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oe1(光电查) - 科学论文

87 条数据
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  • 基于混合模型的混凝土表面裂缝图像属性检索方法框架

    摘要： 定期检查混凝土表面裂缝至关重要，因为裂缝是混凝土结构劣化的最早征兆之一。随着数字成像与处理技术的进步，基于计算机视觉的检测方法在该领域展现出巨大潜力。本文提出了一种新型图像处理框架，可自动从混凝土表面图像中提取多种裂缝特征参数。该框架包含：(1)结合边缘检测与种子生长的裂缝提取算法；(2)包含短枝删除与折线逼近算法的骨架优化方法；(3)基于骨架拓扑信息将裂缝段分类为盘状与条状部分的混合裂缝模型；(4)能表征不同裂缝间关联关系的三元组标记法。对比实验表明，所提分割方法能提取更完整的裂缝片段。真实图像实验验证了该框架的有效性，对后续混凝土结构健康评估具有重要辅助作用。

    关键词： 混合模型、图像分析、裂缝检测、特征提取、混凝土

    更新于2025-09-10 09:29:36

  • 基于离散和经验小波变换的眼底图像青光眼计算机辅助诊断

    摘要： 青光眼是一类导致视神经纤维逐渐退化的眼部疾病。离散小波变换（DWT）和经验小波变换（EWT）是文献中广泛用于通过图像分解提取特征的方法。然而，为提高图像特征测量的准确性，本研究提出了一种混合与串联方法。DWT将图像分解为近似系数和细节系数，EWT将图像分解为其子带图像。串联方法结合了使用DWT和EWT获得的所有特征及其组合。将从DWT、EWT、DWTEWT和EWTDWT中提取的特征进行串联。对串联后的特征进行归一化、排序，并输入奇异值分解以寻找稳健特征。支持向量机分类器使用了十四个稳健特征。在十折交叉验证中，获得的准确率、敏感性和特异性分别为83.57%、86.40%和80.80%，优于现有的青光眼检测方法。

    关键词： 青光眼、经验小波变换、支持向量机、离散小波变换、特征提取

    更新于2025-09-10 09:29:36

  • 基于卷积神经网络的虹膜识别特征提取

    摘要： 虹膜是一种可靠的人体识别强大工具，具有高度确信地识别个体的潜力。提取优质特征是虹膜识别系统中最关键的步骤。过去，人们采用不同特征来实现虹膜识别系统，其中大多数依赖于生物识别专家设计的手工特征。由于深度学习在计算机视觉问题中的成功应用，卷积神经网络（CNN）学习到的特征在虹膜识别系统中的应用备受关注。本文评估了从预训练卷积神经网络（Alex-Net模型）提取的学习特征，随后结合多类支持向量机（SVM）算法进行分类。我们研究了从分割虹膜图像和标准化虹膜图像中提取特征时所提系统的性能。该虹膜识别系统在四个公开数据集（IITD、CASIA-Iris-V1、CASIA-Iris-thousand和CASIA-Iris-V3 Interval虹膜数据库）上进行了测试，取得了以极高准确率呈现的卓越效果。

    关键词： 虹膜、识别、特征提取（FE）、卷积神经网络（CNN）、深度学习、生物识别技术

    更新于2025-09-10 09:29:36

  • 基于频谱的通用二维任意形状滤波器组设计：在隐形眼镜检测中的应用

    摘要： 滤波器组（FB）是任何图像处理系统不可或缺的组成部分。传统滤波器组设计通常涉及修改现有滤波器组或聚焦于特定滤波特性，这类滤波器组仅适用于特定图像。我们通过研究提出了一种独特新颖的二维任意形状滤波器组（2-D ASFB）设计方案：该滤波器组本质为二维结构，无需将一维滤波器组转换至二维；其任意形状特性相比常规形状滤波器组具有更广泛的普适性。设计创新点在于通过最小化频谱与滤波器期望响应间的误差函数，使滤波器组能匹配任意图像的频谱特征——该误差函数采用特征滤波方法实现最小化。在完成低通分析滤波器设计后，利用完美重构约束条件推导出对应的低通综合滤波器。本文特别展示了该2-D ASFB在隐形眼镜检测（CLD）中的应用：所提CLD系统采用2-D ASFB进行特征提取（支持向量机分类器与现有系统相同），实验结果表明在IIITD和ND2013隐形眼镜数据库上较现有系统具有更高的正确分类率。该二维任意形状滤波器组突破了现有滤波器组在可分离性、方向性、正交性及形状方面的局限，可有效应用于模式识别、生物特征识别、医学图像处理等各类特征提取场景。

    关键词： 特征滤波器、隐形眼镜检测、特征提取、滤波器组、频谱

    更新于2025-09-09 09:28:46

  • [IEEE 2018状态监测与诊断会议(CMD) - 澳大利亚珀斯(2018.9.23-2018.9.26)] 2018状态监测与诊断会议(CMD) - 基于卷积深度置信网络的直流交联聚乙烯电缆局部放电图像分类

    摘要： 局部放电的分类对于高压电缆绝缘缺陷诊断系统中的缺陷分类具有重要意义。为提高直流交联聚乙烯（XLPE）电缆的诊断准确性，本文提出一种基于卷积深度置信网络（CDBN）的图像分类新方法。首先设计四种XLPE电缆缺陷并进行直流电压下测试，基于高频电流互感器（HFCT）采集的PD信号构建q-Δt-n图像；随后建立采用高斯可见单元的诊断用CDBN模型以提取q-Δt-n图像的高层细节特征；最后开展CDBN、深度置信网络（DBN）、支持向量机（SVM）和反向传播神经网络（BPNN）的分类对比实验。实验结果表明，该方法对绝缘缺陷诊断具有更高的分类准确率。

