均衡化特征匹配的非刚体细胞形态跟踪

提出利用均衡化特征匹配来进行非刚性细胞形体跟踪的方法。采用重启动的随机游走方法建立并求解特征匹配概率模型,利用双向均衡方法对匹配邻接矩阵进行均衡化处理,得到指定目标与待跟踪目标之间的精确匹配,以获得目标的定位跟踪结果。同时利用特征匹配结果进行目标的自动标定,并应用图像分割方法进行目标的精确轮廓跟踪。实验结果表明,将该方法应用于视频中动态背景下的运动细胞形态跟踪时,在背景相似度较高及目标迅速移动的条件下,表现出了良好的性能,与同类方法相比可获得较高的定位精度以及更为准确的目标轮廓。     

抗压缩的照片图像与真实感计算机图形识别

数字图像取证是计算机取证、信息安全领域的一门新学科。为实现照片图像与真实感计算机图形的可靠识别,提出一种基于图像稀疏表示的数字图像取证方法,该方法在抵抗压缩方面具有较好性能,从而保证图像压缩不会改变照片图像与真实感计算机图形的真实性本质。Tetrolet变换为保护图像局部几何结构,在L1-范数最小约束下搜索4×4图像块的最优覆盖(Covering)形式,获得图像的稀疏表示。观察自适应值c的统计分布,得到一幅图像中117种Covering出现次数的归一化直方图,从而得到图像的HoC(histogram of covering)特征。实验结果表明,在饱和度(S)分量提取的HoC特征能够很好地刻画照片图像与真实感计算机图形在局部几何结构上的不同统计特性,算法在识别能力、泛化能力,尤其是抵抗压缩能力上表现出良好性能,能够应用于图像真实性检测及照片图像与计算机图形的自动分类。     

视频图像活动轮廓目标检测跟踪研究

研究视频图像目标跟踪定位精确度问题。由于在图像中通常会发生缩放,造成图像目标模糊不清。传统的目标跟踪算法该类算法仅以目标发生平移运动为假设前提,图像质量差。为解决上述问题,提出了一种活动轮廓目标跟踪定位检测算法。首先选择合适的滑窗,采用减背景法来确定视频对象的运动区域,采用卡尔曼形态滤波来消除残余的噪声,然后针对目标在活动轮廓局部内具有较高灰度值的特征,通过自适应阈值来判别滑窗中心位置是否存在目标。当滑窗遍历整幅图像后,就可以得到目标的定位结果。仿真结果表明,改进算法不仅能够消除差分图像中的显露背景,从而得到运动视频对象精确的轮廓,并且可进行多目标的分割与跟踪,具有一定的实际应用价值。     

基于CUDA编程模型的稀疏对角矩阵向量乘优化

稀疏矩阵向量乘是很多科学计算问题中的核心问题。本文针对稀疏对角矩阵,在DIA存储格式的基础上,设计了一种新型压缩存储格式CDIA,结合CUDA编程模型的特点,在计算线程上进行了细粒度的任务分配,同时为满足CUDA对存储器的合并访问要求,将压缩矩阵做了相应的转置处理,设计了细粒度算法与程序,并根据稀疏矩阵向量乘特点,做了相应的程序优化。实验数据显示,这种存储格式能够很好地发挥CUDA在数据处理方面的优势,在测试数据中,最高获得了单精度39.6Gflop/s和双精度19.6Gflop/s的浮点计算性能,性能在Nathan Bell和Michael Garland的基础上分别提高了7.6%和17.4%。     

基于单片机的皮带秤变频调速控制仪的设计与实现

介绍了皮带秤调速控制仪系统实现的原理和方法,提出了在皮带秤调速控制仪的动态跟踪问题,采用模糊-数字PID复合控制算法,既可计量也可以实时跟踪控制产量。实践表明,该控制方法理想地解决了实时跟踪问题,取得了较好的控制效果。     

汽车振动噪声测试的阶次跟踪方法

汽车振动和噪声是影响舒适性的主要因素，如何采用有效的技术手段测量分析汽车的振动、噪声，日益受到人们重视。本文应用PULSE多分析系统中的阶次跟踪分析方法，测试分析了车内司机座位处振动、噪声随发动机转速变化的关系，结果发现，对于试验车在测试工况下1．5倍发动机转速时，车内振动和噪声都有一个峰值。文中通过阶次分析，对发动机运转稳定性进行了测试。为降低车内噪声和振动响应提供了分析依据和参考。     

Graph-Based Dimensionality Reduction for Hyperspectral Imagery: A Review

Hyperspectral image(HSI) contains a wealth of spectral information, which makes fine classification of ground objects possible. In the meanwhile, overly redundant information in HSI brings many challenges. Specifically, the lack of training samples and the high computational cost are the inevitable obstacles in the design of classifier. In order to solve these problems, dimensionality reduction is usually adopted. Recently, graph-based dimensionality reduction has become a hot topic. In this paper, the graph-based methods for HSI dimensionality reduction are summarized from the following aspects. 1) The traditional graph-based methods employ Euclidean distance to explore the local information of samples in spectral feature space. 2) The dimensionality-reduction methods based on sparse or collaborative representation regard the sparse or collaborative coefficients as graph weights to effectively reduce reconstruction errors and represent most important information of HSI in the dictionary. 3) Improved methods based on sparse or collaborative graph have made great progress by considering global low-rank information, local intra-class information and spatial information. In order to compare typical techniques, three real HSI datasets were used to carry out relevant experiments, and then the experimental results were analysed and discussed.Finally, the future development of this research field is prospected.     

基于模糊数学的高维稀疏数据聚类统计方法设计

传统的数据聚类统计方法仅适用于低维数据聚类问题,为此,本研究设计了基于模糊数据的高维稀疏数据聚类统计方法,以期提升高维稀疏数据的聚类统计效果。以模糊C均值聚类算法为基础,通过优化初始聚类中心解决局部最优问题,缩短聚类统计时间;然后引入权重机制,令该方法适用于高维稀疏数据聚类统计。基于此,以余弦距离替换原有的欧几里德距离,提高高维稀疏数据聚类统计效果。实验证明：在数据维度不同时,该方法均有较优的聚类统计效果。当数据维度较低时,分块比例为10%时聚类统计效果最优;当数据维度较高时,分块比例为40%时聚类统计效果最优。在不同稀疏度等级时,该方法的命中率和聚类统计效率均较高。     

基于Arduino的目标跟踪系统设计

利用Arduino设计并实现了一种目标跟踪系统。该系统包括图像采集处理、基于Arduino开发的下位机软件和舵机云台3个模块。相机实时接收图像,对捕获到的图像进行预处理,调用OpenCV中的函数对图像进行霍夫圆检测。计算机通过串口与Arduino开发板连接,将图形位置信息数据实时发送。通过Arduino控制舵机的转动角度,精确调整相机的方位、俯仰姿态,完成实时的目标追踪。实验结果表明,在使用Python开发的计算机软件中,通过动态目标视觉检测以及PID控制的角度输出,舵机云台实现了很好的控制效果,使二维转台实现圆形识别跟踪。     

超声加工中振幅衰减的控制

超声加工过程中，振动系统的振幅会发生衰减，造成加工过程不稳定，生产率降低。针对振幅衰减的原因，提出了先进行频率跟踪，然后在谐振状态下再提高振幅的方案，使振幅不因加工状态的变化而变化，从而保证加工质量，提高生产率。