基于SIFT特征检测的图像拼接优化算法研究*

针对复杂场景下图像拼接,误匹配点比例较大时,传统匹配优化算法效率低,合成图像易产生鬼影等问题,在SIFT算法基础上,采用一种新的聚类方法预筛选特征点对,再用RANSAC算法精确提纯,减少算法迭代次数;并提出了改进的基于特征点的最佳缝合线与多分辨率样条法相结合的融合方法,提升了融合图像质量。实验结果表明,经过对以上两部分的改进,算法效率有较大提高,并能有效去除鬼影现象。     

竞争环境下任务分配方法的研究

以博弈论和纳什均衡理论为基础,介绍了一种基于博弈论的竞争环境下的任务分配方法,提出了竞争环境下任务的分配模型框架,引入了Agent能力的概念,并给出了竞争环境下详细的任务竞争算法和资源竞买算法,最后通过实例获得了满意的结果,同时该实例也表明了本模型的合理性和算法的有效性.     

基于不完备信息系统的高速铁路舒适性评价规则优化方法

随着我国高速铁路的快速发展,对高速列车舒适性的研究显得十分重要。本文在基于粗糙集理论和模糊理论的高速铁路舒适性综合评价模型的基础上,利用粗集理论及不完备信息系统理论,构建了一种评价规则的提取和优化方法,通过实例分析,产生满意的约简规则,从而能够快捷迅速地指导舒适性的评价,进一步提高了系统的可靠性和适应性。     

基于自适应搜索模式的运动估计算法

提出一种可自适应选择搜索模式的运动估计算法。将非零运动块分为大、中、小3种类型,相应地利用基于六边形、基于标准菱形及基于小菱形的搜索策略实现运动估计。实验结果表明,该算法减少了块匹配的搜索点数,在保证运动估计精确度的同时,降低算法复杂度,提高搜索效率。     

基于元胞自动机理论的快速公交系统能耗研究

交通运输能源消耗已经成为决策管理者高度关注的信息。采用元胞自动机（CA）理论研究了快速公交系统能耗问题,以元胞自动机NaSch交通流模型为基础,通过结合动能定理,建立了快速公交系统的元胞自动机能耗动力学仿真模型。并以目前建设的兰州市快速公交系统为例,仿真研究了周期性边界条件下,不同行车密度、不同停靠站时间以及驾驶员行为差异下随机慢化对快速公交车系统能耗的影响,得到了相应的定量分析结论。仿真结果表明,快速公交车辆停靠站时间越长,拥堵的范围越大,路面交通流能耗损失越小,对应的流量、速度也越小,系统越早进入堵塞相。     

基于子区域相似度的医学图像分割算法

将传统的区域生长算法思想融入到一种轮廓线逼近方法中。通过定义子区域的相似度准则,利用围绕像素的子区域的统计相似性,作为一个初始多边形轮廓演化的驱动因子,从粗到细,实现了对目标区域的逼近分割。实验表明,所提算法具有较好的抗噪性和较高的分割效率,可以有效分割出医学图像中的目标区域。     

基于3D运动历史图像和多任务学习的动作识别

针对使用深度传感器采集的深度图像序列,在3D运动历史图像的基础上提出一种基于Gabor特征提取和多任务学习的人体动作识别方法。为了解决基于轮廓特征对运动历史图像不能充分表达的问题,引入Gabor滤波器组对3D运动历史图像进行特征提取;为了刻画在不同时间维度上人体动作的变化过程,引入时域金字塔对动作视频进行划分;最后,为了挖掘动作识别任务间的相关性,采用多任务学习训练动作分类模型。实验结果表明,该方法可有效提高动作识别的准确率。     

基于Shearlet变换的红外与可见光图像融合

针对传统Shearlet变换融合方法在图像的奇异处 易产生伪吉布斯现象并且融合数据量 较大的缺点,本文结合 压缩感知(CS)理论提出一种基于改进Shearlet变换的红外与可见光图像融合方法。首先通过 非下采样金字塔滤波器组对待 融合红外与可见光图像分别进行分解,得到与原图像同等大小的高频信息图和低频信息图; 对于低频信息图,采用 能够恰当表征红外与可见光比例权值的局部区域信息熵进行融合;对于高频信息图,通过Sh earlet变换中水平、垂直和 对角剪切滤波器组进行滤波,继而将滤波后的系数分别采用简单且易物理实现的托普利茨矩 阵进行观测并权值融合, 然后通过分裂Bergman迭代获得融合后的高频Shearlet系数;最后经滤波器重构得到融合后 的图像。实验结果表明该算法有效地解决了吉布斯现象问题,融合图像对比度较高,并相对 于传统的融合方法减少了传输和融合的数据量,并且将融合时间缩短到50s以内,提高了融合效率。     

基于图像式传感器的铁路轨距检测系统研究

传感器在铁路安全维护方面应用广泛。为了实现实时在线轨距测量,将激光技术与CCD图像式传感器相结合,建立车载轨距机器视觉检测系统。首先介绍系统的构成与工作原理,并提出基于去噪前置与距离变换算法的快速轨道轮廓中心线提取方法。然后采用强对比度拉伸和指数变换的方法进行图像增强,并结合高斯平滑与动态感兴趣区域对图像进行快速去噪前置处理。最后对图像进行精确阈值分割处理,采用距离变换的方法得到轨道轮廓中心线并定位轨距测量点。结果表明,该系统检测精度满足-1mm~+1mm,图像帧处理速率为14.35m/s。轨距机器视觉检测系统满足实时在线轨距检测对系统鲁棒性、检测速度和精度的要求。     

人体跌倒识别算法研究

为快速有效地获取老人跌倒信息,提出了一种人体跌倒识别算法,以深度序列为基础,通过Kinect提供的骨架关节数据构建人体动作表示模型,将人体动作看作关节运动曲线和速度曲线的集合,引入离散Fréchet距离作为关节运动曲线和速度曲线的相似性测度,使用最近邻(KNN)分类器对动作样本进行分类.在公开数据集SDUFall上进行了实验,结果表明,方法优于已有方法.