基于颜色纹理特征的SVD图像检索方法

网络等媒体中包含的图片越来越丰富,从众多的图像中查找到自己感兴趣的内容是图像处理一个重要目标.图像的颜色和纹理能从视觉上表现图像特征,因此提出了图像颜色和纹理特征融合,并用奇异值分解方法降低特征向量维度的图像检索方法.首先,提取图像LTrP(Local Tetra Patterns)纹理特征向量和HSV颜色特征向量;对图像分块,用奇异值分解方法降低图像块特征向量维度和噪声,连接图像块向量得到图像的特征向量;用欧式距离对图像进行相似性检测.实验结果表明,该方法平均检索精度明显高于其他同类检索方法.     

结合立体视觉与超像素技术的道路障碍物概率检测

针对道路障碍物检测问题,提出了一种基于立体视觉与超像素技术的双目障碍物概率检测算法。该算法首先利用双目相机采集的左右视图进行立体匹配获取视差图,通过三维重建到得3D点云,然后采用最小二乘法拟合地平面方程,并计算图像空间点到地平面的距离,接着使用SLIC算法得到超像素,并计算超像素到地平面的中值距离,最后使用逻辑回归方法和信任函数计算像素为障碍物的概率。实验结果表明,该方法能够可靠地检测道路障碍物,并为障碍物检测的多传感器融合方法提供有价值的概率数据。     

计算机学科创新技术教育教学改革研究

随着人工智能、大数据等技术的发展，高校计算机学科创新技术教育教学改革势在必行。从学科建设、教师队伍建设、创新人才培养体系建设、人才培养服务于社会建设等出发，着眼区域的信息化、智能化产业的发展，并服务于地区的经济建设和教育事业。计算机学科创新改革能为地区的高新技术行业注入创新的正能量，能够促使地区的创新教育蓬勃发展。     

线条增强的建筑物图像抽象画生成

针对建筑物图像线条鲜明、轮廓清晰的特点,提出一种自动化的抽象画生成算法.首先通过双边滤波对原始图像的细节进行简化;然后利用快速的、带有误判控制的图像线段检测算法来获得建筑物的外轮廓和门窗等线条特征,通过该线条特征增强基于流的高斯差滤波器生成线条框架;最后将双边滤波处理结果与线条框架进行融合形成最终的抽象画效果.该算法既去掉了建筑物图像中多余的细节信息,使整个图像更趋抽象,同时又通过边缘信息保持了建筑物自身独有的风格,充分展现出富有艺术家手绘风格的建筑物效果.文中算法简单、易于实现,并通过实验充分证明了其有效性.     

基于GPS/GPRS的远程生命体征检测系统

设计了一种基于GPS的移动式生命体征远程监测系统.系统通过体温、血压、脉搏传感器采集生命体征,并将采集到的信号经过处理后传送到微处理器中,微处理器在收到指令后将信号发送到远程监控中心.监控中心对采集到的信号进行分析,如果体征信号异常则通过GPS定位被检测人的位置,并且发出救助信号.该系统的检测装置方便携带,携带者可随身了解自己的身体情况,并可手动紧急求救报警.监控中心能对各种体征异常状况实施快速响应,根据不同情况对被监测人员进行实时救助指导.     

基于颜色聚合向量的线序检测方法

颜色聚合向量方法被采用于检测各种连接线的线序。首先对采集到的线束图像进行中值滤波,消除部分噪声;然后截取检测线束的检测区域图像并将其二值化;接下来分割各根导线,得到每根导线的轮廓,再根据各轮廓位置获取原图像中对应各导线的图像块,并计算各根导线图像块的颜色聚合向量（color coherence vector,CCV）特征;最后利用欧氏距离将各导线的归一化的CCV颜色特征和模板各导线的颜色特征进行比较。实验结果表明,该方法在线序检测中能获得较高的准确率（97.8%）和速度（15fps）,满足实时检测要求。