基于视差估计的中间视合成

提出了一种基于视觉估计的中间视合成方法.为了生成高质量的中间视图,在视差估计中提出了一种新的基于自适应权值的方法,并在匹配的代价函数中引入视差平滑性约束项.在获得可靠密集视差图后,通过寻找中间视图中像素点在左、右图像中的对应点来合成中间视.实验结果表明,本算法可以获得很好的视差图,合成的中间视图具有较高的质量.     

交互式立体显示中基于图像拼合的视点合成

在立体显示中,视点合成是实现交互性的关键技术,即在三维(3D)场景中通过自由选择视点而获得环视能力.本文将视点插值和基于图像拼合的视点变形技术相结合,提出一种中间视合成算法.首先均匀化原始立体图像对;然后只对前景对象区域进行视差估计以提高视差匹配的速度和精度;接着确定左右视点中的可靠区域,根据可靠区域生成过渡中间视点;最后,采用视点插值结合变形的方法,由过渡视合成中间视点.实验结果表明合成的中间视点图像质量良好,而且合成速度也明显提高.本文算法可用于实时 3D 视频应用的交互式立体显示,可以实现任意视点的实时绘制.     

基于AVI的3D手机立体图像合成算法

提出了一种基于AVI(Average Information Value)的立体图像合成算法。该方法对左右视图相同坐标位置的像素值进行线性加权得到中间视图;然后,将生成的中间视图与左右视图合成,生成合成图像。仿真和实验表明所提出的立体图像合成算法能够扩大3D手机的立体可视区域,并且降低非最优观看区串扰,对手机立体显示具有重要意义。     

基于视差场校正和区域分割的中间视图像生成与内插方法

针对中间视图像生成依赖于精确稠密视差场估计以及遮挡区域检测的问题,提出了利用被编码传输的视差场进行中间视生成与内插算法,避免了复杂的视差场估计。本文算法将区域分割与视差场校正相结合,可对原有的误匹配视差进行校正。在中间视内插中,使用区域分割技术来对具有遮挡和模糊区域的内容进行判断,最后根据视差场的特性进行填充。实验结果表明生成的中间视图像具有良好的视觉效果。     

基于图像的中间视合成方法综述

中间视合成是多视点显示中的一种关键技术,广泛应用于三维电视和三维远程视频会议系统中.分析了中间视合成方法的研究现状,讨论了基于图像插值的中间视合成中存在的问题,展望了进一步研究的方向.     

柱面全景图像视图合成中的关键问题研究

图像校正和插值是基于柱面全景图像视图合成中的关键问题。首先分析了极线采样方法在柱面图像校正像素保持率和像素有效率上的优势,通过计算极线的数量、范围及起止位置,有效保留了源图像的信息,减少了以往算法中由于使用单应性映射而导致的弱采样和过采样效应;其次,在新视点插值上,根据柱面全景图像的成像模型,推导了合成视图上像素点的位置和颜色计算公式。最后给出了基于仿真图像和实际图像的视图合成结果。      

一种改进的星载合成孔径雷达快视处理算法

该文针对合成孔径雷达(SAR)发射线性调频波形和多普勒历程的特点,提出了一种改进的星载SAR快视处理算法。首先建立了算法的数学模型,给出了SAR快视图像精确拼接的方法,最后通过对ERS-1条带数据的快视处理,验证了该快视算法的有效性和高效性。     

基于Mean Shift立体匹配的视图合成算法及仿真

立体匹配一直是计算机视觉和图像处理领域的中心研究问题。文中提出一种基于Mean Shift算法理论的区域分割图像的立体匹配方法,实现水平方向任意位置的视图合成。新的立体匹配方法是根据分割区域像素间的颜色相似性和多窗口的权值匹配代价函数实现立体图像的匹配,通过上述匹配法得到的视差图采用winner-take-all进行优化视差值并对其做平滑操作,最后采用正向视图插值方法对任意位置进行视图合成。实验结果表明,该算法具有良好的图像分割效果,较小的视图误差,轮廓清晰,具有良好的立体效果。     

