Robust image segmentation using FCM with spatial constraints based on new kernel-induced di
世界上最变态的超级巨型坦克：有的一炮能干沉军舰
世界上最变态的超级巨型坦克：有的一炮能干沉军舰 八号坦克鼠式 为德国在第二次世界大战设计的超重型坦克。恐怕也是最著名的超重型坦克。因此做重点介绍。 研发历史 德国开发超重型坦克的历史从1941年克鲁伯(Krupp)公司以掳获的苏联T-35坦克作为研发蓝本为开端，所以到了隔年克鲁勃公司提出“虎鼠式”(Tiger-Maus, VK7001)重型坦克以及七号狮式坦克(PzKpfw VII L?we, VK7201)。不过计划在同年3月初就被取消，但是研发的经验与技术却为后来的重型坦克做了准备。 1942年3月中旬后，保时捷车厂收到一份合约，要求制作新款100吨重的205型VK10001保时捷坦克(Panzer - VK10001 / Porsche Type 205)。4月中旬的时候德国陆军补充要求新坦克载弹量应高达100发，5月时在阿道夫·希特勒的亲自要求下，斐迪南·保时捷教授(Professor Ferdinand Porsche)与克鲁伯公司的穆勒博士(Dr. Muller)开始合作进行整个计划;希特勒还要求坦克应重达120吨，坚不可摧，并且无坚不摧，
搭配高性能的60或者72倍径的坦克炮。研发的结果造就八号坦克鼠式(Panzerkampfwagen VIII Maus)成为德国在第二次世界大战中所设计的最重型坦克，也是全世界到目前为止最重型坦克纪录保持者。鼠式坦克不仅仅是完成设计，并且到达产制完成的阶段，一共有两辆原型车问世。 经过设计后的八号坦克的车身为10.1米长，3.67米宽和3.66米高，重达188吨(最初设想重达100吨)，可以容纳5至6个乘员。它的主要武器为1门128毫米KwK 44 L/55大炮、75毫米KwK 44 L/36.5同轴副炮，并且以60-240毫米的装甲护身。保时捷答应在1943年5月时会先生产出原型车辆，并且在交付原型车后每月生产五辆。德国原本预计生产约150至200辆八号坦克，但直至二战结束时一共只生产了9辆，其中只有2辆竣工。 1942年4月时原型车最初被称为“猛犸象”(Mammut)，不过1942年底又被更名为“M?uschen”(小老鼠)，1943年2月时确定命名为“Maus”(老鼠)。八号坦克的底盘、火炮和炮塔由克鲁伯公司负责制造，而组装则由埃克特公司(Alkett)负责。 武装
数字图像处理算法汇总
形态学运算：基本思想是具用一定结构形状的结构元素去度量和提取图像中的对应形状以达到对图像分析和识别的目的。 腐蚀运算：将结构元素中心遍历整个图像，当图像完全包含结构元素时的中心点的轨迹即为腐蚀后的图像，图像变细。腐蚀运算可用于滤波，选择适当大小和形状的结构元素，可以滤除掉所有不能完全包含结构元素的噪声点。当然利用腐蚀滤除噪声有一个缺点，即在去除噪声的同时，对图像中前景物体形状也会有影响，但当我们只关心物体的位置或者个数时，则影响不大。 膨胀运算：将结构元素中心遍历整个图像边缘，中心点的轨迹即为腐蚀后的图像，图像整体变粗。通常用于将图像原本断裂开来的同一物体桥接起来，对图像进行二值化之后，很容易是一个连通的物体断裂为两个部分，而这会给后续的图像分析造成干扰,此时就可借助膨胀桥接断裂的缝隙。 开运算：先腐蚀后膨胀，可以使图像的轮廓变得光滑，还能使狭窄的连接断开和消除细毛刺；但与腐蚀运算不同的是，图像大的轮廓并没有发生整体的收缩，物体位置也没有发生任何变化。可以去除比结构元素更小的明亮细节，同时保持所有灰度级和较大亮区特性相对不变，可用于补偿不均匀的背景亮度。与腐蚀运算相比，开运算在过滤噪声的同时，并没有对物体的形状轮廓造成明显的影响，但是如果我们只关心物体的位置或者个数时，物体形状的改变不会给我们带来困扰，此时腐蚀滤波具有处理速度上的优势。 闭运算：先膨胀后腐蚀，可以去除比结构元素更小的暗色细节。开闭运算经常组合起来平滑图像并去除噪声。可使轮廓变的平滑，它通常能弥合狭窄的间断，填补小的孔洞。腐蚀运算刚好和开运算相反，膨胀运算刚好和闭运算相反，开闭运算也是对偶的，然而与腐蚀、膨胀不同的是，对于某图像多次应用开或闭运算的效果相同。 击中击不中运算：先由结构元素腐蚀原图像，再将结构元素取反去腐蚀原图像的取反图，最后将两幅处理后的图像取交。主要用于图像中某些特定形状的精确定位。 顶帽变换：原图像减去开运算以后的图像。当图像的背景颜色不均匀时，使用阈值二值化会造成目标轮廓的边缘缺失，此时可用开运算（结构元素小于目标轮廓）对整个图像背景进行合理估计，再用原图像减去开运算以后的图像就会是整个图像的灰度均匀，二值化后的图像不会有缺失。 Sobel算子： Prewitt算子： LOG算子： Canny算子：力图在抗噪声干扰和精确定位之间尊求折中方案，主要步骤如下所示： 1、用高斯滤波器平滑图像； 2、用一阶偏导的有限差分来计算梯度的幅值和方向； 3、对梯度幅值进行非极大值抑制； 4、用双阈值算法检测和连接边缘。 Hough变换： 边缘检测：
世界坦克大战史!如此的疯狂!
