基于多尺度区域的图像颜色校正算法

图像颜色校正是多摄像机视觉应用中的一项重要技术。本文提出了一种基于多尺度区域的局部颜色校正算法,主要思想是在参考图像与待校正图像之间建立特征点的对应关系。此算法根据尺度不同的区域内可获得的对应特征点数目不同的特性,在不同尺寸参数对待校正图像进行分割,以得到稳定的特征点对应,进而获取准确的颜色校正信息,提高了颜色校正的准确性和鲁棒性。此外,本文还考虑了局部校正对图像颜色一致性减弱的问题,进行了平滑处理。实验证明,本文所提出的方法能获得较好的校正结果。     

极低码率下的2D-3D人脸视频编解码

针对动态变化背景下的人脸视频编解码问题,该文提出了一种2D-3D混合编解码系统;具体包括:(1)基于多种观测信息,在线外观模型和粒子滤波的人脸三维运动跟踪;(2)结合参数模型与肌肉模型的3D人脸动画合成;(3)基于头发检测和3D头发模型的头发合成;(4)无缝地拼接前景的三维编解码结果和背景的二维编解码结果.在极低码率下,客观实验表明,该系统在编码效率和解码质量上有较好的综合优势.主观实验表明,该系统的解码结果在脸部具有较高的辨识度.     

基于塔式格型矢量量化的图像多描述编码算法

多描述编码(MDC)是解决差错信道上图像通信数据包丢失问题的一种新方法，它通过将图像分解为多个独立而又具有一定相关性的描述，并通过不同的信道进行传输，来改善数据丢失条件下的图像解码质量。本文提出了一种图像信号的多描述塔式格型矢量量化编码算法(MDPLVQ)，利用小波树之间的独立性，采用不同的塔式格型矢量量化缩放因子对小波系数进行量化。该算法设计简单，对冗余度的控制容易，实验结果说明了其有效性，其编码压缩性能优于多描述标量量化(MDSQ)、多描述对变换(MDPCT)和多描述零又树(MDEZW)等方法。     

基于统计方法的普通话情感语调模型

提出了一种基于数据驱动的语调建模方法．该方法采用主成分分析 (Principal component analysis, PCA) 技术, 给出了特征语调, 统计了语音情感模式在特征语调空间中的分布规律, 经过分析得出了普通话中情感模式所对应的情感语调．针对语音产生的机理复杂、语音语调受众多因素影响的特点, 为了避免这些干扰因素的影响, 设计了相应的情感语音库．利用所设计的语音库, 进行了相关实验．实验结果表明, 利用所提出的特征语调模型不仅能够非常完美地重构出语调样本的语调, 而且具有相当的情感表达能力．     

一种基于色彩和纹理分析的图像分割算法

提出一种基于种子区域增长的快速图像分割方法.该算法首先对输入彩色图像进行色彩量化处理.然后根据图像中量化色彩标签的分布情况,通过设置不同尺寸的图像窗口快速寻找种子区域,并结合图像中的色彩和纹理特征,实现种子区域的快速增长.实验结果表明,本文所提出的图像分割算法在计算时间和分割效果上均有较好性能,特别适用于基于内容的图像检索等应用.     

一种利用反馈去直流的电流模前置放大器

分析了驻极体传声器的电路模型及其传统的前置放大电路。介绍了一种电流模驻极体传声器前置放大器，该放大器放大传声器的电流信号，利用低频负反馈阻止了传声器的直流信号进入放大器。相对于传统前置放大器，电流模前置放大器有更强的抵抗噪声性能。     

三维场景中被遮挡边界与错觉轮廓的感知修复

以格式塔心理学原理、视觉组织规则和静电场理论为参考,提出一个基于静电修复场的补全模型来解决立体视觉中的感知修复问题.在该模型中,定义用于产生修复场的激发子及其安置规则.该修复场能够自然地将轮廓片段的断点进行匹配并且用合适的光滑曲线进行连接修复,从而得到与人类的感知结果相一致的修复结果.修复结果用于重构存在遮挡和错觉轮廓的三维场景,能够得到正确的深度估计和分割.     

图像信号的多描述编码方法

鉴于数据在不可靠信道传输时，可能会发生数据包丢失或出错的问题，因此在图像与视频信号传输中如何解决由此而产生的图像质量严重下降问题已成为近年来的一个重要研究课题，而多描述编码作为一种可选的解决方案已开始受到关注。由于多描述编码是将信号分解为多个独立的码流，并通过不同的信道进行传输，因而可在较高压缩效率下增强信号的稳健性。在对目前的图像多描述编码文献进行分析和综合的基础上，首先阐述了多描述编码的历史和信息论背景；然后对图像多描述编码方法进行了分类，即分为基于量化、基于变换和基于空间扩展的多描述编码等几类，并对各种方法的数学模型以及适用情况等进行了讨论；最后给出了图像多描述编码的存在问题及研究展望。     

基于声压幅度比的声源定位

该文提出一种使用声压幅度比进行声源定位的方法。该方法从接收阵列各拾音器所接收之电压信号的幅度与相应拾音器到待测声源的距离两者之间存在的关系出发，给出了以声压幅度比为参量的约束条件的表达式，建立了利用这些约束条件进行声源定位的算法。为了验证方法的有效性，进行了计算机仿真实验。结果表明本文提出的定位方法简单、快捷，具有较高的定位精度。     

基于半监督的短语情感倾向性分析方法

现有的情感倾向性分析技术无法挖掘情感表达中的深层语言现象且存在特征稀疏问题.文中提出一种基于语义空间模型的半监督短语情感倾向性分析方法.首先研究语义空间内的词语表示问题,提出基于依存语法语义空间模型的词语语义分布计算方法,采用无监督的学习方法计算该词语分布.然后研究短语识别及表示问题,利用词语语义分布的非线性组合方式实现短语结构的表示.最后综合词语语义分布和短语结构表示的相关研究成果,利用神经网络模型设计基于短语的情感倾向性分析系统.实验表明,该方法在构建的测试集上的识别准确率达到预期效果.