基于生成对抗网络的图像清晰度提升方法

视频监控、军事目标识别以及消费型摄影等众多领域对图像清晰度有很高的要求.近年来,深度神经网络在视觉和定量评估的应用研究中取得较大进展,但是其结果一般缺乏图像纹理的细节,边缘过度平滑,给人一种模糊的视觉体验.本文提出了一种基于生成对抗网络的图像清晰度提升方法.为了更好的传递图像的细节信息,采用改进的残差块和跳跃连接作为生成网络的主体架构,生成器损失函数除了对抗损失,还包括内容损失、感知损失和纹理损失.在DIV2K数据集上的实验表明,该方法在提升图像清晰度方面有较好的视觉体验和定量评估.     

基于TMS320C6678的多核程序加载研究与实现

针对多核D SP系统程序加载复杂的问题,基于T MS320C6678对多核程序加载进行了研究与设计。从一级引导程序出发,设计并优化了多核程序内容存储格式。设计了简洁的二级引导程序,以修正一级引导程序只识别主核程序入口地址,而从核入口地址缺失的现象。为了快速生成特定格式的多核程序内容,设计了多个工具用于添加S PI启动参数表、DDR3启动表、从核程序入口地址以及完成程序内容格式的转换。实现了S PI Flash多核程序加载以及基于I2C主模式的Nand Flash多核程序加载。     

一种基于FPGA的实时NPR系统

在进行非真实感渲染(NPR)处理时需要大量的计算,这对高帧率、高分辨率的视频做实时的NPR渲染是一个难题。根据FPGA以并行运算为主的特点,对传统的NPR算法做了改进和简化,最终设计了一种基于FPGA的实时NPR系统。实验结果表明,该系统对高帧率、高分辨率的视频做实时NPR处理具有运算速度快、系统稳定等特点,同时还具有体积小、便于携带等优点。     

改进相位一致的岩心图像裂缝提取方法

针对传统相位一致算法提取裂缝连续性差的缺点,提出改进的相位一致算法.首先对岩心图像进行预提取,增大目标和背景区域的对比度,并标记疑似目标像素点;然后,利用双圆投影断点检测算子判定并重建岩心图像裂缝中的断点;最后利用相位一致算法延伸裂缝走向的特性,再次对岩心图像中的裂缝目标进行提取,并进行图像去噪处理.实验结果表明,改进后的相位一致算法,能够保留提取效果不受光照亮度影响、对目标区域敏感度高的传统相位一致算法的优点,并且有效改善所提取裂缝的连续性.     

基于FPGA的多显示模式VGA接口研究与设计

本文设计了一种基于现场可编程逻辑器件FPGA计的多显示模式VGA接口。通过设计一种全新的分频算法,使该接口能支持从VGA到SVGA多达13种显示模式,在实际利用FPGA的嵌入式系统中能替代VGA专用显示芯片,节省了计算机处理过程,加快了数据处理速度,节约了硬件成本。     

基于全局自注意力的小麦图像识别

在实际应用场景下,通过图像识别的方式来识别小麦的病虫害具有极大的挑战性。与以往纯粹基于卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）的方法相比,将小麦图像转换成一系列视觉语言,并从全局视角进行小麦识别的方法是更可行和实用的。运用Convolutional Visual Transformers（CVT）来解决小麦识别分为2个环节。首先,利用2分支CNN生成的2种特征图来实现注意选择性融合(Attentional Selective Fusion, ASF)。ASF通过融合多个特征和全局-局部注意力来获取有区别的信息,并投射成一系列的视觉语言。其次,受Transformers在自然语言处理方面的成功启发,用全局自注意力来建模这些视觉语言之间的关系。将CVT与经典分类网络LeNet-5、ResNet-18、VGG-16、EfficientNet对比,识别率有所提升,同时该方法具有良好的泛化能力。     

基于WebGIS的油田信息查询系统

针对传统的油田GIS系统存在的不足,包括客户机/服务器(C/S)模式运维不便,无法在线实时绘制兴趣点(POI),不能根据区域进行分割定位等方面,提出了相应的解决方案,设计并实现了基于AJAX+JSON+HTML5组合技术的浏览器/服务器(B/S)架构油田信息查询系统。实验结果显示,POI实时绘制功能和区域分割功能提高了交互性,丰富了用户体验,满足油田应用的实际需求,为多元化网络服务的发展铺垫了道路。     

基于马尔可夫随机场的低分辨率车牌图像复原算法*

由于采集到的车牌图像分辨率较小,为获取高分辨率的图像,提出基于马尔可夫随机场模型的车牌图像超分辨率复原算法。首先对图像进行分块;然后利用马尔可夫随机场对这些分块进行建模,通过模型学习训练库中高低分辨率图像的关系,预测待复原的低分辨率车牌图像的高频细节信息。实验结果表明,本算法对车牌图像取得较好的复原效果,算法复原的超分辨率车牌图像更接近于真实图像,具有更高的峰值信噪比。     

基于驱动开发程序包的视频驱动开发

驱动开发程序包（DDK）是TI公司提供的一套标准的DSP／BIOS驱动开发模型,基于此模型做视频驱动开发可简化驱动开发过程,增加代码的可移植性和兼容性。以TMS320DM642视频专用板为例,详述了视频驱动开发方法和开发过程,并以实例给出了调试结果。实践证明,基于TMS320DM642的DDK的视频驱动开发能为视频应用提供稳定的底层支持。     

基于深度学习的分层关联多行人跟踪

由于连续帧之间数据关联的不确定性和所提取外观特征的鉴别力不足,多目标跟踪容易受目标外观变化、运动状态变化、相似目标以及目标消失再出现等干扰因素的影响,出现轨迹ID变换的问题,从而限制基于轨迹分析的行为检测、姿态识别等研究的性能.为了提高数据关联的可靠性从而减少轨迹ID变换,提出了一种基于轨迹置信度的分层数据关联方式.同...