高速运动目标特征关联检测模型仿真

与静态目标不同，在高速运动过程中采集的视频图像存在阴影，为了实现对运动目标的高精度检测，提出基于深度学习的高速运动目标检测模型设计方法。采用光照评估方法判断图像中是否存在阴影，分割视频图像中的阴影区域，消除图像阴影；利用高斯核函数建立滤波器，对运动图像展开滤波处理，消除图像中存在的杂点，并通过剔除兴趣点中存在的冗余点以提高目标检测的准确度和效率，确定图像中的目标区域；采用深度特征网络提取目标特征，结合余弦距离和DeepSort算法展开特征匹配与数据关联分析，根据分析结果利用匈牙利算法构建高速运动目标检测模型，通过该模型实现目标检测。实验结果表明，所提方法的目标检测质量、目标检测精度和检测效率均具有较高的水平。     

基于几何代数的散焦模糊高维图像恢复

几何代数易于对高维空间几何进行计算和分析,应用几何代数的这一特性,将彩色图像表示为高维几何空间中的点元素,利用几何代数描述图像的变换关系,将图像的散焦变换看作是高维空间中点元素的平移运动。通过分析模糊图像以及其衍生出的相关模糊图像对应在高维几何空间中点之间的分布关系的研究,计算出空间中复原图像的点分布位置。实验结果验证了该方法的有效性。     

掺气水流中气泡区域的双层动态阈值分割方法

准确地提取出掺气水流中的气泡，是利用图像测量方法进行水流特性分析的前提。由于掺气水流中的气泡是无色透明的、对比度低，而且由于实验过程的光照不均，从而给图像高精度分割带来困难。由于光照不均，致使掺气水流图像中，气泡信息强弱不均，此时又会因强信息淹没弱信息而导致气泡漏提取或提取气泡缺损，为解决此问题，提出了一种双层动态阈值的分割方法，即首先在第1层完成对气泡所在局部区域的定位，再通过贴标签处理确定出每一个气泡的局部区域；然后在第2层的精分割中，对所有局部区域进行精细分割，以实现气泡区域的精确提取。实验结果证明，该方法可以大大提高气泡提取的精度。     

气液两相流气泡图像的形态学分割方法

针对气液两相流图像中的气泡粘连现象,提出了一种用于识别粘连气泡的图像分割新算法。首先利用差影算法消除背景噪声,利用最佳阈值分割法将其二值化;然后采用形态学填充算法对气泡中心区域进行填充,并利用填充图像减去原二值化图像,从而分离出气泡的亮点图像;最后用形态学条件加厚算法对每个亮点进行重复加厚处理,得到气泡的分割图像。试验结果表明,该算法可以对气液两相流中的粘连气泡图像进行有效的分割识别,以便进一步准确地测量气泡尺寸及截面含气率。     

一种基于全向视觉的运动物体检测算法

针对静态摄像头条件下的运动物体,提出一种基于全向图像特性的运动目标检测算法.首先对全向图像进行展开,并应用非线性畸变模型对展开图像校正处理,利用自适应背景建模的方法建立和更新背景模型、去除背景,实现对运动物体的识别与检测.该方法利用全向校正图像分辨率低的特点较好地解决前景提取过程中的噪声和阴影问题.实验表明,该方法对于全向视觉条件下运动物体的检测是快速有效的.     

基于机器视觉的口服液灯检机关键技术研究

设计了一种基于机器视觉的口服液异物检测算法,实现口服液中异物的检测。通过高速工业摄像机获取序列图像,利用二次差分与累积差分法对序列图像进行处理,去除图像中的背景信息,得到只含杂质、少量气泡和部分噪声的灰度图像。通过自适应阈值处理提取运动目标。通过比较异物的大小是否超过医药标准来判断药剂中是否含有异物(比如:毛发、短纤维等),来实现对口服液中可见异物的实时检测。通过实验与现场测试,验证了该检测算法的有效性和可行性。     

基于几何活动轮廓模型的目标跟踪与快速运动估计

为了快速灵活地实现对图像序列中的目标运动的跟踪与描述,首先基于几何活动轮廓模型,提出了一种目标跟踪与运动估计的耦合变分模型,该模型可在进行多个目标跟踪的同时,估计运动矢量场,并以此修正跟踪的结果;然后分别从耦合模型的两个方面,讨论了模型对序列图像处理的执行效率和精度,接着针对耦合框架中的目标跟踪环节,改进了几何活动轮廓模型的外力场,从而增强了模型的跟踪能力和收敛速度;最后针对运动估计问题,由于耦合框架基于几何活动轮廓模型,因此框架在跟踪过程中,天然地提供了图像水平集信息,并在此信息的基础上,提出了一套用于快速计算图像序列局部目标的运动矢量场的方法,其对混合有非刚性运动的目标也能有较好的逼近结果。多种类型图像的数值实验结果证明,整套框架是有效的和鲁棒的,而且与经典光流方法进行的对比实验表明,新算法可以快速准确地同时估计图像序列中局部运动目标的轮廓位置与运动参数,从而为后续图像分析与处理打下了良好的基础。     

