基于局部指向性的反向合成图像对齐算法

传统的反向合成图像对齐算法比较的是模板图像与输入图像之间的像素值。该方法容易受到图像中光照变化的影响，从而导致收敛性变差甚至发散。根据局部指向性对光照变化不敏感的特性，提出了一种新的反向合成图像对齐算法——反向合成梯度算法。由于局部指向性的计算在本质上是图像梯度的计算，因此采用几种不同的梯度算子来计算局部指向性。通过实验，验证了反向合成梯度算法能够有效克服图像中光照变化的影响，同时比较了不同算子在不同光照下对反向合成梯度算法的影响。     

梯度算子对反向合成梯度算法的影响

反向合成梯度算法是一种基于局部指向性的反向合成图像对齐算法。与传统的反向合成图像对齐算法相比,该算法可有效地克服光照变化对匹配结果的影响[1]。由于局部指向性的计算在本质上是梯度的计算,而图像梯度的计算可以采用不同的梯度算子,因此采用4种不同的梯度算子（一阶差分算子,Roberts算子,Sobel算子和Prewitt算子）来计算局部指向性,并通过实验比较分析了4种梯度算子对反向合成梯度算法的影响。     

噪声对基于不同梯度算子的ICG算法的影响

反向合成梯度算法是一种基于局部指向性的反向合成图像对齐算法,能有效克服光照变化对匹配结果准确性的影响。局部指向性的计算在本质上是梯度的计算,可以用不同的梯度算子求解。该文采用4种梯度算子计算局部指向性,通过给输入图像和模板图像中加入噪声模拟实际图像,研究了噪声对基于4种梯度算子的反向合成梯度算法的影响。     

AAM反向合成匹配算法及其性能分析

介绍了一种基于反向合成图像对齐算法的AAM匹配算法。首先对反向合成算法的内容及其在AAM匹配过程中需要注意的问题进行了阐述,然后通过实验,分别应用反向合成算法和原始AAM匹配算法对一定数量的图像进行匹配,验证了反向合成算法的有效性。     

基于动态功率分配的子空间干扰对齐算法

为了更好地消除MIMO干扰信道下的多小区干扰,该文采用子空间干扰对齐算法和功率分配相结合的干扰对齐方案,该方案充分利用干扰系统总功率,将多小区干扰尽可能地重叠在相应子空间内,以提高整体系统的性能.仿真结果显示,与传统干扰对齐算法相比,本算法仅以微小的系统容量为代价,却显著地降低了整体系统的干扰总功率。     

基于双掩模图像差影的工业产品表面缺陷检测

针对利用图像差影法进行缺陷检测时易受配准精度和产品制作过程扰动的影响,以及单掩模算法难以检测不同类型缺陷的问题,结合工业产品表面缺陷,提出基于双掩模的图像差影策略.通过分别提取模板图像和待测图像的边缘并作膨胀处理得到双掩模即模板掩模和待测掩模,双掩模进行融合处理后分别与模板图像和待测图像做卷积,再采用差影法进行缺陷检测.实验证明:该方法能精确检测出多类表面缺陷,且满足实时要求.     

自然环境下路面裂缝的识别

论文提出了一种基于分数阶微分和图像形态学的路面裂缝检测算法.分数阶微分能有效增强信号中、高频部分,非线性保留信号的低频部分,通过构建分数阶微分掩模算子,增强裂缝信息特别是平滑区域中弱信号信息.利用图像形态学算子提取裂缝,通过组合中值滤波去除孤立噪声点.实验结果表明,该算法比传统算法能更有效地检测出细小裂缝信息,是一种具...     

基于多尺度自注意卷积的足迹压力图像检索算法

为了提高足迹压力图像检索的精度,提出基于多尺度自注意卷积的足迹压力图像检索算法.首先,对足迹压力图像进行角度校正、对齐、擦除等预处理操作,减小图像角度等因素对特征提取的影响.再由多个并行分支的空洞卷积和自适应注意模块构成的多尺度自注意卷积模块自适应地提取可判别特征.最后,由全局特征分支、残缺性评分掩模分支构成残缺性评分模块,得到共同残缺性评分矩阵,利用该评分矩阵对可判别特征进行加权组合,提高网络对残缺足迹共同可见区域的关注程度.实验表明,在构建的FootPrintImage数据集上,文中算法具有较高的首中准确率和平均检索精度.     

一种新的自纠错句对齐算法的研究与实现

本文提出了一种基于词性的判别函数,用来自动识别e句子对齐结果的正确性.通过反向采用基于长度的对齐算法,纠正了初步对齐产生的连续性错误.该方法节省了人力,同时提高了对齐结果的正确率.实验结果表明,本模型开放集测试的召回率达到97.60%,已满足实际应用的需求.     

多用户MIMO系统中一种自由度分配算法

近年来迭代干扰对齐技术得到了较多的关注,通过迭代干扰对齐算法可设计线性预编码矩阵,以最大化多输入多输出系统的总速率.但目前将自由度(DoF)分配方式作为系统总速率影响因素的研究较少.为此,提出一种DoF分配算法,通过改进模拟退火算法从而得到可使系统总速率达到最大的DoF分配方式.DoF分配问题是组合优化问题,采用模拟退火算法可较好地解决该问题.仿真结果表明,该算法所获得的系统总速率接近遍历算法的性能,具有更低的复杂度.尤其当系统变得复杂(用户数目增加,或者天线数目增加)时,改进模拟退火算法的低复杂度优势更为明显.     

