弱纹理环境下基于线条的图像位姿恢复

近年来,随着图像传感器的快速发展,基于视觉的定位技术越来越受到研究学者的关注。典型的视觉定位技术是即时定位与建图(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)。传统的SLAM一般是通过对图像中的特征点进行提取并计算描述子,但是在室内场景下,环境多为弱纹理情形,如走廊,墙壁等。文中提出了一种轻量级的、快速的基于线条特征进行图像间的位姿恢复的方法。实验结果显示,和基于特征点方法相比较,文中提出的方法在弱纹理环境下能够恢复出欧拉角的误差不大于5度,计算时间大约减少了2~3倍。     

基于图像分析的车祸现场识别技术研究

由于车祸现场环境复杂,科研组织曾提出的各类车祸现场识别方法不具备较高的识别精度和较短的识别时间。为了合理管理城市交通,提出一种基于图像分析的车祸现场识别方法。使用光敏传感器对城市交通视频中的车祸现场图像进行采集,并提取出图像的灰度阈值。图像定位工作以车祸现场图像的灰度阈值为输入,对其进行分割和边缘删除,获取其中重要信息的定位图像并进行输出。图像识别工作以定位图像为输入,采用模式匹配技术识别出其中的目标车祸参数并发出警报,以实现对车祸现场图像中目标车祸参数的精准、高效定位。实验结果表明,所提方法具有较高的识别精度和较短的识别时间。     

基于WinCE平台的人眼瞳孔快速精确定位的实现

针对如何提高瞳孔定位的效率和精度以改善眼睛检测类仪器结果的可靠性,本文介绍了基于Arm11硬件平台在WinCE环境下采用Directshow技术架构实现摄像头图像数据采集及实时视频图像处理分析的实践过程,并在此基础上运用先粗略图像定位再精确定位的方法实现实时人眼瞳孔精确定位。实验中采用的是基于图像灰度信息的瞳孔定位算法,在WinCE平台下成功精确地定位出瞳孔中心,该算法简单高效适用于嵌入式平台环境下,在WinCE环境下运用此算法成功实现了15fps的实时瞳孔定位。     

基于深度学习的图像目标定位识别研究

为了解决常规图像目标定位识别方法存在的识别准确率较低问题,实现图像目标精准定位识别,该文设计一种新的基于深度学习的图像目标精准定位识别方法,提取图像CNN特征以降低定位识别难度,构建图像定位深度学习识别模型以提高识别图像的特征表达能力,设计Faster图像定位识别算法以优化识别网络结构,从而实现图像目标定位识别。实验结果表明,设计的图像目标深度学习精准定位识别方法的识别准确率较高,识别效果较好,符合图像目标定位识别的需求,有一定的应用价值。     

一种烟幕遮障下的伪装目标协同识别方法

针对单源传感器在迷彩伪装识别特性下的单一性和局限性,提出了一种基于可见光-热红外图像协同识别烟幕遮障下的行人的方法.该方法首先在可见光图像中识别出烟幕遮障,在热红外图像中识别出行人目标,然后利用协同机制最终可以识别出烟幕遮障下的行人.通过本文中实验数据的分析,本文中的方法能够有效地识别出烟幕遮障下的迷彩伪装行人.而且本文中的方法在去除虚警和识别率上都有了大幅度提高.     

时频分析与小波变换在水声定位中的应用

文章研究一种基于联合时频小波分析的水声目标识别和定位方法。先深入研究时频分析和小波变换的基本原理,构建联合时频小波域的特征表示,再使用MATLAB软件对模拟的水声信号进行实验,并通过添加噪声模拟实际环境。实验结果表明,联合时频小波分析在水声目标识别和定位中表现出良好的性能,特别在噪声环境下表现出良好的健壮性。通过分析目标识别函数和归一化目标识别函数成功定位水下目标,验证了方法的有效性,为水声信号处理提供了一种新的分析方法,为实际应用中的目标检测与定位提供了有益参考。     

基于图像分析技术的风景区客流分布统计系统

作为数字泰山建设一部分,文中以泰山景区为例,提出了风景区室外复杂环境下,应用图像分析识别技术,实现风景区客流分布统计方法。探讨了系统部署方案,提高识别准确率方法,研究应用存在问题和解决方案,总结出了基于图像分析技术的风景区客流分布实时统计方法和途径。     

基于骨架运算的动态手势定位及识别算法

为满足在不同背景条件下用户的手势识别需求,提出了一种对于动态手势定位及识别的算法。在摄像头固定、目标移动的前提下,采用ViBe算法对背景建模后结合肤色检测,对手势目标区域进行检测。文中提出了掌心的定位方法,算法利用形态学骨架运算提取图像特征,为解决用户不同衣着和动作造成判断区域的多样性和不确定性,进行有效区域选取后定位掌心坐标,根据掌心坐标通过似圆度和掌心极坐标进行手势定位和识别。实验结果证明,所提算法能够在复杂背景下准确地对手掌高于手肘的手势判断出掌心点,分割出手掌并进行手势识别,该算法同时拥有较好的鲁棒性和实时性。     

基于边界特征的车道标识线检测方法

车道标识线的准确检测是实现车辆自动导航和车辆安全辅助驾驶的首要问题,为了得到较理想的车道的标线边缘,利用车道的边缘特征对车道图像进行二值化和形态学处理,对车道区域实现准确的边缘检测,最后利用Hough变换定位出车道标识线,完成对车道标识线的识别。实验表明,该方法能实现对复杂环境下车道标识线的准确识别,具有较好的鲁棒性和可靠性。     

