基于WiFi的分布式监视场景拼接系统

随着数字化信息技术的不断发展,监视系统已经成为各行业领域中的重要应用.随着WiFi等无线技术的发展,实现了视频数据的无线传输,因其特有的便捷性将传统的有线监视系统取而代之.图像拼接是目前图像处理的一项热门技术,将两幅或者多幅具有重叠区域的图像拼接成一幅无缝隙高分辨率的图像.本论文结合WiFi无线技术和图像拼接技术的优势,提出了基于WiFi的分布式监视场景拼接系统,多个客户端采集的图像通过WiFi无线网络传输到服务器,服务器对传输过来的图像采用SIFT算法和RANSAC算法完成拼接,最终实现了宽场景监视.实验结果表明该系统可以有效地实现监视场景拼接.     

无线图像监控系统的研制

本文介绍了一种基于嵌入式主扳的便携式无线图像发射装置的设计原理和实现方案，该装置具有图像采集、图像处理和图像的无线传输功能。同时提出了一种改进的运动图像检测算法，并将其应用到无线图像发射装置的图像处理过程中，由此构造了一种基站式无线图像监控系统。该系统可以获取被监控现场的实时图像．时图像中运动物体检测。当有运动物体进入监视现场时，无线图像发射装置给出报警信号。并将报警信号以及实时的图像画面通过无线图像发射装置发射出去，通过无线接收基站传入监控机房，监控人员可以在监视器上观察报警现场的情况。我们研制出了便携式无线图像发射装置的样机。并在实验室构建了该无线图像监控系统，获得了理想的效果。     

局部特征及视觉一致性的柱面全景拼接算法

目的 传统的基于平面拼接算法生成的全景图像存在严重的失真问题,很难保证良好的视觉一致性;而普通柱面拼接算法无法较好地满足实时性要求。为此,提出一种基于改进SIFT（scale-invariant feature transform）特征描述子的柱面全景图像拼接算法。方法 首先将待拼接的图像序列进行柱面投影,利用改进的SIFT特征检测器获取图像中的特征点,生成64维SIFT特征描述子;然后根据特征描述子之间的欧氏距离提取初始特征点对,利用RANSAC（random sample consensus）方法进一步剔除伪匹配特征点对并建立待拼接图像之间的空间变换矩阵;最后根据图像之间的空间变换矩阵进行图像配准,采用加权平均融合的方法完成图像的无缝拼接。结果 本文全景图拼接算法,可以有效地克服平面拼接算法存在的失真问题,保证了全景图像的视觉一致性。同时,相比普通柱面拼接算法,本文算法的拼接速度提高了近一倍。结论 通过对不同尺寸和数量的图像序列构建全景图,相对于平面拼接算法和普通柱面拼接算法,本文算法可以有效实现图像之间的拼接,生成宽视野、高分辨率的全景图像,且能够应用于对实时性要求比较高的图像拼接场合。     

基于嵌入式系统的全景图像拼接系统设计

图像拼接是制作全景图的关键技术,但目前图像拼接算法主要应用于PC机。PC机虽然处理速度较快,但体积较大,不易携带也不灵活。本文基于嵌入式系统实现了全景图像的自动拼接系统,该系统能自动采集图像,并利用基于区域相关的图像拼接算法对采集的图像进行拼接,最终得到全景图像。实验证明,本文设计的基于嵌入式系统的全景图像拼接系统对静止环境下的图像拼接具有较好的效果。     

多尺度空间特征提取的脊柱图像拼接算法

针对脊柱图像视野有限,提出一种基于优化MSFE的脊柱图像自动拼接算法。设计出一种基于尺度因子变化的高斯卷积模板尺寸自适应调整以及双向配对办法;相似性度量采用城市距离;利用RANSAC算法去除错配,从而确定待拼接图像之间的变换参数,最后利用加权平均对图像融合。对实际取得的多幅脊柱图像拼接结果表明该算法具有很好的实时性和鲁棒性。     

一种图像自动拼接的快速算法

针对现有基于灰度级相似的图像拼接方法的缺点,提出了一种图像自动拼接的快速算法。该算法综合考虑了图像拼接的精度和速度,在基准特征块的提取上,采用简单的边缘信息阈值法,实现了基准块的自主选取,提高了图像拼接的精度;在块搜索上,采用金字塔式分层搜索策略,提高了图像拼接的速度。实验证明,该算法扩展了传统拼接算法的适用范围,具有较好的性能。     

