草图和数据驱动的三维服装设计方法研究

提出一种利用草图和服装数据信息进行三维服装设计的方法,可以实现从现有服装快速生成新的三维服装模型.首先采用改进的轮廓提取算法从图像中快速准确地提取服装外形轮廓信息,并进行矢量化处理转化为服装初始草图信息;然后利用草图信息和服装数据信息驱动预定义的服装几何模板曲面发生变形优化,使两者形状基本一致;最后在服装模型基础上,继续编辑生成一系列新的三维服装,也可以将服装图像作为纹理映射到服装模型上去,得到具有一定真实感的模型.实验结果表明该方法简单实用,可以提高三维服装设计效率.     

一种基于最小风险假设检验的图像盲水印算法

数字水印技术是数字作品版权保护的重要手段,为了增强水印的安全性和鲁棒性,提出一种基于最小风险假设检验和人眼视觉特性的彩色图像盲水印算法.首先对原始图像进行小波分解,然后利用人眼视觉特性,在图像的中频系数中嵌入水印,在提取水印时,利用最小风险假设检验知识进行水印的提取.实验结果表明,该方法能够较好地抵抗一些常见的图像攻击,具有较强的鲁棒性和不可见性.     

基于服装图像视觉特征的冷启动问题缓解

冷启动问题是协同过滤推荐算法中被广泛关注的问题,它的存在严重影响协同过滤算法的推荐质量. 提出深度卷积神经网络提取的服装商品图像视觉特征用于计算用户对新商品喜好度的方法来缓解冷启动问题,并利用矩阵分解模型估算用户对服装商品的评分. 通过从服装商品图像视觉特征到商品特征向量的映射函数计算新商品的特征向量,给出了两种映射函数形式:K最近邻映射和线性映射. 实验结果表明,服装图像视觉特征能够有效缓解协同过滤算法冷启动问题.     

排水管道视觉检测成像技术

针对排水管道视觉检测的研究现状,利用计算机视觉理论,提出一种排水管道侧壁视觉检测三维成像方法.基于排水管道侧壁成像原理,采用Harris角点提取算子进行特征点提取,并利用NCC算法对提取的特征点进行匹配.通过研究基于随机抽样一致性算法（RANSAC）中的预检验快速随机抽样一致性算法（PERANSAC）,应用该算法对参数进行预检验,在保证置信度一致的前提下,减少了参与检验的模型参数数量,提高了计算效率.实验结果表明,该方法实现了排水管道侧壁相关图片的特征点提取、匹配和基础矩阵的估计,并得到了三维成像结果.     

基于显著性检测的合成孔径雷达目标检测算法

针对合成孔径雷达图像边缘、纹理与形状信息丰富,图像尺度大难以处理的问题,提出了一种基于显著性检测的合成孔径雷达目标检测算法.将合成孔径雷达图像表示成超像素,来构建超像素间的关联关系图从而解耦整张图像.同时基于人眼视觉系统对多尺度图像进行非均匀采样的特点,分别提取图像的局部对比度显著性、像素紧凑度显著性和全局唯一性显著性映射,并使用贝叶斯估计得到SAR图像的精确显著性映射,融合三种显著性映射得到最终的显著性图实现目标检测.在各种SAR图像显著性检测实验的定性与定量结果表明,所提方法明显优于现有方法.     

基于视觉着陆的无人机俯仰角与高度估计

为提高无人机（UAV）自主着陆的能力,提出了一种新方法,仅依靠视觉传感器数据,基于空时处理估计UAV的俯仰角和高度参数.构建双目立体视觉导航系统采集视频数据.利用Hough变换和RANSAC方法从单目图像序列中计算灭点;再利用灭点几何模型计算无人机着陆的俯仰角.基于双目图像序列,提取Harris角点进行特征点匹配,获取无人机的深度信息.联合无人机的俯仰角与深度信息,基于三维重建方法获得无人机的高度参数.根据UAV的运动规律,采用自适应卡尔曼滤波进一步提高UAV高度估计的精度.模拟实验结果表明,所提出的方法可以有效地估计UAV着陆的俯仰角和相对跑道的高度参数,而且算法具有较快的收敛速度.     

