基于离散高斯滤波器的纺织品图像增强

 在纺织品中,常需要对织物纹理等性能进行分析。基于计算机视觉技术的纺织品分析,对提取的织物图像要进行图像预处理,增强图像,为后续分析提供有效数据。采用不同模板的均值滤波器和高斯滤波器来增强图像。由实验得出高斯滤波器去除常见的高斯噪声效果好,但模板并不是越大越好,模板尺寸约为9×9时的滤波效果较好。     

应用梯度矢量流Snake和灰预测的人脸轮廓跟踪

为了提高动态图像序列中人脸轮廓跟踪时梯度矢量流(GVF) Snake算法的实时性,同时解决人脸跟踪中的遮挡问题,提出了GVF Snake和单变量一阶灰色模型GM(1,1)相结合的人脸轮廓提取方法.该方法首先利用人脸运动信息和肤色模型粗略地检测出运动人脸轮廓,然后采用GVF Snake算法将人脸轮廓精确地提取出来,从而有...     

基于贝叶斯决策及半监督聚类的织物图像分割

为提高纺织CAD技术,依据半监督聚类理论,提出一种以最小错误率贝叶斯决策为准则的半监督聚类的织物图像分割算法。这种算法利用有限的人工信息,即在织物图像上点击有限的几个点以标识相应区域之间的关系,从而得到满足用户给定限制的织物图像分割结果。用该算法首先对织物图像进行量化转换处理,而后在贝叶斯模式识别中集成先验的分割信息进行色彩聚类。实验结果表明,该算法用于织物图像分割是可行的。     

基于一种快速鲁棒特征描述子的图像匹配

基于一种快速鲁棒特征描述子进行图像特征点之间的匹配。此方法基于积分图像,使用快速Hessian检测子来提取图像特征点。对每个特征点,通过计算Haar小波,来寻找它的主方向。然后构造窗口区域,以主方向和与主方向垂直的方向上的小波和来描述特征点。最后以特征描述向量的距离为标准寻找不同图像之间的特征匹配。     

配光与照明对织物疵点信号特征值的影响

为研究配光与照明光照环境对采集织物图像的影响,根据织物的反射特性、光谱特性、颜色饱和特性等光学性质,分析LED、卤钨灯和荧光灯等配光与照明光照环境及参数,用能量、方差、熵、极差和对比度等方法提取织物图像特征值。分析不同光源照明环境条件下织物疵点信号增强的最佳光照参数。实验结果表明,用不同的光源、不同的光照强度对织物疵点信号的增强是不同的,疵点信号的特征值在不同光照度下有明显的响应和差别,由此得到提取疵点信号所需的最佳照度值。     

基于自适应前景分割及粒子滤波的人体运动跟踪

提出了在图像序列中用自适应前景分割及粒子滤波对人体的3-D运动轨迹进行跟踪的方法．首先建立了像素点的高斯模型,并结合图像帧间的差分信息以及灰度分布的先验概率等因素完成了图像中人体的自适应分割．根据所得到的分割结果建立了透视投影下的运动平面跟踪模型．根据投影过程的非线性以及图像中噪声分布的未知性,提出了粒子滤波的跟踪方法,并最终得到了人体运动平面的3-D轨迹．实际人体运动图像序列的实验证明,本文方法能有效地跟踪人体运动的3-D轨迹,并反映出在此跟踪问题上粒子滤波比传统的扩展卡尔曼滤波更具优势．     

面向输电线路监测的Ad Hoc网络中最小竞争窗口优化策略研究

输电线路监测系统是电网监控的重要组成部分,需要在各种复杂环境下可靠运行。Ad Hoc网络作为坚强的自组织网络,其所具有的自愈性、抗毁性等特性非常适合应用在输电线路监测系统中。该网络MAC层所采用的IEEE 802.11 DCF机制对整个网络的性能有着重要影响。根据输电线路线性拓扑结构的特点,基于退避过程Markov模型的分析,提出了最小竞争窗口优化策略。该策略能根据各节点所处竞争环境的不同,设置相应的最优竞争窗口。仿真结果表明,该优化策略可显著提高系统吞吐量,系统时延也有一定改善,这对输电线路监测网络的性     

神经网络模式识别技术在电脑茶叶拣梗机中的应用

分析了目前电脑茶叶拣梗机拣净率偏低的现象，指出问题的关键是对茶叶和茶梗的模式识别技术不好，针对这一情况，提出了一种基于ＢＰ神经网络的叶梗识别法，并研究了ＢＰ学习算法的提高问题，该方法可使茶梗的拣净率达到９５％￣９８％。     

MPCC:一种用于Ad Hoc网络多径路由的优化拥塞控制算法

基于Ad hoc网络中信息流之间的竞争特点,引入了链路干扰集的概念,并将描述Internet中多径路由拥塞控制问题的多径效用最大化问题推广到Ad hoc网络中. 由于多径效用最大化问题中的目标函数对路径速率而言不是严格凹的,所以运用罚函数法将此最大化问题转化成新的等价形式,再运用次梯度法获得了原问题的最优解,由此提出了用于Ad hoc网络的多径路由优化拥塞控制算法MPCC. 链路和源节点能独立平行地执行该算法. 仿真结果表明,MPCC能快速收敛到最优解,对网络状态的变化具有较好的自适应能力,所获得网络性能比TCP-Reno的AIMD算法要优越,因此适用于实际Ad h oc网络.     

某些硫系无定形材料记忆开关工作的比较

研究了作为薄膜开关应用的某些硫系玻璃。感兴趣的两个阈值电压范围是15伏和30伏。依据一个简单的数据标度估价和测定了薄膜器件的开关性能。以Ge-Te共晶体为基体的记忆玻璃通常已给出满意的性能。以Se为基体的玻璃薄膜呈现出高的阈值电压,但寿命有限。从Bi-As-Se玻璃得到了大约30伏的阈值电压;这些结果表明难以锁住“开”态,并对出现这种情况的可能原因进行了讨论。进行体材料特性方面的测量,以给出相应的玻璃薄膜所期待的特性。