基于改进风驱动算法的摄像机标定优化方法

为进一步提高摄像机参数标定的准确率,提出一种基于改进风驱动算法的摄像机标定优化方法.将摄像机内参作为空气微团的位置矢量,将标定结果的重投影误差作为空气微团的适应度值,通过迭代寻找适应度值最小的解.针对基本风驱动算法中固有参数的设置问题,通过引入协方差矩阵自适应进化策略自动确定.将该方法与张正友标定法、基于粒子群算法的标定法和基于基本风驱动算法的标定法作比较,实验结果表明,改进算法优化标定的摄像机内参精度更高,具有更快的收敛速度和更好的稳定性.     

3元◢n◣立方体网络的◢t/k◣可诊断度研究

可诊断度是评估多处理器系统可靠性的一个关键指标.t/k诊断策略通过允许至多k个无故障处理器被误诊为故障处理器,从而极大提高了系统的可诊断度.与t可诊断度和t1/t1可诊断度相比,t/k可诊断度可以更好地反映实际系统的故障模式.3元n立方是一种性质优良并且应用广泛的网络拓扑,在许多分布式多处理器的构建中被用做底层网络.根据一些引理以及确定系统为t/k可诊断的充分条件,研究得出当n≥3及0≤k≤n,3元n立方是tk,n/k-可诊断的,其中tk,n=2(k+1)n-(k+1)(k+2).这个结果显示,在选择恰当的k值时,3元n立方的t/k可诊断度tk,n远大于其t可诊断度2n和t1/t1可诊断度4n-3.     

人机不确定条件下康复步行训练机器人的部分记忆迭代学习限速控制

为了提高康复步行训练机器人的跟踪精度及安全性,提出了一种带有运动速度约束和部分记忆信息的自适应迭代学习控制方法,目的是抑制人机不确定性及速度突变对系统跟踪性能的影响.在考虑人机不确定性的基础上,建立了康复步行训练机器人的动力学模型.提出了基于模型预测的速度约束方法,通过限制每个轮子的运动速度,约束了机器人的实际运动速度.进一步,利用受约束的运动速度建立了动力学跟踪误差系统,提出了具有部分记忆信息的自适应迭代学习控制器设计方法,并验证了跟踪误差系统的稳定性.仿真对比分析和实验研究结果表明,文中提出的控制方法能抑制人机不确定性并使康复者在安全速度下完成步行训练.     

基于图像分割的自适应窗口双目立体匹配算法研究

针对传统双目立体匹配算法采用固定窗口导致弱纹理区域匹配精度较低的问题,提出了一种基于图像分割的自适应窗口立体匹配算法.首先,采用Mean-shift算法对图像进行分割,之后对分割图像进行局部子区灰度标准差统计,在此基础上提出了一种根据纹理丰富程度进行窗口大小自适应设定的算子.基于自适应窗口大小设定,组合使用Census变换和梯度值计算匹配代价,并分别通过自适应权重代价聚合及"胜者为王"策略进行初始视差计算,最后利用左右视差一致性原则和加权中值滤波得到稠密视差图.采用提出的自适应窗口匹配算法与固定窗口匹配算法对Middlebury数据集上的标准图片进行匹配实验,实验结果表明,所提算法的平均匹配错误率为2.04％,相比对比算法,所提方法的匹配错误率分别降低了4.5％和7.9％.     

基于特征相似度计算的网页包装器自适应

随着大数据的发展,互联网数据呈现爆炸式的增长.Web作为一种重要的信息载体,包含了各种类型的信息,而包装器的提出就是为了从杂乱的Web信息中提取出目标数据.但是,随着网页更新的频繁,轻微的结构变化都可能导致原有的包装器失效,增加包装器的维护成本.针对包装器的健壮性以及维护成本问题,提出了一种基于特征相似度计算的网页包装器自适应技术.该技术主要通过解析新网页的特征集合和旧包装器所蕴含的特征信息,通过网页相似度计算,重定位旧包装器在新网页中的映射区域和映射数据项,并根据映射关系使旧包装器能够自适应新网页的数据提取.该技术主要针对各类型网站进行实验,其中包括了购物类、新闻类、资讯类、论坛类和服务类,从中选取了250对新旧版本网页,共500个网页,进行包装器自适应实验.实验结果表明,当网页结构改变时,该方法能够有效地自适应新网页的数据提取,且数据提取的平均精确度和平均召回值分别达到82.2％和84.36％.     

