具有光照鲁棒的图像匹配方法

针对现有的基于局部特征的图像匹配算法对光照变化敏感、匹配正确率低等问题，提出一种具有光照鲁棒性的图像匹配算法。首先使用实时对比保留去色（RTCP）算法灰度化图像，然后利用对比拉伸函数模拟不同光照变换对图像的影响从而提取抗光照变换特征点，最后采用局部强度顺序模式建立特征点描述符，根据待匹配图像局部特征点描述符的欧氏距离判断是否为成对匹配点。在公开数据集上，所提算法与尺度不变特征变换（SIFT）算法、加速鲁棒特征（SURF）算法、"风"（KAZE）算法和ORB算法在匹配速度和匹配正确率上进行了对比实验。实验结果表明：随着图像亮度差异的增加，SIFT算法、SURF算法、"风"（KAZE）算法和ORB算法匹配正确率下降迅速，所提算法下降缓慢并且正确率均高于80%；所提算法特征点检测较慢和描述符维数较高，平均耗时为23.47 s，匹配速度不及另外四种算法，但匹配质量却远超过它们。对实时性要求不高的系统中，所提算法可以克服光照变化对图像匹配造成的影响。     

基于内容的图像检索系统的设计与实现

图像作为最基本、最重要的多媒体信息形式之一,已经随着信息技术和网络技术的发展,而越来越广泛地应用于许多领域。如何提供一个快速的、有效的图像信息检索系统已成为当今图像信息检索领域的研究热点之一。本检索系统是在Windows 7系统下,利用Matlab2014软件开发的基于图像内容的图像信息检索应用系统,该系统主要用完成对图像信息的快速检索。     

基于特征融合的中文简历解析方法研究

针对基于规则和统计的传统中文简历解析方法效率低、成本高、泛化能力差的缺点，提出一种基于特征融合的中文简历解析方法，即级联Word2Vec生成的词向量和用BLSTM（Bidirectional Long Short-Term Memory）建模字序列生成的词向量，然后再结合BLSTM和CRF（Conditional Random Fields）对中文简历进行解析（BLSTM-CRF）。为了提高中文简历解析的效率，级联包含字序列信息的词向量和用Word2Vec生成的词向量，融合成一个新的词向量表示；再由BLSTM强大的学习能力融合词的上下文信息，输出所有可能标签序列的分值给CRF层；再由CRF引入标签之间约束关系求解最优序列。利用梯度下降算法训练神经网络，使用预先训练的词向量和Dropout优化神经网络，最终完成对中文简历的解析工作。实验结果表明，所提的特征融合方法优于传统的简历解析方法。     

改进大气散射模型实现的图像去雾算法

传统大气散射模型在图像去雾的求解过程中通常假设场景入射光为全局常量,然而这种假设并不合理,为此提出一种基于改进大气散射模型的图像去雾算法.首先基于亮通道先验和模糊聚类对雾图进行场景分类,并估计出各个场景的入射光照;然后根据光学辐射特性估计出场景结构,并利用雾气浓度估计模型进一步获得透射率的表达式;最后通过改进大气散射模型恢复出无雾图像.大量对比实验结果表明,该算法能够恢复出细节丰富、清晰自然的无雾图像,计算速度相对较快,能满足一般工程的实时性要求.     

基于颜色四通道及空间金字塔的鱼类图像检索

随着计算机视觉技术在海洋水产领域中的应用不断加深，鱼类图像检索在渔业资源调查、鱼类行为学分析等方面发挥了巨大的作用。通过研究发现，鱼类图像的背景信息会对鱼类图像检索造成极大干扰，而且鱼类图像中颜色、纹理、形状等特征由于空间位置信息的缺乏而使检索的准确率不高。为解决以上问题，提出了一种新的基于颜色四通道及空间金字塔的鱼类图像检索算法。首先，提取视觉显著性图将鱼类图像的前景和背景分开，从而减少图像背景对检索的干扰；其次，为了使图像特征包含一定的空间位置信息，利用空间金字塔的理论对图像进行分割，在此基础上，将图像转为HSVG四通道图并提取SURF特征；；最后，得到检索结果。为验证所提算法的有效性，在QUT_fish_data数据集和DLOU_fish_data数据集上对算法的查全率、查准率与经典的HSVG算法和显著性分块算法进行对比：在两个数据集上查准率分别比传统的HSVG算法最多分别提高12%和5%，查全率最多分别提高7%和22%；比传统的显著性分块算法查准率最多分别提高15%和5%，查全率最多分别提高36%和22%；从而证明所提算法是有效的，能有效提升鱼类图像的检索效果。     

“三网融合”视角下广电互动电视方式新拓展

文章关注"三网融合"的大趋势下的广电互动电视方式的新拓展,从广电互联现状出发,讨论其主要功能,然后提出了相应的化解措施。当然文章的研究仅仅是从比较浅层次的讨论,深度不够,希望以后能够有机会化解。