的语义遮蔽,在特征空间构建多样性遮蔽样本,促进模型学习更鲁棒性的特征表达,从而提高复杂背景下的分割精度。针对图像中玉米植株存在的弯曲、重叠、遮挡等复杂形态问题,本研究为模型设计了多尺度可变形大核卷积注意力机制(Multi-scale deformable large kernel attention,MS-DLKA),通过融合多尺度感受野和可变形卷积,能够灵活感知玉米植株在不同尺度下的重要结构信息,有效提高了语义分割精度。在小样本数据集上进行验证,在1-shot设置下,MSDANet的mIoU和FB-IoU分别达到75.63%和87.12%;在5-shot设置下,mIoU和FB-IoU分别达到76.04%和87.21%,均优于本研究给出的同类其他模型。此外,与当前主流的全监督小样本语义分割模型对比,在1-shot和5-shot设置下,mIoU分别提升2.9、2.93个百分点。结果表明,MSDANet模型能够在无人工标签和小样本的前提下,实现高精度的玉米植株图像语义分割任务,为不同生长时期的玉米图像分析与植物表型测量提供了技术支持。 展开更多
关键词 玉米图像 植物表型 图像处理 深度学习 语义分割 自监督学习
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基于改进Otsu算法的轴承图像阈值分割方法
7
作者 赵宇航 吴超华 +2 位作者 王鑫 张晟琦 史晓亮 《机电工程》 北大核心 2026年第1期34-44,共11页
针对轴承装配后质检时,工业相机采集到的图像存在混合噪声和背光源过曝,导致图像分割精度不高、影响后续处理的问题,提出了一种基于多特征感知与贝叶斯优化的改进大津算法(Otsu)的轴承图像阈值分割方法。首先,在图像感知层面,读取、计... 针对轴承装配后质检时,工业相机采集到的图像存在混合噪声和背光源过曝,导致图像分割精度不高、影响后续处理的问题,提出了一种基于多特征感知与贝叶斯优化的改进大津算法(Otsu)的轴承图像阈值分割方法。首先,在图像感知层面,读取、计算了图像的灰度值、梯度幅值、局部二值模型并完成了储存,对三特征数据分别进行了归一化处理,加权融合了三特征数据,得到了轴承图像的加权融合图;然后,在计算效率层面,引入了贝叶斯优化与分块动态规划方法,替代了Otsu的穷举法;最后,结合感知方法与加速方法,得到了一种基于多特征感知与贝叶斯优化的改进Otsu算法(MFB-Otsu),并与其他阈值分割算法进行了性能对比实验。研究结果表明:与Otsu算法、自适应分割算法对比,MFB-Otsu算法在保留了轴承图像全局亮度分布的基础上,强化了外轮廓边缘,抑制了边缘噪声,输出图像边缘平滑,背景与前景彻底分离;在实测边缘提取中,边缘信息保留完整,噪点干扰率相较于Otsu降低了55%;在客观图像评价指标方面,该算法的分割准确率、交并比、F1值分别达到0.997、0.989、0.994,优于Otsu算法和自适应分割算法;在计算效率层面,相较于Otsu提高了12.9%。改进Otsu算法在轴承尺寸检测中表现出良好的通用性与稳定性,具有一定的工程应用价值。 展开更多
关键词 轴承装配 图像处理 图像分割 大津算法 多特征感知和贝叶斯优化 Otsu加速方法 三维度特征加权 分块动态优化
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逐级特征融合的多阶段无人机跨视图匹配方法
8
作者 王曼琳 朱修彬 +2 位作者 杨兰 李志武 胡星辰 《计算机科学与探索》 北大核心 2026年第3期840-852,共13页
为提升无人机在复杂环境中的自主定位能力,开展了面向跨视图图像匹配任务的有效定位方法研究。针对全球导航卫星系统(GNSS)在城市峡谷、密林遮挡等场景下定位易失效的问题,构建了一个多阶段、多特征融合的无人机与卫星图匹配框架。研究... 为提升无人机在复杂环境中的自主定位能力,开展了面向跨视图图像匹配任务的有效定位方法研究。针对全球导航卫星系统(GNSS)在城市峡谷、密林遮挡等场景下定位易失效的问题,构建了一个多阶段、多特征融合的无人机与卫星图匹配框架。研究中采用预训练语义分割网络对无人机图像中的建筑区域进行精确提取,并引入形态学处理策略以提升区域边界的完整性和连贯性。在图像匹配阶段,通过RGB色彩直方图的巴氏距离进行初步筛选,剔除明显不匹配的卫星图;利用SuperPoint提取细粒度特征点,并通过LightGlue完成端到端的局部特征匹配。整个流程设计遵循从一般属性到细节特征的逐级匹配思路,在兼顾效率的同时增强了对视角差异和背景干扰的鲁棒性。实验在University-1652数据集上进行,结果显示该方法在未使用任何训练图对的前提下,依然获得了优于多种传统方法、接近监督模型的匹配精度,并显著降低了计算开销。该研究为无人机在未知区域的实时定位任务提供了可靠支持,具备良好的实用性。 展开更多
关键词 无人机地理定位 跨视图匹配 语义分割 形态学处理 逐级特征融合
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基于双采样数据增广策略的生物医学图像配准-分割联合优化深度网络
9
作者 吴军 章勇 +4 位作者 冯浩然 杨波 赖楚晓 李园园 屈磊 《西北大学学报(自然科学版)》 北大核心 2026年第1期96-107,共12页
