基于XML和Base64方法实现通用通信平台

信息通过Base64编码变成ASCII码,利用XML编码对ASCII码形式的结果进行组织,来实现各个异构系统的信息快速和低成本地通信.     

光流法在机车安全行驶中的应用

在基于路况视频的机车安全行驶中,依据轨道与信号灯的相对位置先验知识可缩小信号灯检测范围,提高信号灯检测的效率和可靠性,但在某些复杂光照条件下(尤其是夜间)因检测不到轨道而无法提供信号灯区域信息。针对此问题,提出一种基于光流的信号灯区域预测方法,首先在感兴趣区域中使用KLT算子提取强角点,并采用基于金字塔的Lucas-Kanade光流法计算强角点光流;然后根据全局光流信息判断机车转向状态;最后结合转向状态与先验知识估计出信号灯区域。此外,还提出了利用转向状态进行轨道跟踪检错的方法,该方法可及时发现轨道跟踪错误并唤醒系统进行轨道重定位。实验表明,该方法能有效预测信号灯区域,使信号灯检测实时性更高,抗干扰能力更强。     

勿需图像矫正的高精度窄基线三维重建算法

精确可信三维重建受图像配准与矫正误差严重影响, 为此, 提出一种勿需矫正的高精度窄基线三维重建算法. 先结合相位相关与曲线拟合原理获得高精度亚象元视差: 对两幅图像傅里叶变换的归一化交叉能量谱进行傅里叶逆变换得到一峰值明显的矩阵, 用高斯函数对峰值附近数据进行曲线拟合计算配准关系; 再将视差累加并进行单位化寻找基线在成像面上的投影(主方向); 最后把视差在主方向投影, 根据像点深度与该投影成正比例, 进行场景三维欧氏重建. 无矫正误差与高高精度视差计算使重建结果精确可信, 对多类场景进行实验, 证明该方法有优良的效果.     

新的基于稀疏表示单张彩色超分辨率算法

传统的基于学习的超分辨率算法普遍采用样本库来训练字典对,训练时间长且对样本库依赖较大。针对传统算法的不足,提出一种新的单张彩色图像超分辨率算法。该方法基于稀疏编码超分辨率模型,利用图像自相似性和冗余特性,并结合图像金字塔结构,采用低分辨率图像本身来训练高、低分辨率图像块的字典对。同时,针对彩色图像,该算法采用一种基于稀疏表示的彩色图像存储技术,将彩色图像的三通道值组合成一个向量进行图像稀疏处理,以更好地维持原始图像细节信息。实验结果表明,与传统的超分辨率算法相比,该算法不但有更好的视觉效果和更高的峰值信噪比(PSNR),而且计算速度快。