基于静态图片的文本提取技术的研究

部分图片、影视和动漫作品中,固化在图像帧里的文字标签和字幕影响使用的效果.在图像引用时,往往需要一个整洁的背景环境.本文正是基于图片文字标签以及视频字幕的特点,综合运用边缘检测以及灰度聚类等方法对文本进行定位和提取,最后通过图像修复技术实现文字内容的去除.经过大量的实验表明,该方法能够有效地提取并去除文字标签和字幕等文字内容.     

Word2013邮件合并在高校教学档案管理中的应用

Microsoft Office Word2013的邮件合并功能,可以对一批具有相同基本内容而少量数据不同的文档进行批量制作。本文通过制作班级成绩单存档封面、学生学籍表（带照片）、档案盒标签三个例子,细致充分地介绍了邮件合并功能在高校教学档案归档中的具体应用,操作简单,且效率较高。     

电子防盗标签检测电路的参数优化

针对电子防盗标签检测中存在的问题,设计了一种基于互感耦合原理的检测电路.该文详细分析了检测电路参数的选取方法,并利用MATLAB对其进行了仿真.最后,根据仿真结果对电路参数进行了优化.通过实验及现场测试证明,该检测电路设计合理,而且检测精度高,完全满足生产要求.     

基于CycleGAN的非配对人脸图片光照归一化方法

针对人脸识别过程中光照对识别结果的影响问题,提出了一种基于CycleGAN的光照归一化方法.使用了生成对抗式的网络结构,利用图像翻译的原理,将较亮图片的光照风格迁移至较暗图片,同时保持原人脸表面平滑且结构基本不变.使用非配对的数据集,无需人工标注标签,简化了数据准备阶段的工作,达到了利用无监督的深度学习方法去除图片光照影响的目的.最后用训练好的模型处理CroppedYale测试集,比较处理前后的人脸识别准确率.实验证明,本文方法具有较强的降低人脸光照对识别率影响的能力且基本不改变人脸结构,有利于提高人脸识别的准确率.     

基于改进DeepLabv3+的拼接篡改定位检测技术

目前大部分的拼接检测算法主要检测图片是否经历了拼接篡改,而不是对拼接区域进行定位检测,对此,提出了一种基于改进DeepLabv3+的拼接区域定位检测技术.首先,改变原DeepLabv3+网络的分类数;其次,通过改造图像训练库,在训练库中加入含有人物的原图,对原图和篡改图的标签进行区别设置,引导改进的DeepLabv3+网络去学习原图人物和篡改人物特征的区别.实验结果显示,基于改进DeepLabv3+的拼接区域定位检测技术在CASIA数据库上取得了更好的拼接区域定位效果.     

一种改进的虹膜定位算法研究

虹膜定位是虹膜识别过程中的重要环节,定位速度和精度决定了整个虹膜识别系统的性能.依据虹膜图像的灰度分布特点,首先对粗定位方法进行改进,包括在利用灰度投影方法粗定位瞳孔圆心及半径的基础上,剪切出虹膜图像中包含瞳孔的图片,冉利用灰度投影法对剪切图片进行粗定位瞳孔嘲心及半径.其次对传统的Canny边缘检测算子进行改进,使其只在垂直方向上检测边缘,并结合Hough变换定位外边缘.实验结果证明了该算法的有效性和可行性.     

基于BIM的混凝土裂缝病害动态可视化研究

为解决桥梁检测中不断更新的裂缝信息能正确表达且可以在模型上直观展示的问题,结合BIM技术对某桥的检测信息进行处理,并建立了一套针对桥梁裂缝信息的编码规则,利用图片识别生成点云数据的方法将图片裂缝生成裂缝点,通过裂缝点引入Rhino软件开发了一种利用杂乱无章的点获取中心线的方法,以此得到图片裂缝线,利用检测的宽度对裂缝线进行控制使模型上的裂缝与现实裂缝相吻合,达到裂缝可视化的目的。对裂缝病害信息引入时间参数,实现裂缝在模型上的动态可视化,并对裂缝的扩展规律加以呈现,针对裂缝引入裂缝定性、定量判别标准判定裂缝等级,有利于后期桥梁运维系统的进一步发展。     