旋转、平移及尺度不变性小波域第二代水印技术

提出一种小波域中具有旋转、平移和尺度不变性的第二代图像水印技术.水印信号由原始图像产生,在水印检测前,利用原始图像的矩信息估计水印图像所经过的旋转、平移和尺度变换参数,根据估计参数对水印图像进行相应恢复及水印提取,检测过程不需要原始图像;给出利用原始图像的几何矩和Tchebichef矩进行估计参数的方法.实验表明,该方法精度高,对水印测试软件Stirmark具有很好的鲁棒性.     

利用多尺度频域分析的图像显著区域检测

针对显著区域检测中的视觉显著性度量问题,提出了一种通过对图像的频域特征进行多尺度分析来计算显著性的方法.在多个尺度上提取图像底层特征,在频域分析各种特征图的幅度谱和相位谱,在空间域上构造相应的显著图.根据显著图,检测出图像中的显著区域.在多种自然图像和人工图像上进行实验.实验结果表明,该方法能迅速检测出与人类视觉注意结果一致的显著区域,并且在高强度噪声图像中也能取得很好的检测效果.     

基于SURF算法的服装视觉图像检索研究

提出了基于SURF算法的服装视觉图像检索系统,使用实时、丰富的移动视觉图像进行服装信息的检索.首先对移动端视觉图像进行预处理,然后利用SURF算法完成服装视觉图像特征检测、特征信息描述和特征匹配,从而完成检索.对SURF-36,SURF-64和SURF-100描述向量的匹配效率、匹配准确度等方面进行试验.结果表明,SURF-64能够在效率与准确度之间达到很好的平衡,较快、较好地完成服装视觉图像的检索.     

基于激光单目视觉系统的焊缝提取

将激光单目视觉传感器固定在ABB机器人上组成视觉系统,用Matlab标定工具箱实现了对摄像机参数的高精度标定,与机器人示教器结合对机器人进行了手眼标定;利用视觉系统采集焊缝图像,对获得的图像进行图像处理和特征分析,并提取计算机图像平面上焊缝特征点的图像坐标.根据摄像机内外参数、机器人的手眼关系以及焊缝的特点提出一种简便的方法将二维平面坐标转化为三维坐标,用Solidworks还原出焊缝的三维模型,提取焊缝中心线信息进行焊接实验,结果表明焊接精度满足实际要求.     

ALV三维视觉理解算法与并行实现

三维视觉是ＡＬＶ的关键技术之一,利用基于距离图像的三维视觉信息可以有效地实现障碍物检测和地形分析,详细阐述了基于距离图像的ＡＬＶ三维视觉理解的两个算法,高度差算法和距离导数算法,并对两个算法子的并行和处理结果进行评价。     

基于单眼视觉和超声波室内障碍物检测系统在智能车上的应用

提出一种基于单眼视觉和超声波测距的树莓派智能机器人车检测静态和动态障碍物的方法. 采用改进的单眼视觉障碍物检测算法,对室内的静态和动态障碍物进行轮廓检测,并利用超声波传感器测量机器人车与障碍物之间的距离. 针对静态障碍物检测,在图像预处理阶段引入图像增强,并通过HSV图像提取不同障碍物颜色特征,以提高障碍物轮廓标定的效率和准确率. 针对动态障碍物检测,结合背景差分与3D图像显示技术实现动态目标捕捉,并设置距离决策模块记录障碍物位置信息. 试验结果表明,该方法可有效减少障碍物检测的平均消耗时间以及障碍物位置信息的错误率,提高室内障碍物检测的效率和准确性.     

基于模型匹配与知识引导混合策略的识别方法

计算机视觉中的中级符号-关系金字塔为表示形式,提出了一个以三维多面体目标为识别对象的视觉系统模型。其中匹配算法采用了特征匹配与知识引导相结合的策略。在初始匹配中,主要是抽取到的特征与存贮模型直接匹配,而随着从图象中所获得的信息量的增多,知识的引导例可有效地发挥作用。在一个假设、预言、检验与评价的周期不断重复中,使被识别目标得到完全的描述。     

基于超混沌理论的小波域图像水印算法

基于超混沌和离散小波变换（DWT）理论,结合Arnold置乱方法,提出了新型的数字图像水印算法,利用Arnold方法减弱水印图像像素之间的相关性,并采取Haken系统生成超混沌密钥序列,进行二次加密,大大增强了水印的安全性．同时,根据人类视觉系统（HVS）的特点,对原始图像进行分块处理,将加密后的水印分别以不同的强度嵌入并提取,给出了改进的嵌入提取方案．通过利用噪声、滤波、裁剪等方法对算法进行攻击测试,结果证明,此方案提高了水印图像的不可见性和鲁棒性,具有极强的抗攻击性．     