基于Blackfin561的嵌入式车牌识别系统

介绍了一种基于双核DSP Blackfin561的嵌入式车牌识别系统。讨论了系统的硬件结构和软件实现流程,以及基于Hpofield神经网络进行车牌识别的方法及过程。首先对视频图像进行解码,以获取图像的亮度信号;然后通过图像处理方法对图像进行调整、定位、分割等处理;最终运用Hopfield神经网络识别出车牌上的字符信息。     

基于云端导向的新型多媒体门牌的分析与研究

传统的电子门牌固化了版式且仅能够显示门牌号和客房状态,无法根据顾客喜好进行个性化调整和为顾客提供贴心信息提示等服务,与如今电子设备的信息化和智能化渐行渐远。在电子门牌行业现状的基础上,结合宾馆的项目需要,提出了基于Android操作系统,通过UPNP协议实现一款能够在网络中被自动发现的多媒体电子门牌终端系统,不仅使电子门牌具备了智能化的表现,更使得信息的发布实现了"私人定制"化。     

Seed region selection and homogeneity criterion for doorplate image segmentation in mobile robot navigation

Focused on the seed region selection and homogeneity criterion in Seeded Region Growing （SRG）, an unsupervised seed region selection and a polynomial fitting homogeneity criterion for SRG are proposed in this paper. First of all, making use of Peer Group Filtering （PGF） techniques, an unsupervised seed region selection algorithm is presented to construct a seed region. Then based on the constructed seed region a polynomial fitting homogeneity criterion is applied to solve the concrete problem of doorplate segmentation appearing in the robot navigation along a corridor. At last, experiments are performed and the results demonstrate the effectiveness of the proposed algorithm.     

Virtual Stage: a location-based karaoke system

Virtual Stage is an extended karaoke system based on virtual reality technology. A participant becomes the main character in an interactive music video. While singing along with the song played by Virtual Stage, the participant uses body movements to interact with the virtual characters, which reside in a virtual environment and behave intelligently. In Virtual Stage, the participant's video image, grabbed by a video camera, is composited with the rendered image of the 3D virtual environment. Participants will see the realistic video image of themselves and get a false feeling of immersion, as if existing in the VE     

基于OpenCV的图像阈值分割研究与实现

图像的阈值化在图像分割中有着至关重要的作用。在OpenCV算法环境下,运用固定阈值化和自适应阈值化算法,分别对同一幅图调用OpenCV中相应的函数进行处理;同时针对图像中的噪声,结合高斯模糊算法对图像噪声的滤除作用,将高斯模糊和阈值化算法结合起来,分析研究图像分割算法。结果表明自适应阈值化算法可以更有效地进行图像分割。     

基于姿态模型的图像内容过滤防火墙的研究

文章提出了一种新的图像内容过滤防火墙,针对姿态模型进行图像内容分析,综合应用多种算法对图像的姿态特征进行描述,通过计算截获图像与基准特征库中图像特征的相似度决定是否过滤网页,以此来监控不良网页信息,保护健康文明的网络环境。     

Massive-scale visual information retrieval towards city residential environment surveillance

Urban residential environment surveillance plays an important role in modern intelligent city. Satellite images have been applied in various fields, and the analysis and processing of satellite images has become an important means to obtain the information perceived by satellites. This paper focuses on city residential environment surveillance based on massive-scale visual information retrieval. Since the shortcomings of low contrast, blurred boundary, large amount of information and susceptibility to noise, the performance of satellite image segmentation is not satisfactory, which will affect residential environment surveillance. We design an improved rough set fuzzy C-means clustering algorithm combined with ant colony algorithm. More specifically, satellite images are classified based on the gradient of pixels according to the indistinguishable relation of the image combined with rough set theory. Then, the traditional fuzzy set-based fuzzy C-means clustering algorithm is applied to the satellite image segmentation technology. Subsequently, the improved algorithm-quantum ant colony algorithm and rough set fuzzy clustering C-means algorithm are combined to achieve accurate segmentation of satellite images. Afterwards, we propose a satellite image retrieval algorithm, which can assist city residential environment surveillance. Comprehensive experiment show that our proposed method is effective and robust in residential environment surveillance.     

室内夜间微弱光源下运动目标检测和阴影去除

提出一种新的室内夜间微弱光源照明情况下的运动目标检测方法。首先进行背景建模, 获取稳固的背景图像, 之后对背景和当前帧图像进行图像增强处理, 提高其清晰度; 采用相对背景减法检测前景运动目标, 并对差分图像进行去噪和修补; 利用前景目标区域、阴影区域和背景区域像素亮度值存在差异的特点, 检测和去除背景差分图像中可能存在的阴影, 获得准确的运动目标。在室内夜间环境下采集视频进行试验, 结果验证了所提方法的有效性。     

一种改进的雾天监控图像增强算法

视频监控或激光成像在大气环境监测中有着广泛应用,然而在雾天条件下获取的图像不可避免存在视觉质量降低问题。针对雾天图像对比度增强以及噪声抑制的需要,提出了一种改进的雾天图像增强算法。首先对原图像进行正反双向的双直方图均衡处理与融合,然后重复采用上述方法对融合图像的小波分解低频系数矩阵进行增强处理,最后将处理结果和高频系数矩阵进行小波重构得到输出图像。实验结果表明,该算法处理雾天监控图像能够取得较好的对比度增强与噪声抑制性能。     

CCD摄像快速瞄准的误差补偿方法研究

针对尺寸大、厚度薄、形状复杂的大型变压器铁心硅钢片尺寸与形状测试，研究了一种以CCD摄像头作为瞄准装置的非接触式摄像快速瞄准方法。通过快速采集被测物铁心硅钢片边缘轮廓图像信息，利用图像处理技术进行快速瞄准的误差自动补偿，提高了大型变压器铁心硅钢片测试系统的瞄准精度。