往昔：一战德国只有被碾的份儿 据说最初坦克的设想很疯狂，这家伙真正是“陆地行舟”，身披铁甲，重达2700吨，高5层楼，装备几十门炮。可是这样一个庞然大物会压坏路面，根本就是寸步难行。后来经大幅度“减肥”，终于在1916年制成了世界上第一款实战坦克——“马克I”型。该型坦克长8米，重28吨，装甲厚4毫米，装备2门火炮和4挺机枪，形状如同一个环绕着履带的金属盒子。为了保密，英军对外将其称为“水柜”(英文TANK)，“坦克”之名就此流传。 “马克I”坦克刚刚造出48辆，就被英军司令黑格强迫在索姆河参战。48辆坦克一路上大部分在半路抛锚，最后只有10多辆参加战斗。尽管如此，这10多辆坦克发挥了惊人的效能，它们隆隆地冲向德军阵地，铁甲挡住了机枪子弹，履带把铁丝网碾平，摧枯拉朽地把德军防线冲得一塌糊涂，吓得德军仓皇逃窜。仅仅一天，这支原始坦克部队即前进了5公里，这在过去需要牺牲几万人才能得到。 第二次世界大战爆发后，德国对坦克的运用达到了新的高度，就是集中大批坦克为开路先锋，伴随自行火炮和摩托化步兵，勇猛突进，如尖刀般将敌军防线切开，之后继续一路扫荡，在短时间内大批摧毁、消灭敌军，此即为“闪电战”。依靠这种先进战术，德军坦克一年多里碾压大半个欧洲，一个多月便灭掉了法国。此后，苏联、美国、英国也纷纷仿效，二战成为坦克表演的舞台。数百辆、上千辆坦克的大战不时出现。几大主要参战国家，均有几款代表性的坦克为军迷所津津乐道。 德军最有代表性的无疑是“虎式”重型坦克，也就是电影《狂怒》中亮相的德军坦克。虎式重56吨，主炮口径88毫米，正面装甲厚达100毫米。装甲厚，火力猛，在二战中是所有盟军坦克的噩梦，号称一辆虎式坦克正面能对抗5～10辆T-34或谢尔曼坦克。但虎式坦克重量太大，使得其对路面要求较高，容易陷入雪地和泥泞，而高油耗又影响持续机动力。加之其单体战斗力虽强，但生产成本昂贵，故障率高，这些都制约了其应用。 苏联坦克的经典之作则是T-34中型坦克。以T-34/76为例，其重26吨，主炮口径76毫米，正面装甲相当于90毫米。虽然个体战斗力不如虎式，但T-34生产成本低，出产量高，加之越野能力强，机动性好，使得苏联能够形成T-34的坦克洪流，最终将德军摧垮。二战中T-34生产了数万辆，有力促进了世界反法西斯战争的胜利。 美军的代表坦克“谢尔曼”包括多个型号，重33吨，主炮76毫米，装甲76毫米。其速度与虎式相当，但火力、防护差距颇大，因此在正面对抗中远不如德国虎式坦克。电影中三对一最后能战胜已经属于开挂了。依靠美国的财大气粗，谢尔曼在二战期间生产了差不多5万辆，除了用于美军外，还大量支持给英军、自由法国以及苏军。巴顿将军统率的就有大批谢尔曼坦克，蒙哥马利在阿拉曼也有大量美国支援的谢尔曼坦克。 二战后的局部战争中，坦克依然作为主角出场。朝鲜战争之初，金日成凭借120辆T-34横扫半岛，打得李承晚溃不成军。几次中东战争中，阿拉伯国家和以色列双方都出动了大量坦克，尤其在第四次中东战争里，双方数千辆坦克围绕戈兰高地展开了大规模血战。在两伊(伊
数字图像处理计算题复习精华版
30452 计算题复习
一、 直方图均衡化（P68）
对已知图像进行直方图均衡化修正。
例：表 1 为已知一幅总像素为 n=64×64 的 8bit 数字图像（即灰度级数为 8），各灰度级（出现的频率）分布
列于表中。要求将此幅图像进行均衡化修正（变换），并画出修正（变换）前后的直方图。
表1
原图像灰
度级 rk
r0=0 r1=1 r2=2 r3=3 r4=4 r5=5 r6=6 r7=7
原各灰度级 原分布概率
像素个数 nk pr(rk)
790
0.19
1023
0.25
850
0.21
656
0.16
329
0.08
245
0.06
122
0.03
81
0.02
解：对已知图像均衡化过程见下表：
原图像灰
度级 rk
原各灰度级 原分布概率 累积分布函
像素个数 nk
pr(rk)
数 sk 计
取整扩展
sk 并
r0=0
790
0.19
0.19
1
r1=1
1023
0.25
0.44
3
r2=2
850
0.21
0.65
5
r3=3
656
0.16
0.81
6
r4=4
329
0.08
0.89
6
r5=5
245
0.06
0.95
7
r6=6
122
0.03
0.98
7
r7=7
81
0.02
1.00
7
画出直方图如下：
确定映射 对应关系
rk→sk
0→1 1→3 2→5 3→6 4→6 5→7 6→7 7→7
新图像灰
度级 sk
1 3 5
新图像各灰 度级像素个
数 nsk
790 1023 850
新图像分 布概率
ps(sk)
0.19 0.25 0.21
6
985
0.24
7
448
0.11
1
O型密封圈Y型密封圈样本
