图形结构

图形结构（精选7篇）

图形结构 篇1

0 引言

旋转机械在工业领域中的使用十分广泛, 振动故障是旋转机械各类故障中出现频次较高, 后果较为严重的类型之一。在旋转机械振动信号的各类参数图形中, 存在着大量反映设备运行状态的信息, 如二维幅频或相频特性曲线、小波图、趋势图、三维谱图、三维阶比图等。通过分析图形信息实现对旋转机械的状态监测是目前该领域的研究热点[1,2,3,4]。

在旋转机械故障诊断中, 振动信号参数图形的有用信息没有得到很好的利用, 这主要是由于施工环境较为复杂, 噪声干扰严重, 参数图形的边缘特征提取困难所致。数学形态学的主要研究对象是图像的形态特征, 此类特征可通过某种结构元素的形态与图像相应形态的对比方式来确定, 以此完成对图像的分析、滤波、识别、边缘检测、分割和重建等处理过程[5]。使用数学形态学相关方法分析处理旋转机械振动信号参数图形时, 可通过调节结构元素尺度来剔除环境噪声等干扰信息, 有效提取参数图形的边缘特征, 为进一步的故障诊断扫清障碍。

为此, 本文在文献[1]实验的基础上, 根据数学形态学Top-Hat变换和Bottom-Hat变换理论, 对旋转机械振动信号参数图形进行多尺度滤波增强处理;通过多结构元边缘检测方法对滤波处理后的旋转机械参数图形进行边缘检测。

1 数学形态学的基本原理

数学形态学的基本原理是通过一整套的变换来描述图像的基本特征和结构。数学形态学最基本的2种变换是腐蚀和膨胀, 其他变换都是由这2种变换的组合来定义的[6]。

1.1 形态学腐蚀运算、膨胀运算

设A为待处理的灰度图像, B为结构元素, 则结构元素B关于图像A的腐蚀与膨胀运算定义为

其中, DA和DB分别是A和B的定义域, 位移参数则必须包含在灰度图像A的定义域内。

腐蚀运算可以消除图形中的小成分, 可从内部对图形进行滤波;膨胀运算可以填充图形边缘处小的凹陷部分以及图形中比结构元素小的孔洞, 可从外部对图形进行滤波[7]。

1.2 形态学开运算、闭运算

形态学开运算、闭运算分别定义为

开运算在纤细处分离物体和平滑较大物体边界, 具有消除散点、毛刺和小桥等细小物体的作用;闭运算连接两个邻近的区域和平滑边界, 具有填充物体内细小孔洞的作用[8]。

1.3 形态学变换

形态学Top-Hat变换是对灰度图像做减去其开运算结果处理, 该变换可以提取亮度较高的背景中的较暗区域;形态学Bottom-Hat变换是对灰度图像的闭运算结果做减去原始图像处理, 该变换可提取亮度较低的背景中的较亮区域。形态学变换可用来提取目标图像中尺度小于结构元素的峰值和谷值[9]。

Top-Hat变换定义为

Bottom-Hat变换定义为

2 多尺度滤波增强处理

形态学腐蚀、膨胀、开、闭4种运算中的1种或2种串联或并联的组合就是形态学滤波运算。多尺度形态学滤波增强处理是通过不同尺寸的结构元素多次对图像进行滤波的, 其中多尺度开闭滤波在消除噪声、保持图像细节和提高信噪比等方面优于多尺度腐蚀膨胀滤波, 从而在一定程度上优化了灰度图像的有用信息, 令后续边缘检测结果更加真实可靠, 因此在形态学滤波中应用较多。

多尺度结构元素定义为

其中, B为十字形3×3结构元素, n为滤波尺度, 式 (7) 含义即为大尺度结构元素由小尺度结构元素多次膨胀得到。

为了得到足够平滑的图像, 本文采用最大尺度的结构元素Bn对图像进行多尺度开闭滤波增强处理, 其表达式为

其中, 权值ω对最后的滤波增强结果有较大影响, 一般取为0.5, 本文根据滤波增强处理结果的优劣, 取0.3。

图像经过多尺度开闭滤波增强处理后得到足够平滑的低频图像, 为获得更全面的有用信息, 还需提取图像的高频细节信息。在多尺度滤波增强处理方法中, 由于噪声在经小尺度结构元素处理的图像中出现几率较大, 并且随着尺度的增加其影响逐渐消失[10], 故本文选用带有修正系数的Top-Hat变换 (FT (i) ) 和Bottom-Hat变换 (FB (i) ) 来提取图像的高频细节信息。为减小噪声对图像的影响, 修正系数设定为公比为0.5的等比数列, 此过程完成了不同尺度间小尺度图像特征的平滑处理, 具体的表达式如下:

由多尺度开闭滤波增强处理的图像最终由三部分组成:第一部分是图像经最大尺度结构元素开闭滤波增强以后生成的低频平滑图像, 该部分包含图像中的大尺度图像信息;第二部分是提取比该滤波增强尺度还小的亮点图像高频特征;第三部分是提取比该滤波增强尺度还小的暗点图像高频特征。至此, 一幅灰度图像经多尺度滤波增强处理后生成的图像为[11]

