全像素双核成像技术及应用研究综述

全像素双核(dual-pixel, DP)自动对焦(dual-pixel CMOS auto focus, DP CMOS AF)采用混合检测自动对焦,其在每个像素配备两个光电二极管,使每个像素既参与对焦又参与成像,克服了传统相位检测自动对焦和反差检测自动对焦技术的缺点。根据离焦视差估计图像合焦镜头所需移动的距离,DP自动对焦具有更快的对焦速度和更高的对焦精度,因此广泛应用在手持设备中(如手机相机、单反相机等)。由于全像素双核传感器将每个像素分成两半,该传感器一次拍摄即可得到两幅图像。这两幅图像(全像素双核图像对)可以看做一个具有相同曝光时间和严格校正的小基线立体图像对。该图像对的视差与图像模糊程度相对应,只在离焦区域存在视差。全像素双核传感器不仅用于自动对焦,而且可以用于深度估计、散焦去模糊和反射去除等方面。本文系统地综述了全像素双核传感器的自动对焦、成像原理及研究现状,并进一步展望其未来发展。1)对自动对焦技术进行介绍,对比了传统对焦与全像素双核对焦;2)详细分析了全像素双核传感器的成像原理、成像模型及特点;3)系统地介绍了全像素双核在计算机视觉领域应用的最新进展,从深度估计、反射去除和离焦模糊去除等方面进行全面阐述及分析; 4)适当的数据集是基于深度学习方法的基础,对目前的全像素双核数据集进行了介绍;5)分析了全像素双核在计算机视觉领域面临的挑战与机遇,对未来的全像素双核应用方向进行了讨论与展望。     

综合颜色和形状的圆形交通标志检测方法

快速、可靠的交通标志检测是对其进行准确识别的前提,以颜色分割为基础,提出了一种基于曲线拟合的圆形交通标志检测算法。首先利用交通标志的颜色特征预分割出潜在的交通标志区域,然后针对圆形交通标志轮廓具有圆形这一关键特征,通过边缘检测并采用非线性最小二乘技术准确的确定出图像中的圆形交通标志区域。实验结果表明了算法的有效性。     

地球同步轨道SAR方位模糊度研究

与低轨合成孔径雷达(SAR)相比较,地球同步轨道合成孔径雷达（GEO SAR）具有重访周期短,观测范围广等优点,在军用及民用领域具有广泛应用。针对地球同步轨道合成孔径雷达多普勒中心频率时变及类滑动聚束工作模式造成常规方位模糊度计算不精确的问题,提出了一种新的方位模糊度计算方法。该方法基于精确的星地几何模型,考虑了地球自转、速度时变、多普勒中心频率时变以及类滑动聚束工作过程中天线指向变化对方位模糊度影响,通过对不模糊区域天线方位角及模糊区域天线方位角的精确求解得到了对应的天线增益值,进而得到方位模糊度的精确值。基于空间坐标系转换及矢量表示法推导了GEOSAR 方位模糊度的表达式。最后结合地球同步轨道SAR轨道参数进行了仿真,验证了该方法的有效性。      

基于主分量和独立成分分析的多光谱目标检测

不同材料的物体具有不同的光谱特性, 基于这一原理, 可以利用多光谱图像数据对不同的目标进行检测。对于具有相似或相同外形特征( 颜色和形状) 的物体, 利用全色图像一般达不到检测与识别的目的; 利用传统的多光谱目标检测方法, 则因计算量较大, 识别精度低等, 达不到满意的效果。提出了一种基于主分量与独立成分分析相结合的多光谱目标检测的新方法。通过对多光谱图像数据进行主分量分析, 可以降低多光谱的维数, 去掉冗余成份, 保留其主要信息; 对降维后的数据再进行独立成分分析, 提取各种目标的光谱特性, 实现目标的检测与识别。将这两种方法有机的结合起来, 发挥各自的优点, 实现对多光谱图像目标快速的检测与识别。以真假树叶( 真树叶和塑料树叶) 为例, 验证了该方法的有效性和正确性。     

综合有向纹理特征及其在多光谱图像融合中的应用

纹理特征是多光谱图像中除光谱特征以外的一类重要的图像特征。该文通过对有向纹理特征的分析提出了综合有向纹理特征的概念,建立了求解综合有向纹理特征的方法,并在此基础之上提出了基于图像冗余小波域的综合有向纹理特征重要中心系数算法。该算法将多光谱图像的光谱信息与形态信息进行了有机的结合,在保持源图像光谱特征的同时也考虑到了纹理特征对于融合效果的影响。对模拟及真实多光谱图像融合实验结果的主观视觉评价、客观定量分析说明该算法与现有的同类多光谱图像融合算法相比,能够更有效地融合源图像信息、更好地保持源图像纹理特征。     

基于小波变换和分段DPCM混合编码的多光谱遥感图像压缩算法

多光谱遥感图像的压缩要利用图像谱内及谱间的相关特性。该文在分析多光谱图像谱内和谱间相关特性的基础上,提出了对多光谱遥感图像进行压缩的分段 DPCM和 SPIHT相结合的混合压缩算法,即首先利用分段 DPCM算法去除谱间冗余,再利用高效的 SPIHT小波压缩算法对预测误差图像进行编码。实验取得了令人满意的效果,证明了该算法的有效性。     

一种基于DWT通道分离和函数提取的运动目标检测新方法

智能视频监控由于其智能性、实时性和高检测率成为交通和安防领域的热点研究方向,其中运动目标实时检测是智能视频监控中的一个基本和重要的部分。本文提出一种针对智能视频监控的运动目标检测新方法：包括视频帧的小波变换、YCb Cr通道分离、目标检测与融合等环节。与传统的检测方法相比,该方法检测运动目标速度较快,精确度较高,且同时还能抑制弱的阴影。     

基于改进CV模型的多尺度图像分割方法*

在结合多尺度图像分析和水平集图像分割模型的基础上提出了一种新的多尺度图像分割方法.首先使用引入梯度向量流的全变差方法对图像进行多尺度空间分析,然后使用一种改进的CV模型进行分割.采用变分水平集方法作数值计算,因此该方法能够处理曲线的拓扑变化.实验结果表明该方法是有效的.     

中轨SAR海面运动舰船回波建模研究

中轨SAR具有宽测绘带及重访时间短的优势,是低轨SAR与高轨SAR的重要补充。然而,相对于低轨SAR,中轨SAR具有合成孔径时间长,轨道特性复杂等特点,常规斜距模型不适用于中轨SAR。考虑了回波非"停-走-停"的情况,结合轨道及运动舰船特点,对中轨SAR舰船目标斜距模型进行定量化分析。得到舰船在静止、匀速运动、加速运动时四阶斜距模型能够满足成像要求,当受海浪影响时四阶斜距模型将失效的结论。最后实现中轨SAR海面舰船回波精确建模。     

关于奶油含水量的测定

<正> 一、引言一般来说,奶油的含水量是用分析许多样品的含水量来确定的。这需要花费相当长的时间才能确定某种奶油的实际含水量。目前我国分析奶油含水量的方法是用称重和烘干的办法。每分析一次至少要二十分钟,含水量的分辨度最高为0.5％,一般为1％,若采用高级的天平称重分析则需时更长,