基于Gabor变换的人眼开闭状态识别技术研究

为解决驾驶员疲劳检测问题,提出了一种快速人眼开闭状态识别方法。该方法通过肤色模型识别人脸区域,预处理后进行Gabor变换;通过选取合适的尺度和方向提取出眼部明显的灰度特征,对变换后的图像进行水平积分投影,眼部有明显的尖峰,进而通过峰平比识别人眼的开闭状态,突破了传统积分投影方法只能进行人眼定位的局限。实验表明,该算法具有较高的准确性,并对光照变化有较好的鲁棒性。     

积分投影与区域生长法结合的人眼定位

在疲劳驾驶检测系统中,人眼精确定位对眼睛状态的正确判别起着关键作用。采用灰度积分投影法粗定位人眼,具有定位准确、速度快、处理方法简单等特点;采用区域生长法能够去除眼镜、眉毛等眼部噪声的干扰,具有定位准确特点,能够实现精确定位人眼。利用积分投影法的时间优势与区域生长法的精确定位优点,提出将积分投影法与区域生长法相结合实现人眼精确定位。采用Matlab进行仿真实验,实验结果表明该算法速度快、准确率高、稳定性强,能应用于驾驶疲劳状态检测等需要精确、快速检测定位人眼的场合。     

基于Riesz变换的图像边缘检测

针对传统边缘检测算法易受光线变化影响的问题,提出一种基于Riesz变换空间下的相位一致性边缘检测方法。用Riesz变换替代Hilbert变换对图像进行处理,通过Riesz变换的不同尺度因子构造计算相位一致性所需要的变换空间,根据相位一致性计算方法在新的Riesz变换空间获得特征图像;使用非极大值抑制检测出图像边缘信息;与传统相位一致特征提取方法、2DLog-Gabor变换以及Canny边缘提取算法对比实验。仿真实验结果说明,该边缘检测方法在不均匀关照条件下可用于图像的边缘特征提取,相比在Hilbert变换空间下的相位一致特征提取方法运算速度快,算法可行有效。     

基于结构显著性的医学图像质量评价

为提高医学图像质量预测精度,检验和优化医学图像处理算法,提出了一种基于结构显著性 的医学图像质量评价方法．首先,分别计算参考图像和失真图像的相位一致性、梯度相似性,然后计 算参考图像的结构显著性图谱,最后结合两幅图像的相位一致性信息和梯度幅度信息生成局部质 量图谱,并用结构显著性图谱作为视觉权重生成最终的图像质量分数．经医学影像质量基准库测 试,客观评估结果与主观评估结果的Ｐｅａｒｓｏｎ相关系数达到８９％,Ｓｐｅａｒｍａｎ相关系数达到８６％． 实验结果表明该方法优于传统评价方法,具有较高的可靠性．结构显著性模型不仅能反应人眼自适 应提取场景结构信息的能力,而且还能分层次地描述不同图像结构的结构性．对人眼视觉特性的研 究与应用有助于提高图像质量评价方法的可靠性．     

InSAR双轨差分法原理及应用

提出了一种利用解缠后的相位信息或相位梯度信息确定形变区域的InSAR形变检测新方法——双轨差分法,阐述了检测原理,设计了检测流程。实验结果表明,双轨差分法能检测形变区域。经比较分析得出,利用解缠后的相位信息能确定形变区域位置和形变量,检测灵敏度较低;利用相位梯度信息仅能确定形变区域位置,检测灵敏度较高。     

连续相位调制信号的载波相位软同步算法

针对连续相位调制(CPM)信号载波相位同步困难的问题,提出一种通用的CPM信号的载波相位软同步算法。在CPM调制信号的Rimoldi分解的基础上,基于最大似然准则和EM算法推导了载波相位的软同步算法,该算法将解调器与同步器联合,利用CPM软解调器输出的软信息进行载波相位估计。仿真结果表明,该算法能够得到接近修正克拉美罗限的载波相位估计,并获得近似理想的误码率性能。     

一种基于眼部状态的疲劳驾驶检测方法

针对传统的疲劳驾驶检测准确率低和实时性差的问题,提出了一种基于眼部状态的疲劳驾驶检测方法.利用CCD相机实时获取驾驶员的脸部图像,采用直方图均衡化增强图像的对比度;通过改进的cascade(Hear分类器)的人脸检测算法检测出脸部区域;利用OTSU阈值分割和形态学运算提取人眼区域,根据人眼的宽高比判定眼睛的闭合程度;依据PERCLOS-P80原理和眨眼频率判断驾驶员的疲劳状态.实验结果表明:改进的人脸检测算法对每帧图像的检测时间约为45ms,在人脸检测速度上提高了2.3倍,为整个疲劳驾驶检测节省了大量的时间.研究疲劳驾驶检测方法检测一帧图像的时间约为65ms,而且在不同的光照强度下的检测均有较高的准确率,满足疲劳驾驶检测对准确性和实时性的要求.     