宽场景仿真中的图像配准算法

为了提高实时宽场景图像拼接应用中的图像配准精度和配准速度,提出了一种利用相机标定信息与相位相关技术相结合的图像配准方法。利用相机间的相对位置参数计算待拼接图像间的旋转和缩放模型,利用相位相关技术求解图像间的平移转换参数。通过理论推导对缩放模型的误差分布进行分析。实验结果证明,该算法理论推导正确,在场景深度范围较小情况下,图像拼接准确快速。     

面向野外火灾监测的图像拼接技术研究

传统的火灾检测系统主要依靠传感器实现,由于设备长时间接触灰尘等其他因素,有很大的可能发生失灵或故障。基于上述的缺陷,将图像拼接系统应用在野外防火检测系统上将会产生更好的效果。通过摄像头采集的图像信息往往具有一定的视差,拼接后得到的全景图像易产生重影等现象。在进行多幅图像拼接时,拼接后的全景图像不能呈现出规则的矩形形状。针对上述问题,采用一种图像变形的方法来实现精确对齐,并利用Seam Carving算法将不规则的全景图像矩形化输出为规则的全景图像,最后将规则全景图像与原场景图像进行背景对比,从而达到火灾检测的目的。     

基于超高频RFID的GPS信息采集系统

为了有效缓解城市交通拥堵,实现智能交通诱导,需要实时采集车辆动态GPS信息．传统的基于无线传感网络的车辆GPS信息采集系统在城市复杂电磁环境的干扰下,系统性能不稳定,难于保证实时性和可靠性要求．本文提出了一种基于超高频RFID技术的城市道路环境下车辆GPS信息采集系统设计方案．该系统利用超高频RFID技术替代传统的无线传感网技术,针对移动车辆实现了非接触式快速GPS信息采集和处理．首先介绍了基于超高频RFID的GPS信息采集系统的硬件及软件设计方案,并构建了针对该系统的仿真实验环境．仿真结果表明,该系统性能良好,能够满足实际要求．     

一种基于特征块的图像拼接算法

提出一种基于基本特征块的图像拼接算法。该方法先定义边缘特征量,逐点计算各像素点邻域的边缘信息量大小,并采用局部非极大值抑制及阈值法进行排除,最终确定基本特征块;先利用基本特征块的位置信息初步估计模型参数,再提取特征点对模型参数进行修正;最后,对图像进行拼接获得更大视野更高分辨率的拼接图。实验表明,该算法运算量较小,但可保证一定的精确度,具有一定的可行性和适用性。     

基于小波图像融合算法和改进FCM聚类的MR脑部图像分割算法

针对很多基于模糊C均值(FCM)的图像分割算法存在对噪声敏感和分割轮廓不清晰等问题,提出一种基于小波变换图像融合算法和FCM聚类算法的MR医学图像分割算法。在图像分割系统的第一阶段,利用Haar小波多分辨率特性保持像素间的空间信息;第二阶段,利用小波图像融合算法对得到的多分辨率图像和原始图像进行融合,进而增强被处理图像的清晰度并降低噪声;第三阶段,利用改进型FCM技术对所处理的图像进行分割。在BrainWeb数据集上进行实验,与现有相关算法相比,提出的算法具有较高的分割精度,且对噪声的鲁棒性比较强,处理时间也没有明显增加。     

基于物联网技术的小波域分块压缩感知算法的图像重构系统设计

针对低照明度重构图像分辨率不高、重构时间长的问题,提出了基于小波域分块压缩感知算法的图像重构系统。建立低照明度图像采样模型,采用图像的景深自适应调节方法进行小波域分块压缩感知和信息融合处理。利用多尺度的Retinex算法进行小波域分块压缩感知和信息提取,提取图像的信息熵特征量。采取图像自适应增强方法进行低照度图像增强处理,使用物联网技术进行低照明度图像的三维信息重构,结合细节增强方法进行低照度图像增强处理,完成重构系统设计,实现透射率图的轮廓检测和特征重构。仿真结果表明,采用该方法进行低照明度图像重构的分辨率较高,边缘感知能力较好,且重构耗时较短,实际应用效率较高。     

