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基于智能算法的超高速撞擊碎片云圖像分析

發(fā)布時間:2021-11-24 11:58
  本文運用opencv平臺中的智能算法對超高速撞擊碎片云圖像進行處理,提取圖像中碎片云的特征進行分析,結合后板的撞擊損傷情況(如損傷面積等),對碎片云中產生有效損傷的碎片比例進行估計。通過實驗,最終得到碎片云的長徑比2.02,后板的損傷率0.66%,以及后板有效損傷面積2.877 3 cm,經推算得到產生有效損傷的碎片云比例約為42.17%。 

【文章來源】:智能計算機與應用. 2020,10(04)

【文章頁數】:6 頁

【部分圖文】:

基于智能算法的超高速撞擊碎片云圖像分析


進行自適應閾值分割處理后的碎片云圖像

示意圖,梯度,示意圖,全局


隨后對梯度幅值進行非極大值抑制。因僅僅得到全局的梯度并不足以確定邊緣,因此為確定邊緣,必須保留局部梯度最大的點,而抑制非極大值。圖6 圓周圖和3×3窗口

示意圖,圓周,梯度,像素


圖5 邊緣梯度示意圖利用梯度的方向將梯度角離散為圓周的4個扇區(qū)之一,以便用3×3的窗口作抑制運算。4個扇區(qū)的標號為0到3,對應3×3鄰域的4種可能組合。在每一點上,鄰域的中心像素M[x,y]與沿著梯度線的2個像素相比。如果M[x,y]的梯度值小于沿梯度線的2個相鄰像素梯度值,則令M[x,y]=0。邊緣梯度示意圖如圖5所示。圓周圖和3×3窗口如圖6所示。

【參考文獻】:
期刊論文
[1]圖像處理技術在碎片云參數測量中的應用[J]. 朱玉榮,吳祖堂,譚書舜,張向榮,劉冠蘭.  彈箭與制導學報. 2010(06)
[2]超高速碰撞碎片云的四序列激光陰影照相[J]. 柳森,謝愛民,黃潔,宋強,羅錦陽.  實驗流體力學. 2010(01)
[3]SPH算法在超高速碰撞數值模擬中的應用[J]. 崔偉峰,曾新吾.  國防科技大學學報. 2007(02)
[4]超高速碰撞數值模擬的工程算法模型[J]. 崔偉峰,曾新吾.  宇航學報. 2007(01)

碩士論文
[1]超高速撞擊碎片云損傷建模[D]. 蔣彩霞.哈爾濱工業(yè)大學 2007



本文編號:3515931

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