O型密封圈 1、O形密封圈的使用工况和场合 本产品采用丁腈胶、氟胶、乙丙胶、氯丁胶、氯醇胶、硅胶等胶种的先进配方，按GB3452-1-82及GB1235-76标准生产，产品可在液压、气动条件下使用。使用压力范围，液压≤9.8MPa,气动≤1MPa, 密静封≤15.7MPa ,耐温范围-60-+300℃，耐机油及各类石油基润滑油和多种化学介质，耐冲击次数达150万次以上。 2、O形密封圈尺寸系列 注：选用O形圈要根据工况选择适当的材质，硬度、λ=d 1／d 2 、压缩量及过盈 量。 a:GB 3452-1-82 产品编号产品规格 d 1 xd 2 产品 编号 产品规格 d 1 xd 2 产品 编号 产品规格 d 1 xd 2 产品 编号 产品规格 d 1 xd 2 产品 编号 产品规格 d 1 xd 2 XB1-11.8x1.8XB1-125x1.8XB1-238.5x1.8XB1-3415x1.8XB1-4526.5x1.8 XB1-22x1.8XB1-135.15x1.8XB1-248.75x1.8XB1-3516x1.8XB1-4628x1.8 XB1-32.24x1.8XB1-145.3x1.8XB1-259x1.8XB1-3617x1.8XB1-4730x1.8 XB1-42.5x1.8XB1-155.6x1.8XB1-269.5x1.8XB1-3718x1.8XB1-4831.5x1.8 XB1-52.8x1.8XB1-166x1.8XB1-2710x1.8XB1-3819x1.8XB1-4932.5x1.8 XB1-63.15x1.8XB1-176.3x1.8XB1-2810.6x1.8XB1-3920x1.8XB1-5033.5x1.8 XB1-73.55x1.8XB1-186.7x1.8XB1-2911.2x1.8XB1-4021.2x1.8XB1-5134.5x1.8 XB1-83.75x1.8XB1-196.9x1.8XB1-3011.8x1.8XB1-4122.4x1.8XB1-5235.5x1.8
坦克世界-坦克类型讲解
坦克类型 轻型坦克 轻型坦克速度快，是侦察、摧毁敌方自行火炮的敢死队。 轻型坦克具有一些共同的特点：最重的轻型坦克仅为22吨；所有的轻型坦克的装甲都没有超过65毫米；最快时速可以达到72千米/小时，只有最灵活的中型坦克机动性能与其匹敌。由于缺乏必要的重量，轻型坦克装甲很脆弱，一般也没有强大的火力，因此玩家必须避免与中型或者重型坦克进行交火。 轻型坦克可以利用自身强大的速度和机动性，加上较小的外形，能更好的规避敌方的炮火，利用敌人防御的薄弱环节进行渗透，准确定位并摧毁他们的自行火炮。如果一辆轻型坦克面对自行反坦克炮，则可以利用快速灵活的特点，绕到其射击死角即可摧毁敌人。然而，中型坦克利用其机动性能够轻松摧毁轻型坦克，重型坦克厚重的装甲足够抵御轻型坦克的射击。因此联系上本方自行火炮，并标明这些敌人的位置，才能摧毁他们。 在战斗中或者小地图上，轻型坦克的标志为完整的绿色或红色的菱形。 中型坦克 中型坦克是比较灵活的多用途坦克，能够胜任如侦察、支援、甚至攻击等多种角色。 中型坦克之间相差很悬殊：最重的中型坦克达到67吨；装甲厚度达到120毫米（炮塔正面装甲甚至达到200毫米）；最快的中型坦克能够达到60千米/ 小时的时速；中型坦克同时拥有强大的火力，通常来说要弱于重型坦克、自行反坦克炮、自行火炮。虽然大多数的中型坦克速度和机动性很优越，但更多时候，他们被用于战场支援作战。某些中型坦克可能速度比较慢，而且炮塔旋转速度缓慢，但他们拥有更厚重的装甲和先进的火炮，成为己方最有力的移动火力平台。
当本方没有轻型坦克时，中型坦克是最有效的侦察兵。在摧毁敌方侦察兵尤其是轻型坦克时，中型坦克是最有效的战士。中型坦克体形较大，与轻型坦克相比，侦察效果并不理想。但是他们大都拥有强大的机动性，能够利用敌方防御的薄弱环节，准确锁定、摧毁自行火炮。无论是侧翼包抄、还是为本方坦克提供火力支援，中型坦克依靠其出色的机动能力完全可以胜任。 进攻作战中，中型坦克一般处于本方重型坦克的后方或侧翼，在找到敌方防守薄弱点后，再进行突击。两辆一起进攻的中型坦克在面对敌方一辆重型坦克时拥有很大的优势，一辆中型坦克用来吸引敌方注意力和炮火，另一辆迂回到目标侧翼进行攻击。 当独立面对敌方重型坦克时，中型坦克可以利用自己的速度优势环绕敌人进行机动，使对方无法瞄准自己，即可以消灭敌人或者依靠本方自行火炮来对其进行攻击。总之，中型坦克的团队战斗力是非常强悍的，不应该被忽视。 在战斗中或者小地图上，中型坦克的标志是有一条45度角黑色线的绿色或红色菱形。 重型坦克 重型坦克外形庞大重量惊人，是战场上扭转战局的关键。重型装甲和强力火炮，使每一辆重型坦克都是一股不容忽视的力量。 重型坦克的装甲很厚，所以重量大，移动缓慢：最轻的重型坦克重约42吨，与最重的中型坦克相当，而最重的重型坦克重达190吨；最大时速在20千米/ 小时至50千米/小时之间；车体装甲能达到200毫米厚，炮塔装甲厚度甚至能够达到300毫米；只有自行反坦克炮和自行火炮比它的火力强。 庞大的身躯和缓慢的移动速度，使得重型坦克难以担任侦察任务。重型坦克应该率先发起正面攻击，或者抵挡敌方主力进攻。由于重型坦克速度慢，无法在战场上进行大范围的移动，难以在不同方向参与战斗。重型坦克的炮塔转动速度通常比中型坦克要慢，尽管自身很强大，但当面对快速灵活的中型坦克时，重型坦克无法快速旋转炮塔进行瞄准，这时它是十分脆弱的。因此重型坦克必须保持适当的移动，以防止被敌方多个较小且灵活的坦克所纠缠。 重型坦克尽管有着厚重的装甲，但侧面装甲就比较薄，很容易被击穿。重型坦克的玩家应该了解自己的薄弱点，并找到有效的办法加以保护。
基本图像处理算法的优化分析
