基于运动跟踪匹配技术的视频对象提取

本文提出一种自动分割VOP的技术。其方法是：先对初始帧使用形态运动滤波技术提取出初始运动对象的二值轮廓模型,并在后继帧中使用豪斯道夫对象跟踪器跟踪运动以对象模型;而为了适应对象的形状变化,本文使用活动轮廓模型（snake）技术对运动心合匹配;最后根据一系列精确的二值轮廓引导提取运动对象序列。实验结果表明,我们的算法可有效地提取视频对象平面。     

深亚微米同步辐射x射线光刻模拟

用束衍生法研究了深亚微米同步辐射 x射线光刻中掩模吸收体的光导波效应 ,并对 x射线光刻后的光刻胶剖面进行了理论计算。采用面向对象技术 ,研制了一个取名为 XLLS1 .0的模拟软件。本文对这个软件进行了详细介绍     

基于粒子滤波与多特征融合的视频目标跟踪

提出了一种基于粒子滤波和多特征融合的视频目标跟踪方法.以粒子滤波为跟踪框架,根据颜色跟踪中存在的问题提出将颜色与目标运动信息融合,利用融合后的信息确定粒子的权值.利用重采样策略缓解退化现象对粒子滤波的影响.针对2段不同的视频进行了不同算法的仿真与性能的比较,实验结果表明,本文方法在计算量增加不多的情况下大大改善了跟踪的性能与鲁棒性,尤其当目标与背景颜色相近时仍然能够准确地对目标进行跟踪.     

用200 kV高分辨电子显微镜辨认3C-SiC中的硅和碳原子

用200 kV六硼化镧灯丝的高分辨电子显微镜拍摄了外延生长在硅衬底的3C-SiC薄膜的[110]显微像.经过解卷处理和衍射振幅校正,把实验像转换为直接反映晶体投影结构的结构像,近邻Si、C原子柱显现为黑(灰)的像点对,即所谓的哑铃.测量了结构像中不同厚度区域哑铃的灰度变化,分析了哑铃中二个端点的相对灰度值随厚度的变化关系,结合赝弱相位物体近似像衬理论进行分析,辨认出Si与C原子柱.     

伪双能X射线透射系统矫正厚度影响的物质鉴别方法

X射线透视技术已被证实是一种非常有效的安全检查方法.基于这种技术的伪双能X射线透射系统广泛应用于车站、机场等重要场所.伪双能系统的射线源产生的是连续能谱的X射线,因此基于传统双能透射模型的物质鉴别方法由于受到物体的厚度影响而导致准确性的降低.在根据高低能信号的对数比值的基础上,引入X射线的衰减因素到物质属性特征空间中,研究出矫正厚度影响的鉴别方法.实验结果证明在高维特征空间中的物质鉴别方法能够有效提高鉴别结果的准确性.     

基于嵌入式的新型运动目标视频检测算法

提出一类新型的嵌入式视频活动目标检测算法,该算法采用Surendra算法对背景进行更新以减低系统误报警的几率,对连续3帧图像分别采用差帧法,对2次帧差取交集实现对前景目标的模糊跟踪,而后对粗糙的运动区域图像进行阈值面积消去处理和数学形态学运算,最后实现目标定位跟踪。仿真结果表明,与传统的二阶帧差的方法相比,视频活动的目标检测算法具有高实效,高精度的特点。     

一种多人脸跟踪算法的研究与实现

结合人脸的运动模型提出了一种多人脸的跟踪算法,通过使用跟踪稳定系数来解决多人脸跟踪过程中目标发生粘连重叠或者由于目标检测质量的原因造成跟踪目标丢失等各种问题;同时目标跟踪器提供一个预测搜索区域指导下一帧的定位,从而进一步提高定位的速度.实验结果表明此算法具有很好的准确性和实时性.     

光学模式识别中参考目标畸变参数宽容度研究

采用优化设计技术及非线性算法的可实时刷新的参考目标空间匹配滤波器,通过对三维目标畸变参数宽容度的研究及测试,构成参考目标滤波器库,并用于进行多畸变目标光学模式识别试验,取得高识别效率及实时识别速率的实时光学模式识别及定位结果。该技术对自动目标识别具有广泛的应用前景。     

部件分解法／高频混合法在复杂目标散射近场预估中的应用

本文结合物理光学（PO）法、几何绕射理论（GTD）、弹跳射线法（SBR）等高频方法和部件分解法,研究了电大尺寸复杂目标的近场散射特性。     

用于视频对象平面生成的运动对象自动分割

新的视频编码标准MPEG-4具有基于内容的功能。它把图像序列分解成视频对象平面(VOP),每个VOP代表一个运动对象。文中提出了一种提取运动对象的新的视频序列分割算法,算法的核心是一个对象跟踪器,它利用Hausdorff距离将对象的二维二值模型与后续帧进行匹配,然后采用一种新的基于运动相连成分的模型刷新方法对模型的每一帧进行刷新。初始的模型自动产生,再利用滤波技术滤除静止背景,最后,利用二值模型从序列中提取出VOP。