"独具匠心 引爆游戏"

2014年12月10日,北京—AMD公司今天成功举办了以"独具匠心引爆游戏"为主题的2014 AMD中国网吧大会(AMD China i-CaféConference),本次大会吸引了总计200名以上的国内网吧业主、软硬件合作伙伴、游戏厂商以及专业媒体的参与,来自AMD总部与合作伙伴的多位高管和技术专家为与会者们详细介绍了AMD和网吧相关的最新策略、先进软硬件解决方案以及前沿科技。AMD在本次大会上发布了一系列为网吧量身定制的最新技术。其中,针对网     

基于Android系统颜色识别的火灾监测技术

本文介绍了一种基于wifi摄像头及Android系统设计的远程火灾监测系统。该装置采用低功耗单片机MSP430F149作为主控芯片,控制wifi模块与wifi摄像系统连接。将远程采集的被监控环境图像信息通过网络传到具有Android系统的指定终端。再利用终端图像识别技术,将火灾初始阶段的烟雾识别出,从而通过声音及警示图像的形式提醒给使用者。     

PhotoShop软件在图像分析中的有效运用

PhotoShop软件在图像分析中占重要位置,PhotoShop是一款集图像处理的多功能软件.例如,图像的扫描、图像的输入与输出、图像的制作、图像的编辑修改以及广告的创意.PhotoShop软件应用范围较广,它的出现获得了大多数人的喜爱.针对PhotoShop软件在图像分析中运用进行了分析.     

基于I~2C总线图像传感器配置的FPGA实现

基于I2C总线的图像传感器配置在图像采集处理系统中非常常见,而以FPGA为核心的嵌入式图像处理系统也越来越受重视。本文从视频图像采集中I2C总线协议的特点入手,着重对图像传感器配置实现方法进行介绍,并用Verilog硬件描述语言实现整个模块功能,将其嵌入到FPGA的设计之中。实验仿真结果正确可靠,具有很好的推广性。     

结合同场景立体图对的高质量深度图像重建

目的 越来越多的应用依赖于对场景深度图像准确且快速的观测和分析,如机器人导航以及在电影和游戏中对虚拟场景的设计建模等.飞行时间深度相机等直接的深度测量设备可以实时的获取场景的深度图像,但是由于硬件条件的限制,采集的深度图像分辨率比较低,无法满足实际应用的需要.通过立体匹配算法对左右立体图对之间进行匹配获得视差从而得到深度图像是计算机视觉的一种经典方法,但是由于左右图像之间遮挡以及无纹理区域的影响,立体匹配算法在这些区域无法匹配得到正确的视差,导致立体匹配算法在实际应用中存在一定的局限性.方法 结合飞行时间深度相机等直接的深度测量设备和立体匹配算法的优势,提出一种新的深度图像重建方法.首先结合直接的深度测量设备采集的深度图像来构造自适应局部匹配权值,对左右图像之间的局部窗立体匹配过程进行约束,得到基于立体匹配算法的深度图像;然后基于左右检测原理将采集到的深度图像和匹配得到的深度图像进行有效融合;接着提出一种局部权值滤波算法,来进一步提高深度图像的重建质量.结果 实验结果表明,无论在客观指标还是视觉效果上,本文提出的深度图像重建算法较其他立体匹配算法可以得到更好的结果.其中错误率比较实验表明,本文算法较传统的立体匹配算法在深度重建错误率上可以提升10％左右.峰值信噪比实验结果表明,本文算法在峰值信噪比上可以得到10 dB左右的提升.结论 提出的深度图像重建方法通过结合高分辨率左右立体图对和初始的低分辨率深度图像,可以有效地重建高质量高分辨率的深度图像.     

面向彩色增强图像的客观质量评价算法

目的 现有的全参考图像质量评价方法使用“完美”的源信号作为参考,但是增强图像的参考图像通常不是“完美”的.因此,现有的全参考质量评价方法不能用于增强图像的评价,提出了一种新的面向彩色增强图像的质量评价算法.方法 利用图像的梯度、颜色和亮度特征,提出了增强图像的梯度增强图、颜色增强图和亮度增强因子的计算方法,计算增强图像相对于参考图像在梯度、颜色和亮度方面的增强程度;并建立了亮度增强因子和梯度增强图、颜色增强图之间的关系模型;另外,原图像的梯度和颜色特征也被提取用于增强图像的质量评价.结果 使用公开数据库进行的实验结果表明,该算法和现有最优算法相比,皮尔逊线性相关系数(PLCC)和斯皮尔曼相关系数(SROCC)分别提高了2.9%和2.5%,而均方根误差(RMSE)则降低了12.3%,获得了比现有算法更优越的性能.结论 本文算法解决了目前已有的评价算法需要参考图像为“完美”图像,而且增强图像质量无法采用相似性程度进行计算的问题,适用于为了获得更好视觉质量的不含噪增强图像的质量评价.     