基本图像处理算法的优化分析 摘要数字视频图像处理技术已经被广泛地应用到各个领域内，并取得了良好效果。但是就现状来看，以往所应用的基于通用CPU的图像处理系统已经无法完全满足现在所需，还需要在原有基础上来对基本图像处理算法进行优化，以求更好地提高数字图像处理速度。 关键词图像处理；算法优化；GPU 基于处理图像幅度的不断加大，以及像元密集度的逐渐增加，图像处理算法所需要面对的情况更为复杂，传统基于CPU的数字图像处理算法已经无法满足实时性要求。将GPU作为基础，基于其可编程性特点，加强对其的研究，通过其来实现对图像处理算法的优化设计，提高图像处理综合效果。 1 图像处理技术分析 图像为传递信息的重要媒介，同时也是获取信息的重要方式，因此图像处理技术在持续研究以及不断更新，实现对模拟图像处理以及数字图像处理。模拟图像处理即图像明暗程度与空间坐标处于连续状态时，无法通过计算机来对其进行处理，必须要通过光学或者电子手段处理。数字图像处理则是对图像进行简单的采样与量化处理后，通过计算机以及其他实时硬件来处理图像信息。相比来看，模拟图像处理技术具有更强灵活性，但是处理精度较低。相反数字图像处理精度高且具有较强变通能力，逐渐发展成现在主要图像处理技术。基于计算机技术、数字成像技术以及人工智能技术等，现在数字图像处理技术在不断完善，应用也越来与广泛。对于图像处理技术进行分析，可确定其包括图像分割、图像增强、图像压缩、图像复原、运动图像检测以及图像理解等[1]。传统基于CPU的图像处理技术已经无法满足实际应用需求，想要进一步提高图像处理速度以及质量，还需要在原有技术上来进行优化，争取通过高效的图像处理算法来达到最佳效果。 2 基于GPU图像处理算法优化设计 2.1 GPU结构特点 GPU即图形处理器，主要用于图形渲染的设备。相比于CPU倾向程序执行效率，GPU更倾向于大量并行数据计算，将数字图像算法特点与GPU通用计算特点进行有效结合，基于GPU来处理数字图像，可以实现图像处理算法的优化，提高图像处理速度。近年来GPU发展迅速，除了速度与质量方面的优化外，也为更多图像处理技术的发展提供了基础。现今GPU已经兼具流处理、高密集型并行运算等特点，且为GPU处理性能的拓展提高打好了基础。 2.2 GPU数字图像处理算法
数字图像处理试卷及答案
1. 图像与灰度直方图间的对应关系是多对一; 2. 下列算法中a.梯度锐化b.二值化c.傅立叶变换d.中值滤波，属于点处理的是b二值化; 3. 在彩色图像处理中，常使用HSI模型，它适于做图像处理的原因有:1、在HIS模型中亮度分量与色度分量是分开的；2、色调与饱和度的概念与人的感知联系紧密。; 4. 若将一幅灰度图像中的对应直方图中偶数项的像素灰度均用相应的对应直方图中奇数项的像素灰度代替（设灰度级为256），所得到的图像将亮度增加，对比度减少; 5. MATLAB函数fspecial(type,parameters)常用类型有:average 、gaussian、laplacian、prewitt、sobel、unsharp; 6. 检测边缘的Sobel算子对应的模板形式为: -1 -2 -1 0 0 0 1 2 1 -1 0 1 -2 0 2 -1 0 1 7. 写出4-链码10103322的形状数:03033133; 8. 源数据编码与解码的模型中量化器(Quantizer)的作用是减少心里视觉冗余; 9. MPEG4标准主要编码技术有DCT变换、小波变换等; 10. 图像复原和图像增强的主要区别是图像增强主要是一个主观过程，而图像复原主要是一个客观过程; 第１０题：图像增强不考虑图像是如何退化的,而图像复原需知道图像退化的机制和过程等先验知识
1、数字图像 数字图像是指由被称作像素的小块区域组成的二维矩阵。将物理图像行列划分后，每个小块区域称为像素（pixel）。 数字图像处理 指用数字计算机及其它有关数字技术，对图像施加某种运算和处理，从而达到某种预想目的的技术. 2、8-连通的定义 -对于具有值V的像素p和q ,如果q在集合N8(p)中,则称这两个像素是8-连通的。 3、灰度直方图 灰度直方图是指反映一幅图像各灰度级像元出现的频率。 4、中值滤波 中值滤波是指将当前像元的窗口（或领域）中所有像元灰度由小到大进行排序，中间值作为当前像元的输出值。 像素的邻域 邻域是指一个像元（x，y）的邻近（周围）形成的像元集合。即{（x=p,y=q）}p、q为任意整数。 像素的四邻域 像素p(x,y)的4-邻域是:(x+1,y),(x-1,y) ,(x,y+1), (x,y-1) 三、简答题( 每小题10分,本题共30 分)： 1. 举例说明直方图均衡化的基本步骤。 直方图均衡化是通过灰度变换将一幅图象转换为另一幅具有均衡直方图，即在每个灰度级上都具有相同的象素点数的过程。
(完整word版)人工智能算法在图像处理中的应用
人工智能算法在图像处理中的应用 人工智能算法在图像处理中的应用人工智能算法包括遗传算法、蚁群算法、模拟退火算法和粒子群算法等，在图像边缘检测、图像分割、图像识别、图像匹配、图像分类等领域有广泛应用。本文首先介绍常用人工智能算法的的原理和特点，然后将其在图像处理方面的应用进行综述，最后对应用前景做出展望。【关键词】人工智能算法图像处理人工智能算法是人类受自然界各种事物规律(如人脑神经元、蚂蚁觅食等)的启发，模仿其工作原理求解某些问题的算法。随着计算机技术的发展，人工智能算法在图像处理方面得到广泛应用。当前流行的人工智能算法包括人工神经网络、遗传算法、蚁群算法、模拟退火算法、粒子群算法等。 1 人工神经网络人工神经网络是一种模拟动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，达到处理信息的目的，具有自组织、自学习、自推理和自适应等优点。神经网络可用于图像压缩，将图像输入层和输出层设置较多节点，中间传输层设置较少节点，学习后的网络可以较少的节点表示图像，用于存储和传输环节，节约了存储空间，提高的传输效率，最后在输出层将图像还原。学者Blanz和Gish 提出一个三层的前馈神经网络图像分割模型，Babaguchi提
