1 重庆交通大学 西南水运工程科学研究所， 重庆40006
2 重庆交通大学 内河航道整治技术交通行业重点实验室， 重庆400074
3 重庆西科水运工程咨询中心， 重庆400016
为了实现水工物理模型实验中波高这一重要参量的高精度测量，提出了一种基于激光入射光斑识别的非接触式波高测量方法。构建了波高测量装置的图像成像几何关系模型，研究了波高测量装置主要参数的确定方法。根据激光入水二值化图像特征构造了激光入水特征模板，提出了激光光斑动态跟踪算法。最后，根据确定的结构参数与图像传感器参数，搭建了实验装置，对波高传感器进行了标定，并利用标定曲线对电动位移平台模拟的波浪进行了测量。实验结果表明：实测位移与电动位移平台设定的位移基本吻合，最大误差仅为0.65 mm。该方法基本满足水工物理模型实验波高测量的高精度、非接触与高动态性等需求。
激光测量 水工物理模型 激光光斑 二值化图像 图像识别 波高测量 laser measurement hydro-physical model laser spot binary image image recognition wave height measurement
深圳职业技术学院工业中心，广东 深圳 518055
为了动态识别和实时跟踪目标并提高跟踪精度，采用了基于红 外亚图像的二阶锁相环跟踪算法。对于图像的识别，传统方法是通过基于二值化块后采用的方形或圆形匹配模板进行目 标匹配的，这种方法的匹配速度慢且容易导致匹配失败。本文采用块二值化处理和凝聚性较好的类圆匹配模板， 实现了快速跟踪与识别，改善了跟踪的实时效果。实验表明，该方法在图像识别速度上比传统的识别方法要快，且对凝聚性较好的目标的识别性有显著 改善，动态跟踪的实时性响应也提高了20%以上。
玫瑰线扫描 亚成像 子块 二值化图像 识别与跟踪 rosette scanning sub-imaging sub-block binarization image indentification and tracking
海军大连舰艇学院信息与通信工程系,辽宁,大连,116018
针对红外成像制导中弱小日标图像分割,提出了基于元胞自动机的自动分割方法.首先使用元胞自动机增强图像的对比度,状态转移函数采用了冯.诺伊曼邻域和一致的演化规则,然后采用边缘双阈值策略二值化图像,最后标记形成目标块,并依据种子点和目标复杂度进行滤波,得到精确的图像分割结果.在实拍的3幅不同类型的红外图像上进行分割实验,其结果表明:提出的方法均能够有效地分割出多个弱小目标区域,有利于下一步的目标识别和跟踪.
元胞自动机 图像分割 二值化图像 目标复杂度
中国科学院光电技术研究所,四川,成都,610209
提出一种适合于多目标检测的8邻域图像分割方法,用以获取目标特征量,准确分割图像.在对二值化图像扫描形成目标块的过程中,标记各个目标像素,记录目标的边界点,得出分割目标的面积、周长、质心坐标.利用这些信息,可以选择跟踪一个或多个目标.仿真结果证明了该方法实用可行.
图像分割 二值化图像 边缘提取 图像处理 目标跟踪
