笔迹图像中的单个汉字字符分割

提出了一套完整的针对单字的笔迹图像分割算法,选用不同的笔迹样本作了验证实验,对实现单字分割做了全面的阐述论证。将模板分割算法中的行分割、字分割、单字图像库建立和基于模板匹配的分割算法结合在一起,提高了算法的运算速度和精确度。利用50幅笔迹样本进行测试,92%的单字分割样本可以作为单字模板,应用模板匹配分割算法92%的样本可以实现单字提取。     

基于LGBP特征和稀疏表示的人脸表情识别

人脸表情识别是一项充满挑战的工作,提出一种基于局部Gabor二值模式(LGBP)特征和稀疏表示的表情识别方法.对表情图像进行归一化处理,标定眉毛、眼睛、嘴巴等部位的特征点,划分出5个表情子区域.对各个子区域进行多尺度多方向的Gabor滤波,对Gabor系数图谱进行局部二值模式(LBP)编码,通过直方图方法降维,形成显著的特征向量.根据特征向量构建符合视觉特征的过完备字典,运用稀疏表示分类方法进行表情识别.通过在JAFFE表情库上进行实验,表情识别率达到87.5％,表明了该方法的有效性.     

联合运动估计和帧选择的多帧超分辨率重建算法

多帧图像超分辨率重建中,连续各帧图像间的精确匹配和帧的选择具有非常重要的意义。提出了自适应帧选择原则,设计了联合光子流运动估计配准和超分辨率重建的方法。首先采用光子流运动估计算法计算各帧间的运动估计,设计一种自适应帧选择方法丢弃一些帧间运动较大的帧,再通过亚像素图像配准,计算得到相对精确的运动估计参数,最后结合最大后延概率方法进行图像超分辨率计算,并充分考虑两次迭代所得图像向量的差值对下次迭代算法的影响。实验结果表明,该方法不仅可以实现亚像素级的精确配准,还可以使重建后图像在视觉效果和峰值信噪比上都得到更好的效果。     

基于MAP框架的金字塔人脸超分辨率算法

提出一种基于学习的金字塔人脸超分辨率算法,利用金字塔学习人脸图像梯度的空间分布特性,建立标准人脸训练库作为学习模型,采用塔状父结构从训练库搜索匹配特征信息相似度最高的小块,预测出最优的拉普拉斯金字塔先验模型,利用贝叶斯MAP框架求出高分辨率人脸图像。实验结果表明,与其他人脸超分辨率算法相比,在将人脸图像分辨率提高4×4倍的情况下,该算法生成的高分辨率人脸图像的平均峰值信噪比提高1.19 dB~2.4 dB,可以更好地消除噪声,具有较好的视觉效果。     

多摄像机视野分界线恢复算法

研究了一种多摄像机的视野(Field of View,FOV)分界线恢复方法,利用Harris角点检测和单应矩阵的方法完成摄像机视野分界线恢复。用Harris角点检测算法提取图像中角点特征;在有重叠区域图像间进行特征点匹配,再根据匹配点计算图像间的单应矩阵;最后由图像的边界点及图像间的单应矩阵计算摄像机的FOV分界线。该方法能准确恢复摄像机的视野分界线,具有准确性和鲁棒性。     

计算机专业教学中的本科生科研工作研究

从本科生科研的背景、意义及现状入手,结合近年在计算机专业教学活动中开展本科生科研的经验,提出计算机专业本科生科研的设计和评价方法。     

基于形态滤波和分水岭算法的硅片缺陷提取

针对硅片表面缺陷的特点,对其缺陷的提取技术进行了研究,采用了多结构元素的广义形态闭-开和形态开-闭滤波器,结合改进分水岭算法进行缺陷提取.滤波器对输入图像及滤波后图像的梯度图像进行平滑,实现消除噪声、简化图像、保持细节的作用.为了克服分水岭的过度分割问题,提出了改进的分水岭算法,利用区域强度准则和边界强度准则对过分割区域进行合并,很好的解决了过分割问题.实验表明,该方法可以提取精确且封闭的缺陷边缘轮廓,为进一步的缺陷特征量的提取与选择奠定了基础.     

基于学习的马尔科夫超分辨率复原

针对最大后验概率(MAP)算法对图像边缘和细节保持能力不强问题,在传统马尔科夫模型算法的基础上,提出将MAP算法与凸集投影法(POCS)相融合的算法,将MAP算子当作凸约束集引入POCS算法里,这样可继承两者的优点。实验验证了算法的有效性,与传统学习算法相比,具有更好的图像复原效果。     

基于显著性和SURF的家居服务机器人物体识别算法

物体识别是家居服务机器人的主要问题之一,考虑到家居非结构化环境下物体识别的复杂性,将不依赖图像分割的局部特征作为关键特征.针对传统SURF算法运算量大的问题,模拟生物视觉功能,提出了一种基于显著性区域指导的局部特征算法.首先采用视觉选择性注意机制提取图像显著区域,然后提取显性物体区域SURF特征,最后完成与目标图像的特征点匹配,实现场景中目标物体的识别.实验证明,和传统SURF算法相比,改进算法速度得到有效提高,同时识别率提高了约10％.     

一种基于面片的三维重建算法

传统基于面片的多视角立体视觉算法在扩展面片时缺少空间几何约束,导致Poisson表面重建时生成错误顶点。为此,提出一种基于面片的三维重建算法。利用相邻面片初始化扩展面片,根据顶点k近邻的距离检测并去除离群顶点,从而得到物体表面的三维模型。实验结果证明了该算法的有效性和准确性。