摘要：高光谱图像的Kappa系数较低,降维存在困难,设计一种基于数学形态学的高光谱图像降维方法。通过色彩空间变换实施数据的阴影检测,完成转换色彩空间与提取暗区,再根据数学形态学去除噪声。处理高光谱图像的色阶。完成色阶处理后需要实施阴影恢复操作。设计局部保留投影算法完成近邻关系图的构造,确定权重矩阵,分解特征值,最后通过低维描述计算实现高光谱图像降维处理。在实验中,使用了2个高光谱图像数据集,验证设计方法的性能。实验结果表明,设计方法的整体分类精度高于现有降维方法,同时Kappa系数也高于现有降维方法,实现了性能的大幅提升。

摘要：为了更好的消除高光谱数据噪声,加快高光谱数据去噪去噪速度,设计了基于小波分析和小波分析的高光谱数据去噪方法。首先收集原始的高光谱数据,并采用小波分析对其进行变换,通过设置阈值去除高光谱数据中的噪声,然后采用数学形态学对高光谱数据进行处理,实现高光谱数据的进一步去噪。从主观和客观两个方面对高光谱数据去噪方法的性能进行评价,本文方法的高光谱数据去噪效果好,解决了当前方法存在的不足,加快了高光谱数据去噪速度,研究结果可以为高光谱数据去噪的研究提供有价值参考。

摘要：侗寨门是侗寨的标志性建筑之一,建造技艺独具特色。研究发现,寨门风格形式多样,表现出精湛建造技艺和设计巧妙的数理结构,蕴含有丰富的对称、平移的变换以及曲线逼近的思想方法.

摘要：针对三维时域内Green函数的求解问题,提出一种基于数学形态滤波算子的求解方法,将数学形态滤波算子运算过程分解为形态膨胀过程、形态腐蚀过程、开运算过程和闭运算过程,并通过结构元素优化的方式得到信号振幅和频率影响因素,进而有效地抑制和控制环境噪声对函数求解的影响;利用数学形态滤波算子和精细积分准确提取出Green函数的解。仿真分析结果表明,文中提出的方法能够有效抑制环境噪声和系统噪声的干扰,具有更强的垂荡运动辐射力和更高的求解匹配度。

摘要：针对电力信号在实时采样处理中,由于现场环境、设备等不同影响,采样得到的信号中叠加各种干扰、噪声及衰减直流分量等问题,提出采用数学形态处理方法处理电力采样信号,以实现消噪、高频干扰滤除以及衰减直流分量提取等目的。首先分析数学形态方法的特点,考虑采用交替混合滤波器进行滤波处理;然后,针对各种不同干扰信号,采用不同结构元素进行滤波处理,通过比较信号处理误差,分别为不同参数下的干扰信号选取合适的结构元素;最后,结合仿真和实验结果验证所提方法,特别是所设计结构元素的可行性和有效性。

摘要：为了解决传统人工隧道裂缝检测存在诸如效率低、主观性大、安全性差等弊端,利用裂缝具有方向性和连续性等特征,提出了一种基于自适应阈值和连通域标记的隧道裂缝提取方法.首先,根据裂缝的方向性特征,设计了一种阿拉伯数字算法(Algorithmic)对裂缝进行粗提取,其中对于该算法公式中的阈值选取进行了自适应阈值化,利用改进的阈值迭代法完成系统自动获取最佳阈值,无需人工干预;然后,根据裂缝的连续性特征,采用数学形态中的连通域标记法对裂缝进行细提取,其中通过控制连通域面积大小,实现裂缝粗提取后的去噪处理,通过膨胀和腐蚀操作实现裂缝粗提取后的修复处理;最后,选取了共计165张不同类型的裂缝图像作为实验样本,在MATLAB上进行仿真实验.从实验数据可以看出,自适应阈值和连通域标记的提取方法其提取精度可高达94.2%,平均运行时间仅35.4 s,误识率和拒识率已控制在2.7%和1.1%,相较于传统的图像处理方法有着显著的提高,充分展现出良好的应用前景.

摘要：论文着眼汽车视频检测技术。本文立足于从汽车交通视频流中,检测出各种车辆流经的种类数量。首先采用形态学的处理方法,噪声滤除,获得检测的目标图像。设计检测模板计算出了模板的特征量。得到特征以后,用这些特征量来训练支持向量机网络,得到多种类分类器。将实时效果的汽车目标放入到分类器中进行分类,就达到了运动视频目标识别的设计要求。

摘要：利用机器视觉技术和美国NI的视觉开发模块,设计了对果蝇复眼坏区进行甄别的图像处理程序。成功地提取了样本图片中的复眼轮廓和其中的坏区斑点,对坏斑的大小进行了分析,给出了复眼和坏斑的面积,并与Matlab的计算结果进行了对比。结果表明,采用NI的视觉开发模块避免了计算机文本语言的复杂编程,简化了图像系统的开发,也增加了应用的灵活性。