基于直方图的二阶差分分域镜头检测算法及实现

提出基于直方图的二阶差分分域镜头检测算法.在传统灰度直方图的镜头检测算法基础上,对镜头图像按照权重进行分域,计算加权的直方图一阶差分,进一步计算二阶差分以消除运动带来的镜头变换检测影响.根据二阶差分平均值动态获得镜头检测阈值,并比较二阶差分与动态阈值大小来判断是否发生镜头切换.Matlab仿真环境实验结果表明:该算法可克服传统灰度法误检和直方图法漏检的不足,具有较高的识别准确率和查全率.     

超空泡图像的图像增强算法

针对水下高速射弹超空泡图像照度不均匀的问题,分析了现有各算法的特性,综合抛物线调整的直方图均衡化和增强细节的自适应直方图均衡化方法对水下高速射弹超空泡图像进行增强,并结合边缘检测技术进行信息反馈,找出了针对超空泡图像的抛物线调整直方图均衡化方法的最优参数.在增强细节的同时减少了噪音的产生,为准确获取空泡外形提供了有利的条件.     

基于高斯多峰拟合与直方图规定化的红外图像增强

为提高红外图像清晰度,提出一种基于高斯多峰拟合和直方图规定化的红外图像增强算法。首先对图像直方图进行平滑处理,通过求导获得直方图波峰数目,对直方图进行高斯多峰拟合,并通过BML映射规则获得规定化图像。为补偿丢失的弱边缘信息,采用四方向Sobel算子获得原图的梯度,利用梯度对规定化图像进行锐化以增强图像轮廓细节。实验表明,经过该算法处理的红外图像,可识别度和层次感都明显优于传统算法,使红外图像视觉效果得到很大的改善。     

基于双阈值灰度直方图的场景切换检测算法及实现

提出基于双阈值灰度直方图的场景切换检测算法.在传统场景切换检测算法基础上,根据动态高低阈值判断是否发生场景突变及场景渐变,在场景渐变情形中,进一步通过检测非相邻帧的帧差值来判断是否发生场景切换.Matlab仿真环境实验结果表明:该算法有效克服了传统灰度法的误检和直方图法的漏检等不足,具有较高的识别准确率和查全率.     

一种改进的基于小波分析的假指纹检测方法

假指纹检测技术用于检测假指纹对生物系统的攻击,笔者提出了一种改进的基于小波分析的 假指纹检测算法．在原始小波分析方法对图像进行去噪处理后,将去噪图像和残留噪声图像用于计 算局部二值模式直方图,从而提取得到指纹特征,该方法比原始小波分析方法可得到更多的纹理信 息．随后用ＳＶＭ－ＲＦＥ方法进行特征选择．最后,支持向量机ＳＶＭ 用于分类．在第二届假指纹检测 竞赛提供的数据库和第三届假指纹检测竞赛提供的数据库上的测试得到,此方法的分类准确率分 别为８８．７５％和８９．３７％,而第二届假指纹检测竞赛优胜者的分类准确率为７４．４１％,第三届假指 纹检测竞赛优胜者的分类准确率为８６．６３％．     

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.     

基于卷积神经网络的彩色铅笔画算法

为了解决传统彩色铅笔画算法生成结果单一的问题,提出了一种基于卷积神经网络（CNN）生成彩色铅笔画的算法.采用分数阶微分获取原始图像轮廓信息,用卷积神经网络获取艺术家手绘铅笔画风格,利用直方图匹配获取与手绘铅笔画相似的色调,并使用L-BFGS优化算法来合成具有铅笔画效果的图像.该算法能够生成具有不同风格的彩色铅笔画图像.实验结果表明,该算法生成的图像保留了更多原始图像的细节信息,风格更加灵活多样.     