调整量最小的多视图像校正算法

在多视自由视点电视（FTV）系统中,摄像机阵列拍摄的多视视频存在垂直视差、且水平视差分布不均等问题,严重影响合成视频的质量效果。现有的多视图像校正方法虽然消除了垂直视差,但是校正图像过程中引入的旋转和平移失真较大,使人眼产生不舒适感。为此,本文提出一种适于平行摄像机阵列的多视图像校正算法,首先建立理想的摄像机安放位置,然后计算多视图像校正变换,将实拍图像映射到理想摄像机位置处,得到校正后图像。在设计理想的摄像机安放位置时,考虑人眼视觉特性,确保坐标轴旋转和平移调整量最小化,实现多视图像校正变换引入图像失真总量最小。实验表明,该算法不仅可以消除垂直视差,而且图像校正过程中引入的失真小,符合人眼视觉习惯,能有效改善合成视的图像质量,提高人眼观看舒适程度。      

基于控制点的人脸图像绘制

基于图像的绘制变形技术已成为当前图形学的一个新的研究热点。本文介绍了图像变形和视图变形技术,由Field Morphing方法的基础上,提出了基于控制点的图像变形算法,给出实现变形的原理和步骤。通过实拍人脸图像进行了人脸局部和整体变形实验,其变形结果过渡自然,效果较好,且算法过程简洁,因此具有较好的实用性。视图变形是在图像变形中对物体形状、颜色变形的基础上添加视点变换的一种方法,本文在图像变形的基础上,提出了利用控制点的改进算法,编程实现,中间过渡图像自然逼真。     

多视点视频编码的码率控制优化算法

Rate control is one of the key factors influencing the multi view video transmission. However, there is not a rate control algorithm in the existing Joint Multi view Video Coding Model. In this paper, an efficient rate control algorithm and a bit allocation strategy for multi view video coding are proposed. In order to obtain the consistent view quality, a bit allocation model based on the Lagrange optimum algorithm is firstly proposed. Secondly, considering the encoding statistical characteristics of different view types, a view weighting factor is introduced, and it will help improve the precision of bit allocation among views. Compared with the fixed QP control strategy, experiment results show that the proposed algorithm can efficiently control the bit rate and obtain more consistent views, with video visual quality improved.     

基于改进神经网络算法控制开关电源的研究

针对数字开关电源的控制策略问题,提出一种改进共轭梯度算法的BP神经网络PID控制系统.以BUCK变换器为研究对象,在BP神经网络PID算法的基础上,通过改进共轭梯度算法优化控制系统的调节时间和恢复速度,以提高数字开关电源系统的控制性能和输出性能.基于MATLAB软件完成系统建模进行仿真研究.结果表明:改进后的控制系统比...     

PM2.5测量系统中改进神经网络控制算法优化补偿

针对现阶段PM2.5测量系统的测量精度较低的问题,提出了改进的BP神经网络PID控制算法对其进行优化补偿。通过对粒子群优化算法的速度公式进行了改进,采用优化的粒子群算法优化了BP神经网络,将其用于PID的在线参数调节,以PM2.5测量系统作为研究对象,将改进的BP神经网络PID控制算法与传统PID分别作了仿真研究。研究结果表明,基于改进的粒子群优化算法改进的BP神经网络PID控制算法与传统的PID控制相比,提高了测量精度,在一定程度上减少了误差。     

