视觉机制研究对机器视觉的启发示例

研究灵长类的视觉系统机制并以此为基础设计机器视觉的算法已成为重要研究方向,并对机器视觉产生了重要的推动作用.本文从视觉机制和机器视觉方法的角度出发,分析了两大类视觉机制或模型,并列举受其影响和推动的多种重要机器视觉方法:1)合作学习和竞争学习机制,其中合作学习和竞争学习模型相关的机器视觉算法包括立体视觉算法、神经网络、稀疏编码;2)简单细胞和复杂细胞模型,相关的机器视觉算法包括HMAX特征、SIFT描述子和deep belief network.     

基于改进伪中值滤波器的道路图像滤波算法*

针对已有的细胞神经网中值滤波器滤波时,收敛速度慢、稳定性不好以及滤波图像比较模糊的缺点,设计一种差值控制细胞神经网的改进伪中值滤波器。提出了改变取值空间、引入随机扰动、扩大中值滤波窗口尺度和引入Mask掩图的改进方法。实验结果表明：该算法具有去除各种强度脉冲随机噪声能力,又能保护图像细节信息,而且具有良好的实时性。     

改进视皮层视觉机制的视觉注意力模型

人类的视觉注意机制是人类大脑感知事物的最直接的功能。提出了一种基于视皮层视觉机制的生物激励注意模型。利用HMAX(hierarchical maximization)模型的四层机制中的C1细胞单元图,构造独立成分分析(independent component analysis,ICA)滤波器组,进一步利用对尺度、平移等均具有不变性的C2细胞特征,以及香农熵理论,共同构造用于视觉显著性区域检测的测度。在心理学实验的自然场景图像以及心理学刺激模式上的结果表明,该方法与传统方法相比,更符合人眼的感知特性,从而进一步验证了该方法的有效性和准确性。     

基于多通道Gabor滤波器的纹理图像非监督分类

提出了一种快速、实用的Gabor滤波器设计方法.首先根据人类视觉特性选定Gabor滤波器的频率带宽参数,利用图像大小确定滤波器的中心频率,构造一组多通道的Gabor滤波器在时域和频域中提取图像多方向和多分辨率的Gabor能量特征,对特征空间进行非线性变换和Gauss滤波处理,最后通过K means方法实现纹理图像的分割.实验结果表明,该方法能有较好的纹理分割效果.     

基于中值和多尺度的组合优化滤波器

考虑到一般机器人视觉导航滤波算法的通用性和有效性比较差的缺点,结合中值滤波器和多尺度自适应融合滤波器这两种算法的优点,提出一种基于中值和多尺度的组合优化滤波器。算法首先应用中值滤波,然后进行多尺度滤波处理,最后根据最小平均绝对误差准则,将滤波后结果进行融合处理。实验结果表明：该算法能很好地滤除机器人道路图像各种常见的噪声,从而提高算法的有效性和通用性。     

基于联邦滤波的室内多传感器融合导航定位方法研究

针对室内多传感器融合导航定位问题,提出一种基于联邦滤波的INS/3D LASER/单目视觉融合的室内导航定位方法.该方法是通过联邦滤波将INS分别同3D LASER与单目视觉构成子滤波器,主滤波器根据最小方差准则,利用最优系数加权法融合各子滤波器的最优估计,从而获得全局最优融合结果.实验证明,该方法能有效提高室内导航定位的精度和鲁棒性,比传统的视觉里程计法或激光雷达里程表法更准确.     

一种非线性数字滤波器的统一设计框架及其性能分析

文章旨在研究非线性数字滤波器的统一设计框架问题.基于稳健统计理论和双边滤波思想,首先建立了一种鲁棒的图像复原统一能量泛函.该能量泛函充分融合了双边滤波的双重异性加权机制和稳健ρ-函数对边缘奇异点的鲁棒性处理机制,因而具有更强的边缘保持能力.随后,基于图像复原统一能量泛函的欧拉-拉格朗日方程,导出一种非线性数字滤波器的统一设计框架.特别地,在此统一框架下,双边滤波、数字TV滤波以及自适应平滑均可进行相应的扩展.同时,文中系统比较了各种稳健ρ-函数在边缘保持方面的鲁棒性,并提出一种新型边缘保持性稳健ρ-函数,即ρ(x)=-σ2(1 |x|/σ)exp(-|x|/σ) σ2.不论是视觉效果方面还是峰值信噪比方面,大量实验结果验证了文中统一设计框架的合理性和新型稳健p-函数的边缘保持性.     

