采用双尺度图像分解的水下彩色图像增强

目的 为解决水下图像的色偏和低对比度等问题,提出一种基于双尺度图像分解的水下彩色图像增强算法。方法 通过基于均值和方差的对比度拉伸方法改善图像的色偏问题,并利用中值滤波降低红通道对比度拉伸后引入的噪声;采用双尺度图像分解绿通道图像补偿红通道图像细节;在处理后的红通道图像中引入原始图像红通道的真实细节与颜色。结果 选取不同水下图像作为实验数据集,将本文方法与暗通道先验的方法、基于融合的方法、自动红通道恢复方法以及一种基于卷积神经网络深度学习的方法相比较,首先从主观视觉效果进行定性分析,然后通过不同评测指标进行定量分析。主观定性分析结果表明,提出的方法相比较其他方法能够更好地解决图像色偏和红色阴影问题;定量分析中,自然图像质量评价（natural image quality evaluation,NIQE）指标和信息熵（information entropy,IE）值较基于融合的方法和深度学习的方法分别提高了1.8%和13.6%,且水下图像质量评价指标（underwater image quality measurement method,UIQM）较其他方法更优。结论 提出的双尺度图像分解方法利用水下图像成像特点解决图像色偏以及低对比度问题,具有良好的适应能力,同时算法复杂度低且鲁棒性较高,普遍适用于复杂的水下彩色图像增强。     

流体运动估计光流算法研究综述

对流体图像序列进行运动分析一直是流体力学、医学和计算机视觉等领域的重要研究课题。从图像对中提取的密集精确的速度矢量场能够为许多领域提供有价值的信息,基于光流法的流体运动估计技术因其独特的优势成为一个有前途的方向。光流法可以获得具有较高分辨率的密集速度矢量场,在小尺度精细结构的测量上有所改进,弥补了基于相关分析法的粒子图像测速技术的不足。此外,光流方法还可以方便的引入各种物理约束,获得较为符合流体运动特性的运动估计结果。为了全面反映基于光流法的流体运动估计算法的研究进展,本文在广泛调研相关文献的基础上,对国内外具有代表性的论文进行了系统阐述。首先介绍了光流法的基本原理,然后将现有算法按照要解决的突出问题进行分类：结合流体力学知识的能量最小化函数,提高对光照变化的鲁棒性,大位移估计和消除异常值。对每类方法,从问题解决过程的角度予以介绍,分析了各类突出问题中现有算法的特点和局限性。最后,总结分析了流体运动估计技术当前面临的问题和挑战,并对未来基于光流法的运动估计算法的研究方向和研究重点进行了展望。     

结合汉明码和图像矫正的彩色图像盲水印

目的 随着互联网技术的飞速发展,彩色数字图像带来极大便利的同时,也产生了一些篡改、剽窃等侵权行为;同时,几何处理对含水印载体的破坏使水印盲检测的难度增加,因此,本文提出一种基于汉明码和图像矫正的彩色图像盲水印方法,旨在解决当前图像版权保护的难点问题。方法 嵌入水印时,使用仿射变换加密彩色水印,并将已加密的信息编为汉明码,然后利用特征值分解计算出像素块的全部特征值,并通过对特征值绝对值的和进行量化来完成水印的嵌入;提取水印时,利用图像的几何属性对多种几何攻击后的图像进行判断、矫正,并借助量化技术提取水印。结果 基于彩色图像标准数据库,将本文方法与7种相关方法进行了对比实验：在不可见性方面,与LU分解的水印方法相比,本文算法峰值信噪比（peak signal-to-noise ratio,PSNR）提高了4 dB;在常规攻击鲁棒性方面,与Schur分解的最新方法相比,本文算法平均归一化互相关（normalized cross-correlation,NC）的值稍有提高;在几何攻击鲁棒性方面,本文算法NC值具有一定的优势;同时,本文算法的水印容量达到了0.25 bit/像素,密钥空间达到了2⁴³²,运行时间仅需3 s左右。结论 所提方法不仅具有较好的水印不可见性和较强的鲁棒性,而且具有较大的水印容量、较高的安全性和实时性。     

多尺度超像素分割和奇异谱分析的高光谱影像分类

目的 高光谱影像（hyperspectral image,HSI）中“同物异谱,异物同谱”的现象普遍存在,使分类结果存在严重的椒盐噪声问题。HSI中的空间地物结构复杂多样,单一尺度的空间特征提取方法无法有效地表达地物类间差异和区分地物边界。有效解决光谱混淆和空间尺度问题是提高分类精度的关键。方法 结合多尺度超像素和奇异谱分析,提出一种新的高光谱影像分类方法,从而充分挖掘地物的局部空间特征和光谱特征,解决空间尺度和光谱混淆的问题,提高分类精度。利用多尺度超像素对影像进行分割,获取不同尺度的分割影像,同时在分割区域内进行均值滤波,减少类内的光谱差异,增强类间的光谱差异;对每个区域计算平均光谱向量,并利用奇异谱分析方法获取光谱的主要鉴别特征,同时消除噪声的影响;利用支持向量机对不同尺度超像素分割影像进行分类,并进行决策融合,得到最终的分类结果。结果 实验选取了两个标准高光谱数据集和一个真实数据集,结果表明,利用本文算法提取的光谱—空间特征进行分类,比直接在原始数据上进行分类分别提高约26.8%、9.2%和13%的精度;与先进的深度学习SSRN （spectral-spatial residual network）算法相比,本文算法在精度上分别提升约5.2%、0.7%和4%,并且运行时间仅为前者的18.3%、45.4%和62.1%,处理效率更高。此外,在训练样本有限的情况下,两个标准数据集的样本分别为1%和0.2%时,本文算法均能取得87%以上的分类精度。结论 针对高光谱影像分类中的难题,提出一种新的融合光谱和多尺度空间特征的HSI分类方法。实验结果表明,本文方法优于对比方法,可以产生更精细的分类结果。     

