高分辨图像二维FFT正/反变换实时处理方法及硬件实现*

高精度密集型数值计算和大规模数据缓存,是高分辨率图像二维FFT(快速傅里叶变换)实时实现中的主要难点。利用实信号傅里叶变换的周期对称性和频域数据的共轭对称性,提出了一种高效且易于硬件实现的二维FFT正/反变换的实时处理方法,将实值图像二维FFT中的一维FFT计算和存储需求缩减了近一半。在以4片TS201为计算核心的DSP处理平台上,使用该方法实现了二维FFT正/反变换和图像频域滤波。实验表明,无须片外存储,单片TS201可处理最大512×512像素的图像;该尺寸图像的正/反变换总处理时间为49.6 ms,     

二维散点-分类NDVI法的邛海湖面积估算研究

针对采用MODIS卫星遥感影像进行水体面积估算时存在大量混合像元的问题,提出了二维散点-分类NDVI法进行小面积水体的面积估算。方法在对250 m分辨率的MODIS第1、2波段数据二维可视化分析的基础上,选取目测即可区分的地物样本点集训练BP神经网络并对实验区像元进行分类判别,提取混合像元。应用线性光谱混合像元分解模型实现水体面积计算。对四川省邛海湖进行面积估算的结果表明,二维散点-分类NDVI法较其他的水体提取方法具有更好的适应性,在小面积水体定量计算上有更高的精度,适用于小型湖泊、水库等较小水体的实时监控。     

Experimental evaluation of a real-time GPU-based pose estimation system for autonomous landing of rotary wings UAVs

This paper proposes a real-time system for pose estimation of an unmanned aerial vehicle (UAV) using parallel image processing and a fiducial marker. The system exploits the capabilities of a high-performance CPU/GPU embedded system in order to provide on-board high-frequency pose estimation enabling autonomous takeoff and landing. The system is evaluated extensively with lab and field tests using a custom quadrotor. The autonomous landing is successfully demonstrated, through experimental tests, using the proposed algorithm. The results show that the system is able to provide precise pose estimation with a framerate of at least 30\,fps and an image resolution of 640?480 pixels. The main advantage of the proposed approach is in the use of the GPU for image filtering and marker detection. The GPU provides an upper bound on the required computation time regardless of the complexity of the image thereby allowing for robust marker detection even in cluttered environments.     

500-fps face tracking system

In this paper, we propose a high-speed vision system that can be applied to real-time face tracking at 500 fps using GPU acceleration of a boosting-based face tracking algorithm. By assuming a small image displacement between frames, which is a property of high-frame rate vision, we develop an improved boosting-based face tracking algorithm for fast face tracking by enhancing the Viola–Jones face detector. In the improved algorithm, face detection can be efficiently accelerated by reducing the number of window searches for Haar-like features, and the tracked face pattern can be localized pixel-wise even when the window is sparsely scanned for a larger face pattern by introducing skin color extraction in the boosting-based face detector. The improved boosting-based face tracking algorithm is implemented on a GPU-based high-speed vision platform, and face tracking can be executed in real time at 500 fps for an 8-bit color image of 512 × 512 pixels. In order to verify the effectiveness of the developed face tracking system, we install it on a two-axis mechanical active vision system and perform several experiments for tracking face patterns.     

基于修正积分卡尔曼粒子滤波的自适应目标跟踪算法

针对当前粒子滤波权值退化问题以及精度与时耗的矛盾,提出了一种新的高精度自适应粒子滤波算法。该算法综合考虑优选建议分布函数和重采样两种并行改进滤波性能的方法:首先,在积分卡尔曼滤波(QKF)的基础上引入修正因子,通过修正的积分卡尔曼滤波(PQKF)产生优选的建议分布函数,较好地克服了粒子退化现象,在提高滤波精度的同时降低了运算量;在重采样阶段,通过引入系统估计和预测提供的新息差值在线自适应调整采样粒子数,较好地保证了粒子采样的高效性和算法的实时性。实验表明,新算法具有高精度、低时耗的优点,是一种高精度自适应粒子滤波算法。     

面向多投影显示墙的手势交互系统设计与实现

在PC集群驱动的多投影显示环境下,设计并实现了一个基于计算机视觉技术和数据手套的手势交互系统(gesture-based interaction system,GBIS).GBIS整合了满足色彩一致性和特征一致性的特征点跟踪算法来实现交互动作的捕捉,并配合数据手套的有限状态机输出,实现了实时的沉浸式手势交互.实验结果表明:当所用摄像头的采集频率不低于30帧时,该系统能够实时地跟踪手臂的交互动作,同时保持较高的跟踪精度和交互可靠性.     