生物医学图像配准与分割在生命科学研究、医学诊断与临床治疗等领域具有重要意义,然而其深度学习方法通常依赖于大规模高质量标注数据,获取成本高昂。现有数据增广技术多基于旋转、平移等线性变换方法生成额外数据,仍难以有效解决生物... 生物医学图像配准与分割在生命科学研究、医学诊断与临床治疗等领域具有重要意义,然而其深度学习方法通常依赖于大规模高质量标注数据,获取成本高昂。现有数据增广技术多基于旋转、平移等线性变换方法生成额外数据,仍难以有效解决生物医学图像对数据亮度多样性与柔性结构形变多样性的需求问题。对此,提出了一种基于配准和分割联合模型的双采样数据增广策略。通过结合亮度场和形变场上的双重采样提升了生成数据的亮度多样性和柔性结构形变多样性。此外,为抑制伪标注数据中错误信息对联合模型产生的误导,采用对抗式训练方式设计了伪标注鉴别器模块来寻找错误的分割预测,抑制了错误信息在数据循环过程中的传播。最后,设计了一种单样本场景下的配准-分割协同框架,在Mindboggle-101人脑MRI数据集、MouseBrain鼠脑fMOST数据集和MM-WHS 2017心脏数据集上,仅使用一幅带标签的训练图像实现了优于对比算法的分割和配准性能,验证了所提数据增广策略的有效性。 展开更多
关键词 图像配准 图像分割 数据增广 生物医学图像处理 深度学习
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基于高光谱成像的航空叶片缺陷检测
10
作者 魏永超 蔡双 +2 位作者 岳雨琛 刘芳 王应海 《激光杂志》 北大核心 2026年第1期69-76,共8页
针对航发叶片划痕、凹坑等缺陷难以准确检测与定量分析的问题,提出一种基于近红外高光谱成像技术的缺陷检测方法。通过空谱特征融合聚类算法,解决微小缺陷在单一光谱或空间维度难以检测的问题。结合ISODATA聚类与轮廓边界提取算法增强... 针对航发叶片划痕、凹坑等缺陷难以准确检测与定量分析的问题,提出一种基于近红外高光谱成像技术的缺陷检测方法。通过空谱特征融合聚类算法,解决微小缺陷在单一光谱或空间维度难以检测的问题。结合ISODATA聚类与轮廓边界提取算法增强缺陷特征并确定有效连通边界,进而提出一种基于形态学处理与标记控制的改进分水岭自适应分割算法,实现微小缺陷的精确分割与定量分析。实验结果表明,相较于现有方法,该算法在缺陷分割的完整性和连续性方面具有显著优势,缺陷的长、宽平均绝对误差均得到降低,平均百分比误差MPE分别达到4.14%和3.15%,验证了该方法的精确性与有效性。为多类型缺陷(划痕/凹坑)的同步定量分析提供解决方案,满足航空发动机高精度检测需求。 展开更多
关键词 缺陷检测 航空发动机叶片 近红外高光谱 图像处理 缺陷分割
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Fusion of Infrared and Visible Light Images Based on Region Segmentation 被引量:12
11
作者 刘坤 郭雷 +1 位作者 李晖晖 陈敬松 《Chinese Journal of Aeronautics》 SCIE EI CAS CSCD 2009年第1期75-80,共6页
This article proposes a novel method to fuse infrared and visible light images based on region segmentation. Region segmen-tation is used to determine important regions and background information in the input image. T... This article proposes a novel method to fuse infrared and visible light images based on region segmentation. Region segmen-tation is used to determine important regions and background information in the input image. The non-subsampled contourlet transform (NSCT) provides a flexible multiresolution,local and directional image expansion,and also a sparse representation for two-dimensional (2-D) piecewise smooth signal building images,and then different fusion rules are applied to fuse the NSCT coefficients fo... 展开更多
关键词 image processing image fusion non-subsampled contourlet transform region segmentation infrared imaging
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基于色偏校正和天空分割的沙尘图像增强方法
12
作者 牛宏侠 宋丁鑫 侯涛 《数据采集与处理》 北大核心 2026年第1期174-186,共13页