出多层BP网络获取图像的分割阈值，Ghosh使用神经网络对大噪声的图像进行分割。J.Cao使用PCA神经网络提取图像特征来对图像进行分类，B.Lerner用神经网络对人类染色体图像进行分类。神经网络还可与小波变换相结合(MCNN)对手写体数字进行多分辨率识别。 2 遗传算法遗传算法(Genetic Algorithm，GA)是模拟生物进化论的自然选择和遗传学进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程随机搜索最优解的方法，体现了适者生存、优胜劣汰的进化原则，其主要特点是直接对结构对象进行操作，不存在求导和函数连续性的限定，具有并行性和较强的全局寻优能力。遗传算法把问题的解表示成染色体，求解步骤如下: (1)编码:定义问题的解空间到染色体编码空间的映射，一个候选解(个体)用一串符号表示。(2)初始化种群:在一定的限制条件下初始化种群，该种群是解空间的一个子空间。(3)设计适应度函数:将种群中的每个染色体解码成适于适应度函数的形式，计算其数值。(4)选择:根据适应度大小选择优秀个体繁殖下一代，适应度越高，选择概率越大。(5)交叉:随机选择两个用于繁殖下一代的个体的相同位置，在选中的位置实行交换。(6)变异:对某个串中的基因按突变概率进行翻转。(7)从步骤4开始重复进行，直到满足某一性能指标或规定的遗传代数。GA在图像分割领域应用最为成熟，只要有两种应用，一是在多种分割结果中搜索最佳分
O型圈基础密封圈样本
挡圈在配合低承压的密封圈如O 形圈、星形圈及U 形圈等使用时，可显著提高和改善此类密封圈的密封承压能力及使用寿命，在液压密封系统中得到了广泛的应用。 优 点 技术数据 压力 ≤250MPa 温度 -70℃~+200℃ 介质 石油基液压液、润滑油、水、难燃液等。材料 聚四氟乙烯 —承压高 —抗变形、抗挤出性好 —安装简便，尺寸齐全。 挡圈型式： 订货示例： 孔径d4=100,0mm O 形圈断面W=5,0mm 静密封 材 料
安装尺寸图（平挡圈、孤形挡圈、螺旋挡圈均符合） 安装尺寸数据 挡圈尺寸 沟 槽 尺 寸 H 沟槽直径 沟槽宽度 半径 O 形圈 截面尺寸 W 动密封 静密封 T 动密封d3 h9 静密封d3 h9 动密封 d6 H9 静密封 d6 H9 b2+0,2 b3+0,2r3 1,50 1,25 1,10 1,0d4-2,5 d4-2,2d5 +2,5d5 +2,2 3,0 4,0 0,2 1,60 1,30 1,20 1,0d4-2,6 d4-2,4d5 +2,6d5 +2,4 3,1 4,1 0,2 1,78 1,80 1,45 1,30 1,4 d4-2,9 d4-2,6 d5 +2,9d5 +2,6 3,8 5,2 0,2 2,00 1,65 1,50 1,4d4-3,3 d4-3,0d5 +3,3d5 +3,0 4,1 5,5 0,2 2,40 2,05 1,80 1,4d4-4,1 d4-3,6d5 +4,1d5 +3,6 4,6 6,0 0,3 2,50 2,15 1,90 1,4d4-4,3 d4-3,8d5 +4,3d5 +3,8 4,7 6,1 0,3 2,62 2,65 2,25 2,00 1,4d4-4,5 d4-4,0d5 +4,5d5 +4,0 5,0 6,4 0,3 3,00 2,60 2,30 1,4d4-5,2 d4-4,6d5 +5,2d5 +4,6 5,4 6,8 0,3 3,53 3,55 3,10 2,70 1,4 d4-6,2 d4-5,4 d5 +6,2d5 +5,4 6,2 7,6 0,4 4,00 3,50 3,10 1,7d4-7,0 d4-6,2d5 +7,0d5 +6,2 6,9 8,6 0,4 5,00 4,40 4,00 1,7d4-8,8 d4-8,0d5 +8,8d5 +8,0 8,3 10,0 0,4 5,33 5,30 4,70 4,30 1,7 d4-9,4 d4-8,6d5 +9,4d5 +8,6 8,8 10,5 0,4 5,70 5,00 4,60 1,7d4-10,0d4-9,2d5 +10,0d5 +9,2 8,9 10,6 0,4 6,00 5,30 4,90 1,7d4-10,6d4-9,8d5 +10,6d5 +9,8 9,1 10,8 0,4 7,00 6,10 5,80 2,5d4-12,2d4-11,6d5 +12,2d5 +11,6 12,0 14,5 0,6 8,00 7,10 6,70 2,5d4-14,2d4-13,4d5 +14,2d5 +13,4 12,3 14,8 0,6 8,40 7,50 7,10 2,5d4-15,0 d4-14,2 d5 +15,0 d5 +14,2 12,5 15,0 0,6
基本数字(精选)图像处理算法的matlab实现
