空时互反馈人脸检测与跟踪系统的算法与实现

针对视频序列人脸检测与跟踪算法复杂、实时性要求较强这一相互矛盾的特点,设计了基于数字媒体处理器DM642的空时互反馈人脸检测与跟踪系统;在空域,利用主成分分析和最优阈值检测人脸;在时域,根据前后帧概率密度函数的相对距离确定跟踪目标,利用卡尔曼滤波器对检测出人脸的位置进行预测,形成了空时互反馈闭环算法;实践表明,该系统运行稳定可靠,能满足实时视频监控系统的要求。     

对偶算法在紧框架域TV-L1去模糊模型中的应用

目的 建立准确的数学模型并获得有效的求解算法是图像恢复面临的“两难”问题,非光滑型能量泛函有利于准确描述图像的特征,但很难获得有效的求解算法。提出一种拟合项和正则项都是非光滑型能量泛函正则化模型,并推导出有效的交替迭代算法。方法 首先,对系统和椒盐噪声模糊的图像,在紧框架域,用L₁范数描述拟合项,用加权有界变差函数半范数描述正则项。其次,通过引入辅助变量,将图像恢复正则化模型转化为增广拉格朗日模型。再次,利用变量分裂技术,将转化模型分解为两个子问题。最后,利用Fenchel变换和不动点迭代原理,将子问题分别转化为对偶迭代子问题和松弛迭代子问题,并证明迭代子问题的收敛性。结果 针对图像恢复模型的非光滑性,提出一种交替迭代算法。仿真实验表明,相对传统算法,本文算法能有效地恢复系统和椒盐噪声模糊的图像,提高峰值信噪比大约0.51分贝。结论 该正则化模型能有效地恢复图像的边缘,取得较高的峰值信噪比和结构相似测度,具有较快的收敛速度,适用于恢复椒盐噪声模糊的图像。     

图像恢复中的凸能量泛函正则化模型综述

目的凸能量泛函正则化模型(EFRM)的综述论文在国内外还少有报道,为使即将进入该领域的研究者全面了解发展现状,结合图像恢复,对该领域国内外研究现状进行综述。方法在参考大量文献的基础上,从凸EFRM的起因、组成、处理和发展趋势等方面加以总结和比较。首先,给定反问题,无法获得可行解,解决此问题的有效方法是建立EFRM。其次,从能量泛函的组成,分析拟合项和正则项的适用条件,给出引起图像模糊的5种点扩散函数,阐述权重的重要性及确定方法。再次,将能量泛函的拟合项和正则项分为整体处理、单独处理,分析空域、变换域和混合域正则化模型求解算法,评述模型和算法的优缺点。最后,指出图像恢复EFRM的发展趋势及存在的问题。结果一般说来,无法直接求解由拟合项、正则项和权重组成的原始凸EFRM,然而,通过转化模型、对偶模型和原始—对偶模型,利用数值代数、矩阵论和优化理论对转化模型进行整体处理、分裂处理,可以设计出高效、快速求解算法。结论图像恢复中的EFRM研究虽然取得了很多有意义的理论与应用成果,但随着大规模数据处理问题的不断涌现,建立准确的数学模型,设计高效快速的求解算法以及分析算法的收敛性等理论问题有待进一步深入研究。     

“运动控制系统”课程教学研究与实践

深入分析运动控制系统课程的特点及其在当前教学过程中存在的问题,结合实际教学经验,从理论教学内容和实验教学模式两方面对教学进行研究,并付诸于教学实践,提高课程的教学效果。     

紧框架域混合正则化模型在图像恢复中的应用

目的 有界变差函数容易造成恢复图像纹理信息丢失,并产生虚假边缘,为克服此缺点,在紧框架域,提出一种保护图像纹理信息,抑制虚假边缘产生的混合正则化模型,并推导出交替方向迭代乘子算法。方法 首先,在紧框架域,对系统和泊松噪声模糊的图像,用Kullback-Leibler函数作为拟合项,用有界变差函数半范数和L₁范数组成混合正则项,二者加权组成能量泛函正则化模型。其次,分析混合正则化模型解的存在性和唯一性。再次,通过引入辅助变量,利用交替方向迭代乘子算法,将混合正则化模型最小化问题分解为4个容易处理的子问题。最后,子问题交替迭代形成有效的优化算法。结果 紧框架域混合正则化模型有效地克服有界变差函数容易导致纹理信息丢失、产生虚假边缘的不足。相对经典算法,本文算法提高峰值信噪比大约0.10.7 dB。结论 与其他图像恢复正则化模型相比,本文算法有利于保护图像的纹理,抑制虚假边缘,取得较高的峰值信噪比和结构相似测度,适用于恢复系统和泊松噪声模糊的图像。