激光雷达和CCD外部标定方法的改进及其应用研究

激光雷达和CCD各自都具有快速获取物体空间信息的能力,广泛应用在真实场景的三维建模中.本文结合激光雷达对空间三维数据采集的高速性以及CCD图像处理的快速和便利性,将激光雷达和CCD外部标定算法首次运用在物体三维建模中,提出了改进的外部标定算法,研究了基于外部标定算法的点云分割.并对分割后的点云进行三维重建和纹理映射,取得了较好效果.     

车牌识别系统设计与实现

通过对车牌定位、车牌字符分割和车牌字符识别进行研究,提出了一种车牌识别系统的设计和实验方法。车牌定位模块中,提出了采用基于小波变换的车牌边缘提取和数学形态学相结合的方法定位出车牌,进行二值化、滤波后使用垂直投影法分割出车牌字符,最后使用多模板匹配和二次细分识别相结合的方法识别出车牌字符。经实验验证,基于该算法的车牌识别系统能够达到较高的车牌识别率。     

磁共振辅助的近红外扩散光学断层成像

将大脑磁共振T1加权像分割为头皮、头骨、脑脊液、灰质和白质,并生成分层体网格.利用具有大脑解剖结构信息的分层体网格建立近红外扩散光学断层成像前向光学模型和实现功能重建,可以避免目前所使用的半球头模或图谱头模空间定位不准的问题,解决图像重建过程中所解方程的欠定性和病态性.在棋盘格旋转视觉刺激及扩张视觉刺激实验中,基于磁共振图像的扩散光学断层成像重建的含氧血红蛋白图像具有更高的空间分辨率及定位精度.     

Unsupervised segmentation of hidden semi-Markov non-stationary chains

The Bayesian segmentation using Hidden Markov Chains (HMC) is widely used in various domains such as speech recognition, acoustics, biosciences, climatology, text recognition, automatic translation and image processing. On the one hand, hidden semi-Markov chains (HSMC), which extend HMC, have turned out to be of interest in many situations and have improved HMC-based results. On the other hand, the case of non-stationary data can pose an important problem in real-life situations, especially when the model parameters have to be estimated. The aim of this paper is to consider these two extensions simultaneously: we propose using a particular triplet Markov chain (TMC) to deal with non-stationary hidden semi-Markov chains. In addition, we consider a recent particular HSMC having the same computation complexity as the classical HMC. We propose a related parameter estimation method and the resulting unsupervised Bayesian segmentation is validated through experiments; in particular, a real radar image segmentations are provided.     

基于垂直投影的车牌字符分割方法

车牌的字符分割是车牌识别系统中的重要环节,通过车牌字符的垂直投影可以对字符进行分割,所以可应用于分割车牌图像中的字符。首先对车牌进行图像预处理,提取出车牌的灰度图像;然后根据垂直投影法确定字符边界以及车牌字符的7个投影块;最后结合实际车牌情况,提出了对粘连和断裂字符的处理方法。实验结果表明,该算法能有效的分割出车牌图像中的字符。     

多核并行技术在Image Quilting纹理合成算法中的应用

针对Image Quilting纹理合成算法的新旧纹理块拼接特点,研究了一种创建多任务实现纹理块切割拼接的并行编程模式.设计了重叠区域缝合路径计算的多任务模块函数iq(),利用MATLAB多核集群中创建的调度器将子任务分配到各个节点上并行执行计算.实验结果表明,该算法获得了较好的加速比,提高了多核CPU的使用效率,有效地提升了多核计算机资源的利用率.     

基于信道分段平滑的外辐射源雷达非平稳杂波抑制方法

复杂电磁环境下,外辐射源雷达中多径杂波可能具备非平稳的跳变特性。该文针对这种跳变型非平稳杂波,结合辐射源信号的正交频分复用(OFDM)调制特性,提出一种基于信道分段平滑的杂波抑制方法。首先建立了跳变杂波的时域信号模型,然后结合OFDM信号结构将其变换到子载波域,接着在子载波域对各OFDM符号进行信道估计与分段平滑,最后利用该信道平滑值和对应段的参考信号抑制非平稳杂波。仿真和实测数据表明,该文方法能够有效抑制跳变型的非平稳杂波。

     

引入语义部位约束的行人再识别

为减轻行人图片中的背景干扰,使网络着重于行人前景并且提高前景中人体部位的利用率,该文提出引入语义部位约束(SPC)的行人再识别网络。在训练阶段,首先将行人图片同时输入主干网络和语义部位分割网络,分别得到行人特征图和部位分割图;然后,将部位分割图与行人特征图融合,得到语义部位特征;接着,对行人特征图进行池化得到全局特征;最后,同时使用身份约束和语义部位约束训练网络。在测试阶段,由于语义部位约束使得全局特征拥有部位信息,因此测试时仅使用主干网络提取行人的全局信息即可。在大规模公开数据集上的实验结果表明,语义部位约束能有效使得网络提高辨别行人身份的能力并且缩减推断网络的计算花费。与现有方法比较,该文网络能更好地抵抗背景干扰,提高行人再识别性能。     

北京奥运期间的碳黑气溶胶观测研究

2008年7～8月在北京市奥体中心的遥感所站点连续实时监测碳黑气溶胶(BC),研究其在北京奥运期间的变化特征和来源.奥运会前BC平均质量浓度约为4.58μg/m3,而奥运会期间其平均浓度约为3.07μg/m3,下降比约为33.0%,这说明减排措施有效降低了BC的排放总量.同步监测的可吸入颗粒物(PM10)与BC一致性较好,相关系数为0.86,BC约占PM10的1.9%.比对2007年同期BC浓度数据,也证实了北京地区在实行各项减排措施后,BC的污染情况有较大好转.     

线算子引导Gabor小波的视网膜血管分割

视网膜血管自动分割能辅助诊断某些眼底疾病和系统性血管疾病。为了提高血管自动分割的效率,因此提出了一种线算子引导Gabor小波的视网膜血管分割方法。利用线算子检测血管方向的最优匹配角,将其作为Gabor小波变换的旋转角构建4个不同尺度的Gabor小波,并提取4维Gabor小波特征,加上两个线强度和预处理后的图像灰度,构建7维特征向量,采用SVM进行分类。与其他基于Gabor小波的方法相比,本方法只需计算最优匹配角所对应方向的Gabor小波特征,大大降低了多尺度Gabor小波特征提取的计算量,此外线算子特征与Gabor小波特征的良好互补性,有利于提高血管与背景的辨别度。在DRIVE眼底数据库上进行实验,其平均准确率、灵敏度及特异性分别为0. 936 1、0. 823 8及0. 955 4,获得了不错的分割性能。