基于图像森林变换的灰度目标周长估算

数字图像中目标对象的周长是一个十分重要的目标形态特征,二维图像中的目标周长估算在图像特征提取、目标识别等方面具有十分重要的作用。目前已有的估算方法对二维灰度图像目标边界模糊和图像含噪声估算精确度不高,针对这一现状,结合图像森林变换（IFT）,提出基于IFT的改进的目标周长估算方法。利用IFT方法优化图像目标厚度边界信息来估算灰度图像的边界周长,从而提高周长估计的精确性和鲁棒性。为了获得图像目标的标准周长,实验采用人工合成的图像。对具有不同边界厚度的目标、含噪的图像的目标进行周长估算实验。提出的改进算法在图像目标边界模糊和含噪声情况下所得的结果均具有较高的精确度。提出的改进的灰度周长估算方法,在模糊图像与含噪图像的处理中具有更好的适应性和稳定性。     

间隔贝叶斯估计和空时目标运动边界视觉跟踪

针对计算机视觉领域的运动目标跟踪问题,在间隔贝叶斯估计框架的基础上结合空时目标运动边界提出一种在线视觉跟踪方法.首先在初始帧建立感兴趣目标的整体和局部双层外观模型;然后利用目标驱动和数据驱动的双层视觉注意力模型提取目标在下一帧内的运动边界,将目标运动边界视为状态预测间隔的上限;在预测间隔内采用多尺度匹配原则寻找最优的目...     

判别相关滤波融合深度信息的目标跟踪算法

基于相关滤波的目标跟踪算法已经取得了较好的性能并引起关注.在RGB图像序列的跟踪中,遮挡、背景与前景相似纹理的情况下会出现跟踪失败.本文提出了一种在判别相关滤波框架中融合深度信息的跟踪算法.由深度图分割获得空间可靠性图,根据可靠性图计算约束滤波器,避免传统判别相关滤波的边界效应.在跟踪阶段,通过对通道响应进行可靠性加权...     

边界与区域相结合的目标提取算法

对于目标中带孔或目标颜色信息和背景颜色信息相似的图像,单独根据边界信息或区域信息无法提取出准确的目标.从图像的边界信息与区域信息综合考虑,以图割理论为基础,提出了一种基于图割的边界信息与区域信息相结合的目标提取算法.实验结果表明,该算法对目标中带孔或目标颜色信息和背景颜色信息相似的图像,能够准确、有效地提取出目标,自动分割精度高,用户工作量少,分割效率高,达到了预期的效果.     

打通信息交互的边界

上下文感知更智能Gartner公司发布的2012年具有战略意义的十大技术与趋势中．对上下文感知计算使用尤为关注。     

H-R自适应边界元的模糊误差估计方法

为克服在利用传统自适应边界元法求解弹性问题时需对不同问题设计不同误差估计公式的缺点,以专家经验为基础,利用模糊逻辑理论,提出一种新的误差分析方法.基于H-R自适应边界元法,用FORTRAN编写求解2个经典平面弹性静力学问题的程序.分析表明该误差分析方法能较好地估计边界元解的误差.     

基于边界信息的孔洞填充算法

为了克服传统填充算法无法自动识别孔洞区域的不足,提出了一种基于边界信息的孔洞填充算法.利用边界跟踪得到内外边界的几何位置信息,进而确定孔洞边界,然后利用孔洞边界进行扫描线填充.与种子填充算法和扫描线填充算法相比,该算法无须对整个区域进行复杂的运算,能够避免过多的重复运算,降低了算法的复杂程度,易于编程实现.实验结果表明,该算法运行速度快,并且对任意形状的物体都是有效的.     

基于边界跟踪的区域面积计算

给出了一种基于边界跟踪的区域面积计算.根据图像边界跟踪时下一次和上一次跟踪方向,确定图像的左右边界.利用边界像素的横坐标进行加权求和计算,求得图像区域面积.与现有的面积计算方法相比,该算法只需跟踪边界一遍,即可获得区域面积,且算法不用借助链编码,具有速度快、计算量小、结果准确等优点.     

基于状态信息的红外小目标跟踪方法

红外小目标所占像素较少,且缺乏颜色、纹理、形状等特征,因此难以有效地跟踪它们。针对这一问题,提出了一种基于状态信息的红外小目标跟踪方法。首先,将待跟踪小目标局部区域的目标、背景和干扰物进行编码以得到连续帧之间密集的局部状态信息;其次,将当前帧和上一帧的特征信息输入分类器,得到分类得分;然后,融合状态信息和分类得分,从而得到最终置信度并确定待跟踪小目标的中心位置;最后,更新状态信息并在连续帧之间传播,在此之后利用传播的状态信息完成对整个序列中红外小目标的跟踪。在DIRST(Dataset for Infrared detection and tRacking of dim-Small aircrafT)数据集上评估所提方法。实验结果显示,所提方法针对红外小目标的跟踪召回率达到了96.2%,精确率达到了97.3%,相较于目前最优秀的通过跟踪方法 KeepTrack召回率和精确率分别提高了3.7%和3.7%。这表明所提方法在复杂的背景与干扰下能有效完成针对红外小目标的跟踪。     

