双目视觉的新颖实时局部2维地图构建方法

根据轮式机器人移动的特点,提出一种采用双目视觉的新颖实时局部2维栅格地图构建算法。首先,提出虚拟高度线投影成像原理,将场景均匀栅格化,在栅格中引入虚拟高度线,并将其投影到立体视觉系统的立体图对中产生投影线,将求解场景点高度值的问题转化为在投影线上和水平视差搜索范围内寻找具有最大相似测度的对应点问题;然后,提出一种新颖的局部2维地图构建方法,该方法以机器人所能越过的最大高度为阈值,对高于阈值部分的虚拟高度投影线上的场景点由其在图像对中的相似测度确定其是否为障碍物区域。实验结果表明,该方法满足机器人导航所要求的有效性和实时性,并可应用到构建3维地图。     

基于钉板分布稀疏变分自编码器的异常检测算法研究

异常检测由于其广泛的应用一直是数据挖掘中一个重要的研究分支,它有助于研究人员获得重要的信息进而对数据做出更好的决策。提出了一种基于钉板分布稀疏变分自编码器的异常检测模型。首先,使用离散-连续混合模型钉板分布作为变分自编码器的先验,模拟隐变量所在空间的稀疏性,得到数据特征的稀疏表示;其次,以所提出的自编码器构建深度支持向量网络,对特征空间进行压缩,并采用最优超球体区分正常数据和异常数据;再次,以数据特征和超球体中心之间的欧氏距离完成异常检测;最后,在基准数据集MNIST （modifiednational institute of standards and technology database）和Fashion-MNIST上的实验评估表明,与现存的异常检测算法相比,本文所提出的算法具有更好的检测效果。     

基于高频和中频信息的图像超分辨率重建

提出一种基于图像高频和中频信息的超分辨率算法。分别将图像高频和中频作为高分辨图像和低分辨率图像的特征,以图像高频和中频信息作为训练样本对,采用全局迭代收缩方法（ GISA）进行稀疏分解,获得高、中分辨率字典对。根据测试图像对应的中频信息和字典对获得图像高频信息,结合测试图像插值放大结果,经非局部相似性方法处理后获得高分辨率图像。实验结果表明,提出的方法具有较高的重建质量。     

平行多基线立体视觉图像校正

介绍了现有双目立体视觉校正算法的原理和过程,分析了其应用于多基线立体视觉系统的局限性,得出其产生原因是各摄像机光心位置不共线造成图像平面不共面.保持三目立体视觉系统中两个摄像机的光心位置不变,利用光心和基线构建三角形,将第三个摄像机的光心投影到前两个摄像机光心连线构成的基线上,使各摄像机的光心共线,然后使用双目视觉校正算法对三个摄像机进行校正.结果表明,算法可正确有效地校正平行三目立体视觉图像对,并可推广至摄像机数目多于三个的平行多基线立体视觉系统.     

基于立体视觉的实时三维地图构建

提出了由视差图实时构建三维地图的算法.首先给出从视差图到车体坐标系下的三维地图的重建方法.其次建立车体坐标系与全局坐标系的转换关系,得到全局坐标系下的三维地图.最后建立全局坐标系下的全局地图,并实时地把当前时刻的三维地图融入全局地图.实验结果表明,该算法计算量小,鲁棒性强,能实时正确地构建地图.     

基于区域匹配的实时加速技术

针对区域立体匹配计算量大实时性差的困难,分析了相关匹配算法的实际工作过程,采用消除冗余因子和Box滤波、多级分辨率匹配减小计算复杂度,对算法结构进行了改进和优化,并利用超线程和OpenMP技术对算法进行了加速,提出了一种实时区域匹配算法.对算法进行实验,结果表明算法符合了视觉导航的准确性和实时性要求,并且对于提高其他区域匹配算法实时性也具有重要借鉴意义.     

稳定场图像重建中的传递函数研究

目的 针对2维图像重建（或修复）的准确性和效率问题,以传递函数为核心并提出相关重建算法。方法 在图像局部纹理稳定场模型的基础上,针对每一个缺损像素点,考虑其周围已知区域的像素点都对它进行能量传递,且在重建过程中首先将能量传递到最近邻域内,由此构造传递函数并引入标量场的二阶泰勒展开来完成,最终依据最近邻域内的能量值,以插值完成重建。结果 采用重新构造的传递函数并结合不同的插值方法分别对缺损的几何图形、灰度图像及彩色图像进行重建,结果与图像场方向导数的局部区域重建算法、典型的CDD（curvature driven diffusion）、BSCB（Bertalmio Sapiro Caselles Ballester）、TV（total variation）重建算法相比,重建准确率分别提高了6%、10%、15%、13%,峰值信噪比（PSNR）分别提高了2 dB、1 dB、3 dB、2.5 dB,并且图像缺损边缘及纹理细节的重建更加清晰。结论 对2维图像重建的传递函数的研究及所提出的相关重建算法,对于不同类型图像不同程度的缺损,以保持较好的整体视觉效果和重建效率为前提,较大地提高了重建准确性和PSNR,尤其在图像缺损区域边缘及纹理细节的重建上表现出色。     

动态场景下的基于SIFT和CBWH的目标跟踪

针对动态背景下的目标跟踪,提出了基于SIFT特征和CBWH特征的卡尔曼跟踪算法。算法利用卡尔曼滤波器预测目标的大概位置;在所在位置区域内提取SIFT特征,与第一帧和前一帧进行特征匹配,并投票获得候选目标位置;利用CBWH特征获得目标可能位置;将二者位置加权对卡尔曼滤波器预测值进行修正,得到目标位置。实验表明,所提算法取得了较好的实验结果。     

具有角色特性的UCON属性管理研究

属性作为UCON模型的核心元素,缺乏灵活简洁的管理机制。针对该问题,通过分析核心UCON模型属性的特征,提出了一种具有角色特性的属性管理结构（MASUR）。该结构依据创建属性的能力将主体划分为系统管理主体、属主主体和一般主体,扩展了核心UCON模型的中心化管理方式,具备了区分各主体的职责能力;然后将属性分为系统属性、自主属性和受控属性,提出属主的概念,明确地限定属性的更新主体;最后借鉴成熟的RBAC成果,引入属性角色与操作角色,以适用于现代大规模系统的属性分类和管理。MASUR为现代系统提供了一种对属性更宽泛、更细粒度的灵活控制方法。     

基于视觉导航的三维重建算法误差分析及补偿

根据视觉导航应用的特点,提出了由视差图重建三维场景算法的误差分析及误差补偿算法.首先介绍立体视觉三维重建方法.其次针对摄像机透视投影的针孔模型,分析三维重建误差的主要来源.最后针对误差来源提出了误差分析及补偿方法.实验结果证明,此方法计算量适中,完全满足了视觉导航中的实时性、准确性的要求.