考虑用户视觉注意机制的人机交互界面设计

为了有效提高人机交互界面的设计质量和效率,将视觉注意的计算方法引入到人机交互界面设计过程中,提出了一种考虑用户视觉注意机制的人机交互界面设计方法.利用视觉注意计算模型分析了人机交互界面中各元件的视觉注意程度,构建了视觉注意焦点图;采用配对比较法确定各元件的重要度和使用频率,以灰度图的形式建立了人机交互界面重要性分布图.通过比对视觉注意焦点图和重要性分布图,以用户的视觉特性为评价指标对人机交互界面设计方案进行了评估.以智能手机的人机交互界面设计为例,对所提出方法进行验证.结果表明:该方法优化了用户的视觉特性,与传统方法相比,人机交互界面设计质量和效率得以提升;所设计的人机交互界面增强了用户的交互体验.     

基于视觉注意机制的复杂背景下红外小目标检测

针对视觉注意机制Itti模型对复杂背景下红外小目标检测易受到图像背景杂波影响,检测结果不理想的情况,对传统算法加以改进,在Itti模型中引入背景预测算子。对图像背景进行预测,与原图像进行差减,以达到突出目标区域的目的,消除背景区域对目标显著性的影响。再提取滤除背景后的图像视觉差异,找出图像的显著性区域,实现对红外小目标的检测。将改进后的模型应用于复杂背景下红外小目标检测中,实验结果表明,相对于传统的Itti模型的检测算法,新提出的算法具有更高的检测率。     

基于视觉注意的动态阈值分割算法

提出一种基于视觉注意机制的动态阈值选取方法.首先按人眼视觉注意特点计算各图块的显著性特征值,根据显著性特征值将图像块进行分类,然后利用最大类间方差法和多尺度的自适应阈值方法分别实现不同灰度特性区域的图像动态分割.实验结果表明:该方法能够实现图像多阈值的自动选取,不受照明条件的影响,能够获得满意的二值分割效果     

基于视觉注意机制和Hough变换融合的遥感影像油罐提取

Hough变换用于遥感影像地物提取时具有较高的精度,但其算法非常复杂,效率较低。为提高Hough变换处理效率,提出了一种融合视觉注意机制和Hough变换遥感影像提取算法,并以油罐提取为例验证其有效性。首先提取影像的视觉显著性特征图,获取油罐目标显著性区域;然后对显著性区域进行Hough变换检测,得到油罐目标。实验结果证明,该方法能大幅减少Hough变换的计算量,提高效率的同时,提取精度也较高。     

基于视觉注意机制的红外图像小目标检测方法

提出了适用于红外序列图像小目标检测的二步骤计算模型和算法.该算法处理的第一阶段通过对象的显著性计算,快速提取潜在目标的集合,在第二阶段对这个集合进行更为细致的识别,剔除伪目标,检测出真实目标.这种方法在没有牺牲其他性能指标的前提下,大幅度地改善了运算复杂度,为实现有限条件下系统的实时处理提供了基础.     

一种基于视觉预注意机制的选择性成像机器视觉系统

在大背景中微小目标的视觉检测中,传统的机器视觉系统按照预先设定的采样频率与固定的分辨率采集和处理图像,存在大量的冗余数据。为了有效去除冗余数据,基于人类视觉预注意机制设计了一种选择性成像机器视觉系统,将视觉处理过程划分为并行的预注意初级处理阶段与串行的高级处理阶段;同时模仿人类视觉注意机制,提出了一种基于视觉熵的视觉预注意算法;系统并行地获取并判断图像是否可疑,然后仅将少量可疑图像传送至主机串行的进行精细目标识别。试验结果表明,本系统显著地减少了图像处理的数据量,可疑图像识别算法快速有效,提高了系统检测效率和精度。为大背景中微小目标的机器视觉检测提供了一条新途径。     