针对沙尘图像目前存在的颜色偏移、清晰度低以及暗通道先验方法在处理图像天空区域时效果不好等问题,提出一种基于色偏校正和天空分割的沙尘图像增强方法。首先,结合通道补偿和灰度世界算法校正沙尘图像色偏。其次,提出了一种基于天空... 针对沙尘图像目前存在的颜色偏移、清晰度低以及暗通道先验方法在处理图像天空区域时效果不好等问题,提出一种基于色偏校正和天空分割的沙尘图像增强方法。首先,结合通道补偿和灰度世界算法校正沙尘图像色偏。其次,提出了一种基于天空分割的去雾方法。通过信息熵确定图像的分割阈值,利用阈值将图像分割为天空区域和非天空区域;并利用融合窗口对暗通道进行优化;然后,引入自适应调节因子对透射率进行调节,利用大气散射模型还原图像。最后,在HSV(Hue,saturation,value)空间中利用自适应饱和度增强算法和自适应伽马矫正对图像饱和度和亮度进行调整。实验结果表明:所提方法可以校正沙尘图像的色彩偏移现象,提高图像的清晰度,同时可以提高天空区域的恢复效果。本文方法在平均梯度、标准差和信息熵3个量化指标上分别提高了2.27%、4.34%和0.25%。 展开更多
关键词 图像处理 沙尘图像 色偏校正 天空分割 图像去雾
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基于改进双分支网络的道路场景实时语义分割
13
作者 林雨晨 郑莉 《测绘工程》 2026年第1期1-7,共7页
目前语义分割领域的方法总是会在加快推理速度的同时忽略图片中的细节特征,从而导致精度的下降。提出一种改进的双分支网络,针对传统语义分割方法在提升推理速度时忽略细节特征的问题,进行优化。文中方法基于深度双分辨率网络(DDRNet),... 目前语义分割领域的方法总是会在加快推理速度的同时忽略图片中的细节特征,从而导致精度的下降。提出一种改进的双分支网络,针对传统语义分割方法在提升推理速度时忽略细节特征的问题,进行优化。文中方法基于深度双分辨率网络(DDRNet),设计自适应特征增强模块(AFEM),通过引入该模块,显著提升高分辨率分支的细节特征及多尺度特征的提取能力。实验结果表明,文中方法在Cityscapes数据集上达到78.41%的平均并交比(MIoU),不仅性能超过当前最新的一系列网络,同时运行效率也与最先进的实时分割网络相当,展现出卓越的性能与效率平衡。 展开更多
关键词 自动驾驶 语义分割 深度学习 实时处理
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文本主题分割任务中的深度学习研究综述
14
作者 周日飞 文勇 黄文旭 《软件导刊》 2026年第1期202-212,共11页
深入探讨文本主题分割任务,系统梳理并提炼现有文献,开展针对基于深度学习的文本主题分割技术的多维度分析。首先,回顾了文本主题分割技术的发展历程,分析了基于语篇结构理论、统计学习和深度学习的分割方法,并考察文本主题分割任务常... 深入探讨文本主题分割任务,系统梳理并提炼现有文献,开展针对基于深度学习的文本主题分割技术的多维度分析。首先,回顾了文本主题分割技术的发展历程,分析了基于语篇结构理论、统计学习和深度学习的分割方法,并考察文本主题分割任务常用的数据集及评价指标;其次,进一步比较了卷积神经网络、循环神经网络和Transformer网络等深度学习技术在文本主题分割任务中的应用和优缺点分析,并对比采用各模型方法在相同数据集上的实验结果;最后,指出了当前文本主题分割任务面临的挑战和潜在发展方向,为文本主题分割任务的进一步研究提供了参考。 展开更多
关键词 文本主题分割 深度学习 自然语言处理 数据集 评价指标
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基于深度学习的入库箱垛视觉盘点算法
15
作者 李佳顺 赵尔迅 +2 位作者 宋榕榕 刘海涛 吕振旗 《制造业自动化》 2026年第2期137-148,共12页
仓储物流的入库阶段需要对入库货物进行检测计数并更新库存表。传统的入库盘点方法需要人工目视检测,并使用手持终端设备录入库存信息。基于该场景,顺应现代物流自动化、智能化转型的趋势,设计了一种使用多台相机合作的箱垛自动化视觉... 仓储物流的入库阶段需要对入库货物进行检测计数并更新库存表。传统的入库盘点方法需要人工目视检测,并使用手持终端设备录入库存信息。基于该场景,顺应现代物流自动化、智能化转型的趋势,设计了一种使用多台相机合作的箱垛自动化视觉盘点算法。采集多角度箱垛图像,使用深度学习模型对货箱与托盘进行检测。其中前、后、左、右4个侧面图像使用目标检测模型计算货箱的数量、种类及排列方式;顶面图像使用实例分割模型结合深度信息计算箱垛顶层货箱的个数。综合处理箱垛5个面的检测结果,通过空间逻辑判断计算整垛货箱个数。计数过程中,根据货箱之间的位置关系、种类信息等对箱垛进行异常检测,实现盘点全任务的自动化。在输送机上搭建实验场景进行实物测试,结果表明盘点算法的平均准确率达到98%。该算法计算过程可追溯,解决了传统人工盘点成本高,易出现疲劳、分心导致错误的问题。该项研究从仓储入库端出发,实现了箱垛盘点的自动化流程,为物流自动化提供了解决方案和理论依据。 展开更多
关键词 视觉盘点 目标检测 实例分割 点云处理 异常检测
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边缘计算驱动的物联网视觉节点实时图像分割技术研究
16
