基于多模态特征融合的三维点云分类方法

针对点云数据本身信息量不足导致现有三维点云分类方法分类精度较低的问题,结合多模态特征融合,设计一种三维点云分类模型。通过引入投影图对点云数据信息进行扩充,将点云数据与图像数据同时作为输入,对PointCNN模型提取的点云特征与CNN模型提取的投影图特征进行加权融合,从而得到最终分类结果。在ModelNet40数据集上的分类结果表明,该模型的分类精度达到96.4%,相比PointCNN模型提升4.7个百分点。     

采用改进平均梯度与自适应PCNN的图像融合

为了改善对多聚焦图像融合的视觉效果和时效性.借助非下抽样剪切波(NSST)变换的平移不变性和较强的方向选择性,提出改进的融合策略.通过NSST变换对源图像进行分解,获得与源图像大小相同但尺度不同的低频子带和高频子带,再采用改进平均梯度的策略对低频子带进行融合,对高频子带则利用改进的自适应PCNN策略进行融合.对融合后的高低频子带进行NSST逆变换,重构出整体更自然明亮和细节纹理更清晰的融合图像.仿真结果表明:改进融合策略较好地提取出了源图像的细节信息,在主观视觉和五种客观评价指标上均优于其他几种比较算法,且由于NSST引入了快速傅里叶变换,明显提高了运算的时效性.     

基于差分的图像感知哈希算法

现有图像感知算法侧重于减少相似图像感知哈希值间的差异性,较少关注增大不同图像感知哈希值间的差异性问题.针对这一局限性,提出并实现循环贯序差分和拉普拉斯算子两种基于差分的图像感知哈希算法,并分别在小规模相似图像集合和大规模不同图像集合上进行测试.与现有图像感知哈希算法相比,所提算法体现了图像像素点间的局部关联性,增加了不同图像哈希值间的差异,显著提升了不同图像的区分概率.     

粗精结合的室内机器人视觉定位方法

为实现室内机器人自身精准定位,提出一种由粗匹配到精定位相融合的视觉定位方法.利用搭载在机器人上方的1台相机观测室内天花板、水平方向的4台相机观测周边环境,得到当前环境特征形成指纹信息库.定位时,将测试图像的周边环境信息与信息库中对应的信息粗匹配,得到机器人粗略位置;使用改进的GMS算法对测试图像及粗匹配结果中对应的天花板图像进行拼接,计算距离差与偏转度,得到精确位置.实验结果表明,该方法位移误差可控制在4 cm之内,偏转角误差在2.4°之内;对光照变化、行人闯入等情况鲁棒性明显,定位精度优于O RB视觉定位及指纹定位方法.     

融合残差模块的U-Net肺结节检测算法

为解决现有肺结节检测模型精度低、漏诊率和误诊率高等问题,提出融合残差模块的肺结节检测算法.候选结节检测阶段,提出残差U-Net (residual U-Net,RU Net)分割网络,将改进的残差网络(residual network,ResNet)模块与UNet结构融合,提升模型特征提取能力;加入改进的损失函数解决数据类别不均衡问题,提高检测敏感度.假阳性减少阶段,采用三维卷积神经网络(3D CNN)用于候选结节分类,充分获得结节空间信息,达到降低假阳性的目的.实验结果表明,该算法能够准确并高效地分割和检测肺结节.     

一种基于深度谱空网络的高光谱图像聚类方法

通常无监督算法在对高光谱数据进行聚类时仅使用光谱信息,忽略了空间信息,使得聚类准确率较低.针对上述问题提出一种基于深度谱空网络和无监督判别极限学习的高光谱图像聚类算法.利用深度谱空网络对高光谱数据进行光谱特征和空间特征的分层交叉学习,通过反复学习获得深度空谱特征,为后续无监督聚类提供方便.在三种高光谱图像上进行实验,结果表明,该算法获得的聚类效果优于其他基于极限学习机的方法和其他无监督方法.     

彩色编码结构光测量系统器件非线性校正

在彩色编码结构光测量系统中,为解决伽马畸变和颜色串扰导致的CCD接收相位非线性问题,提出一种基于彩色灰度图像的伽马值预编码法.根据CCD对彩色三通道响应程度的差异,分别对各通道投影灰度引入不同预编码值进行预调制,同时求取串扰逆矩阵对颜色串扰进行补偿.为验证该方法的有限性,搭建光栅投影结构光三维测量系统.实验结果表明:该方法能够校正各通道光栅条纹的非正弦性,包裹相位的相位误差得到大幅减少.与已有的校正方法相比,该方法的校正效果更好.     

基于胶囊网络进行可区别特征学习的零样本识别方法研究

传统的零样本学习方法大多采用一个分离的两步管道,从预先训练的CNN模型中提取图像特征,再利用固定的图像特征来学习嵌入空间,导致零样本学习任务并不能捕捉到辅助信息中丰富的语义信息.对此,借助胶囊网络,提出一种端到端、可训练的模型.相比卷积网络,胶囊网络对物体的平移、旋转和缩放等变化表现出更强的鲁棒性.该模型赋予嵌入空间更强的泛化能力,为零样本学习提供了更多辅助线索,实验结果显示该方法优于现有的识别方法.     

面向图像场景转换的改进型生成对抗网络

设计了新的生成器网络、判决器网络以及新的损失函数,用于图像场景转换.首先,生成器网络采用了带跨层连接结构的深度卷积神经网络,其中,多个跨层连接以实现图像结构信息的共享;而判决器网络采用了多尺度全域卷积网络,多尺度判决器可以区分不同尺寸下的真实和生成图像.同时,对于损失函数,该算法借鉴其他算法提出了4种损失函数的组合,并通过实验对比证明了新损失函数的有效性,包括GAN损失、L₁损失、VGG损失、FM损失.从实验结果显示,该算法能够实现多种转换,且转换后图像的细节保留较为完整,生成图像较为真实,明显消除了块效应.     

自然图像抠图技术综述

着重对近几年自然图像抠图研究新进展进行综述,针对近年来基于启发式优化的抠图研究以及基于深度学习的抠图研究新成果对抠图研究工作进行重新分类和梳理,分析不同类型自然图像抠图研究主要的方法并整理其中的关键问题,介绍常用的自然图像抠图评价指标。最后通过实例分析总结了当前自然图像抠图研究面临的挑战,并对未来的研究前景进行了探讨。