基本数字图像处理算法的matlab实现 1.数字图像处理的简单介绍 所谓数字图像就是把传统图像的画面分割成为像素的小的离散点，各像素的灰度值也是用离散值来表示的。 数字图像处理是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。 2.图像的显示与运算 2.1图像的显示 Matlab显示语句 imshow（I,[lowhigh]）%图像正常显示 I为要显示的图像矩阵。,[lowhigh]为指定显示灰度图像的灰度范围。高于high的像素被显示成白色；低于low的像素被显示成黑色；介于high和low之间的像素被按比例拉伸后显示为各种等级的灰色。 subplot(m,n,p) 打开一个有m行n列图像位置的窗口，并将焦点位于第p个位置上。 2.2图像的运算 灰度化将彩色图像转化成为灰度图像的过程成为图像的灰度化处理。彩色图像中的每个像素的颜色有R、G、B三个分量决定，而每个分量有255中值可取，这样一个像素点可以有1600多万（255*255*255）的颜色的变化范围。而灰度图像是R、G、B三个分量相同的一种特殊的彩色图像，其一个像素点的变化范围为255种，所以在数字图像处理种一般先将各种格式的图像转变成灰度图像以使后续的图像的计算量变得少一些。灰度图像的描述与彩色图像一样仍然反映了整幅图像的整体和局部的色度和亮度等级的分布和特征。图像的灰度化处理可用两种方法来实现。
第一种方法使求出每个像素点的R、G、B三个分量的平均值，然后将这个平均值赋予给这个像素的三个分量。 第二种方法是根据YUV的颜色空间中，Y的分量的物理意义是点的亮度，由该值反映亮度等级，根据RGB和YUV颜色空间的变化关系可建立亮度Y与R、G、B三个颜色分量的对应：Y=0.3R+0.59G+0.11B，以这个亮度值表达图像的灰度值。 灰度是灰度级的函数，它表示图象中具有每种灰度级的象素的个数，反映图象中每种灰度出现的频率。 图像增强的目标是改进图片的质量，例如增加对比度，去掉模糊和噪声，修正几何畸变等；图像复原是在假定已知模糊或噪声的模型时，试图估计原图像的一种技术。 Matlab图像格式转换语句 rgb2gray(I) %从RGB图创建灰度图 imhist(I) %画灰度直方图 图像的线性变换 D B=f(D A)=f A*D A+f B Matlab源代码： I1=imread('F:\图片2.jpg'); subplot(2,2,1);imshow(I1);title('原图'); I2=rgb2gray(I1); %灰度化图像 subplot(2,2,2);imshow(I2);title('灰度化后图'); [M,N]=size(I2); subplot(2,2,3) [counts,x]=imhist(I2,60); %画灰度直方图 counts=counts/M/N; stem(x,counts);title('灰度直方图'); g=zeros(M,N);%图像增强
常用图像处理算法
8种常用图像处理算法（函数）------以下所有函数均放在https://www.360docs.net/doc/109040024.html,p下 1.图像镜像 void CCimageProcessingView::OnGeomTrpo() { //获取指向文档的指针 CCimageProcessingDoc* pDoc = GetDocument(); //指向DIB的指针 LPSTR lpDIB; //锁定DIB lpDIB = (LPSTR) ::GlobalLock((HGLOBAL) pDoc->GetHDIB()); //设置光标状态为等待状态 BeginWaitCursor(); //调用VertMirror函数镜像图象 if (VertMirror(lpDIB)) { //设置文档修改标记 pDoc->SetModifiedFlag(TRUE); //更新所有视图 pDoc->UpdateAllViews(NULL); } else { //提示信息 MessageBox("实现图象镜像失败！"); } //解除锁定 ::GlobalUnlock((HGLOBAL) pDoc->GetHDIB()); //结束光标等待状态 EndWaitCursor(); } * 函数名称： * * VertMirror() * * 参数: * * LPSTR lpDIB //指向源DIB图像指针 * * 返回值: * * BOOL //镜像成功返回TRUE，否则返回FALSE。 *
* 说明: * * 该函数用来实现DIB图像的垂直镜像。 * BOOL WINAPI VertMirror(LPSTR lpDIB) { //原图象宽度 LONG lWidth; //原图象高度 LONG lHeight; //原图象的颜色数 WORD wNumColors; //原图象的信息头结构指针 LPBITMAPINFOHEADER lpbmi; //指向原图象和目的图象的像素的指针 LPBYTE lpSrc,lpDst; //平移后剩余图像在源图像中的位置（矩形区域） CRect rectSrc; //指向原图像像素的指针 LPBYTE lpDIBBits; //指向复制图像像素的指针 LPBYTE lpNewDIBBits; //内存句柄 HLOCAL h; //循环变量 LONG i; //图像每行的字节数 LONG lLineBytes; //获取图象的信息头结构的指针 lpbmi=(LPBITMAPINFOHEADER)lpDIB; //找到图象的像素位置 lpDIBBits=(LPBYTE)::FindDIBBits(lpDIB); //获取图象的宽度 lWidth=::DIBWidth(lpDIB); //获取图象的高度 lHeight=::DIBHeight(lpDIB); //获取图象的颜色数 wNumColors=::DIBNumColors(lpDIB); //计算图像每行的字节数 lLineBytes = WIDTHBYTES(lWidth *(lpbmi->biBitCount)); // 暂时分配内存，以保存新图像 h= LocalAlloc(LHND, lLineBytes); // 分配内存失败，直接返回 if (!h)