先验信息驱动的DSInSAR自适应相位优化算法

相位优化是分布式散射体干涉合成孔径雷达(Distributed Scatterers Interferometric Synthetic Aperture Radar, DSInSAR)技术中提升相位信噪比的关键步骤.为了改善现有相位优化算法在矿区大梯度形变对应密集条纹处的相位信息严重损失问题,提出一种基于先验信息驱动的DSInSAR自适应相位优化算法.算法首先采用常规小基线集技术反演初始时序形变相位,通过时序相位预处理获取先验形变相位信息;然后将其从原始单视复数(Single Look Complex, SLC)相位中去除,获取SLC残余相位,结合相干性次幂加权策略构建残余相位优化模型,通过先验形变相位补偿,估计最终优化相位.试验结果表明：提出算法可有效兼顾大梯度形变场对应条纹密集区域的相位信息保护及噪声抑制,且有效提升了大梯度形变区域的监测点密度及监测精度,较常规优化算法具有更好的自适应效果及优化性能.     

信噪比信息与时频特征修正相位的语音增强

针对在基于谐波模型的相位谱语音增强算法中,只对浊音段相位进行重构导致语音失真和听觉不连贯的问题,提出了用信噪比信息与时频特征改进相位重构的新方法。首先,引入与相位失真有关的时频特征并计算决策阈值;然后利用信噪比信息计算带噪语音与纯净语音的相位偏差,两项比较进一步估计清音段与浊音段的语音相位,能有效改善语音的连贯性;最后将重构的相位与改进二元假设模型的幅值估计结合并进行语音增强。经过对不同噪声背景下的不同语音进行实验表明:新算法的相位差更接近于原信号。与对比算法相比,增强语音的信噪比平均提高2.39dB,语音感知评价指标平均提高0.12,有效地降低了语音失真,提高了语音可懂度。     

基于DSP的疲劳驾驶实时检测算法实现

针对基于DSP的疲劳驾驶实时检测系统,利用Adaboost算法训练人脸与人眼分类器,在分析了基于Hough找圆法与灰度投影法的人眼状态分析算法各自的优缺点后,提出了一种新的基于区域灰度特征的人眼状态分析算法,该算法不需要精确几何模型,利用基于区域特征的灰度均值,具有很强的鲁棒性。将疲劳驾驶检测算法移植到DSP中后,检测算法的帧速率达到18帧/秒,满足了实时检测的性能要求。     

基于边缘特征的虚实图像精确配准

3D模型的虚拟图像与可见光图像（实图）的配准可以增强信息的互补性,在通过INS装置粗配准后,其配准问题变成了经典的多模态图像精确配准问题。本文提出了一种基于边缘信息全局最优匹配的3D模型图像与可见光图像精确配准算法。该算法首先基于相位一致性模型提取3D模型图像与可见光图像视觉相似的边缘结构;再采用模拟退火算法搜索求解在边缘配准度最大对应的空间变换模型的最优参数值。4组实验结果表明,本文算法能够充分利用图像间的相近似的边缘结构和模拟退火算法得到配准变换参数,有效地实现多模态图像（不同光照及对比图像对,不同传感器的航拍图片对,虚拟3维视图与可见光图像）的精确配准。     

基于小波光照归一化和高判别力特征的人眼定位算法

人眼定位是人脸识别、人脸分析等的前提,但是人眼定位的精度极易受到非均匀光照和噪声的影响。针对这一问题,提出一种结合小波变换光照归一化和高判别力特征的人眼定位算法。首先通过小波变换对人脸图像进行光照归一化处理,然后对人眼候选区域提取LTP和LPQ特征,对每个候选人眼区域计算SVR分类响应值得到人眼概率图,最后对人眼概率图进行高斯拟合,完成人眼精确定位。在人脸数据集CMU-PIE、Yale B和AR上的实验结果表明, 该算法能有效克服非均匀光照对人眼进行精确定位的影响,具有光照变化鲁棒性,比同类算法有更高的定位精度。       

基于数字微镜装置的结构光照明层析成像

在结构光显微系统中使用可编程数字微镜装置代替压电驱动的光栅,产生稳定可靠的结构光照明.为避免数字微镜装置本身的像素化结构对成像的影响,系统中引入一个低通的空间光调制器,以滤除经过数字微镜装置后产生的高级(±2nd及以上)衍射光.此时在样品上形成的结构光不再是单一频率的余弦光栅图案,传统结构光显微成像中通过光栅3步相移成像获得层析图像的方法不再适用.新算法通过5步相移得到5幅源图像,也可重构出层析图像.结果表明,传统荧光图像中几乎不能分辨的某些精细结构,在重构的层析图像中能够清晰地分辨出来.     