基于宽基线立体视觉的远距离三维重建

针对月球车视觉导航中远距离场景的三维重建问题,提出一种基于相机自标定的宽基线立体视觉方法.该方法首先提取立体图对的尺寸不变性(SIFT)特征并进行匹配,得到特征点对应关系;再使用外极线几何约束描述立体图像校正的直射变换,对其Sampson误差使用Levenberg-Marquardt(LM)算法求得最小二乘最优解,完成相机参数估计和图像校正;对校正后的图像使用种子像素视差扩张算法进行宽基线立体匹配,根据匹配得到的视差完成目标场景三维重建.实验表明:该方法解决了月球车相机的现场标定难题,并能够解决宽基线立体视觉面临的光照差异、透视畸变、遮挡等问题,对远距离山脉等自然场景的三维重建效果良好,重建精度较高.     

基于选择性视觉注意机制和曲线发现法的弱小目标检测

将选择性视觉注意机制和基于连接点问题模型的曲线发现法引入到深空背景弱小目标检测中。在注意机制中,充分利用目标灰度和运动连续显著性,得到注意焦点整合图;通过基于连接点问题模型的曲线发现法进行目标轨迹检测,最终完成目标检测。实验结果表明此方法有效地降低了信息处理量,具有较强的抗噪性,可用于低信噪比环境中的弱小目标检测。     

基于视觉注意模型化计算的行人目标检测

提出一种用于行人目标检测的视觉注意模型化计算方法。在提取行人目标显著表象特征的基础上,通过多尺度分解后,各尺度图像之间的差减与归一化运算构成显著图;同时,根据肤色高斯似然计算模型,提取行人目标特有的皮肤颜色特征图,再通过分块图像中分类像素点累计计数与阈值化均值滤波相结合的方法精化肤色提取结果以构成导引图;进而提出一种将显著图与导引图通过有偏置的加权整合策略实现目标区域的准确预测。通过Penn-Fudan行人数据库和实拍视频的实验结果表明,所提方法的检测准确率优于现有其他计算模型,且相对传统目标检测算法,能够大幅度减少时间开销,提高检测效率。     

基于激光扫描的人脸软组织三维重建研究

提出了基于激光扫描技术进行人脸软组织三维重建的方法．首先采用激光扫描系统对人脸进行扫描,然后利用采集的点云数据,通过计算机辅助设计与制造（CAD／CAM）中的反求工程方法,建立面部三雏曲面模型．通过重建的模型与原始点云数据进行比较分析可知,面部轮廓的反求精度可达0．30～0．02mm．利用本文所提出的面部软组织重建方法,可以为颌面外科与面部正畸研究提供三维研究模型．     

基于双池化注意力机制的高光谱图像分类算法

为了提高高光谱图像在有限训练样本下的分类性能,提出了一种基于双池化注意力机制的高光谱图像分类网络(DPAMN).首先,采用三维卷积提取高光谱图像的空间和光谱浅层信息.其次,为了增强网络的特征提取能力,在DPAMN中引入了一种双池化注意力机制.最后,在网络的深层引入三维卷积密集连接模块,该模块不仅能够充分提取高光谱图像的空间和光谱特征,同时还能提高特征的判别能力.实验结果表明,在Indian Pines、University of Pavia、Salinas以及Houston 2013数据集上分别取得95.45%、97.11%、95.30%以及93.71%的整体平均精度,与目前主流的已有先进方法相比,所提出的方法在4个数据集上均有较大提升,表明所提方法具有较强的泛化能力.     

Hand gesture tracking algorithm based on visual attention

In the majority of the interaction process, the operator often focuses on the tracked 3D hand gesture model at the "interaction points" in the collision detectionscene, such as "grasp" and "release" and objects in the scene, without paying attention to the tracked 3D hand gesture model in the total procedure. Thus in this paper, a visual attention distribution model of operator in the "grasp", "translation", "release" and other basic operation procedures is first studied and a 3D hand gesture tracking algorithm based on this distribution model is proposed. Utilizing the algorithm, in the period with a low degree of visual attention, a pre-stored 3D hand gesture animation can be used to directly visualise a 3D hand gesture model in the interactive scene; in the time period with a high degree of visual attention, an existing "frame-by-frame tracking" approach can be adopted to obtain a 3D gesture model. The results demonstrate that the proposed method can achieve real-time tracking of 3D hand gestures with an effective improvement on the efficiency, fluency, and availability of 3D hand gesture interaction.     

