基于智能算法的超高速撞击碎片云图像分析

发布时间：2021-11-24 11:58

　　本文运用opencv平台中的智能算法对超高速撞击碎片云图像进行处理,提取图像中碎片云的特征进行分析,结合后板的撞击损伤情况（如损伤面积等）,对碎片云中产生有效损伤的碎片比例进行估计。通过实验,最终得到碎片云的长径比2.02,后板的损伤率0.66%,以及后板有效损伤面积2.877 3 cm,经推算得到产生有效损伤的碎片云比例约为42.17%。 

【文章来源】：智能计算机与应用. 2020,10(04)

【文章页数】：6 页

【部分图文】：

进行自适应阈值分割处理后的碎片云图像

随后对梯度幅值进行非极大值抑制。因仅仅得到全局的梯度并不足以确定边缘，因此为确定边缘，必须保留局部梯度最大的点，而抑制非极大值。图6 圆周图和3×3窗口

图5 边缘梯度示意图利用梯度的方向将梯度角离散为圆周的4个扇区之一，以便用3×3的窗口作抑制运算。4个扇区的标号为0到3，对应3×3邻域的4种可能组合。在每一点上，邻域的中心像素M[x,y]与沿着梯度线的2个像素相比。如果M[x,y]的梯度值小于沿梯度线的2个相邻像素梯度值，则令M[x,y]=0。边缘梯度示意图如图5所示。圆周图和3×3窗口如图6所示。

【参考文献】：
期刊论文
[1]图像处理技术在碎片云参数测量中的应用[J]. 朱玉荣,吴祖堂,谭书舜,张向荣,刘冠兰.  弹箭与制导学报. 2010(06)
[2]超高速碰撞碎片云的四序列激光阴影照相[J]. 柳森,谢爱民,黄洁,宋强,罗锦阳.  实验流体力学. 2010(01)
[3]SPH算法在超高速碰撞数值模拟中的应用[J]. 崔伟峰,曾新吾.  国防科技大学学报. 2007(02)
[4]超高速碰撞数值模拟的工程算法模型[J]. 崔伟峰,曾新吾.  宇航学报. 2007(01)

硕士论文
[1]超高速撞击碎片云损伤建模[D]. 蒋彩霞.哈尔滨工业大学 2007



本文编号：3515931