基于遗传算法优化的神经网络自适应开关加权滤波研究

针对传统滤波算法对高噪声密度椒盐噪声污染的图像去噪效果不佳的劣势,采用遗传算法优化BP神经网络后对图像中的椒盐噪声进行自适应开关加权滤波处理.与几种相关方法的对比实验表明,本方法神经网络泛化性能强、椒盐噪声检测的准确率高、经过滤波处理后图像还原度高、图像细节信息保护效果较理想.     

Fisher准则挑选特征的快速行人检测算法

为了提高窗口遍历行人检测算法的分类准确率及其窗口遍历速度,提出了Fisher准则挑选特征块的行人检测算法.定尺寸梯度方向直方图特征（Histogram of Oriented Gradi-ent,HOG）块的尺寸过小,只能描述细节特征,使用变尺寸的HOG特征来描述整体与局部特征.利用Fisher准则挑选出区分能力强的特征块最终作为样本的表述符,在窗口遍历检测中利用积分图加速HOG特征的求取,使用支持向量机作为窗口分类器.实验结果表明：行人检测准确率为94%,检测时间为197 ms.     

多尺度结构元素形态学边缘检测算法的研究

针对在以往的图像边缘检测中,常用的算法抗噪声能力弱且容易丢失边缘细节等不足,提出一种新的边缘检测算法.该算法首先采用两个不同尺度的结构元素对图像进行交替滤波运算,再利用结构元素进行形态学边缘检测以获得图像的边缘细节.通过实验表明,与传统的边缘检测算法相比较,新算法抗噪能力强,运算效率高且检测到的边缘连续性强.     

基于肤色模型与人脸特征的多姿态人脸检测

传统AdaBoost人脸检测算法使用正面人脸训练分类器,不能检测有任意偏转角度的多姿态人脸。本研究利用各种多姿态人脸中人眼结构变化比较小的性质,使用人眼训练AdaBoost算法的分类器,设计出一种快速的复杂场景下的多人多姿态人脸检测算法。先将图像映射到一种色彩空间,运用皮肤颜色分布特性检测皮肤区域;再运用AdaBoost算法从肤色区域检测出人眼区域;最后根据人眼在人脸中的位置计算出人脸的位置。实验结果表明:该算法对多姿态人脸有很好的检测效果。     

基于Android光线传感器的实现及数据优化算法

针对目前市场上Android手机屏幕的背光亮度不能根据外界光线强度变化作出及时调整的问题,搭建Android的开发环境,采用代码移植方法对光线传感器进行实现,同时提出一种设置阈值的中值优化算法。实验数据分析显示,优化后的光线传感器在调节手机背光亮度上更加灵敏。     

红外图像增强方法的研究

为解决对比度差、边缘细节模糊等问题,提出了用分段增强法提高红外图像对比度.分段小波增强算法能有效地同时增强红外图像对比度及边缘细节,并抑制噪声.建立了表征图像边缘的特征向量.根据红外图像边缘的特征,准确提取红外图像的边缘.通过神经网络边缘检测法对样本集训练,使网络具有依据边缘特征向量求解场景中物理边缘的能力.实验结果表明神经网络边缘检测算法的精度优于其他算法,抗噪声能力强、边缘定位能力强、检测精度高.     

全分辨率的低串扰时分复用狭缝光栅3D显示

提出了一种基于后置视差光栅的3D自由立体显示结构设计,用于减少显示中产生的串扰并实现全分辨率3D图像的显示。这种显示结构包含了一个后置视差光栅和一个2D显示面板。后置视差光栅由OLED面板光源制成,可方便地通过开关指定位置的像素,实现光栅透光部分的宽度与位置的调节。2D显示面板中的合成图像受到后置视差光栅的调制,显示出3D图像。叙述了这种设计的原理和相关参数的计算。根据设计的原理和相关参数,开发了一个显示结构的原型。实验指出通过改变光栅透光部分的宽度和位置,可有效降低串扰的产生。时分复用技术的引入也可用于实现全分辨率的3D图像显示。     

