基于灰度梯度的数字图像评价函数

提出用图像灰度梯度向量模方和、Roberts梯度和与拉普拉斯(8邻域微分)算子和作为数字图像的评价函数。建立了上述几种评价函数的数学模型,针对离焦模糊和运动模糊等情况分别给出了实验结果,并进行了比较。它们都有无偏性好、单峰性强、灵敏度高等特点,可用于离焦模糊和运动模糊情况的评价,且灰度梯度向量模方和最理想。     

仪用放大器 AD620 及其应用

ＡＤ６２０是一种低功耗、高精度的仪表放大器。本文根据ＡＤ公司提供的有关英文资料和作者的体会,对ＡＤ６２０的特点和典型用法做了较为详细介绍,并结合自己的科研,介绍了ＡＤ６２０在光电检测中的应用。     

基于OGRE和ODE的碰撞检测在巷道漫游系统中的研究

为了提高交互漫游系统中动态人物与静态场景对象之间的碰撞检测性能,提出了将动态人物采用包围盒的方法,与地面、巷道等静态物体采用三角网格面的方法相结合的思想,并将其应用于OGRE和ODE环境的巷道漫游系统中。结果表明,此方法提升了碰撞检测性能,满足了虚拟现实中实时性的要求。     

基于OGRE和ODE的碰撞检测在巷道漫游系统中的研究

为了提高交互漫游系统中动态人物与静态场景对象之间的碰撞检测性能,提出了将动态人物采用包围盒的方法,与地面、巷道等静态物体采用三角网格面的方法相结合的思想,并将其应用于OGRE和ODE环境的巷道漫游系统中。结果表明,此方法提升了碰撞检测性能,满足了虚拟现实中实时性的要求。     

融合多特征表示和超像素优化的双目立体匹配

针对目前许多局部双目立体匹配方法在缺乏纹理区域、遮挡区域、深度不连续区域匹配精度低的问题,提出了基于多特征表示和超像素优化的立体匹配算法。通过在代价计算步骤中加入边缘信息特征,与图像局部信息代价相融合,增加了在视差计算时边缘区域的辨识度;在代价聚合步骤,基于超像素分割形成的超像素区域,利用米字骨架自适应搜索,得到聚合区域,对初始代价进行聚合;在视差精化步骤利用超像素分割信息,对匹配错误视差进行修正,提高匹配精度。基于Middlebury立体视觉数据集测试平台,与自适应权重AD-Census、FA等方法得出的视差图进行比较,该算法在深度不连续区域和缺乏纹理区域的匹配效果显著改善,提高了立体匹配精度。     

基于变分自编码器的人脸图像修复

基于卷积神经网络的人脸图像修复技术在刑事侦破、文物保护及影视特效等领域有着重要的应用.但现有方法存在着图像修复结果不够清晰以及结果多样化不足等缺点,为此,提出了一种基于变分自编码器的人脸图像修复方法.首先设计了一种变分自编码器的变种网络,通过引入生成对抗网络解决修复人脸图像不清晰的问题,同时对变分自编码器中的隐变量进行约束,使得其中各个维度相互独立,实现特征解耦操作;最后通过动态规划获得最佳分割边界,利用泊松图像编辑得到无缝融合的结果.在CelebA数据集上的实验结果表明,该方法获得了良好的图像修复结果,同时,通过显式地控制隐变量的不同维度,展现了不同属性的人脸图像修复结果.     

基于PCA和ICA的虹膜识别方法

为了提高虹膜识别的正确率,提出了利用主成分分析(PCA)与独立成分分析(ICA)相结合的方法,来对虹膜进行识别的方法。用该方法进行虹膜识别时,首先对预处理后的虹膜图像,利用PCA算法进行去二阶相关和降维处理;然后再进行ICA训练。ICA训练采用了以下两种方法:方法1,将参与ICA训练的图像看作是随机变量,而将图像中的像素值看作是随机实验结果,ICA训练后即可得到相互独立的ICA虹膜基图像;方法2,将图像中的像素值看作是随机变量,而将图像看作是随机实验结果,ICA训练后即得到相互独立的ICA系数。采用CASIA虹膜数据库进行的试验结果表明,基于PCA和ICA的虹膜识别算法在两种训练方式下的正确识别率分别达到98.89%和98.33%。     

虚拟情景融合的图像分割教学系统

针对传统图像分割课程教学模式中学生学习自主性差、参与热情较低的问题,研究设计了基于虚拟情景融合的问题启发式图像分割教学系统.将虚拟可视化与问题启发式学习(PBL)有机结合,据虚拟故事情景设置导向问题,依故事情节分模块嵌入相关知识内容引导学生自主学习,辅之奖惩升级措施在不同层级知识内核间跳转控制,以确保学习内容的连贯有效,将虚拟人机交互融入到枯燥的理论知识学习过程中.结果 表明,有效提升了图像分割教学系统的趣味性与实用性,增强了学生学习兴趣与学习效果.     

基于声音识别的设备状态检测算法

变压器和高抗是变电站中的两种重要设备,设备运行的声音代表了设备运行的状态。但是,目前巡检机器人还不具备设备声音识别的功能,文中利用机巡检器人所带的拾音器采集巡检过程中的设备声音,利用声音信号处理及识别技术对设备声音进行分析与识别,提出了基于声音谐波特征及矢量量化的变电站设备声音识别算法,提取了[0Hz,1000Hz]范围内的21个谐波作为特征,建立数量庞大的样本库,在此基础上利用LBG算法训练得到变压器和高抗设备的码本,最后实现了变压器和高抗设备运行状态的准确识别,达到99%的识别率。     

用于模式识别的极半径不变矩

提出了用于目标物识别和分类的极半径不变矩，对目标物进行分割后，先求出目标物的形心，进而求出极半径矩、归一化矩和归一化的中心矩，在此基础上，给出了5个具有平移、旋转和尺度变换不变性的特征量用于物体形状的识别，文中给出了这些不变矩的特性，并给出了极半径不变矩和边界序列矩以及Hu提出的不变矩的实验比较结果，该文提出的极半径不变矩，既可用于区域目标的识别，也可用于边界形状的识别。