基于点云匹配的AR饰面作业系统跟踪注册方法

针对建筑机器人饰面作业过程中常因视觉遮挡导致作业效率低的问题,使用增强现实解决遮挡并提出一种基于点云匹配的增强现实跟踪注册方法。利用目标模型点云与作业环境点云的匹配进行目标的初始定位;利用改进的相关滤波跟踪算法对目标进行跟踪获取目标位置;基于迭代最近点法对目标位姿进行估计。在跟踪注册过程中加入位姿优化,保证目标位姿估计精度。为了更加准确地跟踪目标位置,提出一种特征融合和尺度自适应的改进相关滤波目标跟踪算法。通过板材安装实验,表明跟踪注册方法精确性、实时性均较好,最小识别误差达到2.88 mm,具有良好的虚实融合效果。     

一种基于小波分析和人眼视觉特性的图像增强方法

在分析视觉系统特性的基础上，提出了一种基于小波分析的图像对比度增强算法。为降低对噪声增强程度，算法对不同尺度上的系数进行不同程度的对比度增强。在此过程中，算法考虑了视觉特性以得到更好的效果。为保证得到足够的对比度增强效果，算法首先对分解得到的尺度系数进行增强；为避免视觉明显的噪声放大，只对处于边缘区域的系数进行对比度拉伸；为了能在各尺度上较为准确地找出边缘区域，算法采用局部阈值技术并利用了各分解尺度上边缘区域的相关性；为降低视觉明显的噪声放大，不同区域的对比度增强程度决定于区域的亮度。算法的实验表明，上述特点使本文算法在充分增强对比度的同时，极大地降低了对噪声的过增强，具有较好的视觉效果。     

域间路由系统的安全威胁及其对策

BGP是用于在自治系统之间转发路由信息的协议,它是Internet路由系统中一个非常重要的组成部分.虽然它已被证明是一种非常稳定和有效的协议,但是随着Internet的快速发展与商业化,BGP的一个主要的局限性是它不能处理安全问题,因此经常遭到恶意攻击和人为错误的影响.加之BGP协议自身的脆弱性,使得域间路由系统正面临着非常严峻的安全问题.文中详述了域间路由系统所面临的安全威胁,全面地探讨了协议增强和安全防范机制,并对现有安全方案进行了分析.     

复杂运动目标ISAR成像技术进展与展望

逆合成孔径雷达成像是宽带雷达实现目标信 息获取和精细描述的重要途径,但在成像过程中存在复杂运动导致散焦和成像分辨率不高两 个难题。针对目标复杂运动导致成像散焦问题,本文总结了微动对雷达波调制、进动目标成 像、 三维运动成像、分离部件成像等技术现状;针对成像分辨率不高问题,分析了多频段宽带回 波相参配准、融合成像等技术进展。本文介绍了雷达成像新技术,为解决上述两个难题带来 新的思路和途径,其中,雷达关联成像不依赖于雷达与目标的相对运动,可避免成像的复杂 运动补偿;太赫兹雷达成像容易实现大带宽和窄波束,获得目标精细雷达像。最后对新兴技 术的难点和发展趋势进行了展望。     

基于小波变换的反锐化掩模图像增强新算法

针对传统的基于小波变换的反锐化掩模图像增强算法中存在的问题,即对比度相同而幅角不同的边缘达到的增强效果之间差别较大,提出了一种新的基于小波变换的反锐化掩模图像增强算法。该算法在对原始图像进行小波分解的基础上,根据小波变换所提供的幅角,对小波系数进行自适应增强处理。实验结果表明,与传统算法相比,新算法使对比度相同而幅角不同的边缘达到的增强效果之间的差别明显减小。     

一种基于肤色和深度的第一人称人手识别方法

手是人类与外界交互的主要工具,因此在可穿戴增强现实系统中,引入手势操作将会为人机交互过程提供非常自然的操作体验。以往的手势识别,一方面并不是考虑应用在可穿戴增强现实的场景中,有着不同的视角差,另一方面往往只基于二维信息,而忽视三维深度信息。在传统的肤色模型基础上,融合了三维深度信息,构建了满足实时性要求的手势操作系统。     

基于模糊技术的指纹识别预处理

提出一套基于方向滤波与模糊数学方法的指纹图像预处理算法。给出了一种基于16域的自适应滤波器,很好的增强了指纹图像的清晰度;针对以往求取方向图的不足,给出了一种基于16方向的改进算法;该方法取得了良好的效果,保留了指纹纹线的关键信息,为下一步的特征提取工作打下了良好的基础.     

基于残差结构和幻象模块的垃圾图片分类算法

垃圾图片分类算法对于垃圾分拣的智能化和自动化具有重要的意义,针对我国垃圾分类现状,收集制作了小型生活垃圾数据集,提出基于残差结构和幻象模块的垃圾图片分类算法。使用幻象模块代替ResNet18的普通卷积,在不降低网络性能的同时减少了网络的参数量。采用数据增强方法扩充训练数据,防止过拟合。实验结果表明,改进后网络的参数量减少了46%,识别精度提高了1%。     

改进拉普拉斯金字塔模型的高动态图像色调映射方法

高动态图像的色调映射是图像处理的研究热点,用于解决常规色调范围显示设备无法有效显示高动态图像的问题.针对当前色调映射不能精准地显示出图像内容(如丢失细节、模糊弱边缘)的问题,提出一种改进拉普拉斯金字塔模型的高动态图像色调映射方法.首先基于滤波和下采样处理计算出对输入图像进行了简单去噪的高斯金字塔;然后通过约束强边缘数量分离出高斯金字塔中每层图像的强?弱边缘和细节;再针对每层图像构造其分层映射函数,通过增强细节、弱边缘的对比度以及保持强边缘对每层图像进行逐点映射,并据此计算描述每层对比度变化的拉普拉斯金字塔;最后根据拉普拉斯金字塔自底向上重构出目标图像.与已有的多种色调映射方法相比,根据客观评价和主观评价的结果表明,文中方法能增强细节和弱边缘、避免强边缘处梯度反转,更清晰、准确地显示出高动态图像内容.     

采用增强学习算法的排课模型

时间表问题是典型的组合优化和不确定性调度问题。课表问题是时间表问题的一种形式,分析了排课问题的数学模型，并研究了用增强学习(Reinforcement Leaming)算法中的Q学习(Q-Leaming)算法和神经网络技术结合解决大学课表编排问题，给出了一个基于该算法的排课模型，并对其排课效果进行了分析和探讨。