破碎刚体三角网格曲面模型的特征轮廓线提取方法

区分了三角网格曲面模型上的三组概念：外表面与断裂面、内外边及内外轮廓线．运用内外边的性质快速提取了外轮廓线,采用法矢夹角计算和统计方法获取了模型上断裂面与原表面夹角的经验阈值及断裂面面积的上限,继而确定候选特征点集,最后利用扫描线算法获取包络于候选特征点集的内轮廓线．基于以上步骤提出三角网格曲面模型的特征轮廓线提取方法,该方法正确提取了破碎刚体模型的特征轮廓线,使空间曲线匹配得以进行．     

基于无监督深度图像生成的盲降噪模型

鉴于有监督神经网络降噪模型的数据依赖缺陷,提出了一种基于无监督深度生成（UDIG）的盲降噪模型。首先,利用噪声水平评估（NLE）算法测定给定噪声图像中的噪声水平值并输入到主流FFDNet降噪模型中,所得到降噪后的图像（称为初步降噪图像）作为UDIG降噪模型的输入。其次,选用编码器—解码器架构作为UDIG模型的骨干网络并用UDIG模型的输出图像（即生成图像）分别与初步降噪图像、噪声图像之间的均方误差之和构建混合loss函数;再次,以loss最小化为优化目标,通过随机梯度下降（SGD）网络训练算法调整网络模型的参数值从而获得一系列生成图像;最后,当残差图像（噪声图像与生成图像之间）的标准差逼近之前NLE算法所测定的噪声水平估计值时及时终止网络迭代训练过程,从而确保生成图像（作为降噪后图像）的图像质量最佳。实验结果表明：与现有的主流降噪模型（算法）相比,UDIG降噪模型在降噪效果上具有显著优势。     

基于模糊灰度共生矩阵与隐马尔可夫模型的断口图像识别

纹理通常由空间分布和灰度分布共同描述,灰度共生矩阵(GLCM)能兼顾二者,故广泛应用于纹理分析中。在计算GLCM时,为降低其维数,需对纹理图像进行灰度量化,这必然丢失部分图像信息。灰度量化时,由灰度值与量化区间中心值的不同距离,构造出相应的模糊隶属度函数,并定义了模糊灰度共生矩阵(FGLCM)。通过对断口图像FGLCM的14个特征统计量进行相关性分析,选择角二阶矩和熵等7个统计量作为特征参数,并验证了其有效性。最后,在4类典型断口图像的特征空间上,采用隐马尔可夫模型(HMM)进行分类识别。实践表明,FGLCM比已有的GLCM能更好地表征断口特性,且在HMM状态数为3时,断口分类的平均识别率可达98%。     

基于图像区域信息与边界的分割方法研究

图像分割是图像研究中的关键步骤,其对相关工程技术领域有着重要的作用。由于图片具有一定的区域信息和边界信息,我们讨论了图像的区域分裂合并算法和边界跟踪算法。并提出了一种结合边缘与区域信息的变分水平集分割方法,通过对DRLSE(距离正则化水平集)模型的能量函数进行改进,引进了CV模型的外部能量项,实验结果表明,新模型继承了两种提取方法的优势,能够正确、快速、鲁棒的分割出目标区域。     

Significance of visual limitations in automated pattern recognition applications

Man-machine interaction is critical for pattern recognition; say for automatic testing or medical diagnosis. Effective interface development requires quantitative limitations of the human visual system. A comprehensive effort to apply the theory of fuzzy sets to this system problem is outlined and illustrated.     

液位控制的模糊内模PID控制器设计

本文介绍了液位过程模糊内模PID控制器的设计.利用机理分析和实验辨识相结合的方法建立了被控过程的数学模型,并依据内模控制原理设计了一种PID控制器,该控制器结构简单,只有一个可调参数.为了克服了内模控制器参数整定要在系统标称性能和鲁棒性之间进行折衷选择的局限性,利用模糊逻辑实现了控制器参数的在线自动整定.实验结果表明,模糊内模PID控制器能有效地改善系统的性能.     

一种新的基于snake模型的水平集图像分割方法

介绍了一种新的变分函数来替代传统水平集方法中的符号距离函数,因而可以完全忽略重复初始化符号距离函数的步骤,提高了计算效率。用一个能量函数来表示基于snake模型水平集函数的变化情况。其中能量函数主要由内部能量和外部能量表示。利用内部能量描述曲线的张力和平滑性;外部能量则基于图像数据,并在图像的目标边界形成极小值。同时最小化内部和外部能量,产生内力和外力：内力控制曲线演化的方向,并保持曲线不被过度弯曲;外力则吸引曲线到达目标边缘。     

基于模糊综合评价的机场周界安全

基于模糊数学理论, 运用模糊综合评价原理, 构建民用机场周界防范系统模糊综合评价模型. 对周界防范系统的子系统进行模糊评价, 以期达到检测各个子系统的安全稳定性目的, 将综合值划分成若干区间, 并分别对应于机场组织的四种状态, 即: 危机状态[1, 0.75]、低度危机状态[0.75, 0.5]、基本正常状态[0.5, 25]和正常管理状态[0.25, 0]. 当计算出的综合评价值处于上述某个值域区间时, 可直观地显示出机场周界安全的具体状态.     

单人图象中人眼的快速定位

人眼的识别是计算机人脸识别和智能监控中的重要部分。本文提出了一种基于灰度投影曲线和边缘检测进行人眼定位的新算法。首先利用原图的垂直灰度投影曲线确定人脸的左右边界,之后利用人脸区域的水平灰度投影确定头顶至鼻中部的上下边界,然后利用人脸比例模型估计人眼的大概位置,分析人眼区域的边缘图象,给出人眼的确切位置。。实现表明,该算法简单、快速,鲁棒性强。