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oe1(光电查) - 科学论文

232 条数据
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  • [IEEE 2018年第15届控制、自动化、机器人和视觉国际会议(ICARCV) - 新加坡，新加坡(2018.11.18-2018.11.21)] 2018年第15届控制、自动化、机器人和视觉国际会议(ICARCV) - 基于无人机可见光立体视觉系统的火灾几何特征估计

    摘要： 在野火研究与扑救工作中，需要测量火灾的几何特征以深入理解火势蔓延过程中的现象，从而开发并改进预测模型，预判火情发展、部署消防员与水弹，并?；ぞ用癜踩?。本文提出了一套由无人机搭载可见光立体视觉系统构成的框架，该系统专为通过野外实地燃烧实验来估算火灾的位置、蔓延速率、高度、倾角、底部宽度及过火面积而研发。本研究的最终目标是通过技术转化，开发出可供消防员实际使用的系统。

    关键词： 无人机（无人驾驶飞行器）、立体视觉、测量、野火、图像处理。

    更新于2025-09-23 15:22:29

  • 静态图像中的可控运动模糊效果

    摘要： 照片中的运动模糊是拍摄过程中物体移动所导致的结果。它会在被摄物体的运动轨迹上形成可见的拖影，摄影师可借此表现动感。然而要精准实现这种效果极具挑战性，需要摄影师具备丰富经验。若想真正控制运动模糊，虽可在后期添加，但现有方案都需复杂的手动操作，且可能导致动静物体错误混合的伪影。本文提出一种为单张照片添加运动模糊的新方法，能营造出拍摄运动的视觉假象。该方法仅需极简用户输入，通过滤波处理产生虚拟运动效果，能精细处理物体边界以避免标准滤波方法产生的伪影。我们通过多方向模糊、反射、多物体等复杂案例展示了解决方案的有效性，并演示了如何实现多种与运动相关的艺术效果。这种后期处理方案既可作为直接捕捉真实运动模糊的替代方案，又能实现对运动模糊效果的精细控制。

    关键词： 后期制作，长时间曝光，运动模糊，图像处理

    更新于2025-09-23 15:22:29

  • 数字显微肺炎细菌图像的实证增强系统

    摘要： 本文采用图像处理方法增强肺炎细菌图像。研究基于两个领域对细菌图像进行识别，所采用的细菌图像增强技术包括中值滤波、维纳滤波、单尺度Retinex和多尺度Retinex。图像增强在数字图像处理中具有重要作用：中值滤波与维纳滤波用于灰度图像增强，单尺度Retinex和多尺度Retinex则用于彩色图像增强。根据性能指标评估表明，中值滤波适用于灰度图像中的细菌图像增强，而多尺度Retinex更适合彩色细菌图像增强（表2，图8，参考文献21）。PDF全文见www.elis.sk。

    关键词： 图像处理、中值滤波、多尺度Retinex算法、图像增强、维纳滤波、单尺度Retinex算法、肺炎细菌

    更新于2025-09-23 15:22:29

  • 图像处理加速器的高级综合实现与评估

    摘要： FPGA最常被用作图形处理应用中的实现平台，因为其结构能有效利用空间和时间并行性。这类并行化技术存在根本限制——即既依赖处理模型又受系统硬件约束，可能迫使设计者重构架构和实现方案。预设计加速器能显著帮助设计者解决此问题并满足截止期限。本文展示了我们为灰度化和Sobel边缘检测（数字图像处理项目中最基础的两个算法）开发的加速器。我们采用纯手工编写的"裸机"VHDL设计实现了这些算法，将其制作为便携式USB加速设备，同时基于HLS设计了类似实现的叠加层以支持Python接口调用。两种架构的对比表明：当提供正确的编译器指令时，HLS生成的设计性能可达到甚至超越手写HDL实现。

    关键词： 高级综合、现场可编程门阵列、硬件描述语言、Python、图像处理、加速器

    更新于2025-09-23 15:22:29

  • 来自TESS全帧图像的精确光变曲线：一种不同的成像方法

    摘要： 凌日系外行星巡天卫星（TESS）将对约1.5亿颗亮度高于T星等?的恒星进行观测，其16档测光精度范围从60ppm至3%，能够支持多种系外行星与恒星天体物理研究。虽然将为约40万颗以2分钟采样率观测的目标提供光变曲线，但大多数恒星的观测数据仅以30分钟采样率的全帧图像（FFI）形式提供。TESS约21角秒/像素的成像尺度极易受到拥挤、混合和源混淆的影响，且高度空间变化的点扩散函数（PSF）将对孔径测光和高斯核PSF测光等传统技术构成挑战。我们采用官方"端到端6"TESS模拟FFI，演示了一种使用δ函数核的差分图像分析流程，该流程实现了任务规定的60ppm·hr^(-1/2)噪声下限。研究表明该流程性能不受视场位置影响，仅约2%的恒星在约5ppt水平上表现出残余系统误差。我们还验证了该流程对行星凌星、食双星及其他变源的探测能力。该流程作为开源工具同时提供IDL和PYTHON版本，下载地址为https://github.com/ryanoelkers/DIA。我们计划一旦TESS FFI数据公开即刻提取所有点源的光变曲线，并通过Filtergraph数据可视化服务发布?；谀Ｄ釬FI的示例数据门户网站可通过https://filtergraph.com/tess_ffi查看。

