基于显著性检测的极光弧分割算法

针对全天空极光图像低对比度、边缘模糊的特点,提出一种基于显著性检测的极光弧分割算法。通过直方图统计全天空极光图像视野内的灰度信息,计算出视野内像素间的欧氏距离,以凸显极光弧区域,并生成极光弧显著图,再利用模糊C均值聚类分割算法对显著图进行分割,得到极光弧分割结果。采用中国北极黄河站观测的2000余张极光弧图像进行实验,视觉效果及利用分割图计算极光弧倾斜角与人工标注的对比结果均表明,与基于显著性的分割算法与最大类间方差法、模糊C均值聚类法、局部模糊C均值聚类法等分割算法相比较,具有较好的抗噪声性能和分割结果。     

一种适用于图像测量的角点检测算法

根据角点一定是边缘点且是2条边缘或多条边缘交点的几何特征,提出了一种基于亚像素边缘拟合的角点提取算法.首先,获得形成角点的边缘所处的图像区域,在该区域中利用亚像素边缘检测算法求得边缘的方程,然后利用相邻2条直线方程分别求交点,最终取均值求出角点的亚像素坐标.通过与Bouguet算法比较,发现在视觉比较、投影误差相近的情况下,本文角点检测算法获得的尺寸测量值的平均绝对误差要小于Bouguet算法,证明本算法更适用于高精度的图像测量。     

自适应控制下图像分割及并行挖掘算法

针对海量图像数据中目标的分割及识别问题,提出了一种自适应控制下图像分割及并行挖掘算法.采用隶属度函数窗口宽度在图像直方图控制下自适应调整模糊阈值图像分割方法对图像进行分割,提取出感兴趣的潜在目标区域,基于共轭梯度法改进的BP神经网络算法对潜在的目标区域进行训练和识别,识别算法基于OpenMP并行处理模型开发来提高执行效率.结果表明:本文算法相对于基于偏移场的模糊C均值、灰度波动变换自适应阈值和自适应最小误差阈值具有更高的分割准确率,与传统神经网络算法的识别结果相比,平均识别率提高了8%,运行时间减少了2. 5 s.     

基于多线激光雷达的障碍检测与环境重建

针对越野环境中自主导航车(ALV)的导航问题，提出了基于卡尔曼滤波理论的障碍检测算法.通过分析多线激光雷达的扫描数据，依次进行候选障碍点提取、非障碍扫描点滤除和聚类分割获取障碍信息，使用卡尔曼滤波算法对目标障碍位置进行跟踪和滤波处理，并结合自主导航车上差分全球定位系统/惯性导航系统(DGPS/INS)的位置和姿态信息进行联合定位，对ALV途经的周围环境进行了三维地图重建.试验结果表明，该算法稳定可靠，跟踪的位置误差可以降低到10 cm以内，有效地解决了越野环境下的障碍检测问题，同时成功地完成了环境场景的重建.     

基于均值距离的图像分割方法

针对医学图像分割中存在的分割类数不易确定的问题,利用常用均值间的不等式关系构造出了一种新的分割类数判据--均值距离函数,并将均值距离函数与模拟退火算法相结合,提出了一种基于均值距离的分割算法。该算法以均值距离函数作为目标函数,采用模拟退火算法进行优化,在整个搜索空间中寻找最优分割阈值,弥补了模糊C均值算法(fuzzy C-means,FCM)分类类数难以确定、搜索过程容易陷入局部极值的缺陷。实验结果表明,算法对含有病灶的医学图像能够进行自动分割,并且分割速度明显高于基于互信息的分割方法。     

三维窄带水平集算法在内耳分割中的应用

为减少从颞骨螺旋CT（computed tomography）图像中分割内耳的手动交互量，阐述了基于区域竞争的窄带水平集算法的基本原理及其特点，构造了合适的速度函数来控制水平集函数的演化，并将该算法应用于颞骨螺旋CT图像中内耳的分割.通过建立三维模型表面上的点与3个正交截面的对应关系，可以快速确定弱边界所在的位置，然后在正交截面上手动编辑以去除多余的组织，得到完整的内耳.对3个病人的5例颞骨图像进行内耳分割实验，实现了4例内耳的完整分割、1例严重畸形内耳的不完整分割.分割1例内耳约需10 min.该方法具有分割速度快、手动交互少、结果表面均匀的优点.     

基于自适应区域的医学图像自动分割

为了改善传统分割算法对初始条件的依赖性,提出一种基于自适应区域的医学图像自动分割框架.该框架将分割算法和目标检测技术集成到一起,通过检测已经分割出的目标信息来预测该目标在待分割切片上的局部区域,然后基于该局部区域预估目标的阈值范围和几何形状等信息,为应用分割算法提供初始参数.该框架已经应用到区域生长、基于阈值的水平集等常用分割算法.实验结果表明,该框架有效减少了分割中的人工交互操作,并且能自动处理目标复杂分叉情况.     