基于信任评估模型的物联网节点篡改共识仿真

传统物联网节点篡改识别方法存在节点属性权重不明确问题,无法获取主体节点信任度,导致节点篡改识别效率偏低.提出基于信任评估模型的物联网节点的篡改共识方法.根据节点各类属性构建信任模型,获得主体节点与邻近节点的属性值.利用决策层次分析法计算节点属性权重,得到当前节点集合基础信任度.融合节点交互时间触发与周期性,将其作为信任结果输入,设定信任评测节点为评测阈值,据此建立主体节点与信任评估节点的信任关联,通过对比节点间相似度,完成物联网节点篡改共识.仿真结果证明,所提方法能够高效地识别篡改节点,且不会对节点间的交互性造成影响.实验结果验证了所提方法的应用有效性,为物联网相关研究提供理论支撑.     

基于CEEMDAN-SAFA-LSSVM的短期风功率预测

随着电网中风电渗透率的逐年提高,对其出力进行精确预测是保障电网可靠运行的技术措施之一.建立了基于CEEMDAN-SAFA-LSSVM短期风功率组合预测模型.采用完全集合经验模态分解(CEEMDAN)将原始风功率序列分解成特征互异的各个本征模态分量,对分解产生的本征模态分量进行相空间重构,然后根据得到的新模态分量建立相应的最小二乘支持向量机(LSSVM)预测模型.针对LSSVM模型的预测精度易受参数选择的影响,提出萤火虫算法(SAFA)优化LSSVM模型的参数,解决了 LSSVM参数寻优效率低的问题.算例分析表明CEEMDAN-SAFA-LSSVM模型在风功率预测中具有较高的预测精度和预测效率.     

基于MapWinGIS的海缆故障数据全方位可视化仿真

针对海缆部署环境复杂,不利于现场检测的问题,设计了基于MapWinGIS的海缆故障数据全方位可视化系统.为了准确有效检测出新型多模光纤海缆故障,在系统底层构建了布里渊分析模型,利用布里渊特性分析将采集到的数字信息转换成具有实际意义的关联信息,根据温度与应变计算海缆的全方位状态数据,包含各类故障数据及其波形.系统中间层对数据做特征提取、重构,降低数据的冗余度,得到海缆故障的类型和位置.系统上层实现海缆数据分析结果和模拟波形的显示.通过仿真海缆故障,验证了布里渊特性分析具有良好的抗噪和拟合效果,能够准确捕获到各类故障造成的参数异常情况,设计的海缆故障可视化系统能够全面准确的监测海缆的故障类型及其故障位置,提高海缆故障监测的整体性能.     

基于改进LLE算法的手势特征提取研究

在人机交互领域中,基于视觉的手势特征提取成为研究的热点,但手势存在较大范围的变化,很难实现对手势的有效分类.研究了一种基于LLE改进算法的手势特征提取方法.先将手势特征数据中的某个数据点与邻近数据点组成局部线性关系,对重构误差进行拉格朗日乘子算法优化处理,求出新的局部重建权值矩阵,为了使局部线性关系能够满足低维度空间,通过求解映射矩阵的方法,将手势特征样本数据的目标特征空间映射到低维度空间中.采用稀疏观察手势描述法对手势特征进行提取,根据手势参数对手势轨迹数据进行归一化处理,为了提高手势特征提取的实时性,采用支持向量分类器的方法将手势从难以分类的空间映射到高维度的手势空间中.实验结果表明,所提方法对手势的查准率和召回率较高,泛化性较好,即使在样本数据很少的情况下,也具有较好的识别效果.     

融合结构-属性交互二部图随机游走的社区搜索方法

属性图中的社区搜索是一种局部社区发现方法,本质是基于用户提供的查询节点返回包含查询节点且在结构内聚的同时属性与查询属性相似的个性化子图.该任务有助于用户更好地理解社区是如何形成的以及社区形成的原因.提出了一种融合结构-属性交互二部图随机游走机制,有效地支持属性图中的社区搜索.具体地,首先基于网络拓扑结构构建结构概率转移矩阵;其次探索结构与属性交互形成的二部图定义2阶段的节点-属性-节点概率转移矩阵,将其与结构概率转移矩阵有效融合得到属性图的概率转移矩阵;最后设计重启随机游走方法,基于融合结构和属性的并行电导值精准查询社区.在真实数据集和人工数据集上的实验表明了本文方法的有效性.     

汽车轮胎胎面磨损程度检测系统

汽车轮胎的安全性直接关乎交通安全和乘客的出行安全, 轮胎异常磨损容易导致爆胎, 严重磨损的轮胎时刻威胁着乘客的生命安全, 汽车在道路上飞驰的过程中主要磨损的是轮胎的胎面, 因此实现自动化的轮胎磨损检测很有必要. 本研究借助Visual Studio 2017开发平台, 采用C++编程, 使用OpenCV计算机视觉库的API接口结合自主编程的处理顺序, 实现了对轮胎图像的自动采集传输和处理分析, 该系统能精准提取轮胎胎面图像, 并通过分析胎面图像的灰度共生矩阵的特征值判定轮胎的磨损程度, 实现了针对轮胎胎面磨损的自动化检测系统.