基于JPEG图像内容过滤代理服务器的研究

代理服务器随着互联网应用的发展与普及迅速地为人们所了解、熟悉,随着人们应用需求的提高,当前的普通代理服务器已不能满足人们在过滤方面的需求。提出了一种新的基于JPEG图像内容过滤的代理服务器,通过计算代理服务器截获的JPEG图像与基准特征库中图像的特征之间的相似度决定是否过滤网页,以此来监控不良网页信息,保护健康文明的网络环境。     

基于小波变换的工业内窥镜图像融合算法

针对工业内窥镜使用场所特殊而存在采集的图像效果不佳的问题,提出了一种基于多尺度小波变换和不同融合算子的图像融合算法。首先对源图像进行小波变换,然后对代表近似信息的低频系数采用简单的平均算法融合,对代表细节信息的高频系数采用基于区域方差的动态加权平均算法融合,最后对处理的低频和高频系数进行小波逆变换得到融合图像。实验结果表明,与其它几种算法比较,该算法得到的图像参数较好,提高了图像处理效果。     

非负矩阵分解在遥感图像融合中的应用

非负矩阵分解（Non-negative Matrix Factorization,NMF）算法是在矩阵中所有元素均为非负数的条件下的一种矩阵分解方法,这为矩阵分解提供了一种新的思路。非负矩阵分解方法在图像处理领域具有十分重要的应用意义。介绍了非负矩阵分解的基本思想,讨论了非负矩阵分解用于图像融合的可能性,并实现了基于非负矩阵分解的遥感SAR图像与SPOT图像的融合,NMF能通过观测图像数据找到图像的基矩阵,发现图像的特征,从而最终获得融合图像。不仅对基于NMF的融合方法进行了实验,而且对基于NMF的融合方法和基于小波的融合方法作了对比,并从主观和客观上来评价了这两种融合图像的质量。实验结果表明基于NMF的融合图像与原始的SAR图和基于小波的融合图像相比,能提供更多的信息,更适合作为实时定位的基准图。     

浮动车信息处理系统关键技术的研究

本文介绍了智能交通领域中一种先进的交通信息采集发布系统-浮动车信息系统。浮动车使用GPS车载装置采集车辆的行驶参数(如时间、速度、坐标、方向等),并将这些数据通过GPRS网络传送到浮动车信息中心,经过汇总、处理后生成实时的路况交通信息,并通过互联网和GPRS、CDMA网络向公众发布。本文提出了浮动车信息处理的核心算法模型,主要包括地图匹配、路径推测和道路路况计算三部分,并分别对这些算法进行了详细描述。     

一种基于小波变换的多传感器图像融合优化方法

文中针对小波变换在进行高分辨率图像和多光谱图像融合时,不能同时保持空间信息及光谱信息的问题,提出了一种优化的小波变换图像融合算法。它将高空间分辨率图像和多光谱图像经小波变换后的低频、高频分量先分别进行增强,然后再进行融合,优化了传统的基于小波变换融合方法。并且通过对同一场景的SAR图像和TM图像的融合实验,证明了该算法在有效地保留原图像光谱信息的同时,也很好地保持了空间细节。     

基于注意力机制的红外与可见光图像融合网络

针对现有融合方法缺乏通用性的问题,提出一种结合空间注意力和通道注意力的特征融合网络,设计一个端到端融合框架,采用两阶段的训练策略进行训练。在第一个阶段,训练一个自编码器用来提取图像的特征;在第二个阶段,使用提出的融合损失函数对融合网络进行训练。实验结果表明,该算法既能保留红外图像显著目标特征,还能在保留可见光图像细节上有很好的特性。主观和客观的实验分析验证了该算法的有效性。     

Cordova-NodeJS混合式物联网信息服务系统

针对传统物联网信息服务系统不能实现物联网终端汇聚节点和物联网应用服务器兼容，无法利用现有的互联网生态圈这两大问题，提出了一种新型Cordova-NodeJS混合式物联网信息服务系统。该系统由基于改进内核的Cordova框架构成的物联网终端汇聚节点和基于Node.js并配合最优点产生算法构成的物联网应用服务器所组成。结合所提出的混合式信息服务架构，该系统运行良好。实验仿真结果也表明，使用该系统架构的物联网信息服务系统相关数据指标较传统信息服务系统表现优异，接近于互联网信息服务系统数据指标，证明该系统具有研究价值。