基于SimAM注意力机制的近岸船舶检测方法

基于视觉图像的船舶目标检测中由于图像背景复杂,无关干扰较多,导致船舶目标检测的难度增大。并且多类别船舶检测数据集现有数量较少且存在样本不均衡的问题使得船舶目标检测性能较低。针对复杂背景干扰检测,本文通过引入SimAM注意力机制对YOLOv3模型进行改进,利用该机制加强船舶目标在提取特征中的权重并抑制背景干扰权重,从而提升模型检测性能;同时,采用强实时数据增强以改善样本尺度分布不均衡的问题,结合迁移学习提升在样本数量受限情况下的船舶检测精度。提取特征的可视化结果显示改进模型对无关背景特征干扰进行了抑制,增强了模型对于船舶特征的提取能力。在SeaShips数据集上,提出的改进模型在不引入额外可学习参数的情况下mAP.5、mAP.75分别达到了96.93%、71.49%,检测速度达到了66 frame/s,在检测精度与运行效率方面保持了均衡。与Saliency-aware CNN、eYOLOv3相比更有效地优化了目标特征,使得mAP.5分别提高了9.53%、9.19%。改进模型在新加坡海事数据集上在船舶类型目标检测的mAP.5达到了81.81%,验证了模型具有较好的泛化能力。     

基于彩色编码投影仪的不标定三维重构算法

在机器视觉的研究中,三维场景重构的理论与技术是很重要的内容,在理论上已从标定三维重构发展到不标定三维重构．一般来说不标定三维重构是基于被动视觉原理,利用一个参数不变的摄像机,对同一幅场景在不同视点处获得的多幅图像序列(至少需要3幅图像)来实现的．基于一种伪随机彩色编码投影照明主动视觉原理,研究了仅利用一幅图像,在欧式空间不标定重构三维场景的算法．整个算法分三个层次,即分别依次由射影重构、仿射重构和欧式重构来实现．文中详细给出了各个层次上的算法原理与相互关系,并给出了实验验证结果．     

多光谱图像的3D EBCOT压缩编码算法

提出了一种新的多光谱图像压缩方案,三维率失真优化截取码块编码(3D EBCOT)算法根据多光谱图像的成像特点,利用非对称的三维离散小波变换去除多光谱图像的空间冗余和频域的相关性,再通过拓展改进最新的静止图像压缩标准JPEG2000中的二维率失真优化截取内嵌码块编码(2D EBCOT)算法,在比特平面编码器中引入谱间上下文,使用相应算术编码器并对经过三维小波变换后的系数进行编码,提高了多光谱图像的压缩效率．根据具体要求组织的内嵌码流,可继承获得JPEG2000标准内嵌码流抗误码等优良特性．使用该方法对一组6波段多光谱图像压缩编码后的重建图像显示,具有比三维小波分层树集合分割排序编码的算法(3D SPIHT)具有更好的图像质量和压缩性能．     

Application of generalized regression neural network on fast 3D reconstruction

Over the past decade,robots have been appearingin the operating rooms.With the robotic system assis-tance,operations have become lesser invasion.Roboticsurgery requires the use of computer imaging to diag-nose and perform the operation.A three dimension(3…     

利用DICOM图片实现CT图像的三维重建

在解读医学DICADM3．0影像文件格式的基础上，获取DICADM图片文件中存储的有关文件信息．据此信息提取CT图像边缘轮廓。采用三次均匀B样条曲线拟合轮廓，完成轮廓矢量化并对所有的截面数据进行重新排列，形成规则的三维数据场。用基于体素的等值面法实现CT图像的三维重建，用OpenGL技术对三维实体进行真实感图形显示。