    关键词： 技术：图像处理、星表；方法：数据分析

    更新于2025-09-23 15:22:29

  • 使用Accuitomo 170和Veraviewepocs 3De锥形束CT扫描仪进行有限视野和中视野扫描时CT数值的评估

    摘要： 目的：评估解剖位置对有限视野（FOV）和中视野（FOV）扫描中计算机断层扫描（CT）数值与X射线衰减关系的影响。材料与方法：将含有不同浓度K2HPO4溶液的试管置于人体头部模型牙槽窝内?；袢∽缎问扑慊喜闵瑁–BCT）图像并测量K2HPO4溶液的CT数值。通过线性回归分析研究CT数值与K2HPO4浓度之间的关系，随后考察CT数值随解剖位置的变化情况。结果：K2HPO4浓度与CT数值呈强线性相关。有限视野的线性回归斜率约为中视野的1/2。不同成像协议和解剖位置的绝对CT数值存在差异。结论：X射线衰减与CT数值之间存在强线性关系。具体成像协议及物体的解剖位置会显著影响该关系。

    关键词： 图像处理（计算机辅助）、成像（三维）、锥形束计算机断层扫描

    更新于2025-09-23 15:22:29

  • 一种智能可调扳手，通过视觉系统和模糊逻辑实现自动化啮合多直径螺栓/螺母的拧紧/松开过程

    摘要： 该论文介绍了一种新型自动化自适应智能扳手的研发，其能根据螺栓/螺母头部的直径自主调节钳口尺寸。这是一个完整的创新系统，通过视觉系统和模糊逻辑技术判断螺栓/螺母头部的直径。采用图像处理技术提取螺栓/螺母的特征（如边界、非边界区域、头部外径和内径），整个流程分为图像预处理、图像处理和图像后处理三个阶段：预处理阶段通过获取视频流、图像裁剪、灰度转换和背景分离等操作准备图像；处理阶段运用多种滤波器和函数清晰提取螺栓/螺母边界；后处理阶段通过霍夫变换和圆拟合搜索计算目标螺栓直径?；谀：呒木霾咚惴ǘ院蟠硗枷窠凶钪辗治?，将螺栓/螺母直径匹配至最接近的标准规格。实验采用M4、带尘M4、M5和M6三种规格螺栓（每组20个样本，共80个），结果显示图像处理与模糊逻辑算法对螺栓/螺母直径的判断成功率达99%。

    关键词： 视觉系统、决策、智能扳手、图像处理、模糊逻辑

    更新于2025-09-23 15:22:29

  • cuFFS：一种用于快速法拉第旋转量合成的GPU加速代码

    摘要： 旋转量（RM）合成是一种广泛应用的偏振处理算法，用于重建视线方向上的偏振结构。对LOFAR等望远镜产生的大型数据集进行RM合成计算量巨大，因为其计算成本与输入频率通道数、待评估的法拉第深度值数量以及数据立方体中视线的数量的乘积成正比。随着低频阵列（LOFAR）、默奇森宽场阵列（MWA）乃至平方公里阵列（SKA）等望远镜计划开展大范围天空巡天，所需的计算成本可能进一步增加。大规模并行通用图形处理单元（GPGPU）可用于执行包括RM合成在内的部分计算密集型天文图像处理算法。本文提出名为cuFFS（CUDA加速快速法拉第合成）的GPU加速代码来实现法拉第旋转量合成。相比快速单线程向量化CPU实现方案，根据数据立方体的结构和格式不同，我们的代码可实现高达两个数量级的速度提升。测试中发现使用灵活图像传输系统（FITS）数据格式时的磁盘I/O是主要瓶颈，为减少磁盘I/O耗时，除标准FITS格式外，本代码还支持更快的HDFITS格式。该代码采用C语言编写，通过NVIDIA的CUDA并行计算平台实现GPU加速，代码地址：https://github.com/sarrvesh/cuFFS。

    关键词： 计算方法：图形处理器 技术：图像处理 技术：偏振测量 通用图形处理器（GPGPU） 方法：数据分析

    更新于2025-09-23 15:22:29

  • 用于识别细胞膜结合囊泡轨迹及运动信息的图像与数据处理算法

    摘要： 这篇DIB文章详细介绍了《静息、激活及细胞骨架破坏状态下细胞膜结合膜囊泡的动态单囊泡追踪》（Zhang等[1]）一文中使用的轨迹识别与数据处理算法。该算法基于对比度差异，从共聚焦显微镜拍摄的一系列未染色灰度图像中识别细胞膜上的囊泡，随后通过分析连续图像中囊泡的位置获取其运动轨迹?；竦霉旒：?，再通过标准动力学关系推导出其他定量运动信息，如移动速度、方向和加速度。

    关键词： MATLAB算法，囊泡追踪，轨迹追踪，共聚焦显微镜，图像处理

    更新于2025-09-23 15:22:29

  • 对半导体检测中工艺变化具有鲁棒性的缺陷检测技术

    摘要： 随着半导体制造工艺导致器件尺寸不断缩小，关键缺陷尺寸也日益微小。高灵敏度光学晶圆检测工具在检测微小缺陷时，常将工艺变异误判为缺陷并产生大量"干扰"信息。因此基于扫描电子显微镜(SEM)的复查工具需要自动区分缺陷与干扰信息。为识别干扰信息，必须通过复查工具的检测流程精准判定SEM图像中无缺陷区域。我们提出一种缺陷检测方法：(a)采用多对比检测结果集成(IMCD)来减少缺陷候选数量；(b)基于正常图像模型判别(DNPM)判断候选对象是缺陷还是正常特征。使用加工晶圆的SEM图像评估表明，结合IMCD与DNPM方法可实现84.4%的干扰信息识别率和93.3%的缺陷检出率，均优于单类支持向量机(SVM)。该方法即使在光学晶圆检测工具产生大量干扰信息时，仍能高效自动收集缺陷图像，显著减少人工目检需求。

    关键词： 图像处理、聚类、单类判别、自组织映射、缺陷检测

    更新于2025-09-23 15:22:29