视频字幕的自动检测与去除

由于视频中固化的字幕影响了不同语种间视频的交流和处理,为此提出了一种基于CEMA算法和纹理修复技术的自动检测与去除视频内字幕的方法。首先,运用CEMA算法检测出视频中的字幕,然后,结合纹理修复技术,将检测出来的字幕从原图中去除,同时,恢复原图中被字幕所遮挡的背景区域。实验结果表明,该方法能较好地检测和去除视频图像内的字幕。     

一种基于轮廓的图像检索算法

针对Choi Wai-pak等人提出的基于最大内切圆直方图的图像检索算法存在的不足,提出了一种改进的新的基于轮廓的图像检索算法。该算法首先用两种不同尺度的1维高斯函数分别对目标轮廓的凹陷部分和凸起部分进行进化处理来得到一个平滑简单而又能很好代表原始轮廓主要信息的进化曲线;然后利用骨架化算法提取出目标骨架;最后,利用进化后的轮廓与骨架之间的距离直方图来构造目标形状的描述符,并实现了图像检索。与Choi Wai-pak等人提出的算法(只利用了形状的骨架信息)相比,该新算法不仅利用了轮廓所表达的外围整体形状信息,还利用了骨架所表达出的形状的拓扑关系。实验结果表明,该新算法在尺度变换、旋转变换以及抗噪性能等方面具有更优的鲁棒性。     

多媒体教学课件自动融合生成及检索系统设计

现有主流课件存在着信息量少、体积大、制作发布繁琐、检索困难等缺点。针对这些问题,介绍了一个多媒体教学课件自动融合生成及检索系统,该系统实现融合多路教学信息并动态快速制作课件,支持浏览器点播完整再现课程,实现多媒体数据分析,解决多媒体教育资源的检索问题,并实现符合SCORM标准课件打包。文中介绍了系统的关键技术及框架流程。     

使用霍夫变换的3维点云拼合算法

目的 直接基于点云数据本身的拼合算法对点云模型的位置和重叠度有着较高的要求。为了克服这种缺陷,提出一种针对散乱点云的分步拼合算法。方法 不同于大多数已有的基于曲率信息的拼合算法,本文算法包含了一个序贯式的匹配点对筛选过程和一个基于霍夫变换的坐标变换参数估计过程。在筛选过程中,首先利用曲率相似度确定点云数据之间的初始匹配关系,然后利用刚体不变量特征邻域标识相似度以及持续特征直方图相似度对初始匹配点对进行连续两次筛选以便得到更为精确的匹配点对集。在参数估计阶段,通过对匹配点对的旋转矩阵和平移矢量的参数化处理,利用霍夫变换消除错误匹配点对对坐标变换参数估计的影响,从而得到更加准确的坐标变换参数,实现点云的3维拼合。结果 利用本文算法对两片部分重叠的点云数据进行了拼接实验。实验结果表明,本文算法能很好地实现对部分重叠点云的拼合。由于霍夫变换的引入,本文算法相较于经典的Ransac算法具有更高的正确率、稳定性以及抗噪性,在运行速度上也具有一定的优越性。结论 本文算法不仅能适用于任何具有任意初始相对位置的部分重叠点云的拼接,而且可以取得很高的拼合精度和很好的噪声鲁棒性。     

基于硬件构件的底层软件构件开发方法研究

为了提高嵌入式系统的硬件和底层软件的可移植性,本文对基于嵌入式硬件构件模型的底层硬件驱动程序(即底层构件)的开发方法进行了研究,给出了硬件构件与软件构件的层次关系图以及底层构件的封装原则,通过实例分别阐述了GPIO构件、功能构件和外设构件的程序编制方法以及移植性问题。     

插值方法在光声图像重建中的应用

在光声图像重建的滤波反投影算法中,需要对待测样品进行全方位扫描以获取光声信号数据。但在实际应用当中,超声传感器的采集位置数目和采样角度会受到硬件条件及空间位置的限制,从而造成了重建图像质量的下降。针对上述问题,提出了利用插值方法对光声信号数据进行预处理的解决方案。使用Matlab软件进行了数值仿真,结果表明,通过对插值之后的数据进行重建,图像峰值信噪比得到了明显的提高。     

一种基于共轭梯度的正则化OT图像重建算法

文章基于OT扩散方程模型提出了一种正则化共轭梯度OT图像重建算法，通过引入图像熵和局部平滑函数为正则化项以克服重建问题中的病态特性。与简单的共轭梯度重建算法相比，重建图像的MSE值分别为0．4413^＊10^-4和0．4819^＊10^-4。研究表明，正则化的OT图像重建算法能有效降低重建中的病态性，提高图像重建质量。     

服从传输方程光学层析图像的正则化重建

基于近红外光子的辐射传输方程给出一种光学层析图像的正则化重建方法。通过引入图像熵和局部平滑函数为正则化项克服了重建问题的病态特性。首先阐述了基于辐射传输方程光学层析成像的前向模型，进而提出基于平滑准则的正则化重建方法。重建过程是对目标函数的优化过程。目标函数包括预测值和测量值之间的误差函数和正则化函数两部分。对上述目标函数，采用基于梯度的迭代优化方法。本文提出一种具体的基于梯度树的梯度求解算法。实验表明：该方法与非正则化重建方法相比，可有效降低重建的病态性。提高图像重建质量。     

一种基于.NET Services的标注系统框架 "MyAnnotation.NET"

“MyAnnotation.NET”是一种自动收集、管理、检索和共享个人信息的标准的开放的与操作系统和具体应用无关的通用标注框架（Annotation Framework)，它以．NET Serviccs的形式提供标准化、模块化的网络服务(Web Service)。该文介绍了它的体系架构、核心算法以及一个e-Lcaming领域的实施案例。     

基于运动信息与马尔可夫彩色聚类的运动目标分割

针对视频序列图像中的运动目标分割,论文提出了将运动检测和马尔可夫彩色聚类相结合的运动目标分割算法。该算法首先利用基于统计模型的运动检测算法,通过后处理,得到运动目标的初始模板。然后,利用区域生长算法进行彩色图像的初始分割,在初始分割的基础上应用马尔可夫随机场模型进行彩色聚类,得到具有精确边缘的分割区域。最后,将运动目标的初始模板和彩色精确分割结合起来提取出具有精确边缘的运动目标。实验结果表明该算法能有效地分割和提取出视频序列中的运动目标。