生成式对抗网络下路面裂缝图像检测识别仿真

为了有效提高生成式网络下路面裂缝检测精度,针对路面裂缝图像的复杂多样性,提出一种基于分水岭算法的路面裂缝图像检测识别方法。通过对路面裂缝图像进行分析,采用邻近区域相关知识对路面裂缝图像进行虚假裂缝去除,提取出路面真实裂缝纹理图像,引用分水岭算法对裂缝图像进行分割,获取细化后的检测图像,并将相同路面的两种图像进行融合,完成路面裂缝图像检测识别。实验结果表明,所提出基于分水岭算法的路面裂缝图像检测识别方法检测时间较短、检测准确率较高、误报率较低。     

基于内容的图象检索技术的研究和发展

多媒体技术和数字图书馆的发展和应用,使基于图象内容的检索技术,成为图象处理和计算机视觉的前沿问题。图象数据库检索查询的研究目的就是实现自动地、智能化地检索和管理图象。文章详细介绍了该技术的研究状况和具体应用,并探讨了其发展前景。     

An adaptive image interpolation algorithm for image/video processing

Image interpolation is one of the key technologies in image/video processing. In this study, a new adaptive image interpolation algorithm is proposed. The objective of the proposed approach is to recover up-sampled image frames from the corresponding decimated (low-resolution) image frames. In the proposed approach, within each iteration, two proposed nonlinear filters are utilized to iteratively generate high-frequency components lost within the decimation procedure. Finally, a post-processing procedure is adopted to reduce the blocking artifacts within the interpolated images. Based on the experimental results obtained in this study, in terms of the average PSNR_p (peak signal-to-noise ratio) in dB and subjective measure of the quality of the interpolated images, the interpolation results by the proposed approach are better than that by three existing interpolation approaches for comparison.     

基于社会计算和深度学习的社交网络特定内容监控

社交网络极大地方便了人们的生活,加速了信息的共享,但同时也被用于不良和敏感信息的传播,内容安全问题亟待解决。针对此类问题,提出了一套基于社会计算和深度学习的社交网络特定内容监控体系,首先基于成对监督信息实现以内容为导向的半监督社区发现,找到所关心的特定人群;然后对所挖掘的特定人群进行实时监控并获取其发布的内容,对图像和视频进行实时自动内容识别;同时针对实网数据误报多的问题提出面向多负类的误判修正方法,以达到收集实时信息,净化网络环境,在一定程度上预防犯罪的目的。     

大型网格模型简化和多分辨率技术综述

网格简化和多分辨率绘制是2种对于提高绘制性能非常有效的技术,但对于大型网格模型,这2种技术的设计和实现本身也存在诸多难点.文中综述了大型网格模型简化和多分辨率技术的研究进展,首先分析和比较基于网格分割、基于外存数据结构和基于流式策略的大型网格模型简化方法,然后介绍和比较大型网格模型多分辨率表示的设计、构建和绘制技术.最后总结并展望了该研究领域的发展趋势.     

基于分解的二维renyi熵阈值分割方法中参数自适应选取

针对基于分解的二维renyi熵阈值分割方法中参数α的取值问题,根据均匀性测度这一图像分割质量评价指标,利用粒子群搜索方法,提出了一种自适应选取α的方法。实验表明,所提出的方法不但可以针对不同的图像有效地选取参数α值,得到理想的图像分割结果,而且还可以将二维renyi熵参数自适应选取算法的计算复杂度由O(L6)降为O(L2),计算时间约为二维renyi熵参数自适应选取分割算法的1/10000。     

一种改进的基于三角形折叠的网格简化算法

在已有的基于三角形折叠网格简化算法的基础之上，提出了一种改进的算法。对原算法的误差矩阵的计算进行了改进，提出了一种简单的误差控制方法。该改进的简化算法不仅能减少模型中的三角形数目和保持模型拓扑结构，而且实现简单、速度快。     

基于体积误差的三角形收缩网格简化算法

本文提出了一种基于体积误差的三角形收缩网格简化算法。根据体积误差方程和指定的体积误差门限,通过计算体积误差的最小值把对应的三角形收缩到一点,从而简化了表示物体模型的三角形网格。实验结果表明,这种算法简化效果好、效率高,误差可以控制。     

一种鲁棒的区域活动轮廓图像分割方法

针对分割灰度不均或者边缘模糊图像时出现的问题,提出一种改进的活动轮廓模型。首先,利用图像的统计信息构建新的全局力和局部力。其次,将这两种力加权组合得到一个混合的能量函数。采用水平集方法最小化该能量泛函,得到水平集演化方程并不断更新。最后,采用高斯滤波方法规则化水平集方程。合成图像和真实图像的实验结果表明:优化模型能有效地分割非同质或弱边缘图像,对噪声以及初始轮廓曲线具有较好的鲁棒性以及高的计算效率等优点。     

基于非降采样Contourlet变换的红外与可见光图像融合及稳健性分析

提出一种基于区域显著性融合规则的非降采样Contourlet变换的红外与可见光图像融合方法.首先,对来自同一场景图像的红外与可见光图像的Ⅰ分量进行非降采样Contourlet变换;然后,依照区域匹配度量和显著性度量规则进行融合,而融合图像通过非降采样Contourlet反变换即可得到.最后,针对此方法进行大量实验,并将其融合结果与基于小波变换及拉普拉斯金子塔变换的融合结果进行比较,同时分析它们在不同噪声条件下的性能指标.