基于改进ORB特征的单目视觉SLAM算法

单目视觉SLAM算法容易受场景纹理影响出现初始化失败或者相机轨迹漂移的问题.为此,提出一种基于改进ORB特征的单目视觉SLAM算法.对输入视频帧构建高斯金字塔提取FAST特征,综合考虑特征点的灰度信息与其邻域的梯度信息生成描述子,并采用多网格策略划分特征点邻域,凭借改进的特征点降低运动模型算法的迭代次数,达到较好的时间效率.实验表明,该算法的相机轨迹精度与特征匹配精度相较于ORB-SLAM得到有效提高,并且能很好地适应多种纹理特殊场景.     

基于图像分割的自适应窗口双目立体匹配算法研究

针对传统双目立体匹配算法采用固定窗口导致弱纹理区域匹配精度较低的问题,提出了一种基于图像分割的自适应窗口立体匹配算法.首先,采用Mean-shift算法对图像进行分割,之后对分割图像进行局部子区灰度标准差统计,在此基础上提出了一种根据纹理丰富程度进行窗口大小自适应设定的算子.基于自适应窗口大小设定,组合使用Census变换和梯度值计算匹配代价,并分别通过自适应权重代价聚合及"胜者为王"策略进行初始视差计算,最后利用左右视差一致性原则和加权中值滤波得到稠密视差图.采用提出的自适应窗口匹配算法与固定窗口匹配算法对Middlebury数据集上的标准图片进行匹配实验,实验结果表明,所提算法的平均匹配错误率为2.04％,相比对比算法,所提方法的匹配错误率分别降低了4.5％和7.9％.     

融合纹理和颜色特征的显著目标检测

针对在无监督情况下,图像中显著性目标的不确定问题,提出了一种基于纹理和颜色特征的显著目标检测算法.首先,利用Gabor滤波器提取图像的纹理特征,构造背景模型.结合图像边缘信息更新背景先验信息.其次,利用颜色对比度来获取显著特征,利用贝叶斯增强来提高检测效果.最后,在MSRA和ECSSD两个公开数据集上,将论文算法与其他6种算法进行对比测试,实验结果表明论文算法综合性能优于其他几种算法,对目标的尺度和数量都具有较强的适用性和鲁棒性.     

哈尔滨地区汛期径流量变化趋势与复杂性分析

区域水文要素复杂性研究是当今的热点问题,为了研究哈尔滨地区汛期径流量的复杂性特征及变化趋势,将R/S分析法和等概率粗粒化LZC算法引入到区域径流复杂性分析与变化趋势预测中,对地区内10个水文站点的汛期径流序列的复杂性进行诊断并对其变化趋势进行分析。研究结果表明:哈尔滨、通河、阿城、依兰、烟囱山各站未来的汛期径流量呈减少趋势,岔林河、莲花、西北河、延寿、四平山各站未来的汛期径流量呈增长趋势;各站点汛期径流序列的复杂度由高到低依次为:四平山、烟囱山、岔林河、阿城、西北河、依兰、莲花、通河、哈尔滨、延寿;从河流集水面积对其径流长程相关性和复杂性的影响可以看出,站点的河流集水面积越大,其径流量的长程相关性越强,复杂性指数越小。研究成果揭示了本地区汛期径流量的变化趋势以及复杂性演变特征,该特征可为区域径流预测及水资源优化配置提供科学依据。     

基于模式识别的火灾烟雾探测中抗水雾干扰研究

水雾与火灾烟雾在颜色、形态以及面积扩散等方面均具有相似性,容易对基于图像识别的火灾探测技术形成干扰。在同一地点及环境下使用监控系统录制火灾烟雾和水雾的真实视频,从运动方向特征和纹理特征着手进行分析,并利用支持向量机(support vector machine,SVM)对视频进行火灾烟雾和水雾的识别。实验结果表明,火灾烟雾与水雾在运动方向特征及纹理特征中熵和对比度上有明显差异,火灾烟雾识别时使用运动方向特征及纹理特征既能准确的识别出火灾烟雾,又能极大减小疑似烟雾目标带来的干扰。     

大数据揭示经济发展状况

随着大数据时代的到来,与经济活动有关的数据数量和质量都得到了极大的丰富和提高。通过分析这些来源于社会经济系统中的大规模数据,人们有机会在几乎不花费调查成本的情况下对经济发展状况进行精准和实时的测量。该文关注大数据对于经济发展状况的刻画,简述了不同类型的数据在揭示宏观经济结构和微观社会状况方面的具体应用,并进一步分析了大数据助力解决区域经济发展战略和宏观产业结构升级问题的可能途径。     

基于RGB动态纹理的人群活动变化检测

为了快速准确地检测人群活动的变化,给出一种基于RGB动态纹理的人群视频图像序列检测算法。该方法首先提取视频序列图像RGB三个通道的动态纹理特征并级联起来,然后用滑窗法量化视频序列之间的差异,从而构造人群活动变化曲线。实验结果表明,所给方法能够有效地检测出人群活动的变化,并快速浏览人群行为的变化趋势。     

完备局部凸凹计数模式及其旋转不变纹理分类

局部凸凹模式是新近提出的一种有效纹理描述子,但对旋转纹理图像描述不足。针对局部凸凹模式算法的此缺陷,提出了局部凸凹计数模式进行旋转不变纹理描述。局部凸凹计数模式统计纹理的局部凸或凹模式数目,而抛弃了局部凸凹模式的结构信息。在纹理图像发生平面内旋转情况下,局部凸凹计数模式所提取的纹理特征具有不变性。另外,为了增强局部凸凹计数模式的性能,提出了完备局部凸凹计数模式算法。完备局部凸凹计数模式不仅统计了局部凸或凹模式数目,还对局部纹理的凸或凹强度进行了描述,中心像素所包含的鉴别信息也统计在完备局部凸凹模式算法中。二个纹理数据库和一个掌纹数据库上的试验充分表明完备局部凸凹计数模式是一种有效的旋转不变纹理特征提取算法。     

一种基于静止背景的运动目标检测算法

运动目标检测过程中,阴影极易被错划为运动目标,而目前主要方法都是针对某一特定场合提出的,自适应性较差.针对该情况提出一种摄像位置和场景特征未知情况下的阴影检测算法,实验结果表明,算法检测准确,适用性较好.     

基于统计纹理特征的打印文档认证

为了解决计算机打印文档的自动鉴别,提出了一种基于中文汉字显微放大图像灰度共生矩阵统计纹理特征的打印文档鉴别算法.首先,从理论模型上分析了激光打印机传动系统对打印字符潜影的影响;接着对字符图像的22维灰度共生矩阵统计纹理特征进行计算,并利用ReliefF特征选择算法进行特征选择;最后提取显微字符图像激光扫描方向和纸张行进方向的灰度共生矩阵纹理特征并进行融合,利用最近邻和支持向量机2种分类器进行分类鉴别.在两种样本集上的实验结果表明:特征融合后的鉴别性能有所提高;支持向量机的分类鉴别性能优于最近邻分类器,在相同字无重复样本集上的分类准确率和平均召回率分别为96.5%和96.64%,在相同字有重复样本集上分类准确率和平均召回率分别为98%和98.18%;激光打印机品牌分类准确率为98%.上述的实验结果显示该方法具有良好的打印文档分类鉴别性能.