空时形状预测与高效编码

目的 形状是视觉对象的关键特征,形状编码是对象基图像和视频处理中的关键技术,但现有无损形状编码方法压缩效率普遍不高.为此,提出一种基于链码表示和空时预测的高效无损形状编码新算法.方法 首先逐帧提取视觉对象的形状轮廓并转化为链码表示;然后基于对象轮廓的帧间活动性将形状视频序列分成帧内预测编码帧和帧间预测编码帧,并基于轮廓链码的空域相关性和时域相关性对二者分别进行空域和时域补偿与预测;最后基于链码的方向约束特性对预测后的位移矢量和预测残差进行高效编码压缩.结果 为了检验所提算法的性能,基于MPEG-4标准形状测试序列进行了编码实验测试.与现有主要方法相比本文算法能提高压缩效率6%到71.6%不等.结论 本文算法可广泛应用于对象基编码、基于内容的图像检索、图像分析与理解等领域.     

结合NSCT和压缩感知的红外与可见光图像融合

目的 红外成像传感器只敏感于目标场景的辐射,对热目标的探测性能较好,但其对场景的成像清晰度低;可见光图像只敏感于目标场景的反射,场景图像较为清晰,但目标不易被清晰观察.因而将两者图像进行融合,生成具有较好目标指示特性和可见光图像的清晰场景信息,有利于提高目标识别的准确性和降低高分辨图像传感器研究的技术难度.方法 结合非下采样contourlet变换 (NSCT)和压缩感知的优点,研究一种新的红外与可见光图像融合方法.首先对两源图像进行NSCT变换,得到一个低频子带和多个不同方向、尺度的高频子带.然后对两低频子带采用压缩感知理论获得测量向量,利用方差最大的方法对测量向量进行融合,再进行稀疏重建;高频子带采用区域能量最大的方法进行融合.最后利用NSCT逆变换获得融合图像.结果 为了验证本文方法的有效性,与其他几种方法相比较,并利用主观和客观的方法对融合结果进行评价.提出的新方法融合结果的熵、空间频率、方差明显优于其他几种方法,运行时间居中.主观上可以看出,融合结果在较好地显示目标的基础上,能够较为清晰地保留场景图像的信息.结论 实验结果表明,该方法具有较好的目标检测能力,并且方法简单,具有较强的适应性,可应用于航空、遥感图像、目标识别等诸多领域.     

自上而下注意图分割的细粒度图像分类

目的 针对细粒度图像分类中的背景干扰问题,提出一种利用自上而下注意图分割的分类模型。方法 首先,利用卷积神经网络对细粒度图像库进行初分类,得到基本网络模型。再对网络模型进行可视化分析,发现仅有部分图像区域对目标类别有贡献,利用学习好的基本网络计算图像像素对相关类别的空间支持度,生成自上而下注意图,检测图像中的关键区域。再用注意图初始化GraphCut算法,分割出关键的目标区域,从而提高图像的判别性。最后,对分割图像提取CNN特征实现细粒度分类。结果 该模型仅使用图像的类别标注信息,在公开的细粒度图像库Cars196和Aircrafts100上进行实验验证,最后得到的平均分类正确率分别为86.74%和84.70%。这一结果表明,在GoogLeNet模型基础上引入注意信息能够进一步提高细粒度图像分类的正确率。结论 基于自上而下注意图的语义分割策略,提高了细粒度图像的分类性能。由于不需要目标窗口和部位的标注信息,所以该模型具有通用性和鲁棒性,适用于显著性目标检测、前景分割和细粒度图像分类应用。     

Rendering of HDR images to improve brightness discrimination

The impression of quality of images can be enhanced on a high dynamic range (HDR) displays. Generally, a conventional 8‐bit image can be processed to an HDR image by inverse tone mapping operators. Among the operators, brightness discrimination mapping by applying brightness adaptation model attempted to mimic the human visual system. In this paper, we use a brightness adaptation model to derive a brightness discrimination mapping algorithm for HDR displays. The proposed algorithm maximizes a function, which represents the local and global brightness discrimination range by exploiting characteristics of the human visual system. Enhancement of details is verified by visualizing HDR images from dark to bright regions. Improvement of dynamic range is quantified by measuring increased discrimination ratio.     