一种改进的快速全局运动估计算法

结合两步法与传统梯度下降算法,提出一种改进的快速全局运动估计算法。采用稀疏抽样的MSEA快速块匹配算法估计局部运动矢量,使用迭代最小二乘法粗估计全局运动参数并排除外点(前景宏块),在排除外点的采样宏块集上选取特征像素,以上述两步法的全局运动估计参数为初始值,利用LM梯度下降算法对全局运动参数进行优化。实验结果表明,改进算法的估计速度达到11.42 ms/f,比FFRGMET算法快1.3倍,具有更高的全局运动估计精度。     

基于扩展卡尔曼滤波法的矿用可移动救生舱蓄电池荷电状态估计

针对基于安时计量法的矿用可移动救生舱蓄电池荷电状态SOC估计在环境温度或放电电流波动较大的情况下精度较低的问题,提出了一种基于扩展卡尔曼滤波法的矿用可移动救生舱蓄电池SOC估计方法。该方法在安时计量法的基础上,把影响蓄电池SOC估计的环境温度和放电电流因素作为蓄电池系统的噪声,采用扩展卡尔曼滤波法的优化估计递推算法对蓄电池SOC进行实时滤波与估计,从而提高了蓄电池SOC的估计精度。实验结果表明,该方法的蓄电池SOC估计结果与实测值基本一致,可用于矿用可移动救生舱蓄电池管理系统中。     

高速列车非线性模型的极大似然辨识

提出高速列车非线性模型的极大似然(Maximum likelihood, ML)辨识方法,适合于高速列车在非高斯噪声干扰下的非线性模型的参数估计.首先,构建了描述高速列车单质点力学行为的随机离散非线性状态空间模型,并将高速列车参数的极大似然(ML)估计问题转化为期望极大(Expectation maximization, EM)的优化问题; 然后,给出高速列车状态估计的粒子滤波器和粒子平滑器的设计方法,据此构造列车的条件数学期望,并给出最大化该数学期望的梯度搜索方法,进而得到列车参数的辨识算法,分析了算法的收敛速度; 最后,进行了高速列车阻力系数估计的数值对比实验. 结果表明, 所提出的辨识方法的有效性.     

改进型分层抽样技术及性能研究

报文抽样技术是高速网络流量测量和管理中使用的一项关键技术。本文通过引进分层特征、层数L、分层边界、各层样本量分配、层内抽样策略5个分层抽样参数,并对其进行重新配置和简单理论探讨,实现对分层抽样技术的改进。同时文章使用简单线性估计推断原始流数据,并借助于Φ偏差检验方法,对改进的分层抽样技术和其它抽样技术在测量网络报文长度分布方面进行准确性性能比较。结果表明,改进的分层抽样技术在测量报文长度分布方面的准确性性能远高于其它抽样方式,提高了测量的精度。     

基于模糊支持度采样的粒子滤波算法

针对粒子滤波中重采样导致粒子多样性减弱造成的滤波精度下降问题,给出了一种基于模糊支持度采样的改进粒子滤波算法;该算法在重采样过程后,首先根据MCMC(Markov Chain Monte Carlo)原理抽取候选粒子,然后依据重采样粒子和候选粒子自身数据中的蕴含信息,并结合模糊理论构建支持度函数和支持度矩阵,以充分地提取数据中的有效信息,在增强粒子多样性的同时实现其对于粒子的优选;最后仿真结果表明,该算法可有效地提高对于系统状态的估计精度。     

Fast Gabor texture feature extraction with separable filters using GPU

Gabor wavelet transform is one of the most effective texture feature extraction techniques and has resulted in many successful practical applications. However, real-time applications cannot benefit from this technique because of the high computational cost arising from the large number of small-sized convolutions which require over 10 min to process an image of 256 × 256 pixels on a dual core CPU. As the computation in Gabor filtering is parallelizable, it is possible and beneficial to accelerate the feature extraction process using GPU. Conventionally, this can be achieved simply by accelerating the 2D convolution directly, or by expediting the CPU-efficient FFT-based 2D convolution. Indeed, the latter approach, when implemented with small-sized Gabor filters, cannot fully exploit the parallel computation power of GPU due to the architecture of graphics hardware. This paper proposes a novel approach tailored for GPU acceleration of the texture feature extraction algorithm by using separable 1D Gabor filters to approximate the non-separable Gabor filter kernels. Experimental results show that the approach improves the timing performance significantly with minimal error introduced. The method is specifically designed and optimized for computing unified device architecture and is able to achieve a speed of 16 fps on modest graphics hardware for an image of 256² pixels and a filter kernel of 32² pixels. It is potentially applicable for real-time applications in areas such as motion tracking and medical image analysis.     

眼球光心标定与距离修正的3维注视点估计

目的 在基于双目视线相交方法进行3维注视点估计的过程中,眼球光心3维坐标手工测量存在较大误差,且3维注视点估计结果在深度距离方向偏差较大。为此,提出了眼球光心标定与距离修正的方案对3维注视点估计模型进行改进。方法 首先,通过图像处理算法获取左右眼的PCCR（pupil center cornea reflection）矢量信息,并使用二阶多项式映射函数得到左、右眼的2维平面注视点;其次,通过眼球光心标定方法获取眼球光心的3维坐标,避免手工测量方法引入的误差;然后,结合平面注视点得到左、右眼的视线方向,计算视线交点得到初步的3维注视点;最后,针对结果在深度距离方向抖动较大的问题,使用深度方向数据滤波与Z平面截取修正法对3维注视点结果进行修正处理。结果 选择两个不同大小的空间测试,实验结果表明该方法在3050 cm的工作距离内,角度偏差0.7°,距离偏差17.8 mm,在50130 cm的工作距离内,角度偏差1.0°,距离偏差117.4 mm。与其他的3维注视点估计方法相比较,在同样的测试空间条件下,角度偏差和距离偏差均显著减小。结论 提出的眼球光心标定方法可以方便准确地获取眼球光心的3维坐标,避免手工测量方法带来的误差,对角度偏差的减小效果显著。提出的深度方向数据滤波与Z平面截取修正法可以有效抑制数据结果的抖动,对距离偏差的减小效果显著。     

