图像学在粤北瑶族服饰纹样分析中的运用

近年来,随着对瑶族文化关注力度的加强,粤北瑶族服饰的研究也已成为当代民族保护的重要话题之一.粤北瑶绣纹样是粤北瑶族民族服饰的重要组成部分,其几何化构形特征及艳丽的色彩别具一格.为了更加深刻地理解其民族文化,文章从多维角度对粤北瑶绣纹样进行深入解析,采用跨学科的方法,以图像学的视角,辅以文献研究与田野调查法,对纹样特征、...     

一种去除二值文本图像边缘噪声的新方法

提出了一种去除二值文本图像边缘噪声的新厅法。该方法包括3个步骤：边缘噪声预处理,边缘噪声检测和边缘噪声去除。将该方法和其它方法作了比较。实验结果表明,该新方法可以更有效地去除边缘噪声,并在实际的文本图像处理系统中取得了较理想的效果。     

U-net分割网络雷达弱小目标检测方法

常规雷达检测方法难以满足当前弱小目标检测需求,而检测前跟踪(TBD)方法在雷达弱小目标检测中存在计算复杂度高、复杂场景性能严重退化的问题．为此,本文提出了一种U-net分割网络的雷达弱小目标检测方法．首先,利用过低门限的多圈检测点形成待分割的图片;然后,利用U-net网络对实体目标进行分割,实现对弱小目标的有效探测．雷达实测数据测试结果表明,本文提出的方法能够大幅提升雷达对远距离小目标的跟踪距离,有效抑制虚假短航迹,为解决雷达弱小目标检测提供了新的解决思路．     

基于CIS暗电平校正算法研究与实现

本文为了减弱暗电流对CMOS图像传感器图像质量的影响,分别对常用的模拟端暗电平校正算法和数字端暗电平校正算法进行了分析和研究,通过将黑行分阶段处理,在不同阶段分别进行模拟和数字校正,提出了一种改进的暗电平校正算法。并在一款像素阵列为640×480的CMOS的图像传感器芯片内集成了该方法的电路。经过测试表明,该方法获得了较好的校正暗电平,误差小,解决了暗电平差异较大情况下出现的颜色偏差问题和亮度不饱和问题,改善了图像质量。     

基于机器视觉技术与图像分割算法的篮球行为检测

为了自动分析篮球比赛战术与策略,精准识别赛场上运动员行为,提出一种基于机器视觉技术与图像分割算法的篮球行为检测方法。采用CCD摄像机采集篮球运动员俯视与侧视角度图像,基于GrabCut算法通过K维全协方差高斯混合模型对目标与背景信息建模,提取篮球目标前景信息;构建5层次卷积神经网络,在卷积层提取分割图像的特征、融合俯视与侧视图像特征,在全连接层提取高维深度特征信息,通过Softmax分类器完成篮球行为检测。结果显示,该方法取得了理想的图像分割效果,提高了篮球行为检测精准度,降低了行为检测的时间开销。     

基于单应性与相似度矩阵的运动分割

运动分割的关键问题是根据在运动场景中提取的视觉特征,对视频序列中不同的运动物体进行聚类划分.在对物体运动进行运动分割时,通常会遇到运动物体被遮挡的问题,而传统的运动分割方法如子空间聚类等都没能很好地解决这一问题.而且对于Hopkins155这个数据集来说,视频的场景基本上都比较小,而且相机大多固定,所以要对这种视频进行...     

基于U-net和ResNet的图像缺陷检测

近年来,应用在图像分类问题上的深度学习的表现令人激动。但是传统的深度学习图像分类算法（比如AlexNet,GooLeNet,ResNet等）对数据过于依赖,一个表现好的图像分类算法,不但需要大量的数据集,而且需要训练很长时间。针对上述问题,论文结合图像分割网络U-net和图像分类网络ResNet来实现少量数据高准确率的图像缺陷检测。因为这个方法同时用到U-net图像分割网络和ResNet图像分类网络,所以称它为“UR”法。论文首先简要地介绍了深度学习的相关理论和论文使用的两个深度学习模型：U-net和ResNet。随后阐述了论文数据集的获取和处理,接下来详细地论述了论文用于图像分类的“UR”法的原理。最后根据实验结果得出结论,“UR”法在优化的速度和测试集准确率上都比普通的ResNet网络表现要好。     

建筑图像在红色建筑文化保护中的应用——以武汉市为例

中国共产党成立100周年期间,为深入贯彻落实习近平总书记提出“要把红色资源利用好、把红色传统发扬好、把红色基因传承好”的要求[1],全国各地掀起了红色旅游热,红色建筑逐渐进入大众的视野,成为当下的主角。建筑图像作为人们认知建筑文化的重要方式,根据叙事方式的不同划分为建筑拼贴、建筑视像与建筑绘画[2]。在新媒体技术日趋成熟的时代,建筑图像凭借其形象生动、互动性强、传播范围广等特点,拉近了红色建筑与大众的距离,在红色建筑文化的传承与发展方面起到推动作用。     

基于GIS/RS的中小型城市空间扩展及驱动因素研究

随着经济水平的飞速发展、城市不断扩张,如今大城市发展已经接近饱和,而小城市发展正在起步中。本文以吉安市为例,基于1990年、2000年、2010年和2018年TM/ETM/OLI遥感影像数据和利用GIS技术,分析了28年以来吉安市的扩展变化、特征及其驱动因素。结果表明：吉安市在28年间扩展极为迅速;城市由最初的单一方向扩展转变成整体扩展;城市用地越来越集中紧凑;城市重心经历了“东北—东南—西北”方向的偏移;政策是影响城市建成区扩展的决定性因素。本研究希望能够为未来吉安市规划提供科学依据,引导城市健康发展,为其他城市规划与发展提供借鉴。