一种新型变增益UKF

UKF是一种适应用于非线性系统的非线性滤波器,其没有进行Jaclbian矩阵计算,有着EKF无法比较的优点.由于系统建模不准确等原因,UKF滤波算法不具备对系统突变状态的跟踪能力,使得在系统出现扰动或观测异常时会出现不稳定甚至发散等现象.提出了一种新型变增益无迹kalman滤波,并与标准无迹kalman滤波器进行了仿真实验对比.实验结果显示,该滤波器具有对系统突一次的强跟踪能力.     

S模式数据链自适应航迹跟踪滤波器设计

如何设计和实现适合空管系统使用的自适应滤波器成为了实现航迹滤波和目标跟踪的关键。首先对飞行器的三维空间运动轨迹建模"拉格朗日"(Lagrange)三阶级数展开,基于此设计了一种兼顾实时性和预测滤波效果的数据处理算法,通过对该滤波器模型稳定性、初始状态、收敛性、滤波参数等的深入分析,提出了一种基于"查表"策略的"残差-新息"估计方法,在保证收敛性的同时兼顾了收敛速度,一系列建模仿真和飞行试验均表明了所论述关键技术的有效性。     

噪声图像滤波的树型滤波器

本文提出了一种在空间域根据图像的邻域特性和边缘方向信息进行滤波与增强的方法。该方法利用图像的结构信息,对噪声进行分区处理,克服了传统线性滤波器引起的边缘模糊和细节损失。在算法实现上,充分发挥中值滤波器滤除脉冲干扰能力强,边缘保持好的优点。从而使恢复图像边缘和细节清晰。理论分析和计算机仿真结果表明,本文提出的滤波器结构在噪声滤波和边缘保持方面优于中值滤波,α-裁剪均值滤波、Winsorized均值滤波,建立了一种崭新的硬件方案。(本算法已在PCVISION图像系统上仿真。)     

基于轮廓尖锐度的图像角点检测算法

角点是图像轮廓线最重要的特征,为了准确而快速地检测角点,提出基于轮廓尖锐度的计算方法。该算法在多尺度空间中对轮廓曲线进行高斯平滑,在局部支撑区域内计算轮廓每一点的尖锐度,结合角点筛选规则确定角点。数学推导表明该算法具备合理性和可行性。实例分析表明其抗干扰性好、运算量小、定位准确。     

Reconstruction of 3D contour with an active laser‐vision robotic system

This paper presents a 3D contour reconstruction approach employing a wheeled mobile robot equipped with an active laser‐vision system. With observation from an onboard CCD camera, a laser line projector fixed‐mounted below the camera is used for detecting the bottom shape of an object while an actively‐controlled upper laser line projector is utilized for 3D contour reconstruction. The mobile robot is driven to move around the object by a visual servoing and localization technique while the 3D contour of the object is being reconstructed based on the 2D image of the projected laser line. Asymptotical convergence of the closed‐loop system has been established. The proposed algorithm also has been used experimentally with a Dr Robot X80sv mobile robot upgraded with the low‐cost active laser‐vision system, thereby demonstrating effective real‐time performance. This seemingly novel laser‐vision robotic system can be applied further in unknown environments for obstacle avoidance and guidance control tasks. Copyright © 2011 John Wiley and Sons Asia Pte Ltd and Chinese Automatic Control Society     

基于CICP的机械臂多目标定位与抓取

机械臂的目标定位和抓取是工业机器人自动化领域的核心问题。针对目前机器人3D抓取耗时长且误差较大的问题,提出基于轮廓迭代最近点（Contour Iterative Closest Point,CICP）配准的机器视觉抓取方案,并建立多维空间下的3D多目标模型定位的计算机视觉系统。利用梯度直方图特征+支持向量机对多目标进行检测分割得到单目标大致区域,再使用基于Guide滤波+漫水填充的预处理方式对目标轮廓进行提取得到轮廓点云,最后使用迭代最近点（Iterative Closest Point,ICP）进行点云配准获取目标工件的透视变换矩阵,能够很好地解决传送带上多目标工件的定位与抓取问题,实验结果证明该系统抓取误差可降低到0.4 mm,且对于小工件可将配准时间缩短至200 ms以内。     

基于多尺度的轮廓匹配方法

物体的形状轮廓是计算机视觉中一个重要的特征。该文提出了一种基于多尺度下局部特征的描述和动态规划的形状匹配和识别方法。考虑到轮廓在不同尺度下特征点的变化,给出了形状的多尺度描述方法。在轮廓分段匹配过程中,根据噪声和形变的程度不同对局部轮廓分别采用不同尺度滤波,避免了局部形变及噪声导致错误的匹配结果。该算法对于噪声、形变和适度的遮挡有较好鲁棒性,用于行人识别上取得了较好的效果。     