考虑内阻时变特性的电池状态估计方法

针对锂离子电池欧姆内阻随温度变化情况,提出了一种考虑内阻时变特性的两步无迹H∞滤波锂电池状态估计方法。首先,对锂电池和内阻抗进行分开建模,在电池Thevenin模型的基础上构建内阻抗预测模型,实时修正模型参量;接着,将无迹变换嵌入到扩展H∞滤波中,降低测量噪声对估计精度的扰动,从而提高电池荷电状态的估计精度。最后,在实验室环境下对电池进行充放电实验,分别针对降温和升温情况下的内阻值及电池端电压的估计进行了详细的实验分析,同传统方法相比,本文方法具有较高的估计精度。     

改进UKF算法在PMLSM无位置传感控制中的应用

针对永磁直线同步电机(PMLSM)的无位置传感控制,提出了一种基于改进无迹卡尔曼滤波(UKF)算法的永磁直线同步电机的动子速度和位置估计方法,对永磁直线同步电机的动子速度和位置进行估计.相比于传统的UKF算法,改进UKF算法在采样点的获取上进行了改进,在采样点的获取上运用了球形采样策略,而非传统的平方根对称采样策略,极大减少了采样点的数量,减少了状态估计过程中算法的计算量,在估计性能相当的情况下,改进的球形采样策略UKF算法较传统的平方根对称采样UKF算法在永磁同步直线电机无位置传感实时控制系统中有明显优势,取得良好的控制效果.     

一种基于改进的极值中值滤波算法

提出的改进的极值中值滤波(IEM)算法是在极值中值滤波(EM)算法的基础上做了如下两点改进.首先,采用更合理的检测方法来检测噪声点,减小将信号点误判为噪声点的概率.其次,采用改进的滤波算法,解决了当噪声点个数大于像素总数一半时,传统中值滤波无能为力的问题.实验证明,当噪声密度很大时,IEM方法不仅比EM方法有更好的滤波效果,而且能够更好地保护图像细节.     

触摸屏数据处理算法

介绍触摸屏系统的工作原理,分析影响电阻式触摸屏坐标定位精度的若干因素,提出一种提高坐标定位精度的“3步法”,包括采用中断和轮询相结合的方法去抖、中值平均滤波法滤波、三点法校准3个过程。在S3C44B0X开发板上进行算法测试,结果证明,用该方法校准的触摸屏系统的稳定性和精度得到很大改善。     

基于FPGA的高速采样缓存系统的设计与实现

为了提高高速数据采集系统的实时性,提出一种基于FPGA+DSP的嵌入式通用硬件结构。在该结构中,利用FPGA设计一种新型的高速采样缓存器作为高速A/D和高性能DSP之间数据通道,实现高速数据流的分流和降速。高速采样缓存器采用QuartusⅡ9.0 软件提供的软核双时钟FIFO构成乒乓操作结构,在DSP的外部存储器接口(EMIFA)接口的控制下,完成高速A/D的数据流的写入和读出。测试结果表明：在读写时钟相差较大的情况下,高速采样缓存器可以节省读取A/D采样数据时间,为DSP提供充足的信号处理时间,提高了整个系统的实时性能。     

去除椒盐噪声的自适应开关加权均值滤波

提出一种去除椒盐噪声的自适应开关加权均值滤波算法。该算法采用一种新的噪声检测方法将图像中的像素分为信号点和噪声点,对检测出的噪声点采用加权均值滤波进行处理,而信号点保持其灰度值不变直接输出。实验结果表明,该算法能在有效去除椒盐噪声的同时保护图像细节,较传统中值滤波及其改算法有更好的滤波性能。     

Review of some advances and applications in real-time high-speed vision: Our views and experiences

The frame rate of conventional vision systems is restricted to the video signal formats(e.g., NTSC 30 fps and PAL 25 fps that are designed on the basis of the characteristics of the human eye, which implies that the processing speed of these systems i limited to the recognition speed of the human eye. However, there is a strong demand for real-time high-speed vision sensors in many application fields, such as factory automation, biomedicine, and robotics, where high-speed operations are carried out. Thes high-speed operations can be tracked and inspected by using high-speed vision systems with intelligent sensors that work at hundred of Hertz or more, especially when the operation is difficult to observe with the human eye. This paper reviews advances in developing real-time high speed vision systems and their applications in various fields, such as intelligent logging systems, vibration dynamic sensing, vision-based mechanical control, three-dimensional measurement/automated visual inspection, vision-based human interface and biomedical applications.