3 多结构元边缘检测算子

在图像边缘检测处理中存在着多种梯度, 若在某一像素点处梯度值大, 则表示在该像素点处图像的灰度值变化迅速, 从而认定该点可能是图像的边缘点。数学形态学边缘检测方法主要是利用形态学梯度来完成图像的边缘检测。若将数学形态学的腐蚀、膨胀、开、闭等基本运算用于图像处理, 可构造出合适的形态学梯度算子 (经典边缘检测算子) 用于图像的边缘检测[12]。

腐蚀型边缘检测算子:

膨胀型边缘检测算子:

膨胀腐蚀型边缘检测算子:

上述3种形态学边缘检测算子是一种非线性的差分算子, 这些算子容易实现, 在实际中有一定的应用。但是, 这些算子对噪声都很敏感, 不能在保持较高检测精度的同时又不损失抗噪性能。由于旋转机械振动信号中普遍存在噪声, 虽然已经过多尺度滤波增强处理, 但仍有少量残留, 而且噪声信号和参数图形的边缘又均为频域中的高频分量, 因此, 为了更好地提取旋转机械振动信号参数图形的边缘特征, 应选择抗噪性能优于经典边缘检测算子的方法对参数图形进行边缘检测。根据腐蚀、膨胀、开、闭4种运算抑制噪声的相关特性, 本文对式 (12) ~式 (14) 做如下改进。

抗噪腐蚀型边缘检测算子:

抗噪膨胀型边缘检测算子:

抗噪膨胀腐蚀型边缘检测算子:

数学形态学边缘检测方法不仅与所使用的边缘检测算子有关, 还与结构元素自身特点密切相关, 如大小、方向、形状等。在边缘检测过程中, 不同结构元素对图像不同边缘细节信息的敏感性各不相同, 一种结构元素只能提取图像的一种边缘信息, 这不利于保持图像边缘的有用信息。因此, 应尽量选用具有不同特征的结构元素对图像进行边缘检测, 让每个结构元素都发挥作用, 提取出具有其自身特征的边缘信息, 这样可以充分保持图像的各种边缘信息, 达到既能检测出图像的各种边缘纹理, 又能抑制噪声的目的[13]。本文利用抗噪膨胀腐蚀型边缘检测算子 (式 (17) ) 构造多结构元边缘检测算子, 其表达式如下:

其中, B1、B2、B3为结构元素, 尺寸固定不变 (3×3正方形) , B1, B2可取为同一种结构元素, 也可取为不同的结构元素。

4 多尺度多结构元边缘检测仿真

为验证多尺度多结构元边缘检测方法的正确性与有效性, 本文选取结构元素B1=[1 2 1;2 62;1 2 1], B2=[0 1 0;1 1 1;0 1 0], B3=[1 0 1;0 1 0;1 0 1], 对含有5%椒盐噪声的Lenna灰度图像进行多尺度多结构元边缘检测, 其中多尺度滤波增强处理使用结构元素B1作为初始结构元素, 滤波尺度n取4, 多结构元边缘检测算子使用结构元素B1、B2、B3进行检测。图1a为原始灰度图像, 图1b为边缘检测结果。从图中可以看出:多尺度多结构元边缘检测方法滤除了Lenna图像中的椒盐噪声, 检测出的图像边缘轮廓清晰、纹理明确, 信噪比有所提高。该方法边缘检测效果优于经典边缘检测算子边缘检测效果, 更适用于含有噪声污染图像的边缘检测。

5 旋转机械参数图形边缘检测实例

5.1 实验

旋转机械故障模拟实验在600MW超临界汽轮发电机组轴系试验台上完成, 分别进行了转子正常、转子不对中和轴承松动故障的实验。试验台主要包括5个部分, 即发电机组轴系、润滑系统、动力系统、供气系统和信号采集分析系统。其中发电机组轴系由9个轴承5跨组成;润滑系统用独立的油路系统对各个轴承供油, 每个轴承座均安装BENTLY3000 XL8 mm电涡流传感器, 输出为7.87V/mm;动力装置采用55k W变频电机经过FRENIC变频器输出转速和功率, 并采用HG0G-C2型变速箱, 试验台详细结构布置如图2所示。在实验过程中, 采样时间为0.64s, 采样频率为转速的32倍, 实验时转子最高工作转速为3200r/min, 采集的信号经A/D卡传送到计算机, 为后续的数据分析做准备[7]。

实验中对转子正常、转子不对中及轴承松动故障, 每种采集40个启停机样本, 共计120个。首先将每个原始振动信号的采集样本进行处理, 生成各自的振动三维谱图, 如图3所示。

5.2 多尺度多结构元边缘检测

根据三维谱图倍频特征明显的特点, 将频率作为横轴, 转速作为纵轴, 像素点灰度值作为该转速下、该频率下幅值的大小, 将其转化为二维灰度图形, 结果如图4所示。灰度图中明显的竖线为倍频线, 与三维谱图中的倍频线相对应。