基于图像分割和可变窗的联合立体匹配

提出一种基于图像分割和可变窗的联合立体匹配算法。首先对参考图像和目标图像进行图像分割,根据视差在同一色彩分割区域平滑的假设,计算出分割区域的匹配代价;然后由窗口内的匹配误差均值、误差方差、偏向误差确定最佳可变窗并求出其匹配代价;最后综合两类匹配代价通过局部优化方法获得稠密视差图。实验结果表明,该算法能够较好的处理低纹理和深度不连续区域,得到较高匹配精度的同时降低了匹配时间。     

利用.NET组件技术实现刀具图像的检测

为了实现刀具图像的轮廓跟踪,提取轮廓点,采用Matlab.NET component与Mi-crosoft Visual Studio C Sharp混和编程技术,并运用模糊C均值聚类（Fuzzy C Mean cluste-ring,FCM）算法对图像进行处理,返回分割阈值,实现对灰度图像的分割.同时为避免出现轮廓断点,引入编码技术,再经过8邻域搜索目标轮廓,最终完成刀具图像轮廓跟踪.与微分算子的边缘检测对比,本文算法利用FCM分割图像,又引入编码技术,实现轮廓连续的跟踪检测,该方法分割效果较好,界面编写简单,运行简便.     

基于目标检测和区域生长的断层图像自动分割

为了实现对序列断层图像的自动分割,提出了基于目标检测和区域生长的自动分割方法.基于待分割目标在相邻层上的相关图和相关度的定义,相关图用于表达目标在相邻断层之间的延续关系.采用目标检测算法计算出当前层上已分割图像和相关图中目标的形状参数,包括目标质心和最小外包矩形等,根据相关度为在相邻层上应用区域生长算法提供有效种子点.实验结果表明,该方法能达到序列断层图像自动分割的目的,而且其效率比基于体素的三维区域生长分割方法提高了近50%.     

基于Kinect深度信息的指尖检测

指尖检测是目前人机交互研究的热点之一,针对基于普通摄像机的指尖检测容易受到复杂背景的影响而无法准确定位的问题,提出了基于Kinect深度信息的指尖获取方法。利用Kinect获取的深度信息将手单独分离出来,从而更好的实现手或手指与虚拟物体的交互。研究了一种利用NITE库函数定位手的位置的方法,根据获取的手的位置能够迅速而准确的从复杂背景中提取手部信息。再利用道格拉斯-普克算法得到手的轮廓曲线,最后利用轮廓分析法从凸包点中识别出指尖。实验表明该方法能够精确的定位到手的各个指尖位置,识别率达到80%,该方法实现简单,实时性好,有较好的鲁棒性。     

基于小波系数相关性和模糊理论的声纳图像处理

针对声纳图像在生成和采集过程中产生大量的混响,提出了一种改进的基于小波系数相关性与模糊理论的声纳图像混响抑制与增强算法.该算法通过在计算过程中考虑下一个尺度中对应部位局部特性,构造局部相关性系数矩阵,提高边界定位精度.在滤波的同时,该算法采用基于模糊理论的增强算法对有用信息进行增强.实验结果表明,与其他常规算法相比,该算法明显降低了声纳图像的平均均方误差（MSE）和平均绝对误差（MAE）,提高了峰值信噪比（PSNR）,更适合于处理声纳图像.     

基于整体和个体分割融合的双人交互行为识别

在人类交互行为识别领域,基于RGB视频的局部特征往往不能有效区分近似动作,将深度图像（Depth）与彩色图像（RGB）在识别过程中进行融合,提出一种融合Depth信息的整体和个体分割融合的双人交互行为识别算法。该算法首先分别对RGB和Depth视频进行兴趣点提取,在RGB视频上采用3DSIFT进行特征描述,在Depth视频上利用YOLO网络对左右两人兴趣点进行划分,并使用视觉共生矩阵对局部关联信息进行描述。最后使用最近邻分类器分别对RGB特征和Depth特征进行分类识别,进一步通过决策级融合两者识别结果,提高识别准确率。结果表明,结合深度视觉共生矩阵可以大大提高双人交互行为识别准确率,对于SBU Kinect interaction数据库中的动作可以达90%的正确识别率,验证了所提算法的有效性。     

基于肤色识别的人机交互方法在游戏中的应用研究

利用计算机视觉技术实现游戏人机交互来提高游戏的娱乐性,是当前国内外应用研究的热点。文中提出了采用肤色检测技术应用于游戏交互的方法。通过摄像头对肤色进行采样,再利用统计方法对皮肤颜色进行分析建立肤色模型;采用背景差分阈值分割法和Camshift算法进行手势跟踪监测,获取手的位置;将手的位置作为信号传递给游戏角色,从而控制游戏。在VC＋＋6.0下,使用OpenCV和OpenGL开源库,构建了普通摄像头视觉游戏实验平台,通过手势的运动轨迹控制粒子系统喷射方向。实验结果表明,通过肤色进行手势跟踪监测,进而控制游戏角色运动,具有很好的实时性和交互性。     