作者 陈佩昊 《计算机应用文摘》 2026年第2期57-59,共3页
文章探讨了基于边缘计算的物联网视觉节点在实时图像分割中的应用,分析了边缘计算与物联网结合的优势,并研究了在该环境下如何实现高效、低延迟的图像分割技术。通过结合深度学习算法和边缘计算的能力,提出一种适用于物联网视觉节点的... 文章探讨了基于边缘计算的物联网视觉节点在实时图像分割中的应用,分析了边缘计算与物联网结合的优势,并研究了在该环境下如何实现高效、低延迟的图像分割技术。通过结合深度学习算法和边缘计算的能力,提出一种适用于物联网视觉节点的实时图像分割方案。实验结果表明,该方案能够有效提升图像分割的速度和精度,满足实时性和计算资源受限的双重需求。 展开更多
关键词 边缘计算 物联网 图像分割 深度学习 实时处理
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基于特征融合和注意力机制的目标分割跟踪算法研究
17
作者 罗春阳 王晓晨 《移动信息》 2026年第2期245-247,共3页
针对医学影像目标边界模糊、尺度多变、易受背景干扰的问题,文中提出结合特征融合与注意力机制的医学目标分割跟踪一体化算法。该算法以3DU-Net为骨干网络,使用多尺度特征融合模块整合语义信息,通过双分支注意力机制强化目标特征表征,... 针对医学影像目标边界模糊、尺度多变、易受背景干扰的问题,文中提出结合特征融合与注意力机制的医学目标分割跟踪一体化算法。该算法以3DU-Net为骨干网络,使用多尺度特征融合模块整合语义信息,通过双分支注意力机制强化目标特征表征,并设计时序关联衔接机制实现跨帧跟踪。实验表明,算法在多种医学成像模态下性能稳定,保证了分割精度,兼顾了临床实时性与鲁棒性,适配多种医学场景,为临床诊疗提供了技术支撑。 展开更多
关键词 特征融合 注意力机制 医学目标分割 目标跟踪 医学影像处理
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煤矿综放采空区岩块自由堆积PNM重构分析
18
作者 张洪硕 高科 +2 位作者 于健康 教授 李启文 《中国安全科学学报》 北大核心 2026年第2期153-162,共10页
为准确描述煤矿综放采空区内部自由堆积岩块状态及孔隙空间特性,引入孔隙网络模型(PNM),开展固定空间内岩块自由堆积切片试验和图像处理,利用OpenPNM和PoreSpy等开源包提取孔隙网络信息,三维可视化重构和定量表征孔隙网络模型,分析重构... 为准确描述煤矿综放采空区内部自由堆积岩块状态及孔隙空间特性,引入孔隙网络模型(PNM),开展固定空间内岩块自由堆积切片试验和图像处理,利用OpenPNM和PoreSpy等开源包提取孔隙网络信息,三维可视化重构和定量表征孔隙网络模型,分析重构模型拓扑结构的几何特性和统计特征。结果表明:随着固定空间内自由堆积岩块块度的增加,孔喉尺寸明显增大,平均直径由2.46和1.41 mm分别增至3.85和2.73 mm,与喉道长度的相关性较弱,其中孔喉数目由3146和6428分别减少至1043和2225,孔隙配位数集中在2~5,峰值为2,孔隙空间所占比例增大,多孔介质连通性增强;各拓扑性质参数整体上近似呈现正偏态分布,波峰偏左且数据集中值较小;计算两点相关函数得出原始图像数据和重建模型的孔隙度相对误差均在2.5%以内。 展开更多
关键词 煤矿综放采空区 岩块自由堆积 孔隙网络模型(PNM)重构 切片试验 图像处理 标记分水岭分割(SNOW)算法 提取孔隙网络(PNE)
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On Segmentation of Moving Objects by Integrating PCA Method with the Adaptive Background Model 被引量:1
19
作者 Noureldaim Emadeldeen Mohammed Jedra Noureldeen Zahid 《Journal of Signal and Information Processing》 2012年第3期387-393,共7页
Tracking and segmentation of moving objects are suffering from many problems including those caused by elimination changes, noise and shadows. A modified algorithm for the adaptive background model is proposed by link... Tracking and segmentation of moving objects are suffering from many problems including those caused by elimination changes, noise and shadows. A modified algorithm for the adaptive background model is proposed by linking Gaussian mixture model with the method of principal component analysis PCA. This approach utilizes the advantage of the PCA method in providing the projections that capture the most relevant pixels for segmentation within the background models. We report the update on both the parameters of the modified method and that of the Gaussian mixture model. The obtained results show the relatively outperform of the integrated method. 展开更多