为了有效地提取旋转机械振动信号参数图形的边缘特征, 本文对图4各种状态下的参数图形进行量化、直方图均衡化等预处理, 选取结构元素B4=[1 3 1;3 5 3;1 3 1], B5=[0 1 0;1 1 1;0 10], B6=[1 0 1;0 1 0;1 0 1], 应用上述多尺度多结构元边缘检测方法对其进行边缘检测。其中多尺度滤波增强处理使用结构元素B4作为初始结构元素, 滤波尺度n取4;多结构元边缘检测算子使用结构元素B4、B5、B6进行检测, 最终的多尺度多结构元边缘检测结果如图5所示。从图5可以看出:旋转机械振动信号参数图形经多尺度多结构元边缘检测处理后, 噪点大幅降低, 环境污染噪声基本被滤除干净, 有用信息得到保持的同时信噪比大幅提高, 边缘鲜明, 轮廓清晰, 充分保持了图形的细节特征。至此已说明多尺度多结构元边缘检测方法能够有效地提取旋转机械振动信号参数图形的边缘特征, 具有较强的抗噪声干扰能力, 适合在环境比较复杂、噪声污染较为严重的情况下对旋转机械实施状态监测。

6 结论

(1) 依据数学形态学多尺度图形处理方法, 结合Top-Hat变换和Bottom-Hat变换处理方法, 选取合适的结构元素, 在对旋转机械振动信号参数图形进行有效滤波的同时, 可以保持图形的高频细节特征, 增强参数图形的有用信息, 提高参数图形的信噪比。

(2) 运用多结构元边缘检测算子检测旋转机械振动信号参数图形的边缘, 能够有效剔除多尺度滤波增强处理过程残留的噪点信息, 提取的参数图形边缘特征质量较高。

(3) 在实际应用中, 结合旋转机械振动信号参数图形及其噪声的特点, 多尺度多结构元边缘检测方法可以较好地解决边缘检测精度与抗噪声性能的协调问题, 为基于振动三维图形的旋转机械故障诊断奠定基础。

图形结构 篇2

数学（图形）

一、活动目标：

1.通过对比，让幼儿感知图形、三角形、正方形的基本特征，并正确区分。2.游戏环节运用多种感观来调动幼儿的思维、想象能力，发展幼儿观察能力。3.激发幼儿探索欲望。

二、活动准备：

纸箱（魔法箱）；圆形、三角形、正方形的卡片；三幅图画（图形拼成的）；小蜜蜂、小狗和小鸽子的头饰；魔术卡片。

四、活动过程：

（一）导入（语言导入）：

1.手指游戏（集中幼儿注意力）

“咕噜咕噜锤；咕噜咕噜叉；咕噜咕噜一个变成三；三变五，五变八；八八八，看谁是个乖娃娃。”

2.教师：小朋友今天老师要带你们到魔术王国去，那里能变出好多好多有趣的东西。

（二）摸一摸“魔术箱”

教师：魔术王国里有一个奇妙的魔术箱，你们看，就是这个魔术箱（出示魔术箱）你们想不想知道这个魔术箱里藏的什么？

（1）教师：魔术箱里东西多，让我先来摸一摸，摸出来看看是什么？（摸出正方形的盒子）这是什么？它是什么形状的？为什么说它是正方形的？生活中还有哪些东西是正方形的？

（2）教师：魔术箱里东西多，我请某某小朋友摸一摸。（分别请两位小朋友，摸出圆形镜子和三角板，教师同上提问，游戏反复进行）

（3）教师总结：魔术箱有正方形的盒子、圆形的镜子、三角形的三角板。（边说边指相应的物品）

（三）魔法口诀

教师：教师这儿有三个魔法口诀，可以帮助你们又快又准的认出三角形、圆形和正方形，仔细听。（1）“三条边，三个角，像座小山立得牢”这是什么图形呀？让我们来看看是不是三角形（拿出三角形卡片教具观察并重复口诀），这么奇妙的魔法口诀，你们想不想学啊？跟老师说一遍，三条边，三个角，像座小山立得牢。大家一起说一遍。（2）“圆溜溜，没有角，滚来滚去真能跑”这是什么图形呀？那小朋友们见过哪些滚来滚去的圆？让我们一起来说一遍口诀，圆溜溜，没有角，滚来滚去真能跑。我们来看看下一个口诀。（3）“四条边一样长，四个角一样大，方方正正本领好”大家一起来说是什么图形？（拿出正方形卡片教具观察并重复口诀）下面我请一位小朋友来说一说口诀。

（四）游戏“谁的本领大”

教师：小朋友们都记住这三个魔法口诀的吗？那老师要考考你们了，老师用魔法把正方形、三角形和圆形藏到了图片里，看看哪个小朋友本领大，能把它们全找出。（逐一展示并结合提问魔法口诀）

（五）游戏“小动物找家”

教师：小朋友们本领真大，把圆形、三角形和正方形都找了出来，那我们能不能再帮助魔术王国迷路的小动物们找到家呢？

（1）教师带着小蜜蜂的头饰“小朋友们好，我是小蜜蜂，我找不到家了，我的家有三条边，三个角，像座小山立得牢，你们能帮我找到家吗？”小朋友们小蜜蜂说它的家是什么样子的？那是什么形状的？