基于模糊逻辑交通信号优化控制算法

提出了基于模糊逻辑单交叉口信号变相位控制算法，并实现了仿真．传统的信号控制方法，仅考虑了相位时间的优化，而忽略了对相位组合的优化，以现实中常用的4相位信号控制为例，通过研究发现，在不改变原来4相位相序的前提下，通过灵活的相位组合，可以获得更好的控制效果．与传统交叉路口信号模糊控制的方法相比，交通信号变相位控制的相位组合、相位时间更加灵活，更适应城市交叉口实时变化的交通状况．以典型的十字路口为对象，选用不同时段的交通流状况进行仿真实验，研究结果表明，对于交通流量不平衡的交叉口来说，信号变相位模糊控制的效果要优于传统的模糊控制，能够减少车辆延误时间，是进行城市交叉口信号控制的一种实用和有效的算法．     

基于形态学的二分法边缘提取算法

对于光照不均匀的图像,形态学边缘提取算法的分辨率远远逊色于人眼的分辨率.产生这种差异的原因是形态学算法仅仅是从几何学的角度出发来检测边缘,并没有模拟出人眼的生物特性.为了提高形态学算法的分辨率,通过研究人眼对光强的特性响应曲线,注意到了人眼对于光线具有亮度适应特性.把亮度适应特性加入形态学边缘提取算法,得到了高分辨率的二分法边缘提取算法.二分法边缘检测算法以强弱光亮度的中心点亮度为分界点,高于分界点的像素亮度被削弱,低于分界点的像素亮度被提高.如此在压制强光的同时增强弱光来模拟出人眼的亮度适应特性.实验证明二分法是一个具有高实时性、低噪声、高分辨率边缘提取算法.     

多芯片小数分频锁相环输出信号相位同步设计

为了在多通道射频（RF）通信系统中,实现多个收发器芯片或单个收发器芯片上的锁相环（PLL）相位同步,提出小数分频PLL输出信号相位同步算法. 设计相位累加采样点数选取算法,算法选取的采样点数用于累加参考时钟欠采样的PLL输出信号与数控振荡器（NCO）产生的参考信号经三角运算的结果,以消除高次谐波分量,并有效降低相位差计算结果的误差. 根据相位差的计算结果反馈调节PLL内 delta-sigma 调制器(DSM)输入的小数分频比,线性调整PLL输出信号的相位,实现多个PLL输出信号相位与参考信号相位同步. 通过仿真验证算法的正确性,且最终相位同步后的相位误差为0.35°,完成同步所需的时间为210 ms.     

利用Hausdorff距离的快速人耳检测

为有效解决人耳检测中的遮挡和光照不均等问题,结合Hausdorff距离的模糊匹配的特点和较强的抗干扰能力,提出基于Hausdorff距离的人耳检测算法.算法首先用肤色模型检测出人脸区域,然后用canny算子提取边缘,并进行距离变换,再构造多分辨率金字塔模型,在不同分辨率层上采用不同的匹配策略进行Hausdorff距离匹配.算法采用多分辨率方法显著提高检测速度,采用部分Hausdorff距离提高它的抗干扰能力.仿真实验结果取得95%的正确率,并且对遮挡和光照不均具有较强的鲁棒性.     

Key Frame Extraction of Surveillance Video Based on Fractional Fourier Transform

With the vigorous development of national infrastructure construction and public information construction, video surveillance systems have gradually penetrated various fields. The current key frame extraction technology has inadequate target details and inaccurate judgment of local actions. Addressing this problem, a key frame extraction method based on fractional Fourier transform is proposed. This method obtained the phase spectra information of different orders by performing fractional Fourier transform on the surveillance video frames. Next, the method designed an adaptive algorithm based on the golden section point to select the transformation order.Then, the phase spectrum information of two adjacent frames was used to characterize the changes in the global and local motion states of the target. The final step was to extract key frames based on this. Experimental results show that, compared with the previous methods, the key frames extracted by the method proposed in this paper can correctly capture the changes in the global and local motion states of the target.