关键词 PIXELS GAUSSIAN MIXTURE MODEL PRINCIPLE Component Analysis Background MODEL Noise process segmentation
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Segmentation of Thermographic Sequences in Frequency Modulated Thermal Wave Imaging for NDE of GFRP
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作者 Kante Murali Rama Koti Reddy D.V. 《Transactions of Nanjing University of Aeronautics and Astronautics》 EI CSCD 2018年第2期226-235,共10页
Image processing techniques have become highly essential to improve the data usefulness of the raw images obtained for infrared non-destructive evaluation(NDE).The identification of defective regions from a thermogram... Image processing techniques have become highly essential to improve the data usefulness of the raw images obtained for infrared non-destructive evaluation(NDE).The identification of defective regions from a thermogram has been a common problem in the field of NDE.Image segmentation is one of the promising approaches to identify defective regions from thermogram.In the present work,segmentation approach based on clustering is employed.In this image patterns are organized into clusters or groups considering the relationship among these.The method involves finding the centroids of the regions and formation of clusters around each centroid.Thresholding is applied to improve accuracy in formation of clusters.Double thresholding method is adapted to retrieve the shape of defect and to improve the possible diagnosis capabilities of system for NDE applications.The proposed method is investigated with frequency modulated thermal wave imaging(FMTWI)over glass fiber reinforced polymers(GFRP).The GFRP sample consists of square shaped Teflon inserts of different dimensions placed at various depths.A comparative study of the proposed novel segmentation scheme and existing segmentation methods is conducted. 展开更多
关键词 non-destrutive evaluation (NDE) image processing segmentATION PULSE compression
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