（2）小朋友们看这是谁啊？（小朋友：小狗）我们听听小狗的家是什么样子的吧。教师带小狗的头饰“小朋友们，我的家是四条边一样长，四个角一样大，方方正正本领好”，小狗是怎么说的？它的家是什么形状的？（3）同上，鸽子家是圆溜溜，没有角，滚来滚去真能跑。

好，下面小朋友们上来把手中迷路的小动物送回家吧。

（4）教师：刚刚是哪位小朋友帮小蜜蜂送回家的？你是怎么找到小蜜蜂的家的，它的家是什么样子？（依次提问并巩固魔法口诀）

（六）游戏“魔法礼物”

教师：小动物们都找到家了，它们给我们送来了魔法礼物，我们一起看看吧。展示魔术

老师把这个魔法礼物放到区角，小朋友们一起分享着玩，好不好？

（七）活动延伸

图形结构 篇3

关键词：多边形编码,Morton码,冗余,拓扑

按照功能来划分,常用的矢量数据结构编码方式[1]有多种,其中多边形矢量编码结构,使边界坐标数据和多边形单元一一对应,各个多边形边界都单独编码和数字化。每个多边形由若干条弧段组成,每条弧段由一列有序的x,y坐标对组成。其文件编码坐标为:x1,y1;x2,y2;x3,y3;xn,yn;x1,y1。这种编码方式的不足在于:相邻多边形的公共边界被数字化和存储两遍,造成数据的冗余且每个多边形自成体系,缺少图形的拓扑关系等等。索引式矢量编码结构采用树状索引,对多边形边界每个节点进行编号并数字化节点,对各个线段进行编号,节点和线段号相联系并用线段和多边形相联系,建立多边形和线段之间的索引文件,但这种方式的不足在于编码表要人工建立,工作量大而且容易出错。

1 基本思路

为了避免相邻多边形的公共边界被数字化和存储两遍,造成数据的冗余和减少人工建立编码表带来的工作量,本文借鉴多边形和索引式矢量编码结构,只建立节点和多边形之间的树状索引,以达到减少数据冗余和增加邻域信息。节点的数字化和存储是利用多边形编码方式和Morton码的原理来完成,Morton码的排列方式如图1所示,用2n×2n表示。

Morton码的计算如图2所示[2]:

这样就可以行列表示二维栅格阵列图形,用Morton码写成二维数组,通过Morton码来确定节点的坐标。图3中给出一个原始的多边形图形,文章中以该多边形图形为例,按照Morton码的原理划分多边形图形,划分后的结果如图4所示:

从图3中可以看出,每个节点所在的行和列,从而可以得出Morton码与多边形对应的关系,如图4所示。节点1对应Morton码为第1行第5列即18;节点2对应Morton码为第4行第6列即27;用同样的计算方法可以计算出所有节点对应的Morton码。将Morton码读入二维数组中

节点坐标值……

利用Morton码对每个节点数字化的时候,如果某个节点之前已经完成过一次数字化就不需要再重复数字化和存储,这样就可以保证每个节点只被数字化一次。再利用索引的方式来表示多边形的拓扑关系,为了减少人工的工作量并且减少出错,只建立节点———多边形之间的树状索引,如图5所示。这样既增加了多边形的邻域信息和图形的拓扑关系,又减少了人工编码出错的几率。

2 结束语

通过结合多边形矢量编码和索引式矢量编码方式的优点,采用了Morton码原理,取长补短,对于计算机图形矢量数据结构的编码提出了一些解法,希望能对矢量数据结构编码有所帮助。

参考文献

[1]闫浩文,等.计算机地图制图原理与算法基础[M].科学出版社,2007.

[2]艾自兴,龙毅.计算机地图制图[M].武汉大学出版社,2005.

[3]谢箐.计算机辅助设计实用教程[M].电力出版社,2006.

图形结构 篇4

1、初步认识并分辨有缺口的和没有缺口的图形。

2、对图形活动感兴趣，乐意参加操作活动。

活动准备：

教具：毛根

学具：小didi鼠模型4个，《活动用书》第9、10页，笔，毛根，细吸管，毛线，油泥等材料若干，白板

活动过程：

1、认识封闭和有缺口的图形

（1）教师出示一根“毛根”：“瞧，这儿有一根“魔棒”！它要进行魔术表演啦！”教师把毛根弯成一个没有缺口的圆圈：“毛根变成了什么？变成了一个圆圆的环，这个环上有没有关好小门呢？”引导幼儿仔细观察这是一个封闭图形。

教师再用另一根毛根弯成有缺口的圆：“还有一根毛根也来变魔术啦！看，这个形状和刚才的有什么不一样？”引导幼儿了解这个形状有个没关好的小门。

（2）教师：“毛根不停地在变魔术，看看现在这个有没有关好门呢？”教师再用毛根进行造型，让幼儿指认它们有无张开的小嘴巴。

（3）教师：“我们都来试一试，让毛根变成了开了门的和没有开门的图形吧！”幼儿每人取一根毛根，随意变出有缺口的和没有缺口的图形，每变一个说一说：“这是个开了门的图形，……”

