基于模糊隶属关系的Mean Shift图像跟踪改进算法

鉴于Mean Shift算法中核心步骤计算所得的新目标模板中心位置几乎都非整数的问题,该文提出了模糊隶属度的概念,并在此基础上,改进了Mean Shift算法在图像跟踪中的实现步骤。实验表明,该算法计算量小,且能很好的减少原算法中不必要的误差。     

基于特征选择和协同模糊聚类的模糊建模研究

为了提高模糊模型辨识效率,提出了一种新的模糊模型建摸方法,该方法由两步组成：（1）采用基于特征相似性的特征选择方法,去除原始数据的冗余;（2）利用协同模糊聚类与G-K相结合的算法初始化模糊模型,使其前件和后件参数得到优化。采用该算法对有效的特征进行协同模糊聚类,模型参数得到改善,提高了模糊模型辨识的效率。模糊建模的实验结果表明了该方法的有效性。     

基于改进联合模型的人脸表情识别

在联合主动表观模型和主动形状模型的基础上,充分挖掘标定点之间的联系,提出一种局部纹理模型构建方法。通过改进匹配算法提高特征点的定位精度和匹配速度。将该算法提取到的人脸表情特征输入最近邻分类器,分类结果表明其识别率较高。     

基于梯度结构相似度的无参考模糊图像质量评价

在对模糊图像边缘膨胀后进行边缘膨胀块提取的 基础上,提出一种基于梯 度结构相似度(GSIM)的无参考模糊图像质量评价方法(NRGSIM)。首先,将原始模糊图像经过低 通滤波生成再模糊图像;之后,将原始模糊图像生成的边缘膨胀图像进行8×8分块,并将子块 划分为边缘膨胀块和平滑块;然后,计算原始模糊图像和再模糊图像中所有对应到边缘膨胀 图 中边缘膨胀块的相应子块的GSIM;最后,平均得到整幅图像的模糊值。在4个数据 库上实验结果表明,本文方法评价结果合理、稳定,更加符合人类视觉特性,与主观评分有 较好的一致性,而且计算简单,取得了很好的评价效果,LIVE2数据库上的SROCC指标达到0.964。     

基于分块互信息的图像配准

针对传统互信息缺乏利用空间信息而容易导致误配的缺点,提出了基于分块互信息的多模图像配准方法,并运用于可见光与红外图像之间的配准。该方法首先将可见光与红外图像分块,求得每个可见光与红外图像块对的互信息,并由块对中可见光与红外图像的质心间的距离为参数,确定块对的配准系数,求得每个块对的互信息与配准系数的乘积的和,定义为分块互信息,并以此为配准准则。实验表明,该方法运用与可见光与红外光配准,在配准精度上优于传统互信息方法。     

一种新颖的MCES方法优化布点*

研究了一种新颖的客观特征选择方法——蒙特卡罗估计选择（MCES）方法。采用多宇宙并行量子遗传算法对MCES方法进行优化,使其具有更快速的收敛能力和更好的搜索效率,从而能更有效地优化建模。仿真实验中用该方法进行优化布点,优选出的采样点位能够有效地代表和代替原先监测的众多点位,表明该方法用于环境监测优化布点,具有简便、快速、结果合理稳定、易于推广等优点。     

基于多层字典的自重构目标跟踪算法

针对视觉跟踪系统中常用的模板处理方法很难 适应目标外观和视频背景不断变化的不足,提出一种基于多层字典的自重构 目标跟踪算法。通过构建多层字典,分别从时间和 空间上增强目标描述能力,既可以刻画目标局部细节,又蕴含了目标整体信息;在跟踪过程 中,模板可以利 用多层字典根据前景和背景的复杂性自适应地分裂与分并,分裂出多个跟踪器从不同角度进 行跟踪,有效地 提高定位精度,也可以合并子模板以达到降低系统的计算负荷。定性和定量分析的实验结果 表明,本文算法具 有良好的跟踪精度和运行效率,可以较好地应对变化与遮挡。     

机动目标概率假设密度滤波算法及其比较

在多目标跟踪问题中,如果目标数未知或者随着时间的变化而变化,那么联合概率数据关联(JPDA)等一系列在目标数已知时使用的跟踪算法就难以应对,而概率假设密度(PHD)滤波算法将目标集合数看成一个随机集,避免了数据关联问题。文中将PHD算法与JPDA算法进行了比较,仿真实验结果表明:在杂波环境下,PHD算法对目标数未知或随时间变化的多目标跟踪情况良好,在相同仿真条件下,PHD算法在时间上花的代价比其他算法更少。     

AZ31B镁合金薄板交流TIG焊接接头组织和性能研究

采用交流TIG焊对2.0mm厚的变形镁合金AZ31B薄板进行焊接试验,利用扫描电镜、能谱分析、剪切试验对焊接接头的显微组织、元素分布、断口形貌、接头强度等进行分析。结果表明,焊缝区镁元素存在一定的氧化烧损,焊缝剪切强度为21MPa,剪切强度值较低,焊缝接头断口有明显的河流花样,呈现脆性准解理断裂形式。