改进的逆向组合算法在图像配准中的应用

逆向组合算法在进行图像配准时精度很高,但对模板图像在待配准图像中的初始位置敏感。针对该问题,提出一种改进的逆向组合算法,通过计算巴氏系数进行模板匹配,实现输入图像的粗定位后,应用逆向组合算法进行精确定位。实验结果证明,改进的算法对图像发生形变的情况具有较好的鲁棒性,相比原算法,配准能力更强。     

基于改进Criminisi算法的自动驾驶仿真道路场景图像修复

利用真实图像生成虚拟驾驶场景视图时,首先要从图像中移除车辆、行人等前景目标,以便获得不包含移动目标的背景图像.针对原始Criminisi算法存在的图像破损区域在修复后会出现模糊效应、边界不够平滑的弊端,提出了一种在处理掩膜图像环节使用开运算,并优化原始优先权函数的改进算法.运用MATLAB仿真平台进行实验分析,结果表明...     

基于改进SSD的口罩佩戴检测算法

新冠疫情近年来在全球肆虐,新冠病毒具有极强的传染性,在公共场所佩戴口罩可以阻断病毒的传播途径,有效遏止疫情的蔓延。利用计算机视觉技术对公共场合佩戴口罩行为进行检测具有重要意义,在疫情防控常态化条件下,需要对人脸口罩佩戴进行正确识别,同时要识别口罩佩戴是否正确。在实际检测环境中,口罩佩戴检测任务中的场景复杂多样,佩戴口罩的人脸目标尺度不一,正确与错误佩戴口罩特征差异小,难以检测。提出一种改进SSD算法的口罩佩戴检测算法。以SSD检测算法为基础,引入特征融合网络及协调注意力机制,重构特征提取网络,增强对细节信息的学习和处理能力。同时,将算法的分类预测分数和IoU分数进行合并表示,使用Quality Focal Loss函数调节正负样本的权重。在自制口罩佩戴检测数据集上的实验结果表明,该算法的平均精度均值达到96.28%,与原始算法相比提高了5.62%,对口罩佩戴检测具有良好的准确性和实用性,可满足疫情防控下的实际需求。     

基于帧差和小波包分析算法的运动目标检测

提出了一种在镜头不动的情况下基于累积帧差分割和小波包分析融合技术的运动目标检测方法。这种方法可分为四步:使用改进的累积帧差算法和阈值分割算法完成目标区域的分割,并获得初始运动模板;利用小波包分析算法提取出单帧图像的边缘信息并获得细化的目标区域边缘图;根据初始运动模板和空域边缘图像的融合得到更精确的运动目标模板;最后结合原序列图像检测出完整的运动目标。实验结果表明:这种方法可以有效地从对比度较小和噪声较大的视频序列中较精确地检测出完整的运动目标。     

基于帧差和小波包分析算法的运动目标检测

提出了一种在镜头不动的情况下基于累积帧差分割和小波包分析融合技术的运动目标检测方法.这种方法可分为四步:使用改进的累积帧差算法和阈值分割算法完成目标区域的分割,并获得初始运动模板;利用小波包分析算法提取出单帧图像的边缘信息并获得细化的目标区域边缘图;根据初始运动模板和空域边缘图像的融合得到更精确的运动目标模板;最后结合原序列图像检测出完整的运动目标.实验结果表明:这种方法可以有效地从对比度较小和噪声较大的视频序列中较精确地检测出完整的运动目标.     

菱形滤波器在图像平滑中的应用

传统的空间域图像平滑中,一般使用矩形滤波器与图像卷积的方法,在滤波器增大时,图像模糊比较严重,对菱形滤波器与相同大小的矩形滤波器进行比较,其离中心像素最远的像素距离仅是矩形滤波器的1/2,在N阶滤波器中比矩形滤波器少使用(N2-1)/2个像素,既可以有效地对图像进行平滑,又可以降低图像的模糊程度,且能提高效率。     

基于二进制特征描述器的图像匹配算法

图像特征点匹配在视觉系统中有广泛的应用。针对加速分割测试特征FAST和二进制稳健基元独立特征BRIEF算法中存在的问题进行改进。首先,在FAST算法中使用简化模板提取图像特征点,通过构建图像金字塔实现尺度不变性。接着,根据人类视觉系统原理改进BRIEF算法的点对采样模式,并通过特征点方向的计算实现图像的旋转不变性。最后,使用易于计算的海明距离度量各特征点的相似度实现特征匹配。实验表明,提出的图像匹配算法性能优于其他算法,而且运行速度更快。     

基于目标尺度的自适应高斯滤波

将具有形态学意义的目标尺度与传统的线性高斯滤波相结合提出了一种自适应高斯滤波,它的主要思想是：利用求出的目标尺度来控制各像素点高斯滤波的方差和模板大小。针对原有的目标尺度求解算法不能适应可见光图像去噪的问题,一方面,引入中值滤波以去除对目标尺度求解影响较大的强噪声点,另一方面,又调整了求解目标尺度算法中的参数。仿真实验证明,该算法可以在去除噪声的同时保护图像的细节,而且不论从主观上还是客观上都优于传统的几类图像平滑算法,且不需要迭代求解,计算简单。     

基于旋转SURF算子的图像配准新方法

针对SURF算法中快速Hessian矩阵行列式检测出的特征点的不连续现象,从而造成的旋转,模糊和光照变化适应性较差的不足,提出一种旋转SURF检测算子的图像配准新方法;该算法通过将SURF算法的积分图像盒子滤波模板逆时针旋转45度,引入一种可以检测角度旋转的滤波核提升检测算子对不同图像变换的匹配性能,保证新的检测算子与原算法较好的结合,同时利用改进的单纯形算法依据输入图像进行参数优化;仿真结果表明,该方法不仅保留了算法的速度优势,缩短了配准时间,而且在图像模糊变换,光照变换和JPEG压缩变换方面性能有明显的提升,此外对视角变换以及小尺度变换性能也有提高。