2、操作活动1（《活动用书》第九页：找缺口）

（1）教师：“这里还有许多魔术师变出来的图形，哪些图形是开了门的？哪些没有开门？”请幼儿指认。

（2）教师：“didi鼠宝宝想找出开了门的图形，我们让didi鼠宝宝站到张开小嘴巴的图形旁边吧！引导幼儿找出有缺口的图形。

3、操作活动2（《活动用书》第10页：我也变变变）

（1）教师：“didi鼠宝宝也想变魔术。” 请幼儿把《活动用书》翻到第10页。告诉幼儿didi鼠也想变魔术，请幼儿观察并指一指：“didi鼠想变的哪些图形张开小嘴巴，哪些图形没有张开小嘴巴。”

（2）教师：“didi鼠可以用什么东西来变魔术呢？我们一起来帮他找一找。”请幼儿想一想可以用什么材料。师幼共同寻找材料（毛线、皮筋、绳子等）变魔术。

图形结构 篇5

1 整体结构性信息在图形图像处理中的应用分析

一般意义上的图像处理, 主要指的是借助计算机分析图像, 获得需求结果的技术, 也被称为影像处理技术[2]。通常所说的图像处理一般包括压缩、增强及复原等部分。进入新时代以来, 图像对人类来讲已成为一种获取、表达、传递信息的重要渠道, 对其的处理也在更深层次影响着人们的生活。整体结构性信息是影响图像处理效果的重要方面, 对其应用进行分析, 有助于提升处理后的图像质量, 也能在理论方面推动图形学的发展, 因此, 具有重要意义。

1.1 彩色图像灰化处理方面

灰度图像的典型特点是无彩色信息, 其像素点只有强度明暗信息。灰度图像受欢迎的原因主要在于其具有显著的经济性优势, 在当前的很多图书和报纸上, 都可以看到灰度图像的身影。灰度打印目前依旧在广泛应用, 其不仅具有明显对比的效果, 还可以形成凹凸。灰度图像由彩色图像转化而来, 这个转化过程需要借助灰度化算法实现。从某种方面来讲, 转化的本质就是降维[3], 通过这个过程, 可以将“三维”变为“一维”, 彩色数据也能实现向灰度数据的转变, 其中, 信息损失是不可避免的。在彩色图像灰化处理的过程中, 比较直接的方法是以强度信息为灰化结果, 这种方法相比之下更加简单, 其不足之处在于图像在等亮度区域会失去细节特征。在现实中, 为了保留图像的细节特征, 灰化处理方面出现了一些方法。当前, 灰度化算法最关注的问题之一是保持像素间差异, 但实际上, 结合人类视觉系统特征来讲, 此方法并不十分合适。人类在感知世界的过程中, 依靠的多是相近元素组合, 而非处理多个较小的刺激。本文据此提出了新的灰度化算法, 其能在一定程度上避免出现上文中提到的彩色图像转化过程中的不足, 此方法简称双尺度法。依照此种方法进行灰化处理的过程中, 需要注意的问题是:第一, 组合原本彩色图像中的相近像素;第二, 对其实行分块处理, 分块过程中应坚持细节特征相近的原则, 这个过程会对图像灰化处理的效果产生重大影响, 由彩色图像转化而来的灰度图像色调取决于像素块及其受到的影响;第三, 使用此种办法转化图像的过程, 实际上相当于“优化”过程, 对其的解算应引起注意;第四, 对像素块来讲, 局部细节的获取主要依靠对比度的增强, 灰度图像实际上是在局部细节与整体色调有机结合的基础上形成的。

1.2 无缝图像合成方面

合成处理是图形图像处理中最为常见的问题之一, 合成一般指的是将源图像嵌入目标图像, 以形成新图像[4]。合成图像是经过处理的图像, 其中经常存在不真实或不自然的情况, 图像的效果会因此受到影响。为了使合成图像更趋近于真实图像, 在合成处理的过程中, 必须重视将边界处理作为重点关注的对象, 尽量保证无缝隙, 使嵌入图像和目标图像看起来浑然一体、不突兀。对于这个要求, 泊松编辑可以给出实用方法。泊松编辑的应用能依照实际要求的边界条件, 通过科学解算与此对应的方程, 使梯度域实现连续, 以改善边界颜色的处理效果、达到无缝结合的目的。但要注意的是, 并不是实现了无缝结合就能使合成图像显得真实, 因此, 泊松编辑也存在一定的局限性, 因为其主要贡献只在于颜色无缝结合。在区域细节特征存在明显差异的情况下, 合成图像边界差异也会比较明显[5], 图像会显得不真实、不自然。这个问题一般需要依靠人力进行修整, 时间成本和人力成本均比较高。

对于上述问题, 本文在现实的基础上, 提出改进办法, 总体思路是先分解、再合成。此种方案可以自动融合细节特征, 解决合成图像的突兀问题, 使处理后的图像效果更为自然和真实, 同时, 其在降低时间成本和人力成本方面也能起到良好的作用。此方法本质上是一种分层技术, 其将合成图像分为结构层、细节层两部分, 在对结构层进行处理的过程中, 利用泊松编辑实现颜色的无缝结合;在进行细节层处理的过程中, 先对源图像和目标图像进行细节特征像素及彼此间差异与边界的间距的度量, 之后再依据度量结果计算权重图。权重图可以度量源图像、目标图像细节对合成处理后的图像的真实性的影响。结合权重图可以实现细节层的有效合成, 再将其与结构层叠加起来, 就可以保证合成图像的细节特征与边界颜色均实现有效融合, 从而有效解决图像的“不真实”问题。