数字图像处理的基本方法
一、图像的预处理技术 图像处理按输入结果可以分为两类，即输入输出都是一副图像和输入一张图像输出不再是图像的数据。图像处理是个很广泛的概念，有时候我们仅仅需要对一幅图像做一些简单的处理，即按照我们的需求将它加工称我们想要得效果的图像，比如图像的降噪和增强、灰度变换等等。更多时候我们想要从一幅图像中获取更高级的结果，比如图像中的目标检测与识别。如果我们将输出图像中更高级的结果视为目的的话，那么我们可以把输入输出都是一幅图像看作是整个处理流程中的预处理。下面我们将谈到一些重要的预处理技术。 （一）图像增强与去噪 图像的增强是一个主观的结果，原来的图像按照我们的需求被处理成我们想要的效果，比如说模糊、锐化、灰度变换等等。图像的去噪则是尽可能让图像恢复到被噪声污染前的样子。衡量标准是可以度量的。不管是图像的增强与去噪，都是基于滤波操作的。 1．滤波器的设计方法 滤波操作是图像处理的一个基本操作，滤波又可分为空间滤波和频域滤波。空间滤波是用一个空间模板在图像每个像素点处进行卷积，卷积的结果就是滤波后的图像。频域滤波则是在频率域看待一幅图像，使用快速傅里叶变换将图像变换到频域，得到图像的频谱。我们可以在频域用函数来保留或减弱/去除相应频率分量，再变换回空间域，得到频域滤波的结果。而空间滤波和频域滤波有着一定的联系。频域滤波也可以指导空间模板的设计，卷积定理是二者连接的桥梁。 （1）频域滤波 使用二维离散傅里叶变换（DFT ）变换到频域： ∑∑-=+--==10)//(210),(),(N y N vy M ux i M x e y x f v u F π 使用二维离散傅里叶反变换（IDFT ）变换到空间域： ∑∑-=-=+=1010)//(2),(1),(M u N v N vy M ux i e v u F MN y x f π 在实际应用中，由于该过程时间复杂度过高，会使用快速傅里叶变换（FFT ）来加速这个过程。现在我们可以在频域的角度看待这些图像了。必须了解的是，图像中的细节即灰度变化剧烈的地方对应着高频分量，图像中平坦变化较少的地方对应着低频分量。图像中的周期性图案/噪声对应着某一个频率区域，那么在频域使用合适的滤波器就能去除相应的频率分量，再使用傅里叶反变换就能看到实际想要的结果。 不同的是，在频域的滤波器不再是做卷积，而是做乘积，因为做乘法的目的在于控制频率分量。比较有代表性的有如下几个滤波器： 高斯低通滤波器 222/),(),(σv u D e v u H -= D 是距离频率矩形中心的距离。该滤波器能保留低频分量，逐渐减小高频分量，对原图像具有模糊作用。
数字图像去噪典型算法及matlab实现
图像去噪是数字图像处理中的重要环节和步骤。去噪效果的好坏直接影响到后续的图像处理工作如图像分割、边缘检测等。图像信号在产生、传输过程中都可能会受到噪声的污染，一般数字图像系统中的常见噪声主要有：高斯噪声（主要由阻性元器件内部产生）、椒盐噪声（主要是图像切割引起的黑图像上的白点噪声或光电转换过程中产生的泊松噪声）等； 目前比较经典的图像去噪算法主要有以下三种： 均值滤波算法：也称线性滤波，主要思想为邻域平均法，即用几个像素灰度的平均值来代替每个像素的灰度。有效抑制加性噪声，但容易引起图像模糊，可以对其进行改进，主要避开对景物边缘的平滑处理。 中值滤波：基于排序统计理论的一种能有效抑制噪声的非线性平滑滤波信号处理技术。中值滤波的特点即是首先确定一个以某个像素为中心点的邻域，一般为方形邻域，也可以为圆形、十字形等等，然后将邻域中各像素的灰度值排序，取其中间值作为中心像素灰度的新值，这里领域被称为窗口，当窗口移动时，利用中值滤波可以对图像进行平滑处理。其算法简单，时间复杂度低，但其对点、线和尖顶多的图像不宜采用中值滤波。很容易自适应化。 Wiener维纳滤波：使原始图像和其恢复图像之间的均方误差最小的复原方法，是一种自适应滤波器，根据局部方差来调整滤波器效果。对于去除高斯噪声效果明显。 实验一：均值滤波对高斯噪声的效果 代码 I=imread('C:\Documents and Settings\Administrator\桌面\1.gif');%读取图像 J=imnoise(I,'gaussian',0,0.005);%加入均值为0，方差为0.005的高斯噪声 subplot(2,3,1);imshow(I); title('原始图像'); subplot(2,3,2); imshow(J); title('加入高斯噪声之后的图像'); %采用MATLAB中的函数filter2对受噪声干扰的图像进行均值滤波 K1=filter2(fspecial('average',3),J)/255; %模板尺寸为3 K2=filter2(fspecial('average',5),J)/255;% 模板尺寸为5
世界现役主战坦克十大排行榜