结合通道共生和选择集成的彩色图像隐写分析

目的 为了有效对抗针对彩色图像的隐写方案,提出一种新的基于RGB格式的彩色图像隐写分析方法.方法 该方法中的特征包括通道内特征和通道间特征,首先从通道内差分平面上提取共生矩阵特征构成通道内特征集合,通道内特征可以有效捕捉到每一个颜色通道内差分系数之间的相关性;然后对通道与通道相互之间的二次差分平面上提取共生矩阵特征构成通道间特征集合,通道间特征可以捕捉到两两通道之间的相关性.在分类阶段利用遗传算法对多个子分类器进行权值优化,选择权值最优的若干个子分类器,通过众数投票进行集成判决,最终获得最佳的检测性能.结果 针对误检率,提出的通道共生特征比SPAM特征要降低4%~5%,而选择性集成分类器要比完全集成分类器要降低1%~2%.结论 该方法具有较低的时间复杂度,适合小嵌入率的RGB格式彩色图像,在整体性能上优于已有的隐写分析方法.     

视景建模中树木纹理图像的随机变形网格方法

目的 视景建模中,采用“公告板”贴图法对同树种不同个体树建模时,需生成各种形态各异的树木纹理图像,为此提出一种新的生成树木纹理图像的随机变形网格方法。方法 首先将树木的原始纹理图像进行网格划分,再对网格顶点进行随机变形,最后将生成的不规则网格中的图像映射到新图像中相应的规则网格上,得到变形后的纹理图像。结果 应用随机参数控制树木图像的变形,模拟出成长环境因素对树木形态的影响。本文方法比采集多幅个体树图像贴图方法更简便,容易实现;比用同一幅图像进行多个个体贴图的视觉效果更真实。结论 本文方法生成的树木纹理图像应用于“公告板”贴图时,在视景模型中能较好地模拟出同一树种的多个个体树情景。该方法基于图像的局部变形,仍然保持原始图像内容的整体基本形态和内部结构的连续性,因此,同样适用于其他不规则形状的自然景物(如山峦、河流、海浪等)的图像处理。     

JPEG图像双重压缩偏移量估计的篡改区域自动检测定位

目的 为了解决现有图像区域复制篡改检测算法只能识别图像中成对的相似区域而不能准确定位篡改区域的问题,提出一种基于JPEG(joint photographic experts group)图像双重压缩偏移量估计的篡改区域自动检测定位方法。方法 首先利用尺度不变特征变换(SIFT)算法提取图像的特征点和相应的特征向量,并采用最近邻算法对特征向量进行初步匹配,接下来结合特征点的色调饱和度(HSI)彩色特征进行优化匹配,消除彩色信息不一致引发的误匹配;然后利用随机样本一致性(RANSAC)算法对匹配对之间的仿射变换参数进行估计并消除错配,通过构建区域相关图确定完整的复制粘贴区域;最后根据对复制粘贴区域分别估计的JPEG双重压缩偏移量区分复制区域和篡改区域。结果 与经典SIFT和SURF(speeded up robust features)的检测方法相比,本文方法在实现较高检测率的同时,有效降低了检测虚警率。当第2次JPEG压缩的质量因子大于第1次时,篡改区域的检出率可以达到96%以上。 结论 本文方法可以有效定位JPEG图像的区域复制篡改区域,并且对复制区域的几何变换以及常见的后处理操作具有较强的鲁棒性。     

利用层间相关性的岩心CT图像半自动分割方法

目的 由于岩心CT图像分辨率不高,目标边界较为模糊,无法完全自动化地对岩心CT图像的目标分割和提取。为保证效果,在分割过程中往往需要进行人为干预。但作为3维重建的岩心CT图像,图像数据规模较大,达到成百上千帧。如果对每一帧都进行人为干预,工作量将会很大。针对这种情况提出一种在保证分割效果的前提下只需进行少量人为干预的高效实用的分割方法。方法 先对CT图像中的某一帧设定分割阈值,利用CT图像层间相关性对相邻帧自动计算合适的分割阈值,从而分割出整个CT图中的目标。并根据需要,选定其中分割效果较好的一帧,其他帧根据此帧进行自动区域生长修复,从而更加完善分割效果。还可以手工修复其中一帧中的目标,其余帧的所有相关目标将会自动进行识别和修复。结果 通过对多组不同数据规模和分辨率的岩心CT图像进行实验测试,使用本文方法均可达到期望的分割效果,并且分割速度较大津分割法提高近1倍,与固定阈值分割方法速度相当。结论 岩心CT图像分割方法充分利用图像层间相关性,可快速有效地批量提取具有连续性的序列图像中的目标。