基于DSSD的无人车障碍物检测方法

针对无人车在行进过程中障碍物检测准确率较差的问题,以搭载单目视觉传感器的无人车为研究对象,提出一种基于DSSD的无人车障碍物检测方法。在以ResNets为基础的前置网络中使用SeLU作为残差块的激活函数,提高算法鲁棒性;在反卷积网络层后去掉冗余的预测模块提高检测速度;应用K-means聚类法确定输入图像标签的维度比例,精确网络对目标的定位。输入512×512尺寸的图片进行验证,平均准确率为82. 6%,FPS达到23帧/秒。实验表明,该无人车障碍物检测方法检测准确率高、鲁棒性好。     

基于数据标签的智能电网监控与异常检测

针对智能电网监控传输协议、计算处理效率和异常数据检测等存在的不足,提出了一种基于数据标签的SEG监控架构和异常数据检测算法。先对SEG数据标签监控与异常检测的框架进行设计;然后对异常检测流程、稀疏化与精简算法和检测算法进行设计,提出一种基于数据标签的数据精简和异常检测算法;最后进行SEG数据标签监控实例分析和对比仿真实验。通过实验,本文所设计的数据标签SEG监控与异常数据检测,其异常数据检测的准确率大于80%和召回率高于82%,而算法运行时间较参比算法少2.0-3.0秒。     

基于深度半监督跨模态学习的Web图像标注方法

针对Web图像标注问题,提出一种基于深度半监督跨模态学习的Web图像标注方法。该方法引入了堆栈式自编码网络(SAE)作为整体训练框架中的基分类器,首先,在有标签数据集上分别基于图像和文本训练得到各自的分类器,接着,通过多模态融合方法对图像和文本分类器进行融合得到一个多模态分类器,并利用该分类器预测出无标签的样本数据的类别标签,最后,将预测标签加入到原始数据集中,共同基于图像进行训练,得到一个单模态图像分类器,该分类器能够预测不含任何其它模态信息的单一图片数据的语义。实验结果表明,该方法有效地提高了图像标注效果且优于传统图像标注方法。     

计盒维数的算法优化及其在结霜现象中的应用

利用MATLAB数字图像处理功能,通过对二值图像网格划分过程中出现的不完整边界网格进行整合处理,优化了二值图像计盒维数计算方法,提高了计算结果的准确性和稳定性.研究中采用的算术阶递增序列网格划分方法,增强了该计算方法对图像尺寸的适应性.同时对分形图像递归深度及分辨率等因素对计算结果的影响进行定量分析,提出具有参考价值的控制条件.最后利用该方法对结霜过程不同时期的霜晶图像进行分形维数计算,并指出分形维数在描述结霜现象中的物理意义.     

一种基于色彩统计的图像分割算法研究

介绍了一种基于色彩统计的图像分割方法,该方法主要包括两步:色彩量化和区域分割.在第一步中,选择一种基于统计聚类的算法来实现色彩量化.将所有的图像像素以少数对应的色彩标记来代替,进而形成图像级别图.此方法的重点在第二步,对得到的图像级别图做出色彩标记分布和色彩直方图的统计,并据此来寻找种子区域,同时分析图像中的色彩特征,实现种子区域的快速增长和合并.实验结果表明,此分割算法在分割效果和计算时间上均有较好性能,可以将其应用于目前系统稳定性要求和用户需求都较高的图像检索领域.     

基于快速区域建议网络的图像多目标分割算法

针对传统方法在语义分割中存在大量冗余、结果重叠,造成图像分割算法的结果正确率、鲁棒性较差等问题,提出一种基于快速区域建议网络的图像多目标分割算法。使用选择性搜索(selective search, SS)算法给出初始候选框;采用快速区域建议网络从初始候选框中分类出初始分割框;使用图割算法(GrabCut)从初始分割框中分割出多目标。为了验证本研究算法,采用ImageNet上预训练的VGG16模型,分别使用COCO数据集和CityScapes数据集的训练数据对VGG16模型微调,使用测试数据进行语义分割和多目标图像分割。与YOLO(you only look once,)算法相比,本算法在两个数据集上的平均正确率分别提高了2.16%和1.55%。GrabCut算法在快速区域建议网络的初始分割框上,对多目标的分割更精确,鲁棒性更强。本研究构建的算法通过区域建议网络的得分筛选多目标分割的候选框,保留高得分的候选框来提升图像多目标分割的精度,在多目标的模式识别场合中拥有广泛前景。     