    关键词： PD图像、绝缘缺陷、特征提取、卷积深度信念网络（CDBN）、直流电缆

    更新于2025-09-09 09:28:46

  • [IEEE IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 瓦伦西亚（2018.7.22-2018.7.27）] IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 基于卷积神经网络的SAR图像特征学习

    摘要： 卷积神经网络（CNN）因其强大的特征学习能力被广泛应用于多个研究领域。本文通过构建一种新型卷积网络（ConvNet）用于合成孔径雷达（SAR）图像处理，探究了CNN的特征学习优势。该网络首先在分类任务中进行训练，从而能从训练数据中自动学习有效特征。具体而言，采用数据增强方法来解决SAR图像的小样本问题。训练完成后，该ConvNet可直接用于其他图像（即使其类别未参与训练）的特征提取。基准MSTAR数据集的实验结果表明，该ConvNet能有效实现SAR图像分类，且其学习到的特征比传统人工设计特征在SAR图像处理中更具优势。

    关键词： 合成孔径雷达（SAR）、特征学习、卷积神经网络（CNN）、特征提取、分类

    更新于2025-09-09 09:28:46

  • 基于鲁棒局部判别投影的SAR图像目标识别

    摘要： 提取有价值且具有判别性的特征是合成孔径雷达（SAR）图像目标识别的关键问题之一。本研究提出了一种基于鲁棒局部判别投影（RLDP）的SAR目标识别特征提取方法。为表征SAR图像的局部结构信息，引入监督局部保持投影这一流形学习技术来学习线性投影，从而将SAR图像映射到隐式特征空间。随后，作者将t分布随机邻域嵌入扩展为参数化框架以优化该线性投影。在所得特征空间中，既能保持同类样本的内在邻域关系，又能增强不同类样本的分离度。与多数局部流形学习方法不同，本方法对邻域参数变化具有鲁棒性。为进一步分析非线性结构，提出了RLDP的有用变体——核RLDP（KRLDP）。KRLDP在隐式再生核希尔伯特空间中运用RLDP，通过学习基于核的非线性投影来捕捉非线性结构信息。在运动与静止目标自动识别数据库上的大量实验验证了所提方法的有效性。

    关键词： 合成孔径雷达、流形学习、目标识别、特征提取、核相关局部判别投影、相关局部判别投影

    更新于2025-09-09 09:28:46

  • [2018年IEEE机电一体化与自动化国际会议(ICMA) - 长春(2018.8.5-2018.8.8)] 2018年IEEE机电一体化与自动化国际会议(ICMA) - 基于结构光视觉与集成学习的焊缝类型识别系统

    摘要： 本文提出了一种基于结构光视觉与集成学习的焊缝识别系统。该系统由工业机器人、结构光视觉传感器和计算机组成。系统的识别流程包括焊缝特征提取与焊缝分类两个环节：在特征提取阶段，输入图像依次经过噪声滤波、激光条纹图案提取、主线提取、边缘点检测及特征计算等处理步骤；在分类阶段，通过构建BP-Adaboost和KNN-Adaboost等集成学习模型对提取的特征进行图像分类。实验结果验证了所提识别系统的有效性与鲁棒性。

    关键词： 集成学习算法、结构光视觉、特征提取、焊缝类型识别

    更新于2025-09-09 09:28:46

  • [2018年第二届IEEE先进信息管理、通信、电子与自动化控制会议（IMCEC）- 西安（2018.5.25-2018.5.27）] 2018年第二届IEEE先进信息管理、通信、电子与自动化控制会议（IMCEC）- 基于图像特征提取与量子神经网络的字符识别系统设计

    摘要： 为了提高结合技术与量子神经网络（QNN）的字符图像处理准确性与可靠性，研究了基于QNN的字符识别系统。采用粗网格特征法提取图像特征，同时为增强粗网格法抵抗位置变化的能力，在特征提取前将字符图像定位并平移至模板中心。随后运用基于多层激励函数的量子神经网络进行字符识别。MATLAB仿真实验表明，该量子神经网络具有更优的识别效率，准确率甚至可达90%以上，且抗噪性强、分类效果更佳。这说明该系统确能在一定程度上提高识别正确率并达到预期效果。

    关键词： QNN，特征提取，图像处理，字符识别

    更新于2025-09-09 09:28:46

  • 高光谱影像中组分选择策略的评估

    摘要： 高光谱影像（HSI）整合了覆盖电磁波谱不同区域的众多连续窄波段。然而主要挑战在于"休斯现象"导致的高光谱数据高维特性，因此在应用分类算法获取精确专题图前必须进行降维处理。本研究聚焦以下特征提取算法：主成分分析（PCA）、最小噪声分离（MNF）和独立成分分析（ICA）。通过文献调研发现，现有研究既缺乏这些技术的对比分析，也缺少确定最优成分数的精准策略。因此首要目标是：比较紧凑型机载光谱成像仪（CASI）传感器高光谱数据中传统降维技术（PCA、MNF和ICA）的效果，并评估变换空间内选择最适成分数的不同策略；次要目标是：通过按电磁波谱覆盖范围划分CASI高光谱数据区域来建立新降维方法，将各光谱区域变换空间所选成分进行堆叠，通过评估该堆叠变换空间验证所提方法能否提升最终分类精度。

    关键词： 高光谱传感器、遥感、纹理测量、分类、特征提取、生态系统管理

    更新于2025-09-09 09:28:46