用于非规则形状宏块划分的位移矢量预测方法

为了提高非规则形状运动补偿单元的位移矢量预测的准确性,去除运动信息的空间冗余,提出一种基于邻边长度的位移矢量预测方法.首先,根据邻边长度越长,相邻运动信息间的相关性越强的分析结论,选择最大邻边长度运动补偿单元的运动信息,用于当前非规则形状运动补偿单元的位移矢量预测.然后,将最佳位移矢量按照4×4块规则位置统一存放,以便预测后续编码宏块中运动补偿单元的位移矢量.实验数据表明,与H.264/AVC中位移矢量预测方法相比,本算法编码效率平均提高1.47%.     

将分数阶微分演算引入数字图像处理

为了系统论述图像分数阶微分对纹理细节的增强能力及其侧抑制原理,提出数字图像分数阶微分掩模及其运算规则。论述了分数阶微分的动力学物理意义并推导了分数阶微积分与经典时-频分析之间的关系,分析了在一定条件下二维分数阶微分的可分离性;其次,从信号处理和生物视觉神经模型两个角度提出图像分数阶微分的高斯差感受野模型,并分析其产生的特殊马赫现象;最后,提出并论述了数字图像分数阶微分掩模及其运算规则。计算机数值实验结果表明,对于纹理细节信息丰富的图像信号而言,分数阶微分对灰度变化不大的平滑区域中的纹理细节信息的增强效果明显优于整数阶微分运算。     

单一水文站洪水波计算方法

本文介绍应用水力学方法计算洪水波绳套曲线。应用动力波模式的格戈夫方法,精度较高,特别适用于洪水期流量涨落变幅较大的场合,应用扩散波模式的琼斯方法,易于掌握和计算。以上两种方法都只需要用一个水文站的资料即可计算。对两种方法计算所得结果,用实测原型资料进行了验证。本文还对影响绳套曲线变化的惯性项进行了分析、探讨。     

耦合运动对流动不稳定边界的影响研究

将海洋条件对反应堆冷却剂流动的影响归结为动量方程中海洋条件附加力的影响,从非惯性系动量方程出发,针对并联通道,计算得到4种耦合运动条件下的流动不稳定边界。研究表明,强迫循环条件下,耦合运动对并联通道两相流动不稳定边界没有影响。     

基于序列图像特征配准的摄像机旋转补偿算法

提出了一种基于序列图像特征点配准和基于最小二乘估计的摄像机绕轴旋转运动精确估计算法.该算法利用序列图像帧间的强相关性,通过分析相邻两帧图像的运动,由Harris算子进行特征点检测.基于这些特征点用模板匹配方法对帧间图像进行配准,然后根据多个特征点的运动矢量用最小二乘估计获得摄像机的运动参数,并用获得的运动参数实现对摄像机绕轴旋转运动的精确补偿.实验结果表明,该方法在帧间旋转角度＜10°时,摄像机绕轴旋转运动角度估计误差＜5%,但是当旋转角度＞14°时,相对估计误差＞20%.从系统实际应用(帧间旋转＜5°)来看,该方法克服了成像测量中摄像机旋转对图像处理和测量精度的影响,弥补了因像机旋转引起的测量误差大的缺陷,提高了测量精度,可满足使用要求.     

3-UCR并联机构的瞬态运动学研究

基于反螺旋理论与虚拟机构法对一种特殊3-UCR并联机构的瞬态运动特性进行了分析.利用支链与动平台的一阶影响系数矩阵之间的关系,建立了此并联机构在螺旋坐标系下的瞬态运动数学模型,得出了一阶影响系数矩阵只与机构输入参数和机构构型有关的结论.提出的建模方法同样适用于其它欠自由度并联机构的瞬态运动特性分析,运用该数学模型,可得到任意瞬态的螺旋系节距.分析表明,该机构具有两转动一平动的瞬态运动特性,并利用动静平台平行位姿时的具体数值实例,验证了上述分析结果.     

基于双目视觉的运动目标检测算法研究

运动目标检测是实现目标识别与跟踪的基础,它是计算机视觉研究领域的重要组成部分。鉴于传统的运动目标检测算法容易受到噪声、光照及外部环境影响,导致难以准确检测到运动目标的缺点,提出了基于视差的目标检测方法和基于灰度的目标检测方法相结合的算法进行运动目标检测。该方法是将两种算法检测出的前景目标相交部分作为运动目标,克服了双目视觉在目标检测中难以准确的获得目标轮廓,单目视觉容易受环境变化影响的缺点,可以在环境光线发生变化时、物体被照射产生阴影时、目标发生遮挡时准确检测出运动目标,从而提高目标检测的稳定性。     

责任创造价值

策划人语这是本刊第三次将"特别策划"的目光投向企业社会责任。每一次关注,都意味着一种突破。这一次,《国家电网公司履行社会责任指南》的发布实施,标志着我国企业社会责任运动进入到理念与管理实践全面融合的新阶段。从2006年"央企CSR萌动"到2007年"责任的力量",再到2008年"责任创造价值",我们感受到,社会责任在公司发展脉搏中的律动愈加有力。因此,我们对它的观察和理解也将更加深入。在记录与传播中推进企业社会责任的步伐,是我们的期望,也是我们的责任。     

基于透射率估计模型和引导滤波的雾气图像去雾算法

针对雾气条件下成像设备采集图像退化严重的问题,提出一种雾气图像的去雾算法。通过对雾气天气成像物理模型的简化,找到图像复原函数中的透射率和大气光值2个关键未知量;分析影响透射率的因素,通过对大量雾气图像进行灰度分布概率统计,提出一种透射率快速估计算法;通过引导滤波估计大气光值,利用简化的修复函数完成对雾气图像的去雾处理。与HE算法(HE Kaiming, SUN Jian, TANG Xiaoou. Single image haze removal using dark channel prior. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (TPAMI), 2011, 33:2341)相比较,经本算法去雾复原后的图像信息熵值最少可提高0.060 4比特/像素、平均梯度值最少可提高0.009 55。实验结果表明,经本算法复原的有雾图像清晰度较高,细节复原较好,去雾效果明显。