基于改进加权协同过滤的集群用户黑箱个性意象预测

为了解决传统意象定位中感性意象部分信息丢失及用户模糊的个性化需求不完全表达的问题,提出基于改进加权SO（WSO）算法的集群用户个性意象预测研究. 建立用户特征域,基于K-modes算法计算用户差异度,确立用户集群. 对甄选样本实施兴趣度排序及自主性意象评价,创建集群意象因子集. 引入用户相似度优化WSO算法,增强集群用户间的内在联系,精准预测目标用户黑箱的个性意象分值. 基于语义差异问卷及平均绝对误差分析验证黑箱意象,输出集群中单一用户的个性化意象,实现意象预测. 以无人机为例,预测用户的个性意象,误差小于0.5被舍去,表明该方法能够较好地实现用户模糊的意象黑箱透明化,且预测的意象符合用户的个性化需求,可以有效辅助设计师有针对性地设计.     

相关掩模技术与数字图像处理数学模型的构建

传统影像处理与数字图像处理在生产图像信息产品的应用过程中各有对方暂时无法替代的优点。相关掩模图像增强技术是随着遥感技术的发展而兴起的一种用传统影像处理方法进行图像处理技术,利用相关掩模技术可推导出数字图像处理中相应处理的算法,说明传统影像处理与数字处理是不可分割的。在生产图像信息产品的应用过程中,两者相互促进、取长补短,利用各自的优点生产优质产品。     

数字图象处理系统自动处理和识别X射线底片上焊缝缺陷的研究

本文叙述了采用数字图象处理系统识别X射线底片上焊缝缺陷的预处理过程及初步的识别.文中应用中值滤波的方法消除了图象的噪音.利用线性灰度拉深的方法提高了图象的对比度.提出了先定位后设置门限的方法,从而比较精确地将缺陷从背景中分割出来.文中还应用了图象跟踪、编码及扩展和收缩等技术,抽取出识别所必需的图象特征.     

交警手势的图像处理与识别

提出了一种基于交警手势识别的交通灯控制方法．该方法首先对彩色摄影机采集的交警手势图像进行预处理。包括彩色图像平滑、彩色图像增强;其次利用边缘检测和图像分割方法对目标图像进行分割,由于图像受噪声干扰严重,采用Sobel算子消除噪声;再次将分割得到的目标轮廓进行表示与描述,为图像的识别作好准备;最后结合图像的轮廓特征对图像进行识别,采用了模糊模式识别方法．试验结果表明。该方法能够实现对交警手势准确的识别．     

基于有限状态自动机的黑白数字图像表示方法

提出了一种用有限状态自动机（FA）来描述黑白数字图像的方法。对一幅给定的黑白数字图像,可以用正则语言来表示它的像素地址,反之,任一正则语言也可以表示为一幅黑白数字图像,即正则语言与黑白数字图像可以相互转化。而由自动机理论原理知,正则语言可以用有限状态自动机等价描述,从而得到用有限状态自动机来描述黑白数字图像的方法。这样就建立了图像与自动机理论这两门学科之间的联系,也为用自动机进行图像压缩奠定了基础。     

基于差分盒维数的彩色烟雾图像识别

提出了利用差分盒维数与颜色特征相结合的图像识别方法来将彩色烟雾图像从森林背景中识别出来。该方法首先用差分盒维数算法来计算整幅图像的分形维数值并基于该值对图像进行分割,再以RGB空间的烟雾颜色特征为依据,对差分盒维数方法分割出的区域进行判别,识别出烟雾区域。为改善算法的计算精度,提高算法运算速度,提出了减少子窗口内盒子的覆盖数量、改变子窗口内灰度等级的改进算法。仿真实验结果表明,基于改进的差分盒维数方法,不仅运算速度提高近50％,而且能够更好地反映图像表面的纹理信息。再结合颜色特征能从森林背景中准确的识别出烟雾。该方法可用于森林火灾的预警。     

视觉立体画的计算机生成

介绍了立体画的基本原理和计算机编程实现的方法，列出了关键部分的Ｃ语言代码，探讨了深度图，背景画面生成立本画的若干经验，列举了在ＷＩＮＤＯＷＳ９５一半下用ＶＣ２．０编程实现的立体画图例。