面向草图检索的小样本增量有偏学习算法

为了解决草图检索相关反馈中小样本训练、数据不对称及实时性要求这3个难点问题,提出了一种小样本增量有偏学习算法.该算法将主动式学习、有偏分类和增量学习结合起来,对相关反馈过程中的小样本有偏学习问题进行建模.其中,主动式学习通过不确定性采样,选择最佳的用户标注样本,实现有限训练样本条件下分类器泛化能力的最大化;有偏分类通过构造超球面区别对待正例和反例,准确挖掘用户目标类别;每次反馈循环中新加入的样本则用于分类器的增量学习,在减少分类器训练时间的同时积累样本信息,进一步缓解小样本问题.实验结果表明,该算法可以有效地改善草图检索性能,也适用于图像检索和三维模型检索等应用领域.     

基于近似高斯金字塔的视觉注意模型快速算法

利用输入图像的近似高斯金字塔,将经典的基于显著性的视觉注意模型改造为时空开销更小的版本,从而使其更加适合在嵌入式实时系统中实现.首先采用矩形窗口近似圆形窗口,矩形平均算子近似高斯卷积核;然后采用“先做行累加,再做列累加”的方法来实现矩形平均算子,并直接采样计算出各个特征通道的显著性分布图,该算法关于输入图像像素点个数具有线性时间复杂度;最后,还给出了在显著性分布图中抑制已提取区域显著性的快速算法.在Berkeley分割图像库上的实验结果表明,该方法极大地减小了系统实现的时空开销,且输出结果的误差在可接受范围内.提出的用矩形窗口近似圆形窗口,用矩形平均算子近似高斯卷积核的方法,还适用于其他需要在嵌入式实时系统中实现的图像处理问题.     

一种过程支持向量机及其在动态模式分类中的应用

针对一般SVM在机制上难以直接对动态模式进行分类的问题,提出了一种基于函数正交基展开的过程支持向量机.该模型的输入为时变函数,输出为模式类别.在输入函数空间中选择一组适当的正交函数基,将输入函数在该组函数基下进行有限项展开,把展开式系数作为核函数的输入.由于时变函数在基函数映射下与展开式系数一一对应,从而可利用SVM的变换机制实现动态模式分类.给出了基于SMO的求解算法,实验结果验证了模型和算法的有效性.     

一种彩色图像去噪的快速PGF滤波算法

提出了一种去除彩色图像噪声的快速PGF滤波算法.首先介绍了基本的PGF滤波算法,然后在分析PGF滤波算法的基础上,提出了一种简化的PGF滤波算法.最后,对该算法进行了仿真研究,仿真结果表明该算法在完成图像的噪声平滑和边缘保持的同时实现了图像的快速滤波.     

红外成像制导导弹飞行仿真研究

为了实现红外成像制导导弹更加逼真和更加有效的仿真从而验证优化红外成像制导导弹的制导效果,研究了红外成像制导导弹飞行仿真技术;讨论了导弹飞行仿真的基本要求和红外成像制导仿真系统设计的基本原理和设计方案,提出了导弹飞行效果的一些评价指标,并利用虚拟现实仿真技术实现了一个导弹飞行可视化仿真系统;分析了仿真实验结果,实验结果表明仿真系统基本满足红外成像制导导弹飞行仿真要求,在红外成像制导导弹的科学研究中有一定价值.     

基于多尺度Retinex的自适应图像增强方法

介绍了一种基于MSR的自适应图像增强的方法,能够较好地自动处理由于云雾、雨天等天气原因和光照不足导致的景物不清、视觉质量差和对比度低的图像,提升多种类型的图像视觉质量.通过对实验的结果以及算法的普适性进行比较和分析,证明了该方法是有效的.     

基于非局部算法的序列图像超分辨率重构

提出了一种基于非局部算法的多帧图像超分辨率重构算法,该方法无需进行图像校正。为克服传统图像复原算法基于图像局部点领域的影响,指出可以使用非局部去噪模型的优越边缘保持性和去噪性来重构高分辨率图像。实验证明,该算法在低信噪比情况下,可以取得较好结果,有效解决了低信噪比条件下图像复原的一个难点。     

空间自适应正则化超分辨率图像重建

超分辨率图像重建是一个病态问题,在重建过程中需要正则化处理,而正则化重建会引入正则化误差及重建过程中由于病态性而引入的噪声放大误差,且这两类误差均和图像的空间局部特性有关.提出根据图像的局部空间统计特性自适应控制超分辨率图像正则化重建算法,采用图像局部统计方差来区分图像棱边区域及平滑区域,在图像的棱边区域加强图像的约束重建,而在图像的平滑区域加强正则化.实验表明该算法能有效地减小重建误差,算法的信噪比得益优于传统的正则化重建算法及总变分模型重建算法,并且对正则化参数的选择具有一定的鲁棒性.     

分块二维保局投影方法及其在人脸识别中的应用

提出了一种基于图像分块的二维保局投影(分块2DLPP)的人脸识别方法.先对原始图像矩阵进行分块,然后对分块子图像施行2DLPP方法,再将各个分块按照一定的次序整合起来进行特征提取,从而实现图像降维.该方法能有效地提取图像的局部特征.实验表明:该方法在识别性能上优于2DLPP方法.     

广义Jensen-Schur测度在医学图像配准中的应用

使用互信息或归一化互信息测度进行医学图像配准时,由于噪声、模态、插值等影响,测度函数存在许多局部极值,收敛范围较窄,有可能导致误配准。为了克服上述缺点,定义了广义Jensen-Schur测度,利用巴特沃思函数对自变量值的非线性压缩功能,成功地消除了PV插值伪极值点。从测度曲线光滑性、抗噪鲁棒性、收敛性能方面,对四种新构造的广义Jensen-Schur测度、互信息和归一化互信息进行了比较和分析。实验结果表明,新构造的JS22和JS23测度在以上三个方面的性能都优于其他测度。