基于超像素和密度峰值聚类的图像分割

图像分割是计算机视觉领域的一个重要组成部分。密度峰值聚类已应用于图像分割领域。但由于密度峰值聚类在聚类时只能考虑数据的全局空间信息,不能有效去除图像噪声,因此提出了一种超像素的图像预处理方法。该方法能充分考虑局部空间信息,具有较强的鲁棒性。通过改进的形态梯度重建和分水岭算法得到具有精确轮廓且去噪效果较好的超像素图像。在此基础上,加入密度峰值聚类完成后续分割。通过在光学图像数据集BSDS 500上进行实验,验证了超像素算法及图像分割算法的有效性。     

基于立体视觉的三维空间入侵检测

针对平面视频监控无法感知运动物体深度的缺点,提出了基于立体视觉进行三维空间入侵检测的理论和方法。采用双目平行摄像系统,基于立体校正后的左右图像进行视差计算,并在视差图的基础上直接对运动物体做入侵判别;同时,设计了三维敏感区域的设置和报警策略。为了加快计算速度,采用一种基于下采样块匹配的方法来计算代价空间,最后用快速的局部动态规划输出视差图。在计算某目标的实际视差时,与目标的运动区域检测相结合,以减小计算误差。实际测试结果表明,该方法可以有效地探测到三维空间的运动目标入侵。     

典型接头的机器人视觉传感图像处理技术

针对国内现有的弧焊机器人视觉传感图像处理系统通用性、鲁棒性差而无法满足实际焊接过程焊缝跟踪需要的现状,以Panasonic-TA1400六自由度弧焊机器人为试验平台,构建了典型接头机器人视觉传感硬件系统,并基于LabVIEW语言开发了视觉传感通用图像处理系统.运用二维小波变换技术对典型接头焊缝图像进行了降噪和边缘检测处理,既有效滤掉了背景噪声,又基本完整地保留了激光光带的边缘.而在激光光带中心线抽取和焊缝特征点检测方面,采用了逐行(列)快速搜索和逆序快速查找数组最大值方法,简单有效,同时兼顾了精确度和速度要求.试验表明,整个图像处理方法效果良好,能够满足后续跟踪系统实时性要求.     

一种复杂背景图像三维重建算法及其医学应用

针对复杂背景下绝大多数三维重建算法的可靠性不高和鲁棒性不强的问题,提出一种适合复杂背景图像的三维重建算法.研究空间点三维重建计算的一般性框架,并分析具体的实现过程;为了提高复杂背景下三维重建的可靠性和鲁棒性,对初始视差图中的无纹理或低纹理区域、遮挡区域和深度不连续区域分别运用置信滤波器、左右一致性滤波器和唯一性滤波器进行预处理,剔除伪匹配点;将滤波后的致密视差图进行空间点的三维重建,得到复杂背景图像点的深度信息.实验结果表明,该算法计算效率高,具有很强的稳健性,即使图像背景条件发生动态变化也能够获得满意的三维重建精度,能够为计算机辅助外科诊断系统提供可靠的深度信息.     

基于液晶系统的规则点编码技术研究

研究了基于液晶的规则点空间编码技术.在三维视觉测量系统中,光学投影系统将LCD的图案投射到被测自由曲面上,受被测形面调制形成测量图像.针对LCD图像的特点,依次经过图像平滑、二值化和形态学技术对图像进行处理,并提出基于相关技术的液晶编码技术,获得了物体的三维空间点阵.     

利用光线投射法虚拟X光线图片进行基于灰度的2D/3D配准算法研究

2D/3D图像配准是一种图像信息融合技术,解决了医学图像领域不同维度的图像存在信息缺失的问题,在临床诊疗和手术导航中都有广泛的应用.所采用的配准方法是基于图像灰度的配准,通过以光线跟踪算法(Ray Casting)为基础的数字影像重建技术对CT体数据进行操作,从而生成虚拟X光线图像,使其与待配准的X光线图像进行比较,进行相似性测度的计算,通过优化算法使测度值达到最小.实验结果表明,本算法精度较高,而且当改变曝光强度,添加噪声等条件下,仍能保证很好的精度.