基于边缘几何不变性的特征提取算法研究

针对异源图像中可见光与红外图像特征提取算法进行研究,提出了一种基于边缘几何不变性特征的提取算法。采用空域滤波及灰度处理的方法对背景噪声进行处理,使用C anny算子提取目标的边缘,利用二值形态学中腐蚀与膨胀两种基本运算对边缘细化填充。利用圆形模板匹配的方法提取边缘特征点,通过对有效特征点的筛选与组合形成不同的三角形区域特征,并计算这些三角形区域的几何特性。仿真实验结果表明,该方法可以有效提取异源图像的共有特征。     

基于区域活动轮廓运动目标跟踪方法研究

根据贝叶斯估计理论，首先建立了图像序列中运动目标的跟踪模型，然后用高斯分布来描述图像的区域信息，并通过对模型的分析，与区域活动轮廓模型建立对应关系，将问题的求解转化为能量最小化问题。同时为了克服目标在运动中发生的拓扑形变，采用水平集方法进行数值实现。实验结果表明，这种方法不仅可以对多个运动目标进行跟踪，并能非常好地逼近运动目标的轮廓，而且能够自然地处理运动目标的拓扑形变。     

基于HMM的多尺度Wedgelet图像压缩算法

针对小波变换在压缩图像边缘上的不足,提出了率失真意义下的多尺度Wedgelet分析的改进方法,在进行多尺度Wedgelet分解时,将几何一致性考虑到优化准则中,建立了隐Markov模型,并利用Hausdorff距离来衡量图像Wedgelet分解的有效性,使图像近似边缘具有更自然的几何特性。实验结果表明了该算法的有效性。     

A numerical investigation of effects of cavity and orifice parameters on the characteristics of a synthetic jet flow

A synthetic jet is a quasi-steady jet of fluid generated from the periodic motion of a diaphragm enclosed in a cavity with opening/s on one or more walls. In this study, numerical simulations are performed to investigate the effect of various cavity parameters and orifice/cavity shapes on the ensuing synthetic jet flow. A circular orifice synthetic jet is simulated assuming axisymmetric behaviour. The quality of results is verified by time, grid, and domain independence studies, and the results are validated against existing experimental and numerical data. The moving diaphragm is modelled with a velocity boundary condition, with a moving piston boundary condition as well as with a moving wall boundary condition. The results obtained using these approaches are compared and it is concluded that the moving wall boundary condition provides the most realistic representation of the motion of the diaphragm. The simulation results show that synthetic jets are more affected by changes in the geometric parameters of the orifice than those of the cavity. The most significant parameters are determined to be the orifice and cavity radii and the orifice length. Two new parameters – volumetric efficiency and orifice utilization factor, are introduced; different types of diaphragms can be compared with the help of these parameters. The results obtained in this study are significant because they provide basic design guidelines for cavity and orifice, and can be used for optimization of the cavity and orifice shape for maximum velocity or mass flow rate.     

基于改进Sigma-Delta滤波的复杂场景背景估计

背景估计是运动目标检测一项重要的前期工作,在城市交通等复杂场景中,存在大量慢速或暂停运动目标,背景模型很快受到污染,需要进行较多的后续处理或者采用高复杂度算法来检测前景。针对该问题,提出基于Sigma-Delta滤波改进的背景估计算法,融合可选择性背景更新机制和多频Sigma-Delta滤波背景估计方法,处理复杂场景中不同运动目标的运动特征,以获取稳定的背景。通过对典型城市路段和交叉口复杂交通场景序列进行对比实验,结果表明,该算法在保持Sigma-Delta滤波低内存消耗和高计算效率的基础上可获得更好的检测效果。     

中巴地球资源卫星CCD 影像几何纠正方法比较

由于缺少轨道星历参数和传感器参数, 无法利用共线方程模型完成中巴地球资源卫星影像的精确纠正, 我们在项目中采用多项式纠正、局部区域纠正模型、有理函数模型等近似纠正模型进行中巴地球资源卫星影像纠正对比实验, 对这3 种纠正方法的原理、算法效率、纠正精度等方面进行对比, 通过实验数据分析获得以下结论: 有理函数模型是唯一支持DEM 数据完成中巴地球资源卫星CCD 影像正射纠正的近似纠正数学模型; 多项式纠正模型效率最高; 局部区域纠正模型可以达到很高的纠正精度但不适用于整景影像的纠正。     

移动机器人视觉定位方法的研究与实现

针对移动机器人的局部视觉定位问题进行了研究。首先通过移动机器人视觉定位与目标跟踪系统求出目标质心特征点的位置时间序列，然后在分析二次成像法获取目标深度信息的缺陷的基础上，提出了一种获取目标的空间位置和运动信息的方法。该方法利用序列图像和推广卡尔曼滤波，目标获取采用了HIS模型。在移动机器人满足一定机动的条件下，较精确地得到了目标的空间位置和运动信息。仿真结果验证了该方法的有效性和可行性。     

基于条件生成对抗网络的CT图像去噪方法

医学图像在重建过程中总会受到噪声干扰,对于此问题,本文提出了 一种基于条件生成对抗网络(CGAN)的去噪方法,算法以完整图像作为网络的输入及输出,使生成的图像信息更加稳定可靠.为了适应CT图像的特点,本文对CGAN结构进行了改进,使其能够适应不同噪声水平下的加性高斯白噪声,为了提高效率,在判别器进行训练时采用了损失判别...     