世界现役主战坦克十大排行榜 世界现役主战坦克十大排行榜 说明：火力评分：火炮性能（侵彻力、射速、射程、俯仰角度、炮塔角速度、射击精度、使用寿命等），火控系统（数字化程度、反应速度、操作难易性等），弹药性能（常规炮弹性能、炮射导弹性能等），备弹数量及辅助武器等综合分数；防护评分：包括主动防护和被动防护。主要为坦克自身装甲性能（防护能力、装甲部位、挂装模式等）、防御结构设计（车身结构、三防装置、灭火抑爆装置、弹仓防护、人员逃生系统等）、辅助防御设备（主/被动防御装置、光电对抗/干扰装置等）性能及有效性，并考虑加入坦克的伪装隐身性能和战术机动能力对坦克防护的加权分数；机动评分：主要包括战术机动能力，即平台的灵活性（发动机功率、单位功率、最大公路/越野速度、加变速性能、传动系统性能、操作性能等），战略机动能力（最大航程、路桥通过性、战略投送难易性、发动机及传动系统可靠性、油耗、乘员耐受性等），并考虑加入战场补给、维护难易性及坦克使用对环境（雨雪、寒冷、潮湿、高温、高原等）的述求或适应能力等加权分数；信息化评分：坦克获得战场信息（实时战场态势信息的质量和有效性、通讯设备数字化程度和可靠性等）
及与外界联系的程度（数据链共享、战场协同能力、），并考虑加入了使用国坦克作战战略战术指导理论的实用性、有效性、针对性及机乘人员平均操作水平等加权分数。 NO.1 美国M1A2 SEP艾布拉姆斯 screen.width-500)this.width=screen.width-500" height=403 src_cetemp="https://www.360docs.net/doc/109040024.html,/DownloadImg/2011/0 4/2114/11106270_1.jpg"> 火力：采用德国莱茵金属公司最新的 L55RH-120mm滑膛炮，火炮性能非常出色。M1A2尤为精良的火控系统为其赢得高分。 防护：恶名于世的贫铀装甲使其获得优秀的正面防护力，独到的弹仓分离及泄压板、三防装置、抑火抑爆装置设计相当出色。 机动：M1A2采用了“欧洲动力包”，获得了强劲动力和良好可靠性，从而甩掉了海湾战争中 “油老虎”的帽子。其战术和战略机动能力优秀，但由于车载设备太过娇贵，后勤保障及维护工作复杂繁琐、费用惊人，一般国家即便买的起也用不起，给其综合机动能力带来不小的扣分。
数字图像处理计算题复习精华版要点
30452计算题复习 一、直方图均衡化（P68） 对已知图像进行直方图均衡化修正。 例：表1为已知一幅总像素为n=64×64的8bit数字图像（即灰度级数为8），各灰度级（出现的频率）分布列于表中。要求将此幅图像进行均衡化修正（变换），并画出修正（变换）前后的直方图。 表1 解：对已知图像均衡化过程见下表： 画出直方图如下：
（a ）原始图像直方图 （b ）均衡化后直方图 **以下部分不用写在答题中。 其中： ① r k 、n k 中k = 0，1，…，7 ② p r （r k ） = n k ／n ，即计算各灰度级像素个数占所有像素个数的百分比，其中∑==k j j n n 0 ，在此题中n =64×64。 ③ ∑== k j j r k r p s 0 )(计，即计算在本灰度级之前（包含本灰度级）所有百分比之和。 ④ ]5.0)1int[(+-=计并k k s L s ，其中L 为图像的灰度级数（本题中L = 8），int[ ]表示对方括号中的数字取整。 ⑤ 并k k s s = ⑥ n sk 为映射对应关系r k →s k 中r k 所对应的n k 之和。 ⑦ n n s p sk k s /)(=，或为映射对应关系r k →s k 中r k 所对应的p r (r k )之和。
二、 模板运算 使用空间低通滤波法对图像进行平滑操作（P80） 空间低通滤波法是应用模板卷积方法对图像每一个像素进行局部处理。模板（或称掩模）就是一个滤波器，它的响应为H (r ,s )，于是滤波输出的数字图像g(x ,y )用离散卷积表示为 )6.2.4() ,(),(),(∑∑-=-=--= l l s k k r s r H s y r x f y x g 式中：x ，y = 0，1，2，…，N -1；k 、l 根据所选邻域大小来决定。 具体过程如下： （1）将模板在图像中按从左到右、从上到下的顺序移动，将模板中心与每个像素依次重合（边缘像素除外）； （2）将模板中的各个系数与其对应的像素一一相乘，并将所有的结果相加； （3）将（2）中的结果赋给图像中对应模板中心位置的像素。 对于空间低通滤波器而言，采用的是低通滤波器。由于模板尺寸小，因此具有计算量小、使用灵活、适于并行计算等优点。常用的3*3低通滤波器（模板）有： 模板不同，邻域内各像素重要程度也就不同。但无论怎样的模板，必须保证全部权系数之和为1，这样可保 证输出图像灰度值在许可范围内，不会产生灰度“溢出”现象。 1 7 1 8 1 7 1 1 1 1 1 5 1 1 1 1 1 1 5 5 5 1 1 7 1 1 5 5 5 1 8 1 8 1 1 5 1 1 1 1 8 1 1 5 1 1 8 1 1 1 1 5 1 1 1 1 1 7 1 8 1 7 1 1 解：低通滤波的步骤为： （1）将模板在图像中按从左到右、从上到下的顺序移动，将模板中心与每个像素依次重合（边缘像素除外）； （2）将模板中的各个系数与其对应的像素一一相乘，并将所有的结果相加； （3）将（2）中的结果赋给图像中对应模板中心位置的像素。 如图中第2行第2列处的值 = （1*1+1*7+1*1+1*1+2*1+1*1+1*1+1*1+1*5）/10 = 2