海康威视（HIKVISION） DS-2DF7286系列红外网络高清高速智能球

海康威视本次送测的是一款型号为DS－2DF7286的高清红外网络快球摄像机,其采用了1/2．8＂Progressive ScanCMOS图像传感器．成像清晰稳定,支持三码流传输．可灵活选用H．26MvUPEG／MPEG4等视频压缩算法,多级别视频质量配置．在H．264编码格式下,可实时输出1080p、960p、72Dp等高清监控视频。     

高清智能跟踪系统应用背景介绍

目前的视频监控里,图像可分为两种．一种是枪机、半球等摄像机拍摄的固定图像．角度固定,在摄像机视角外的画面无法被监控：另一种是球机、云台摄像机拍摄到的图像,可跟踪动态目标．也可以可根据需要拉近拉远视野,但都需手动控制。但是．在监控一个较广的区域．比如单位大门内外的小广场、围墙、停车场等处．如果需要拍摄到每一个进入被该区域的目标视频．根据上述的两种呈现图像的方式有两种方案：     

爱普生Moverio BT-100头戴式便携浏览器试玩

爱普生MoverioBT-100头戴式便携浏览器由半透式头戴显示器和分离式安卓智能系统遥控器两部分组成,其浏览器视窗显示方式是将投影光线通过投影透镜显示出放大的显示图像,再通过镜面半反射技术,将光线传输给人眼,最终形式人眼看到的超大画面。酷似眼镜的半透式头戴显示器采用可折叠设计。爱普生头戴式便携浏览器设计了三个可自由选配的鼻架,为不同用户佩戴提供更舒适的选择,也方便戴眼镜用户使用,不过整体重量还是偏重,不少用户试用反映佩戴感还有待提升。     

基于BP神经网络的红外目标识别技术

论文主要研究的是基于BP神经网络的红外目标识别技术,红外目标的检测识别是红外搜索与跟踪系统、精确制导系统、红外预警系统等的一项核心技术.论文重点是介绍对空中飞机目标的识别,空中目标识别是防空作战辅助决策的关键环节之一.根据红外目标的各种属性,提取构建样本特征库,从而建立基于BP神经网络原理的空中目标识别模型.利用BP神经网络的训练函数采集样本特征数据,得到稳定的权值和阈值,为后续的目标识别分类提供依据.该模型主要利用神经网络的记忆、联想、容错功能,进一步提高目标识别的稳定性和可信度,降低了个别误判而造成目标识别错误的概率.     

基于线阵扫描方式下的机车车顶状态检测方法

针对机车车顶异物存在和瓷瓶受损影响机车运行安全的问题,本文提出了基于线阵扫描方式下的机车车顶状态检测方法。论文用两台黑白线阵相机乒乓采集车顶图像,基于车速将图像校正后拼接成全景图,并利用区域划分法来划分大场景车顶图片,最后用SIFT特征点提取、改进后的RANSAC图像配准等算法与模板图匹配来定位瓷瓶、查找异物。实验结果表明该方法快速、有效,能够准确地找出检测图中的异物和定位瓷瓶。     

一种地震属性图像配色阈值选取算法

针对传统的地震属性图像可视化过程中存在的缺点,论文提出一种基于直方图技术的地震属性图像配色阈值选取算法,该算法利用直方图统计的结果,首先进行阈值预选,然后在区间内进行阈值调整,最后根据所确定的阈值对地震属性图像进行重新配色,很好地解决了传统地震属性图像视觉上的杂乱以及区域性差的缺点。经过对大庆油田多个区块地震属性图像的分析,该算法可有效解决地震图像可视化中的不足,提高了地震解释工作的效率。     

超声序列图像实时体渲染系统设计与实现

设计并实现了对超声序列图像实时体渲染的可视化系统。该系统能够对目前的二维超声设备进行扩展,利用对视频数据的重采样和预处理得到三维切片体数据,并通过GPU加速达到了对DDR与MINIP光照模型的实时体渲染。阐述系统的设计模块与基于VTK的实现过程,最后通过对实际肝脏超声数据实验结果说明了系统对二维超声数据分析的有效性。     

应用MPICH并行化图像处理算法

近年来,图像处理技术取得了巨大进步,但随之也带来了不断增长的计算量.为了提高图像处理速度,作为主流解决方案之一的基于MPI的并行处理技术日益受到重视.文中首先介绍了MPI的基本知识,然后以图像处理中的一项重要技术-图像锐化(采用梯度算法)为例,说明了采用MPI对图像进行并行处理的具体过程,并就其中的两个核心步骤:建立并行算法模型及程序代码的编写进行了详细的阐述.最后通过对实验数据的分析说明了并行计算在图像处理领域所起到的重要作用.     

Image categorization using a semantic hierarchy model with sparse set of salient regions

Image categorization in massive image database is an important problem. This paper proposes an approach for image categorization, using sparse set of salient semantic information and hierarchy semantic label tree （HSLT） model. First, to provide more critical image semantics, the proposed sparse set of salient regions only at the focuses of visual attention instead of the entire scene was formed by our proposed saliency detection model with incorporating low and high level feature and Shotton＇s semantic texton forests （STFs） method. Second, we also propose a new HSLT model in terms of the sparse regional semantic information to automatically build a semantic image hierarchy, which explicitly encodes a general to specific image relationship. And last, we archived image dataset using image hierarchical semantic, which is help to improve the performance of image organizing and browsing. Extension experimefital results showed that the use of semantic hierarchies as a hierarchical organizing frame- work provides a better image annotation and organization, improves the accuracy and reduces human＇s effort.     

单张图片树木L-system的智能提取算法

介绍了一种新颖的从单张树木图片中提取树木的L-system规则的算法,并将其应用于三维树木建模。用户首先在图片上勾画出树木的主要可见枝干和树冠轮廓,通过图像处理的方法识别出树木的可见枝干的二维骨架;然后依据树木枝干的分布规律对骨架进行三维重建,并抽取其L-system生长规则和几何参数。所得L-system规则在树冠轮廓的约束下,经过迭代生长可以重建树木的分支结构。实验证明,相比以往的规则提取方法,该方法在保持模型质量的前提下,成本更低,方法更加简便。