1.3 网格显著度检测方面

当前的图形学中, 检测3D模型的显著性区域属于最重要的方面之一, 应用范围相当广泛。但是, 当前在网格显著性计算方面存在一个较突出的问题, 即计算方法考虑得不够周全。目前, 在考虑过程中重点关注的是局部对比, 对整体稀少性缺乏相应的考虑。对于这个问题, 本文在现有基础上, 提出改良算法。通常来讲, 显著区域的特征主要包括两个:第一, 整体稀少性;第二, 局部突出性。在度量前者的过程中, 可以将顶点整体稀少性看作是全部顶点的对比, 若特征相似, 则说明显著性差异不会太大;在对后者进行度量的过程中, 可以采用多尺度的局部描述。其具有编码多尺度区域特点的能力和旋转不变、鲁棒性佳等显著特点。为了提升度量效率, 保证稳定性, 首先, 要重视进行网格分割;其次, 要计算分割块和相邻区域块的局部对比;最后, 经过插值, 获取对比度。

2 结语

整体结构性信息在图形图像处理中的合理应用具有重要作用, 其在彩色图像灰化处理方面的有效利用, 有助于保留图像的细节特征, 对保证图像质量意义重大;其在图像合成方面的合理应用, 可以将源图像与目标图像更完美地结合起来, 无缝结合圆满解决了合成图像不自然的问题, 起到提升合成图像真实性的作用;其在网格显著性检测方面的合理利用, 有助于提升度量效率。因此, 总体来讲, 在进行图形图像处理过程中, 合理应用整体结构性信息, 能起到改善图像处理效果的作用, 对保证图像质量具有十分重要的意义。

摘要：从图形学角度讲, 图形特征涉及的一个重要方面是整体结构性信息, 其是影响图形图像处理的关键因素, 因此, 对其展开全面、细致的研究, 探讨其在图形图像处理中的应用, 对于改善图形处理效果具有重要的推动意义。基于此, 立足当前图像处理实际, 着重探讨图形图像处理中整体结构性信息的应用要点, 并对其在彩色图像灰化处理、无缝图像合成、网格显著度检测方面的具体应用进行全面分析, 以供参考。

关键词：整体结构性信息,图形图像处理,应用分析

参考文献

[1]严昊.跨学科视野下的图形图像处理软件的教学与应用[J].画刊·学校艺术教育, 2015 (6) :42-43.

[2]洪力.计算机图形图像处理技术的探讨[J].数字技术与应用, 2015 (4) :194.

[3]林丽红.计算机图形图像处理相关技术探讨[J].中国高新技术企业, 2015 (15) :61-62.

[4]李玉荣.网页设计中的图形图像处理技巧[J].电子技术与软件工程, 2015 (7) :97.

图形结构 篇6

关键词：高速公路,结构试验,数字化技术

近年来工程试验技术在科技发展的推动下,得到进一步完善,除传统现场检测技术不断优化外,现代数字化图形分析处理技术也逐步应用到各类工程项目的试验中,大幅提升了试验的准确性、可靠性。为保证工程质量,土木工程的各个施工环节都需在试验基础上进行设计。在各个环节施工完成后,还需对施工完成质量进行试验,若质量未达设计要求,须及时采取补救措施,避免工程质量缺陷。

1 工程概况

本工程主线长54.7km,辅道63.48km,连接线10.381km。主线为沿既有一级公路改造为高速公路的改建项目,起点位于扎兰屯市南出口,顺接新林北至扎兰屯高速公路,之后向东经过高台子村、姜家岭岗、三村,在三村附近设置大河湾互通,之后路线跨过音河,下穿扎兰屯至阿荣旗铁路,经罗地营子村,胜利村、向阳峪镇,在解放屯附近设置阿荣旗南枢纽互通与绥满高速(G10)相接,之后到达省际通道零公里附近,终点接G111阿荣旗至尼尔基段公路。路线全长54.7km,全线采用双向四车道高速公路标准建设,路基宽度25.5m,主线设计速度100km/h,辅道及大河湾互通连接线设计速度40km/h。

2 结构试验的作用

本项目设中心试验室一处,根据工程需要配备试验检测工程师及检测设备。试验室主任对各工地试验室进行监督管理与指导。在工程中,除材料、混凝土配合比等需经科学设计外,各施工环节的施工技术方案、施工参数等,都需通过试验确定,以保证施工设计的科学性、合理性。

每项施工环节施工前都先选择有代表的路段作为试验段,例如在冲击碾压施工前,需先进行现场工艺碾压试验,确定最佳含水率、填铺厚度、压实遍数、碾压速度等科学填筑压实工艺。先选择试验段路基进行现场冲击压实、振动碾压试验,确定冲击压实、振动碾压点(孔)距、振动功率等参数。又比如在碎石桩施工中,需先按照规范及设计要求进行成桩工艺性试验,待工艺试验桩经检验满足设计和质量要求,并报监理单位确认后,才可进行大面积施工。在进行碎石桩施工时,需先根据设计方案绘制碎石桩布桩图,注明桩位编号及施工说明,并采用全站仪进行现场桩位放样,做好标志桩,结合数字化技术进行试验,从而确定碎石桩实际灌注量等参数。