基于ICA的运动目标检测方法

提出了一种将独立分量分析与马尔科夫随机场相结合进行运动目标检测的新方法.首先利用独立分量分析根据图像统计信息对运动图像序列进行处理,初步分离了运动目标图像.然后利用马尔科夫随机场表征图像数据空间信息的能力,对初步分离的运动目标图像进行迭代处理,有效地提高了在运动目标较大或背景噪声较大的情况下运动目标的分离效果.对实际运动图像序列进行处理的实验,取得了较好的检测结果.     

流动颗粒显微图像测量技术研究

针对显微环境下流动颗粒测量的需要,构建了测量平台,研制了基于MEMS 工艺的测量器件。在分析流动颗粒显微图像特征的基础上,提出了基于颗粒运动特性的图像 测量流程,其中提出了基于基准桢差分的目标提取算法,解决了流动颗粒目标分割的问题, 根据图像运动模糊的退化模型,研究了图像模糊恢复的问题。最后以润滑油中的磨损颗粒为 例,验证了该文的分析方法对流动颗粒检测的有效性。     

基于Adept机器人的视觉伺服控制系统

机器人视觉伺服控制在理论和应用等方面还有许多问题需要研究,例如特征选择、系统标定和伺服控制算法等.针对Adept机器人,提出了一种简单快速的不需要精确标定摄像机内外部参数的摄像机标定方法,完成了从被观测物体表面所在的视觉平面坐标系到机器人基坐标系的坐标变换.使用图像的全局特征,即图像矩特征进行伺服跟踪;利用所推导的图像雅可比矩阵,设计了由图像反馈与目标运动自适应补偿组成的视觉伺服控制器.将算法对静态目标的定位实验进行了验证,然后又将其应用到移动目标的跟踪上,通过调节和优选控制参数,实现了稳定的伺服跟踪和抓取.实验结果表明采用图像矩作为图像特征能够避免复杂的特征匹配过程,并且能够获得较好的跟踪精度.     

基于GPS数据的OMIS图像航线校正研究

随着GPS实时定位技术的发展,GPS广泛地应用于舰船、飞机等动态目标的导航定位。机载GPS数据用于遥感图像航线校正就是利用机载GPS数据模拟计算出飞机飞行的各种姿态参数,从而对由机载成像光谱仪获得的遥感图像进行方位校正,使遥感图像达到几何粗校正的结果,为几何精校正打下基础。OMIS是中国科学院上海技术物理所新近研制的128通道成像光谱仪,并于1998年8月在江苏常州进行了试验飞行。结合这次实验,利用机载GPS数据对飞行图像进行了航线校正研究,并结合实际飞行数据进行了实验,获得了较好的结果。     

Contourlet变换系数加权的医学图像融合

目的 由于获取医学图像的原理和设备不同,不同模式所成图像的质量、空间与时间特性都有较大差别,并且不同模式成像提供了不互相覆盖的互补信息,临床上通常需要对几幅图像进行综合分析来获取信息。方法 为了提高对多源图像融合信息的理解能力,结合Contourlet变换在多尺度和多方向分析方法的优势,将Contourlet变换应用于医学图像融合中。首先将源图像经过Contourlet变换分解获得不同尺度多个方向下的分解系数。其次通过对Contourlet变换后的系数进行分析来确定融合规则。融合规则主要体现在Contourlet变换后图像中的低频子带系数与高频子带系数的优化处理中。针对低频子带主要反映图像细节的特点,对低频子带系数采用区域方差加权融合规则;针对高频子带系数包含图像中有用边缘细节信息的特点,对高频子带系数采用基于主图像的条件加权融合规则。最后经过Contourlet变换重构获得最终融合图像。结果 分别进行了基于Contourlet变换的不同融合规则实验对比分析和不同融合方法实验对比分析。通过主观视觉效果及客观评价指标进行评价,并与传统融合算法进行比较,该算法能够克服融合图像在边缘及轮廓部分变得相对模糊的问题,并能有效地融合多源医学图像信息。结论 提出了一种基于Contourlet变换的区域方差加权和条件加权融合算法。通过对CT与MRI脑部医学图像的仿真实验表明,该算法可以增加多模态医学图像互补信息,并能较好地提高医学图像融合的清晰度。