机载视觉探测与目标定位系统设计与实现

为了解决GPS(Global Position System)定位精度不够高,无法满足无人机完成货物搬运任务的问题,设计并实现了一种以TMS320DM6437为平台的机载视觉探测与目标定位系统,由机载子系统和地面监视子系统组成。机载视觉信息处理子系统利用圆的几何特性改进了经典的Hough变换圆检测算法,在保证精度的同时大大降低了计算量,提高了算法运行效率。同时设计并实现了区分多个相同目标的方案与算法,其冗余机制增强了方案的可靠性。最后搭建了静目标定位测试平台和动目标定位跟踪机载测试系统,验证了系统的可靠性、鲁棒性、实时性和探测精度。     

用户驱动的微博可视化搜索

目的 微博作为一个社交与信息分享平台,日信息量数以亿计,如何高效地搜索用户感兴趣的信息成为亟待解决的问题.提出了一个新颖的用户驱动的可视化微博信息搜索方法.方法 采用特征词及其权重来建模用户的兴趣特征,并基于此建立用户与特征词之间的相关关系.搜索微博信息时,首先定位与检索词相关的微博用户,在相关微博用户的微博中筛选与搜索相关的微博.另外,采用关注度传递算法对搜索进行扩展,将返回的特征词和微博用户进行可视化展示,并提供交互供用户查看与选定特征词或用户相关的微博.结果 实验结果表明,基于本文方法,用户可以高效地定位感兴趣的微博信息.结论 以用户作为桥梁,大大缩小了微博信息的搜索范围,同时采用关注度传递算法对搜索进行扩展,对结果进行可视化展示.实验表明本文方法能够使用户快速搜索出感兴趣的信息.     

谐波分析光谱角制图高光谱影像分类

目的 针对光谱角制图(SAM)分类算法对高光谱像元光谱曲线的局部特征和其辐射强度不敏感,而且易受噪声和维数灾难影响,致使分类效率低和精度较差等缺陷,将谐波分析(HA)技术引入到SAM高光谱影像分类中,提出一种基于谐波分析的光谱角制图(HA-SAM)高光谱影像分类算法.方法 利用HA技术将高光谱影像从光谱维变换到能量谱特征维空间,并提取低次谐波分量及特征系数(谐波余项、相位和振幅),用特征系数组成的向量代替光谱向量,对高光谱影像进行SAM分类.结果 将SAM和HA-SAM同时应用于EO-1卫星的Hyperion高光谱影像分类,通过对比和分析,验证了HA-SAM的优越性,再选择AVIRIS(airborne visible infrared imaging spectrometer)高光谱影像对HA-SAM进行验证,结果表明该算法具有较强的普适性.结论 HA-SAM提高了传统SAM高光谱影像分类的效率和精度,而且适用性较强具有良好的应用前景.     

Relationship between age differences and display parameters on visual comfort for autostereoscopic display

In order to investigate the age differences for viewing autostereoscopic display, we conduct a 3 × 3 × 3 × 4 mixed design with repeated measurement experiment by using three‐dimensional (3D) video clips. Visual comfort is compared between four age groups with a questionnaire. Results of subjective evaluation are compared through the chi‐square test to check if there is a statistical significance between groups with respect to the distribution of number and proportion according to five levels of visual comfort. Then we examine age differences of visual comfort under three key display parameters including crosstalk, ambient illumination, and disparity. The results indicate that the degree of comfort varies considerably among age groups as the parameters of the display system change. Although the seniors feel most discomfort and the children get best experience in general, there is no statistical difference among the subjects when the ambient illumination is medium or disparity is large. So, it is necessary to take account of the age differences in designing 3D display parameters for enhancing visual comfort.     

Lyapunov Design of Multivariable MRAC via Generalized Passivation

A Lyapunov design of multiple input, multiple output (MIMO) model‐reference adaptive control (MRAC) systems is proposed using new generalized passivity concepts based on WSPR and WASPR properties. The new design avoids control overparameterization and leads to the simplest unnormalized gradient algorithm by means of a passivating multiplier. To this end, a necessary and sufficient condition on the high frequency gain matrix to achieve the WASPR property is established. This condition is referred to as Positive Diagonal Jordan (PDJ) form. Based on the robustness WSPR and WASPR properties, a systematic determination of a robust passivating matrix multiplier is then presented. The advantages of the new design are illustrated by numerical simulation including a robotics adaptive visual servoing problem and a 4‐input‐4‐output dynamic system. © 2014 Chinese Automatic Control Society and Wiley Publishing Asia Pty Ltd     

基于智能视觉的透明液体可见异物检测软件设计

目前在国内的透明液体生产线上,液体通常采用人工检测,效率低、准确率,所以基于图形处理算法以及QT,设计了一套基于智能视觉的透明液体杂质颗粒检测软件,重点实现了软件与算法的改进优化;获取的连续图像经自适应中值滤波预处理去除图像噪声后,通过改进的序列图像二次差分算法提取出序列图中的细小的异物,然后根据通过SIFT特征度量的MeanShift目标跟踪算法,跟踪液体图像中的细小异物;并根据异物的运动轨迹及大小,检测到有无异物以及异物的类型,进而进一步判断透明药品质量是否合格;结果测试表明,软件的准确率达到95%以上,检测分辨率达到了44μm,基本可以替代透明液体生产线上的人工检测。