物流中心选址问题的二元语义决策方法

为了有效避免语言评价中信息的损失和扭曲,从而提高物流中心选址的准确性,在层次分析法中引入三角模糊数,将各评价指标量化,提出一种二元语义决策选址方法.给出二元语义评价的方法与步骤,并通过物流中心选址的算例分析说明该方法的合理性.     

基于三帧差分法和改进ViBe算法的前景检测方法

在运动目标检测众多算法中,ViBe算法是一种快速并且高效的运动目标检测算法,在视频监控领域得到广泛的应用.但是这种方法存在对鬼影的消除速度缓慢,容易形成拖影,而且容易发生漏检,易受到噪音的干扰.当物体运动状态变化缓慢时,原位移区域会留下残影等现象.论文针对以上问题提出了一种结合三帧差分算法的改进的ViBe算法,改进背景模型的初始化来对鬼影进行消除,并且加快鬼影的消除速度.采用自适应阈值来提高检测效果,针对背景中存在的噪声和空洞点采用形态学处理来对其进行消除.实验结果表明,改进的算法可以在很短的时间内就可以消除鬼影,并且在消除噪声和空洞等方面有很好的效果.     

一种基于IHS和NSST的多光谱图像融合方法

文中针对丛林环境背景下的迷彩人员检测效果差的问题,提出一种基于多光谱图像融合的迷彩人员检测方法.以可见光图像和特征波段图像为数据源,首先将可见光图像变换到相关性最小的IHS颜色空间,提取出亮度分量I;然后对于特征波段图像和亮度分量I进行多级NSST分解变换图像融合,其中特征波段之间采用局部能量取大值融合规则低频分量融合,与亮度分量之间采用自适应模糊逻辑原则进行低频分量融合.高频分量均使用模值取大的融合规则.最后进行NSST逆变换和IHS逆变换得到融合结果.经实验表明,与其他经典和主流多尺度变换图像融合算法相比,该方法具备较好的图像质量评价指标,并且在迷彩人员检测实验中,与可见光图像结果相比,具有较好的检测结果.     

融入类贡献抑制因子的灰度级模糊C均值图像分割

基于灰度级模糊C均值图像分割算法具有分割速度快的优势。由于无损检测图像中背景类和目标类差异较大,该算法不能有效地将目标分割出来,故提出改进的基于灰度级的模糊C均值算法。构建了一种与类大小反向相关的类贡献抑制因子表达式,将之融入目标函数后能够降低较大类对目标函数的贡献,这可避免较小类的聚类中心受较大类的影响而靠近较大类的聚类中心。最小化新的目标函数可得新形式的隶属度和聚类中心表征形式。采用类大小差异较大的无损检测图像进行试验,结果显示本文算法得到的分割图像视觉效果良好,而且指标G_mean也更高,进一步提升了基于灰度级模糊C均值算法适应能力。     

一种提取抖动视频中前景目标的新方法

提取视频中的前景目标信息是视频处理领域非常重要的问题,考虑到现实生活中会出现监控摄像头不可避免地会出现晃动或偏移情况,造成监控视频短暂抖动,此时背景图像灰度和纹理信息都会受到较大的影响,从而给后期进一步分析前景信息带来了巨大的困难。为了兼顾纹理特征提取和噪声抑制两方面的要求,针对抖动视频的前景提取问题,提出了一种有效的融合小波变换和在线混合高斯模型的方案。首先运用仿射变换在线逐帧校准,接着利用小波变换对图像去噪,并建立自适应模型迭代上述过程,最后利用在线混合高斯模型提取前景。实验结果表明,与同类方法相比,该算法无论针对单目标还是多目标视频均可以有效去除抖动,得到较好的前景目标提取效果,具有较高的准确性和鲁棒性。