引入初级视通路计算模型的轮廓检测

目的 轮廓是对图像目标的一种稀疏表达方式，从图像中提取出有效物体轮廓可以更好地完成后续的视觉认知任务，所以轮廓检测在计算机视觉领域具有较好的应用。本文考虑到初级视通路中视觉信息传递和处理流程中的特点，提出了一种基于初级视通路计算模型的轮廓检测方法。方法 在视网膜神经节环节，提出一种体现方向选择特性的经典感受野（CRF）改进模型，利用多尺度特征融合策略来模拟视网膜神经节细胞对图像目标的初级轮廓响应；在视网膜神经节到神经节-外膝体（LGN）的视通路中，提出一种反映视觉信息时空尺度特征的时空编码机制，模拟神经节-外膝体通路对初级轮廓响应的去冗余处理；利用非下采样轮廓波变换和Gabor变换协同作用，模拟非经典感受野（NCRF）的侧向抑制特性。最后利用初级视皮层对整体轮廓的前馈机制，实现对轮廓局部细节信息的完整性融合。结果 选择将RuG40图库的所有图像作为测试集合进行模型性能测试，对检测结果进行非极大值抑制和阈值处理，最终将得到的二值轮廓图与基准图比较，整个数据集和单张图的最优平均P指标分别为0.49和0.56。对于单个图像最优参数条件下的检测结果均值，将本文方法与非经典感受野抑制模型（ISO）和多特征外周抑制模型（MCI）比较，较两者分别提高了19.1%和7.7%。结果表明本文方法能有效突出主体轮廓并抑制纹理背景。结论 面向图像处理应用的初级视通路计算模型，将为后续图像理解和分析提供一种新的思路。     

基于GVF Snake的图像轮廓检测

主动轮廓模型(snake)是计算机视觉领域的重要研究方向,受到越来越多的研究者的青睐.由于传统snake具有不能收敛到凹形区域和收敛速度较慢等缺点,通过改进外部能量,引入了梯度矢量流主动轮廓模型(GVF Snake).实验表明,该方法能更快、更好的收敛于图像轮廓.     

基于GVF Snake的图像轮廓检测

主动轮廓模型（snake）是计算机视觉领域的重要研究方向,受到越来越多的研究者的青睐。由于传统snake具有不能收敛到凹形区域和收敛速度较慢等缺点,通过改进外部能量,引入了梯度矢量流主动轮廓模型（GVF Snake）。实验表明,该方法能更快、更好的收敛于图像轮廓。     

Integrating primary ocular processes

The study of active vision using binocular head-eye systems requires answers to some fundamental questions in control of attention. This paper presents a cooperative solution to resolve the ambiguities generated by the processes engaged in fixation. We suggest an approach based on integration of these processes, resulting in cooperatively extracted unique solutions. The discussion begins by looking at biological vision. Based on this discussion, a model of integration for machine vision is suggested. The implementation of the model on the KTH-head — a head-eye system simulating the essential degrees of freedom in mammalians — is explained, and in this context the primary processes in the head-eye system are briefly described. The major stress is put on the idea that the rivalry processes in vision in general, and the head's behavioural processes in particular, results in a reliable outcome. As an experiment, the ambiguities raised by fixation at repetitive patterns is tested; the cooperative approach proves to handle the problem correctly and find a unique solution for the fixation point dynamically and in real-time.     

基于改进的活动轮廓图像分割

图像分割是由图像处理到图像分析的关键步骤，也是一种基本的计算机视觉技术。针对传统的活动轮廓模型在分割过程中具有处理速度慢，运算量大，对凹陷轮廓处理效果差等缺点，提出了一种改进的活动轮廓图像分割技术．在传统的活动轮廓中，外部能量通常由目标点的梯度势能场给出，然而梯度势能场存在着一些难以克服的缺点，即不能够很好地指导曲线的移动。把梯度向量流场（GVF）作为外部能量场，有效地克服了传统梯度势能场捕捉范围小以及难以处理凹平面的缺点，并通过实验证明了该方法的有效性。     

Origins of illusory percepts in digital images

Here we show the relation between illusory percepts and statistical regularities across scales and orientations. To this aim, the performance of a computational model for the partitioning of statistical regularities is analyzed on several tasks such as long-range boundary completion, phase-induced contour detection, as well as shape and size illusions. The system for the automatically learned partitioning of statistical regularities in 2D images, is based on a sophisticated, band-pass, filtering operation, with fixed scale and orientation sensitivity. Experimental results are provided to illustrate this analysis on several examples: (i) Kanizsa-type subjective figures; (ii) phase-induced subjective contours; (iii) the Zöllner illusion; and (iv) the Müller–Lyer illusion.