基于改进GA-BP算法的RFID天线参数优化方法

为了提高算法对天线参数的预测精度,提出了一种基于 Adagrad 优化器的改进遗传算法-反向传播(GA-BP)算法。 通过在迭代过程中引入 Adagrad 优化器与阈值策略,对发生退化的种群最优个体的位置信息进行重新引导,解决了 GA-BP 算法局部寻优能力不足等问题,大幅度减小了误差损失并且加快了收敛速度。 利用该方法对射频识别(RFID)标签天线的印刷品质和电磁参数进行了建模与分析。 结果表明,改进 GA-BP 算法在稳步搜索极值的同时可以避免陷入局部极值陷阱,在误差和收敛效率方面均优于传统的反向传播(BP)算法与GA-BP 算法,能够得到较高的预测精度,实现了 RFID 标签天线印刷品质的优化控制以及 S11 特征曲线的预测。 相比于 BP 算法与 GA-BP 算法,改进 GA-BP 算法在用于优化RFID 标签天线的印刷品质时,平均绝对误差分别降低了91. 92%和85. 64%。 在电磁参数预测应用时,分别降低了 13. 77%和 13. 19%。     

基于改进BP算法的机载双基地SAR成像

首先建立了机栽双基地SAR的几何模型、距离历程和回波模型。接着简要总结了双基地SAR成像的算法思路。通过理论推导改进了单基地BP成像算法使其适合于双基地情况,并探讨了改进的快速BP算法。最后用点目标和面目标仿真验证了双基地下BP算法的有效性和适用性,并与RD算法进行了性能的比较。     

启发式改进BPNN在模式分类领域内的对比研究

采用附加动量BP算法、自适应最速下降BP算法、自适应动量BP算法、弹性BP算法4种启发式改进方法分别对标准BP算法进行改进,并构建了相应的BP神经网络分类模型,将构建的4种分类模型应用于二维向量模式的分类,并进行了泛化能力测试,将4种BP网络分类模型的分类结果进行对比。仿真结果表明,对于中小规模的网络而言,弹性BP算法改进的BP网络的分类结果最为精确,收敛速度最快,分类性能最优;附加动量BP算法改进的BP网络的分类结果误差最大,收敛速度最慢,分类性能最差;自适应学习速率BP算法改进的BP网络的分类结果的误差值、收敛速度及分类性能介于上述两种算法之间。     

电信行业统一客户视图研究

统一客户视图是电信行业实施精准营销战略的基础与保障,因而国内各电信运营商纷纷将其建设提上日程,然而却缺乏相应理论与经验指导。文中以国内某电信运营商统一客户视图建设经验为依据,在业务层面阐述了统一客户视图的相关理论基础,并重点分析了统一客户视图的实现模式,以期对电信行业统一客户视图的建设提供参考与帮助。     

未知环境下一种移动机器人实时最优路径规划方法研究

 针对未知环境下移动机器人的安全路径规划问题,提出一种基于改进神经网络和模拟退火算法相结合的方法.神经网络表示机器人的工作空间,通过BP反向算法学习外部环境结构特征和信息表示,进而优化障碍物神经网络的连接权值,利用模拟退火算法搜寻代价函数的负梯度方向,采用组合探测器来减小模拟退火算法搜索区域和应用后退策略及设置虚拟目标点的方法处理局部路径规划中出现的陷阱问题.仿真验证此方法有效性和正确性.     

BP神经网络学习算法的改进及其应用

针对标准BP算法的不足给出了典型的改进算法。对两个BP网络的应用实例利用MAT LAB语言编制了仿真程序 ,并对几种算法的学习收敛速度进行了比较。结果表明改进算法的学习收敛速度大大地优于标准BP算法。     

一种利用Gauss变异优化BP神经网络的方法

为了克服传统BP算法收敛速度慢和局部极小点等问题,提出了一种改进的BP网络训练方法,将改进的BP算法和遗传算法相结合。首先引入遗传算法中群体的概念,选取最好个体中的误差作为最小误差,其次利用Gauss变异生成的两个小随机数作为BP算法中的学习率和冲量系数,实现对两个参数的动态调整,以达到对BP网络的权值优化的目的。实验结果表明,该方法有效提高了BP网络的收敛速度,在训练时间方面具有明显的优越性,具有较好的实用性。