快速收敛的置信度传播立体匹配算法

针对传统基于置信度传播的立体匹配算法运算次数较多、效率低下的问题,提出一种快速收敛的置信度传播算法。该算法在计算每一个像素点的置信度时,只考虑当前像素点自适应大小邻域内像素点对它的信息传递,而忽略距离较远的像素点的影响。实验结果表明提出的算法在保持相近匹配精度的前提下,运算时间减少40%~50%,满足立体匹配的实时性要求。     

Correlation filter tracking based on superpixel and multifeature fusion

For the correlation filtering(CF) tracking algorithm is not robust enough and cannot adapt to scale changes, target occlusion(OCC) and other complex interferences. We introduce a CF tracking algorithm based on superpixel and multifeature fusion(CFSMF). First, superpixel segmentation and clustering are performed for the target and its surrounding environment in the initial frame. Then, a target appearance is reconstructed through block segmentation-based overlapping analysis to remove redundant information. On this basis, the histogram of gradient(HOG) and HSI color features of the target sub-block are extracted to interact with their respective position filters. Accordingly, the target position is determined by the weighted fusion of the response values. In the scale prediction stage, we independently train a scale filter with a multiscale pyramid constructed at the estimated target location. The object scale is estimated in terms of the filter response, thereby enabling the tracking algorithm to adapt to the object scale change. Lastly, we introduce an OCC criterion for determining whether to update the model or not. Compared with the classical tracking algorithm kernelized correlation filters(KCF), the proposed algorithm boosts the tracking success rate by 20% and tracking accuracy by 15.9%. Our algorithm in this paper could track the target stably even when the target is occluded and its scale changes.     

基于混合互信息的医学图像配准

通常的互信息测度是基于Shannon熵的,对Renyi熵进行分析,根据某些参数下的Renyi熵可以消除局部极值、而Shannon熵对于局部极值具有很强吸引域的特点,提出一种使用Renyi熵和Shannon熵的混合互信息测度,将两种测度分别用于不同的搜索阶段,首先使用全局搜索算法寻找基于Renyi熵的归一化互信息测度的局部极值,再通过局部优化方法对当前的局部最优解进行局部寻优以找到全局最优解,在局部优化阶段使用基于Shannon熵的归一化互信息测度作为目标函数。实验表明,这种配准算法比单纯使用Shannon熵能够取得更准确的配准结果,而且求解速度得到提高。     

基于QR 分解的彩色图像自嵌入全盲水印算法

针对彩色图像的版权保护问题,基于QR 矩阵分解提出了一种自嵌入全盲水印算 法。先将原始图像的G 通道分量进行非下采样剪切波变换,再对得到的低频分量分块QR 分解, 通过判断各子块R 矩阵中第一行元素向量的l1 范数与所有子块R 矩阵第一行元素l1 范数均值之 间的大小关系生成特征水印。然后对B 通道分量DWT 变换后的低频分量进行分块QR 分解, 并通过修改该子块QR 分解后R 矩阵中第一行最后一列元素来嵌入特征水印。特征水印的生成 和嵌入在两个通道内独立完成,水印检测无需原始载体图像,算法无需借助外加水印信息即可 完成对图像版权的鉴别。实验结果表明,该算法在经历添加噪声、JPEG 压缩、缩放、剪切和行 偏移等常见攻击时,具有很强的鲁棒性。     

中国传统家具卷草纹饰探析

卷草纹样是中国传统纹样的典型代表,是一种世界性的装饰图案。在传统家具中,它以S形波状和卷曲形式为基本骨架,装饰于家具结构的显眼部位或与家具形体结合起来,具有灵活性和不规则性的装饰特点,以及简洁明快、超然脱俗、神形兼备的装饰美感。     

基于改进混合高斯模型的运动目标检测算法

在运动目标停滞的情况下,传统的混合高斯模型会将运动目标误判为背景,导致目标漏检。为此,提出一种基于改进混合高斯模型的目标检测算法。引入背景学习参数,结合前一帧的检测结果自适应地更新背景,从而提取完整的运动目标。利用像素的八连通区域信息抑制噪声,提高算法在复杂环境中的稳定性。实验结果表明,与传统检测方法相比,该算法能够在复杂环境中准确地检测出短暂停滞的运动目标。     

基于DSP的USB数据传输系统设计

数字信号处理器(DSP)在高速运算上有着不可比拟的优势,但数字信号处理的数据量庞大,需要一种非常方便,快捷的接口实现与计算机的数据传输.在CT图像重建系统设计中,提出一种基于DSP和USB的高速数据传输方案,该方案采用CYPRESS的CY7C68001作为USB收发控制芯片,并使用TI的高性能DSP芯片TMS320C6416作为微处理器控制芯片,利用两者的速度优势,通过C语言编写通信程序,实现了DSP与PC机之间的高速数据传输,从而使得大量图像数据能够快速、实时的存储、处理.     

结合特征在线选择与协方差矩阵的压缩跟踪算法

本文从3个方面对原始压缩跟踪算法进行改进,以提高其在复杂场景下的鲁棒性和准确性。首先,提出一种结合特征在线选择的压缩跟踪算法,通过计算相邻两帧同维特征所服从的高斯分布曲线的Hellinger距离来度量特征的置信水平,从特征池中选择置信水平较高的特征,并融合特征的置信水平构造贝叶斯分类器。然后,在压缩跟踪框架下引入协方差矩阵以增强算法对目标的表达能力,把Haar-like特征和协方差矩阵相结合构建目标模型,取最大响应值所对应的候选样本作为跟踪结果。最后,优化分类器参数的更新方式,根据目标模板与跟踪结果的相似度来自适应更新分类器参数。改进算法的平均跟踪成功率比原算法提高了25%,平均跟踪精度比原算法提高了22%。相比于原始压缩跟踪算法,本文算法具有更高的跟踪鲁棒性和准确性。