Ultrasound probe guiding method using vision and force

Since images in traditional ultrasound-guided puncture surgery are obtained by touching the position of the lesion with a hand-held ultrasound probe, it often causes puncture failure by inaccurate probe positioning and unstable contact force control due to the doctor’s fatigue or poor experience. In this regard, a method for guiding the automatic positioning of the ultrasonic probe by using vision and force is proposed. First, the combined image processing algorithm and matching algorithm are used to detect the small target feature points. Then, the robotic arm is used to guide the ultrasonic probe to the initial desired pose based on the desired image through the positional visual servo and pose transformation. Finally, the force closed-loop control algorithm is adopted to fine-tune the probe position to ensure a constant contact pressure. Experimental results show that the average of the feature point detection matching error and the average visual positioning error of this method is within 2.5 pixels, and that the average contact force of the ultrasonic probe is stable at 3.86N. Compared with the traditional hand-held method, the ultrasonic probe has a higher positioning accuracy and more stable contact with the measured object, which makes the doctor’s operation easier.     

SAR image change detection based on Brushlet transform

The traditional change detection method has a poor accuracy for similarity character capture and low direction-resolution. In this paper, a new 2D-Otsu SAR image change detection method is proposed based on the overcomplete Brushlet transform and Gabor window. This method combines the local anisotropic Gabor weighted nonlinear mean procedure in the overcomplete Brushlet domain and linear combination with the minimum mean squared error in the original domain to obtain mean character after the speckle noise is removed, which resolves the problem of low direction-resolution, and can accurately position the texture of each direction, frequency and position. Finally, change detection is processed by the 2D-Otsu method which combines the mean character and gray-level character. Experiment results show that the new method has a better performance, and can well preserve the detailed information such as the texture and edge.     

Monocular Vision Based Relative Localization For Fixed-wing Unmanned Aerial Vehicle Landing

基于单目视觉的固定翼无人机自主着陆定位研究

许彧文,曹云峰,张洲宇

（南京航空航天大学 航天学院, 南京 210000）

中文说明：

近年来,无人机自主着陆技术已成为无人机导航、制导与控制系统的核心技术。为解决自主着陆过程中固定翼无人机与跑道之间基于视觉的相对位置和姿态估计问题,本文利用机载相机拍摄的序列图像,通过边缘检测的方式获取跑道角点信息,进一步基于正交迭代算法确定六自由度的位姿参数：首先基于频域残差对图像进行显著性分析,通过连通域标记和候选框筛选估计跑道所在的感兴趣区域;然后在感兴趣区域中提取跑道的边缘直线,由于着陆末端跑道纵向边缘具有明显的长度和相位特征,在利用霍夫变换定位纵向边缘的基础上,结合跑道平面梯度信息估计横向边缘位置,解决了传统的霍夫变换计算耗时,且难以检测端点的问题;最后将角点图像坐标作为输入,通过线性算法获取旋转矩阵初值,在此基础上以目标空间误差为误差函数,通过正交迭代优化参数估计结果,图像点坐标误差较小时,该方法相比线性算法精度明显提升,且具有良好的实时性。

关键词：自主着陆,视觉导航,感兴趣区域,边缘检测,正交迭代

     

健身车人机交互系统的研究与实现

在分析交互信息的种类、传输方式的基础上，研究了交互系统的结构，综合运用力反馈技术、传感器技术、DSP控制技术、碰撞检测技术、多通道交互技术，实现了人在虚拟环境中的漫游，增强了人机交互的真实感，提出了一种实现虚拟现实技术与人机交互技术相结合的新方案。     

Snake算法在运动目标检测中的应用

Snake算法(动态轮廓模型)在图像处理过程中有着广泛的应用.提出基于归一化互相关系数的阴影检测方法,利用由帧间差分法得到的目标边界,自动设置Snake初始位置,采用贪婪算法得到最终目标收敛轮廓.实验结果表明,该算法能够快速有效地检测出多运动目标.     

基于KAZE特征匹配的偏振图像配准算法研究

偏振成像系统主要通过多相机或多通道成像,图像之间存在平移或旋转,偏振解析前必须进行图像配准,否则可能会产生虚假偏振信息。传统的配准算法主要有SIFT和SURF的特征配准算法,但其采用线性高斯金字塔进行多尺度分解来消除噪声和提取特征点,易造成边界模糊和细节丢失。本文从非线性尺度空间构建出发,提出一种基于KAZE特征匹配的偏振图像配准算法。首先,利用Hessian矩阵寻找特征点及其描述向量;然后以最小Hamming距离作为特征点的度量,计算单应矩阵并利用双线性插值实现不同偏振方位角图像之间的配准;最后,以FD1665P相机拍摄的图片为样本进行了实验验证。实验结果表明,本文算法相对基于SIFT和SURF特征点匹配的配准算法,归一化互信息增大、均方根误差减小,配准精度有很大提高。