此外包括承台、系梁、墩台、盖梁、钢筋加工及安装、混凝土浇筑、路基、路面等各个施工环节都需在试验基础上进行设计。在各个环节施工完成后,还需经过试验明确施工完成质量,以及时发现施工问题,避免工程质量缺陷。

3 图形数字化技术的应用

路基竣工后开始铺筑路面,路面施工过程中要严格按路面施工技术规范进行,在保证路面底基层、基层材料拌和、摊铺、碾压质量的前提下,力争在雨季前完成路面底基层、基层的施工。对路面摊铺情况的试验,旨在明确路面的压实性,确保不会出现离析等问题。

沥青混凝土路面是整个公路施工的最后工序,也是体现公路施工质量最直接直观的项目。因此,沥青混凝土路面施工是必须严格把关的关键环节。本工程采用4座沥青混凝土拌和站,拌和机采用单机生产能力为320t/h,且可逐盘生产,总量控制的机器。总计配3台ABG423 (ABG8820)摊铺机进行摊铺,后跟两台双轮双振压路机和一台胶轮压路机,运输车辆全部采用大型自卸车(配专用覆盖篷布),且必须保持车队稳定。因本工程与同类工程相比,摊铺宽度较大,在摊铺后是否会造成路面的横向或纵向离析是问题所在。因此,本工程在传统现场试验的基础上,加入图形数字化技术对水泥稳定碎石基层的均匀性展开分析。

3.1 取样及导入数字图形

水泥碎石基层在压实的作用下,骨料出现位移,并在激振作用下重新排列。振动作用由上至下传递的过程中会逐渐减弱,因此上层石料受到的振动影响要比下层明显,使得不同深度的压实效果也不全相同,同理,骨料的排列也会也因此存在差异。本工程的厚层水泥碎石基层因具有较厚压实厚度,且摊铺宽度大,存在加剧离析的质量风险。因此需对基层不同深度、不同部位的石料进行钻芯取样,以对压实均匀性进行分析。先于道路的纵、横向两不同桩号的区域钻芯取样,取28cm厚的完整芯样纵向切割,并以高清相机拍摄切割面,在导入分析软件前,先对照片进行处理,强化对比度、辨识度,之后将照片导入到CAD软件中,根据芯样深度分成上中下3层,利用软件数字技术将不大于4.75mm的粗骨料的轮廓从图形中勾勒出来,并进行统计与分析,如图1所示。

3.2 压实均匀性分析

根据深度将芯样分成由浅至深3个部分,将每部分中不小于4.75 mm粗骨料的面积进行累计相加,并通过标准差表示不同深度的粗骨料总面积。理论上,面积标准差越大,则表明均匀性越差,标准差越小,表明离析小、具有更好的均匀性,统计结果见表1。

通过表1的计算结果可以看出,五个芯样中3个不同层次间的标准差在4.46～8.79间,说明不同深度的粗骨料的分布存在差异,但标准差值较小,同时也说明沿深度方向虽存在粗骨料分布差异,但差异不大,较为均匀,这和现场实测相符,也进一步证明压实具有良好的均匀性。

通过现场实测与数字化图形技术进行综合分析,可以确定本次大宽度厚层路面摊铺施工没有造成某些区域的粗骨料过密,不会出现严重离析问题。此外不同区域的芯样分析结果相近,也进一步证实了大吨位压路机、摊铺机在进行大宽度厚层路面摊铺的施工中,不会加剧横、纵双向的路面离析,能有效保证摊铺的密实性、均匀性。另一方面也表明,在传统试验的基础上结合图形数字化分析技术,可有效提升试验的可靠性,有效消除设计方、施工方的顾虑,故值得推广。

4 结束语

土木工程结构试验对于保证工程质量具有重要意义,综上所述,本文首先分析了土木工程试验的重要作用,并结合某高速工程实例,从取样、图形导入、均匀性分析等方面对图形数字化技术在工程试验中的具体应用展开探讨,结果可为类似工程提供参考。

参考文献

[1]周洪福,聂德新,钟华介.昔格达土用作高速公路路基填料的工艺试验[J].成都理工大学学报(自然科学版),2013(1).

[2]李治新,杨磊,杨敏.高速公路试验路基堆载预压沉降分析[J].交通建设与管理,2014(12).

紧扣基本图形体悟图形本质 篇7

一、考查“三线八角”

例1 ( 2014·海南)如图1,已知AB∥CD,与∠1是同位角的角是( ).

A. ∠2 B. ∠3

C. ∠4 D. ∠5

解析 因为∠1与∠5是直线AB、CD被第三条直线所截得到的同位角,由此得到答案.

答 选D.

点评 本题考查了同位角、内错角与同旁内角的概念,解决这类问题应马上想到“三线八角”这一基本图形,分清楚是哪两条直线被哪一条直线所截.