基于小波分析的医学彩色内窥镜图像增强

根据人眼对颜色的心理感觉，提出在HSI颜色空间上基于小波分析的医学彩色内窥镜图像增强方法．在增强亮度分量的同时，也对饱和度分量也进行了调节．实验结果表明，该方法抑制了噪声，且使细节得到增强，处理后的图像更加清晰且色泽鲜明．     

抑制船尾拖纹的船舶显著性视频检测方法

运动船舶尺寸等参数的视频检测中,与船体同步运动的水面拖纹干扰会严重影响检测精度.为此,在描述显著性检测机理的基础上,提出了抑制船尾拖纹的船舶显著性视频检测方法:根据颜色对比度直方图得到内河场景的显著图;将原图超像素分割成若干子区域,以区域空间位置关系改进直方图对比度显著性检测结果得到区域显著图;通过该区域显著图初始化GrabCut算法,迭代分割过程中加入腐蚀膨胀操作来逼近目标边缘,从而提取运动船舶.实况视频测试结果表明,该方法能有效地抑制船尾拖纹,准确地检测出内河运动船舶,准确性达到94.6％     

基于平稳Contourlet变换的极化SAR图像融合

提出一种新颖而有效的基于平稳Contourlet变换的极化SAR图像融合算法。平稳Contourlet变换是一种具有几何信息的灵活多尺度、多方向和平移不变性的图像分解变换,与小波变换相比,对图像分析很重要的沿曲面任意方向反映的细节更容易调整。采用平稳Contourlet变换对多个单极化强度图像进行分解,对于低频系数和方向高频系数采用最优加权算法实现极化图像的融合处理。实验结果表明,该算法与PWF算法相比在保留原始图像边缘和纹理信息同时,可以有效地抑制相干斑噪声的影响,取得较好的融合视觉效果。     

基于原始图像数字特征的水印检测

提出了数字水印的一种新的埋入和检测方法．根据图像局部特征系数的统计特性来确定水印的埋入强度，使得水印的埋入强度随图像局部特征数据变化而变化，而尽可能地不改变图像的原始统计特性，水印的检测则使用对相关峰值的估计，给出了水印的埋入及检测模型．     

基于背景预测的红外弱小目标检测新算法

针对复杂背景中弱小目标检测难的问题,提出一种改进的双边滤波背景预测算法．该算法在双边滤波中引入梯度算子,自适应地对背景进行预测,将原始图像与预测图像相减可以抑制背景细节、增强目标信息,同时利用梯度的统计特性减少算法的计算量,提高了弱小目标检测性能．仿真和实验表明,与双边滤波的检测算法相比,该算法能够更加有效地从复杂背景中检测弱小目标．     

三维动静组合加载下花岗岩能量耗散试验研究

利用改造的三维霍普金森试验系统(split Hopkinson pressure bar, SHPB),选取4个轴压水平(25, 50, 75和100 MPa)和4个围压水平(0, 5, 10和15 MPa),对应开展4种应变率(约70, 90, 110和130 s^-1)下花岗岩三维动静组合加载试验研究,分析静载轴压、静载围压和应变率对花岗岩受冲击过程中能量耗散的影响规律,并讨论其破坏模式。试验结果表明:轴压增大时,花岗岩破坏时单位体积吸收能逐渐降低;围压或应变率增大时,单位体积吸收能逐渐升高。岩石储能极限在能量耗散过程中发挥关键作用,且不同情况下具体表现不同:储能极限与初始储能的差值影响岩石受冲击时的吸能值;当岩石在静载下进入损伤阶段初期时,储能极限与初始储能的比值决定岩石受冲击时的释能值;当岩石在静载下进入损伤阶段后期甚至发生屈服时,储能极限值正比于岩石释能值。此外,岩石破坏模式与单位体积耗散能关系密切:应变率相似静载组合变化时,破碎程度与单位体积吸收能变化呈负相关;静载组合确定应变率梯度变化时,破碎程度与单位体积吸收能变化呈正相关。