结合稀疏表示和概率潜在语义的图像模糊度评价

目的 图像的模糊度评价是客观图像质量评价的一种,主要用来衡量图像信号经过成像系统或处理算法后的降质程度,其在图像获取、传输、分析以及图像处理系统或算法评价等领域有着广泛的应用。针对目前图像模糊度评价方法没有考虑人类视觉系统的无监督学习和层次化特征提取的特性,本文将图像稀疏表示和利用概率潜在语义提取图像主题相结合,提出基于稀疏表示和概率潜在语义的图像模糊度评价算法。方法 该算法在图像稀疏表示的基础上,通过概率潜在语义方法分别提取清晰训练图像和待测图像的主题,以待测图像潜在主题与清晰图像平均潜在主题之间的相似性作为模糊度评价的依据。主要过程分为3个阶段:词典构建阶段、训练学习阶段和模糊度评价阶段。词典构建阶段的目的是通过样本学习获得图像稀疏表示的词典;训练学习阶段的目的是采用概率潜在语义的方法获得训练图像的平均主题;模糊度评价阶段的目的是通过待测图像的潜在主题与训练图像的平均潜在主题的相关系数来计算图像的模糊程度。结果 在仿真图和公共测试数据库上与典型算法的比较实验表明:本文算法在单调性、抗噪性以及视频质量专家组制定的5个评价指标上都取得了较好的效果,其中Pearson相关系数和Spearman秩相关系数分别为0.995 6和0.993 4。结论 本文根据人类视觉系统具有无监督学习和层次化特征提取的特点,以待测图像潜在主题与清晰图像平均潜在主题之间的相似性作为模糊度评价的依据,提出了一种新的基于稀疏表示和概率潜在语义的图像模糊度评价方法。实验结果表明该方法能够对图像的模糊度进行较准确的评价,并且结果与人的主观评价结果一致。     

基于辅助视觉飞机空中加油对接优化过程仿真

研究飞机空中加油对接过程控制,提高对接准确性.飞机空中加油过程处在全程高速运动中,由于受油机在加油时处在前方大型加油机的尾流中受到强烈扰动,端口对接处在动态变化,传统的对接方法需要准确判断高速移动端口的准确位置,一旦尾流中受到强烈扰动,导致颠簸,对接误差距离计算较大.提出辅助视觉的飞机空中加油对接过程控制方法.统计飞机空中加油辅助视觉图像出现共现的频率,计算对应图像在所有图像中的共现度,通过运算获取对应图像的权重,实现关键帧图像定位,运用图像中心点空间位置,建立近距空中加油时的尾流流场对受油飞机的气动影响的数学模型,完成飞机空中加油接口的定位.实验结果表明,利用改进算法进行飞机空中加油对接过程控制,在飞机飞行震动较大的情况下,对接控制的准确性高于传统算法.     

ARM平台基于改进视觉密码认证系统的设计与实现

合法用户的身份认证在信息安全中起着非常重要的作用,以静态口令为基础的传统认证方式正面临多种安全隐患。基于视觉密码技术的原理和特点,从使用安全性方面提出改进算法,实现了一套完整的一次一密身份口令认证方案,使得认证过程更加安全可靠。系统采用双因素认证方式,将指纹识别技术和视觉密码技术相结合,进一步提高安全性,并最终在AM3517实验平台上实现。实测表明,该系统操作简单、认证过程安全可靠、易扩展、使用成本低,具有广阔的应用前景。     

基于HVS和关系的DCT域彩色图像水印方案

提出了一种基于人类视觉系统和关系的离散余弦变换域水印技术。首先对二值水印图像进行混沌加密和Arnold置乱处理;其次对载体彩色图像的每一分量进行8×8分块的离散余弦变换;最后根据每一分块的亮度和纹理掩蔽特性和水印图像的像素取值来自适应调整选定位置的离散余弦变换系数的大小关系以嵌入水印。实验表明,提出的算法具有较好的透明性和抵抗攻击的能力,且在红色分量嵌入的水印比在蓝色或绿色分量嵌入的水印对滤波、有损压缩攻击等具有更好的鲁棒性。与同类算法相比,提出的算法具有更好的性能。     

基于坐标—灰度交织映射的视频麦克风声音复原系统

区别于声学麦克风,视频麦克采用高帧率摄像机,利用声音震动引起周围物体的帧间图像细微差异,对声音进行复原。模拟人脑v2皮层位置亮度交织神经网络,提出一种基于二维对数的坐标—灰度交织映射算法。算法将视频帧图像矩阵与函数构造矩阵交织映射,产生混沌吸引子保留并放大帧间图像微差异,并构造基于该算法的视频麦克风声音复原系统。仿真实验表明,该视频麦克风系统可以从薯片袋子的高帧率视频中复原声音信号,相比于传统算法降低了40%的计算量,同时保持语音复原质量。     