二、考查平行线的判定与性质的理解与应用

例2 (2014·青海) 如图2,∠1 =∠2,∠3=30°,则∠4等于( ).

A. 120° B. 130°

C. 145° D. 150°

解析 因为∠1=∠2,根据同位角相等两直线平行得到a与b平行,再根据两直线平行同位角相等得到∠3=∠5,求出∠5的度数,即可求出∠4的度数.

解答 因为∠1=∠2,所以a∥b,所以∠5=∠3=30°,则∠4=180°-∠5=150°,故选D.

点评 本题考查了平行线的判定与性质. 我们除了要熟练掌握平行线的判定与性质,还要能够从复杂的图形中分离出“三线八角”这个基本图形,再从中辨别出同位角;解答本题时还要注意区分“同位角相等两直线平行”、“两直线平行同位角相等”这两个结论.

三、考查平移变换

例3 (2014·浙江舟山) 如图3,将△ABC沿BC方向平移2 cm得到△DEF,若△ABC的周长为16 cm, 则四边形ABFD的周长为( ).

A. 16 cm B. 18 cm

C. 20 cm D. 22 cm

解析 因为将△ABC沿BC方向平移2 cm得到△DEF,根据图形平移的性质可知AD=CF=2 cm,AC=DF,从而容易得出四边形ABFD的周长=△ABC的周长+AD+CF.

解答 因为将周长为16 cm的△ABC沿BC向右平移2 cm得到△DEF,所以AD=CF=2 cm,BF=BC+CF=BC+2 cm,DF=AC;又因为AB+BC+AC=16 cm,所以四边形ABFD的周长 =AD+AB +BF +DF =2 +AB +BC +2 +AC=20(cm). 故选C.

点评 本题考查了图形平移的性质,由平移的性质得到CF=AD,DF=AC,再利用整体思想求出四边形的周长.

四、考查三角形的三边关系

例4(2014·内蒙古包 头) 长为9,6,5,4的四根木条,选其中三根组成三角形,选法有().

A. 1种 B. 2种

C. 3种 D. 4种

解析 要把四条线段的所有组合情况列出来,再根据三角形的三边关系判断能组成三角形的组数.

解答 四根木条的所有组合:9,6,5;9,6,4;9,5,4;6,5,4.再根据三角形的三边关系,解得能组成三角形的有9,6,5和9,6,4和6,5,4. 故选C.

点评 本题考查了三角形的三边关系,熟记三角形的任意两边之和大于第三边,两边之差小于第三边是解题的关键.

五、考查三角形的内角和与外角和

例5(2014·云南昆明)如图4,在△ABC中 ,∠A =50° ,∠ABC =70° ,BD平分∠ABC,则∠BDC的度数是().

A. 85° B. 80°

C. 75°D. 70°

解析 因为BD平分∠ABC,根据角平分线的定义可得∠ABD=∠CBD=1/2∠ABC,再根据三角形外角的性质可求得∠BDC,也可以根据三角形的内角和定理得到∠BDC.

解答 由BD平分∠ABC,∠ABC=70°,得∠ABD=1∠ABC=1×70° =35° ,因为∠A=50°,所以∠BDC=∠A+∠ABD=50°+35°=85°,故选A.

点评 本题考查了角平分线的定义和三角形外角的性质,关键是掌握三角形的一个外角等于和它不相邻的两个内角的和. 解决本题也可以利用三角形的内角和定理,做到一题多解,提高解题能力.

六、考查多边形的相关知识

例6 (2014·福建三明)一个多边形的内角和是外角和的2倍,则这个多边形是().

A. 四边形B. 五边形

C. 六边形D. 八边形

解析 因为已知多边形的内角和是外角和的2倍,根据多边形的内角和公式和外角和是360°,建立方程求解.

解答 设所求多边形边数为n,由题意得:(n-2)·180°=360°×2,解得n=6. 则这个多边形是六边形. 故选C.

点评 本题考查多边形的内角和公式、外角和为360°及方程的思想. 熟记内角和公式与外角和等于360°是解题的关键,解题时注意方程思想的使用,寻找合适的等量关系建立方程求解.

例7 (2014·贵州六盘水)六盘水市“琼都大剧院”即将完工,现需选用同一批地砖进行装修,以下不能镶嵌的地板是().

A. 正五边形地砖

B. 正三角形地砖

C. 正六边形地砖

D. 正四边形地砖

解析 几何图形镶嵌成平面的关键是:围绕一点拼在一起的几个多边形的内角恰好构成一个周角. 用一种正多边形可以镶嵌成平面必须满足正多边形的内角度数是360°的约数.

解答 A. 正五边形每个内角是180°360°÷5=108°,不是360°的约数,不能镶嵌平面,符合题意;B. 正三角形的一个内角度数为180°-360°÷3=60°,是360°的约数,能镶嵌平面,不符合题意;C. 正六边形的一个内角度数为180° -360°÷6 =120° ,是360°的约数,能镶嵌平面,不符合题意;D.正四边形的一个内角度数为180°-360°÷4=90°,是360°的约数,能镶嵌平面,不符合题意. 故选A.