基于物理模型的自适应快速单幅图像去雾方法

为提高雾天条件下降质图像的清晰度和色彩保真度,提出一种基于物理模型的自适应快速去雾方法。该方法求取暗原色的窗口选择为最小,并根据暗原色粗估计透过率,采用改进的增加补偿函数的双边滤波做优化,且对双边滤波中敏感的参数作自适应估计,最后通过物理模型恢复图像。实验结果表明,对于单幅图像在确保去雾效果的前提下,降低了算法的复杂度,且没有光晕效应。     

基于深度学习与行为先验的吸烟和打电话检测方法

针对深度学习方法在实现端到端的特定行为检测时存在的局限性,提出将深度学习与行为先验相结合的改进方法自动检测吸烟和打电话行为。自建行为数据集,训练一个适合特定行为和小目标检测的深度网络;利用训练好的网络模型对输入图像进行前向预测。在初步预测出特定行为(吸烟或打电话)和与该行为相关的特定目标(手、香烟或手机等)信息后,结合行为先验建立逻辑推理关系进一步判定行为是否发生。实验结果表明,与单纯的基于深度学习的端到端行为检测方法相比,该方法能有效解决行为误检问题、明显提升检测精度。     

机床整体结构及其设计思想的发展

本文从“用户－制造厂”这一制造业的基本矛盾出发,论述了机床整体结构及其设计思想的发展概况;并对各时期设计思想作了较深刻的剖析,指出了现代机床设计的方向和特点．     

图像质量快速盲检测及其在视觉系统中的应用

提出了一种新的图像质量快速盲检测方法,以锐利度作为图像质量准则,而锐利度可以归结为图像的模糊特性,并由边缘信息估计得到。为了提高系统效率,采用边缘对比度的估计方法,并以边缘对比度作为边缘锐利度的判据准则。分析了邻近边缘的相互影响,因而只需从有限的边缘点来提取出合理的线扩展函数(LSF),进而得到模糊参数。在LSF计算中,采用一种新的插值计算方法。实验结果表明:当图像不是特别模糊时,测量结果是准确的。     

畸变车牌定位与矫正方法研究

算法实现了对畸变车牌的准确定位、矫正并完成分割、识别,结合形态学对HSV模型定位方法进行改进,提升车牌区域粗定位准确性,之后由定位子算法实现对车牌粗定位结果的精确定位。Hough变换获取定位后车牌图像端点信息,以此利用数学方法重构、矫正车牌图像,从而对车牌进行分割与识别。实验证明,本算法对畸变车牌图像矫正效果显著,对提高车牌识别准确率具有重要意义。     

一种基于全局最小乘方法的磁共振波谱目标 频率选择的量化方法

磁共振波谱中,感兴趣成分的单独量化不但符合许多实际应用的要求,而且同时也提高了量化的速度和精度.为此本文提出了一种基于频率选择的波谱信号量化方法,该方法通过全局最小乘方法来估计波谱信号的非线性参数,又结合前向和后向的APES方法来估计其线性参数.文中的模拟和活体数据实现表明,本文方法在计算速度和参数估计的稳健性上要明显优于经典的HSVD和HTLS方法,同时其综合性能比Stoica等提出的频率选择方法SELF_-SVD还好.     

振动攻丝的微机控制系统

本文介绍了用Tp80l单板机构成的步进电机控制系统,文中叙述了振动攻丝的控制特点,较为详细地论述了系统硬件结构及步进电机高频正反转的控制方法,最后简介了系统软件结构。     

一种离焦模糊图像客观检测的新方法

为了更精确地进行离焦模糊图像检测,提出了一种针对一幅图的离焦模糊图像客观检测的新方法,其核心思想是由线扩展函数(LSF)得到离焦模糊图像的点扩展函数(PSF)。该方法首先假定图像中至少能检测到一条明显边缘,然后由此边缘构造LSF。由于作用于空间域,无需复杂的傅里叶变换或迭代运算,因此该方法速度很快。此外,为使检测方法更具普遍性,还提出了离焦模糊检测的一般准则,这种准则适用于所有图像而不依赖于图像的内容。实验结果验证了该方法的精确性和有效性。     

LBP与鉴别模式结合的热红外人脸识别

为了提取具有鉴别能力的红外人脸图像局部结构特征,提出一种基于LBP(local binary pattern)鉴别模式的红外人脸识别方法。传统的LBP均匀模式,提取自然图像中占主导地位的信息用于识别,但占主导地位的信息不一定是最适合识别的。为了提取有效的鉴别模式特征,基于监督学习的思想,在LBP模式下引入可分性标准,对不同LBP模式进行有效的模式选择,从而抽取适合识别的鉴别模式。最后,为了利用人脸的空间位置信息,结合分块和直方图技术得到最后的识别特征。实验结果表明,本文鉴别模式可以提取更适合识别的特征,识别性能优于传统的基于均匀模式的LBP方法。