融合视觉风格和标签约束的少数民族服装图像解析

目的 少数民族服装款式结构复杂,视觉风格各异。由于缺少民族服装语义标签、局部特征繁杂以及语义标签之间存在相互干扰等因素导致少数民族服装图像解析准确率和精度较低。因此,本文提出了一种融合视觉风格和标签约束的少数民族服装图像解析方法。方法 首先基于本文构建的包含55个少数民族的服装图像数据集,按照基本款式结构、着装区域、配饰和不同视觉风格自定义少数民族服装的通用语义标签和民族语义标签,同时设置4组标注对,共8个标注点;然后,结合自定义语义标签和带有标注对的训练图像,在深度完全卷积神经网络SegNet中加入视觉风格以融合局部特征和全局特征,并引入属性预测、风格预测和三元组损失函数对输入的待解析图像进行初步解析;最后,通过构建的标签约束网络进一步优化初步解析结果,避免标签相互干扰,得到优化后的最终解析结果。结果 在构建的少数民族服装图像数据集上进行验证,实验结果表明,标注对有效提升了局部特征的检测准确率,构建的视觉风格网络能够有效融合少数民族服装的全局特征和局部特征,标签约束网络解决了标签之间相互干扰的问题,在结合视觉风格网络和标签约束网络后,能够明显提升少数民族服装解析的平均精度,像素准确度达到了90.54%。结论 本文提出的融合视觉风格和标签约束的少数民族服装图像解析方法,能够提高少数民族服装图像解析的准确率和精度,对传承祖国文化、保护非物质文化遗产具有很好的意义。     

基于视觉感知机制的织物疵点轮廓检测

针对传统人工织物疵点检测存在的误检及低效等问题,提出了一种基于视觉感知机制的自适应织物疵点轮廓检测方法.首先,模拟视觉系统中视网膜感受野对视觉信息的处理机制对织物疵点图像进行滤波及疵点增强;其次,依据初级视皮层(V1)区对视觉信息响应的方向选择性机制构建织物疵点图像边缘检测模型,实现对织物疵点图像的边缘检测.最后,采用自适应阈值选择的方法对检测到的边缘进行二次处理,获得织物图像疵点的轮廓.为验证本文方法的有效性和准确性,对4类织物疵点图像进行测试,并定性和定量两方面进行比较分析,结果表明文中提出的方法能够较好地检测出织物疵点轮廓信息,不仅可以得到质量较高的织物疵点轮廓图像,而且在整个检测过程中能够自适应的选择参数,避免受人的主观因素影响,具有实际的应用价值.     

基于高精度流线生成的交互流场可视化

高效准确的流线绘制一直是流场可视化的重要研究内容,流线可以对流场的重要特征进行有效的稀疏表示,但流线需要长期的粒子追踪过程及大量的积分计算,在面向大规模流场可视化时时间效率较低,需要高性能计算设备进行辅助计算.本文通过设计一种基于深度学习的高精度流线生成算法,将初始的低精度流线快速映射为稠密的高精度流线,可以在较短的时间内快速生成可靠的流线可视化结果,并在此基础上设计了交互式实时流场可视化系统,涵盖了流场的特征检测,属性关联分析,信息论分析等,帮助用户快速了解流场数据,找到自己感兴趣的区域进行后续进一步深度分析,避免了获取过多冗余数据,同时优化了分析工作的效率,满足用户对于流场结构,特征属性等多维度进行关联分析的需求.     

基于生成感知差异的无参考图像质量评价模型

人眼视觉系统中的视觉感知差异是图像质量评价过程中的重要组成部分,通过感知失真图像与原始图像之间的视觉差异,可对图像的失真程度进行判断,然而在无参考图像质量评价中无法获取原始未失真的图像,且缺乏对失真图像的视觉感知差异。通过对深度学习中的生成对抗网络进行分析,提出一种基于生成视觉感知差异的无参考图像质量评价模型。利用生成对抗网络产生与失真图像相对应的视觉感知差异图像,并将其与失真图像输入质量评价网络以进一步学习图像的失真信息,从而达到评估图像质量的目的。在TID2008和TID2013数据库上的实验结果表明,与CNN、SOM、CORNIA等模型相比,该模型能够使失真图像质量预测准确度提升1个百分点以上,且对不同种类失真也表现出良好的预测性能。     

基于距离加权重叠度估计与椭圆拟合优化的精确目标跟踪算法

为解决判别式相关滤波（DCF）跟踪算法在跟踪目标旋转或非刚性形变时的模型漂移、尺度粗糙、跟踪失败问题,提出一种基于距离加权重叠度估计与椭圆拟合优化的精确目标跟踪算法（DWOP-EFO）。首先,同时采用矩形框之间的重叠度和中心距离作为动态锚框质量评价的依据,能够缩小预测结果与目标区域之间的空间距离,缓解模型漂移问题;其次,为了进一步提高跟踪精度,采用轻量化的目标分割网络将目标从背景中分割出来,再利用椭圆拟合算法对分割轮廓进行优化并输出稳定的旋转矩形框,实现对目标尺度的精确估计;最后,通过尺度置信度优化策略对置信度高的尺度结果实现门控输出。所提算法能缓解模型漂移问题,同时有利于增强跟踪器的鲁棒性和提升跟踪精度。在两个最为流行的评测数据集VOT2018和OTB100上进行了实验,结果表明：在VOT2018数据集上,所提算法的期望平均重叠率（EAO）指标比基于重叠度最大化准确跟踪算法（ATOM）提高2.2个百分点,相较于基于可学习的判别模型跟踪器（DiMP）提高1.9个百分点;同时,所提算法在OTB100评测数据集上的成功率指标比ATOM高出1.3个百分点,特别是在非刚性形变属性上效果显著。所提算法在评测数据集上的平均运行速率均超过25 frame/s实现了实时跟踪。