利用深度学习扩展双光子成像视场

双光子成像技术已被广泛应用于活体肿瘤成像、神经功能成像以及大脑疾病研究等领域,但双光子成像视场较小（视场直径一般在1 mm以内）,限制了其进一步应用。虽然通过特殊的光学设计或者自适应光学技术能够有效增大视场,但复杂的光路设计、高昂的器件成本以及繁琐的操作过程限制了这些技术的推广。提出了一种利用深度学习技术替代自适应光学技术扩展双光子成像视场的新思路,在低成本（无须特殊物镜,无须相位补偿装置）、易操作的前提下实现了大视场双光子成像。设计了一种适用于光学显微系统中扩展双光子成像视场的nBRAnet网络框架,为使该网络框架可以更好地利用特征图信息,在该框架中引入残差模块和空间注意力机制,同时去除了数据归一化处理,以增加图像对比度信息。实验结果表明：所提深度学习方法可以有效地代替自适应光学技术,增强扩展视场中的精细结构特征,并恢复扩展视场的成像分辨率和信噪比,使双光子成像视场直径扩展到3.46 mm,峰值信噪比超过27 dB。深度学习方法具有成本低、操作简单、图像增强效果显著等特点,有望为跨区域脑成像或全脑成像提供一种经济实用的方案。     

基于相关滤波扩展记忆系统模型的智能目标跟踪

将目标跟踪过程看作一个多重记忆系统模型,提 出了基于相关滤波的扩展记忆系统模型,实现了基 于记忆系统模型的智能目标跟踪。首先,通过提取跟踪目标特征学习目标信息,生成短时相 关滤波器,产 生短时记忆;然后利用每一帧短期记忆的不断重复与更新,产生长时记忆,生成长时相关滤 波器。短时与 长时记忆构成相关滤波记忆系统模型,完成目标跟踪。在此模型基础上,分析与挖掘模型中 的相关滤波数 据,加入四种智能化控制信息,构建扩展记忆系统模型,实现智能化的目标跟踪。基于相关 滤波的扩展记 忆系统模型利用生物记忆的原理使目标跟踪更加自动化、智能化,增强目标跟踪的准确性。 实验结果表明, 与当前流行的相关滤波跟踪算法相比,本文算法提高了目标跟踪的抗干扰性、抗遮挡性与抗 形变能力,同时保证了在尺度跟踪的有效性。     

基于在线学习的压缩模版的目标跟踪算法

利用压缩感知(CS)矩阵建立压缩特征模版,通过在 线学习,实现一种更高效的目标跟踪算法。首先利用符 合有限等距性质的随机感知矩阵,取得跟踪目标表面特征的压缩模板;然后利用模板匹配 确定目标区域, 同时在跟踪过程中在线学习目标外观变化,并以此更新目标模板。采用了局部模板更新策略 ,使目标模板 更为准确,更能体现目标的变化状况。采用了模板匹配的确定性跟踪方法,大大减少了大量 正负样本的采 样,降低了算法复杂度。实验结果表明,与压缩跟踪(CT)算法相比,本文的基于在线学习的 压缩模版跟踪算法在时间性能 上有了明显提升,采用Kalman滤波器加速跟踪可提高6倍以上的时间性能,在多个标准测 试序列中的跟踪成功率也有了明显提高,有效地防止了跟踪中的漂移现象。     

基于逆向映射的空洞填补方法

为了有效填补虚拟视点图像中的公共空洞,提出 了一种基于逆向映射的空洞填补方法。 首先利用深度图像绘制(DIBR)技术将左、右参考视点映射到虚拟视点位置,利用图像膨胀方 法将映射的虚拟视图中的空 洞区域进行扩大,以消除虚拟视点图像中的伪影瑕疵;然后,提取出膨胀后空洞区域的边界 ,并将其逆映 射到原始的参考图像中,根据空洞与边界的相对位置,选取原始图像中相对位置上的像素来 填充虚拟视图 中的空洞区域;最后,将空洞填补之后的左、右视点映射的虚拟视图进行融合获得最终的虚 拟视图。实验 证明,本文方法有效解决了传统空洞填补方法容易将前景像素填充到背景区域的问题,能 够获得较好的视觉观看效果和较高的客观峰值信噪比(PSNR)值。     

颜色迁移算法在古建筑虚拟色彩修复中的应用

分析了彩色图像间色彩传递算法和灰度图像彩色化算法的优缺点和应用特点,描述了两种典型颜色迁移算法在古建筑虚拟色彩修复中的应用,实验结果表明颜色迁移算法可成为古建筑虚拟色彩修复的有效工具.     

基于改进射线矢量法的手部轮廓与手势实时跟踪方法

目前,在视频分析和处理过程中,运动物体的实时检测和与轮廓跟踪作为计算机视觉分析识别的基础,已变得越来越重要了.改进了传统的射线矢量法表示物体形状的方法,并结合拆分法和聚合法对单帧图像进行分割,以得到完整而准确的手部曲线,在相邻帧之间采用了Kalman滤波器估计帧间手部运动的轨迹来实现跟踪过程.该方法很好地克服了传统射线矢量法所无法表示的形状的缺陷,能够准确地跟踪手部的运动以及各种手势.     

SEGQM:一种基于SE-ResNet的DCGAN质量评价模型

生成对抗网络(Generative Adversarial Network,GAN)通过对抗学习获得生成数据的能力.它的生成图像与真实图像没有绝对的对应关系,因此传统方法很难具体量化生成图像的视觉质量和多样性.通过对GQI进行改进,利用SE-ResNet分类,提出了一种能够定量评价GAN生成图像真实性和多样性的评价模型...     

机器翻译探讨与研究

从多个角度论述了机器翻译常用的方法,并通过一些实例的分析对现有机器翻译系统进行了分析研究;最后得出结论并对机器翻译的未来进行展望。     

基于改进Snake模型的人体运动跟踪算法

提出一种改进Snake模型与光流估计相结合的人体运动自动实时跟踪算法.利用角点检测得到接近人体真实轮廓的初始轮廓,减少了迭代次数,降低了Snake模型收敛到局部极值的概率;同时针对Snake模型跟踪不够稳定、容易出现跟踪丢失问题,结合KLT光流法,选取当前帧所得到的轮廓点中的强特征点进行光流估计,将估计结果作为下一帧Snake的初始轮廓,有效地解决了这一难题.实验结果表明改进Snake模型可使初始轮廓形变到人体真实轮廓,同时实现了视频序列中自动、实时的人体跟踪.