视频处理器SAA7111的DSP控制实现

介绍了I^2总线的特点及时序，并详细介绍了一种图像处理系统中利用TMS320VC5X系列DSF的HPI接口模拟12c总线，完成对PHILIPS的增强型视频输入处理器SAA7111的控制的软件实现方法。     

图象特征点提取及匹配算法

针对图像特征提取与匹配的适应性和准确性的问题,本文提出将尺度不变特征变换算法应用到图像特征点提取与匹配。算法首先采用SIFT提取图象的特征点及其描述,然后采用基于置信度的匹配算法进行特征点的匹配。通过对不同光照条件、焦距、拍摄角度的图像进行特征点的提取及匹配,实验结果表明,本文算法对图像的平移、旋转和仿射变换具有很好的适应性和准确性,可以进一步应用到图像识别,图像重建等领域。     

基于改进VGG网络的弱监督细粒度阿尔兹海默症分类方法

针对阿尔兹海默症(AD)患者和正常(NC)人之间核磁共振成像(MRI)图像差别小、分类难度大的问题,提出了基于改进VGG网络的弱监督细粒度AD分类方法.该方法以弱监督数据增强网络(WSDAN)为基本模型,主要由弱监督注意力学习模块、数据增强模块及双线性注意力池化模块等构成.首先,通过弱监督力注意学习模块生成特征图和注意...     

情绪图库验证系统的设计与实现

情绪图库验证系统是一套用于情绪图库准确性检测、拥有独立功能的图片评分系统,是情绪图库构建中不可或缺的一部分。在情绪图库构建时,传统线下验证方式存在效率低、实施难度大的问题,因此有必要采用线上系统来完成实验。本文利用分布式部署方案,采用数据库主从架构,实现了一套拥有完整业务逻辑的情绪图库线上验证系统。该系统具备用户登录、图片评分、完成度实时检测等功能,支持多用户在线操作。此外,系统允许用户以不同身份参与实验,简化用户操作的同时,也减轻了相关研究人员的操作难度,并且在高并发场景下性能良好。     

基于注意力掩模融合的目标检测算法

在计算机视觉任务中,平衡目标检测的精度与速度对于后续的实际应用如目标跟踪和识别起到关键作用。基于此,提出了一种基于注意力掩模融合的目标检测算法。首先,通过VGG网络提取特征,经过初步二分类和回归后得到一系列预选框;然后,将上述预选框输入到特征金字塔结构中,通过构建注意力掩模模块自适应地学习有效特征,同时融合特征金字塔结构与注意力掩模模块得到更具表征性的特征;最后经过多分类和回归得到多尺度的检测结果。在PASCAL VOC 2007和PASCAL VOC 2012数据集上展开了实验,测试集结果显示,在交集并集比(IOU)为0.5的条件下,对于320×320的图片输入,平均精度均值(mAP)分别为81.0%和79.0%,检测速度为60.9fps。本文算法将注意力信息结合到目标检测中,实现了通用目标检测的精度和速度均衡。     

基于NSST和NLMF的多聚焦图像融合

为对融合图像的信息丰富度、边缘清晰度以及视觉效果作进一步的提升,设计了一种基于非下采样剪切波变换(NSST)结合非局部均值滤波(NLMF)的多聚焦图像融合算法.首先,将源图像通过NSST变换进行多尺度、多方向分解得到高、低频子带系数.其次,对低频子带系数采用局部区域的改进拉普拉斯能量和以及非局部均值滤波融合方法构建低频...     

基于强化学习的公共空间行人轨迹跟踪

对公共空间中的多目标行人轨迹跟踪问题,提出一种基于强化学习的多目标行人轨迹跟踪算法.首先采用高精确度的目标检测器检测公共空间视频中的行人目标,并为每个目标分配一个独立的单目标跟踪器进行轨迹跟踪;将每个目标作为独立智能体,通过深度强化学习方式进行训练;接下来结合跟踪轨迹与检测目标之间的表观和位置特征构建相似度代价矩阵;最...     

基于迭代交替优化的图像盲超分辨率重建

基于深度卷积神经网络的图像超分辨率重建算法通常假设低分辨率图像的降质是固定且已知的,如双3次下采样等,因此难以处理降质(如模糊核及噪声水平)未知的图像。针对此问题,该文提出联合估计模糊核、噪声水平和高分辨率图像,设计了一种基于迭代交替优化的图像盲超分辨率重建网络。在所提网络中,图像重建器以估计的模糊核和噪声水平作为先验信息,由低分辨率图像重建出高分辨率图像;同时,综合低分辨率图像和估计的高分辨率图像,模糊核及噪声水平估计器分别实现模糊核和噪声水平的估计。进一步地,该文提出对模糊核/噪声水平估计器及图像重建器进行迭代交替的端对端优化,以提高它们的兼容性并使其相互促进。实验结果表明,与IKC, DASR, MANet, DAN等现有算法相比,提出方法在常用公开测试集(Set5, Set14, B100,Urban100)及真实场景图像上都取得了更优的性能,能够更好地对降质未知的图像进行重建;同时,提出方法在参数量或处理效率上也有一定的优势。     

H.264/AVC到HEVC快速帧内转码算法

为加快H.264/AVC到HEVC的转码速度,提出一种快速帧内转码算法。针对H.264/AVC和HEVC两标准间帧内预测块尺寸的差别提出一种合并宏块的方法,利用该方法得出的编码信息预判HEVC中最可能的帧内预测尺寸及最可能的帧内预测模式并简化HEVC中四叉树划分过程,从而降低转码过程中帧内预测的计算复杂度。实验结果表明,在编码效率和视频质量损失很小的情况下,所提出的转码算法平均节省了63.20%的编码时间。     

一种新的异常行为检测算法

行人异常行为的自动检测与识别是计算机视觉领域的重点和难点,同时也是智能监控系统中研究的热点问题。针对这一问题,提出了一种基于人体形态特征的异常检测算法。利用轮廓信息将目标从视频序列中分割出来,再对分割出来的目标进行轮廓拟合,根据所得到的拟合信息提取文中所定义的形态特征因子,将特征因子经过行为分类器的判定,从而决策出该行为是否异常。实验结果表明该方法实现简单,具有较好的实时性与鲁棒性,可以作为实时监控系统中异常行为检测的有效方法。