基于多尺度加权特征融合的行人重识别方法研究

针对目前由于行人重识别普遍存在的遮挡以及多姿态变化等原因,导致的行人重识别率低的问题,提出一种基于多尺度加权特征融合的行人重识别方法（Person Re-identification Method Based on Multi-scale Weighted Feature Fusion, MSWF）。该方法首先使用基准网络ResNeSt-50提取图像特征,获得下采样3倍、下采样4倍和下采样5倍的特征图,输入到加权特征金字塔网络中,然后使用快速归一化融合方法进行特征融合,在特征融合中引入加权操作可以让模型在训练过程中学习如何给融合特征的权重值进行分配,这样可以充分利用不同尺度的特征,获得更加丰富的行人特征。最后将融合后的富含语义信息的高层特征作为全局特征,将融合后的高分辨率特征作为局部特征。在训练过程中,联合Softmax分类损失函数、三元组损失函数和中心损失函数对模型进行训练,在测试阶段,将全局特征和局部特征沿通道维度进行拼接表示行人特征,并使用欧氏距离计算行人之间的距离。该方法在Market-1501、DukeMTMC-reID、CUHK03-Labeled和CUHK03-Detected数据集上,mAP分别达到了89.2%、79.7%、80.1%和76.6%,Rank-1分别达到了95.8%、90.4%、82.4%和80.1%。实验结果说明了该算法的识别精度和平均正确率优于当前很多主流算法。      

基于Contourlet变换的遥感影像数字水印方案

针对现有变换域遥感影像数字水印算法存在的问题,提出一种基于Contourlet变换的遥感影像数字水印方案。算法首先对宿主遥感影像进行图像归一化;然后,对水印图像进行Arnold置乱预处理,并将置乱后的水印图像利用行扫描形成一维向量,得到二值水印序列作为数字水印信息;最后对宿主遥感影像进行Contourlet变换,并通过奇偶量化将水印嵌入所选Contourlet变换系数中。实验证明该算法对JEPG压缩、滤波和噪声以及旋转、缩放、平移等几何攻击均具有较好的鲁棒性。     

基于主色提取和主色集扩充的图像检索算法

提出一种基于主色提取和主色集扩充的图像检索算法。算法首先对图像进行主色特征提取,采用提出的改进主色集扩充方法分别对两图像进行主色集扩展,使其维数相同;然后,将经过主色提取得到的主色集从传统RGB颜色空间转换为具有良好视觉一致性HSV颜色空间;最后,采用Quadratic距离进行图像的相似性度量。实验证明算法易于实现、具有较好的时间复杂度及较高的查准率和查全率。     

针对类球形对象的改进光线投射算法

为提高光线投射算法的绘制速度和图像绘制质量,提出了一种针对类球形对象的改进光线投射算法。该算法首先设置球形包围盒的方法剔除对最后绘图结果没有影响的光线投射,用快速求交的方法来提高获取采样点的速度,通过自适应采样的方法加入新的采样点来提高绘制图像的质量。实验结果表明该算法不仅比传统方法绘制出的图像质量清晰,并且提高了算法的执行速度。     

基于颜色特征的图像检索技术研究

为解决由全局直方图和分块直方图各自的缺欠而造成的检索结果不理想以及排序差等问题,提出一种综合考虑图像的空间性和全局性的图像检索策略。其思想是根据人类视觉特征将图像非均匀划分为主次9 块,通过用户设定阈值的方法对中心区域相似度小于该阈值的明显不相关图像进行过滤,以降低计算复杂度;对大于该阈值的图像进行二次重叠划分,突出中心区域的重要性,采用全局直方图和分块直方图相结合的方法对中心区域的相似度重新计算。最后根据9 个子块的不同重要性进行加权,返回检索结果。实现了综合方法的图像检索系统。实验结果表明该方法具有旋     

基于联合协同表示与SVM决策融合的高光谱图像分类研究*

针对高光谱图像的分类问题进行了研究,提出一种基于联合协同表示（JCR）与支持向量机（SVM）模型的决策融合分类方法。首先采用联合协同表示模型对样本与字典进行多元素分解并分别进行相应的协同表示,自适应的学习多元素的残差权重并进行线性加权。其次用灰度共生矩阵计算出的统计特征量来训练多类SVM分类器。最后建立一种乘法融合规则将JCR与SVM相结合。在两个标准数据集上的实验结果表明该方法比其他方法具有更好的性能。     

基于改进的局部保持投影高光谱图像分类研究*

针对高光谱图像分类中基于流形的降维方法进行了研究。提出一种改进的局部保持投影（LPP）方法即MLPP方法。该方法利用标签信息避免了传统LPP在邻接图构建中很难确定的邻域大小的选择问题,同时采用更能反映高维数据间相关性的统计特征量相关系数来衡量数据之间的相似程度。设计的权重矩阵既保持类内数据的几何结构,又最大化类间距离。而且MLPP不依赖任何参数和先验知识。在两个高光谱图像上的实验结果表明MLPP增加了不同光谱特征地物之间的可分性,在提高分类性能上明显优于其他传统的降维方法。     

一种基于颜色特征的图像检索方法

随着大量图像数据库的广泛应用,使得图像检索成为图像资源管理和检索的一个研究热点.传统的基于颜色特征的固定分块的方法在进行相似性匹配时比较对应子块的颜色特征,各子块间的约束关系较强,对图像的旋转也较敏感,利用循环队列的数据结构对固定分块的方法进行改进,可以使基于固定分块的方法具有旋转不变性.     

基于γ划分策略的高维索引结构

提出了一种压缩金字塔树,将d雏数据空间划分为2d个金字塔,由于在低维空间中无效的信息在高维数据空间中往往无效,采用γ划分策略对低维空间中的数据进行压缩,减小索引结构,克服了金字塔技术的缺点.给出了压缩金字塔树的构造方法以及基于压缩金字塔树的查询算法.实验证明,压缩金字塔树是一种有效的空间划分策略,在高维稀疏空间有良好的性能.     

地震数据的多属性三边滤波算法

为了抑制地震数据噪声,增强可视化效果,保证地质特征识别算法有效,提出一种基于地震数据局部结构属性与全局纹理属性的三边滤波算法.在局部结构属性中定义数据强度、空间距离和朝向权值函数,使得滤波算法能够综合考虑边结构特征及其类型;全局纹理属性分析则借助于鲁棒紊乱度地震属性估计与条件参数定义,采用参数自动调整办法自适应调整滤波...