基于分层和Radon变换的透视图像矫正技术

由于受到物体与摄像机三维空间相对位置关系的影响,摄像机获取的图像存在透视畸变,影响图像特征提取、识别等后续处理,为此提出一种通过分层矫正和Radon变换相结合的矫正技术.利用射影几何知识,将畸变的图像矫正为满足仿射变换的图像,再将仿射变换矫正为相似变换,利用Radon变换矫正得到标准图像.仿真实验结果表明,该算法可行性高、稳定性好,能推广应用于目标识别等领域.     

喷气织机织造斜纹布边的改进

我厂于１９９３年购进日本丰田ＪＡＴ５００－１９０型喷气织机７２台，其中４０台制织出口美国的斜纹品种。因用户对产、质量要求较高，特别是对布边要求更严，再加上我厂没有配备布边折入装置，所织产品属于毛边，这就更增加了织造难度。开始我们选择的边组织为２２经重...     

太平煤矿9601工作面沿空留巷工艺与经济效益分析

太平煤矿在9601下顺槽采用"锚网+木垛+单体支柱+矸石袋"进行沿空留巷,所留巷道压力稳定,变形量符合要求,目前已成功留巷300m,留巷每m直接经济效益11488元,具有较好的应用前景。     

基于Haar-like特征的实时L1-跟踪算法

稀疏表示技术已成功应用于视觉跟踪,但是仍然存在跟踪算法效率低的问题。提出一种基于Haar-like特征的视频跟踪算法,该算法是基于粒子滤波框架的L1-跟踪算法,其特点是运用Haar-like特征及特征块的思想对完备基进行重新构造。将正负小模板由单个像素改为像素块,降低稀疏表示中过完备基的维数,大幅减少稀疏矩阵的计算量;同时,在保证跟踪质量的前提下适当减少目标模板数量,减少稀疏计算的次数,并控制模板更新频率。实验结果表明,所提算法能大幅提高跟踪的实时性,同时很好地解决了跟踪问题中的短时间遮挡、目标物体的形变以及光照变化等问题。     

交通视频中利用多特征抑制车辆阴影

提出了一种综合利用交通视频中运动车辆的边缘、颜色以及几何等多特征,达到完整去除运动车辆阴影的方法.利用车辆本身区域的边缘线段比阴影区密集这一特点,首先提取包括阴影在内的前景图像的边缘图像,利用颜色信息判断边缘点属于车辆还是阴影;然后结合形态学开操作、几何特征对第一步处理后的图像进行修正和细化.实验将基于颜色特征进行阴影抑制的方法以及提出的方法进行对比,结果显示该方法能更好地抑制阴影并保留车辆本体信息.     

基于LGBP特征和稀疏表示的人脸表情识别

人脸表情识别是一项充满挑战的工作,提出一种基于局部Gabor二值模式(LGBP)特征和稀疏表示的表情识别方法.对表情图像进行归一化处理,标定眉毛、眼睛、嘴巴等部位的特征点,划分出5个表情子区域.对各个子区域进行多尺度多方向的Gabor滤波,对Gabor系数图谱进行局部二值模式(LBP)编码,通过直方图方法降维,形成显著的特征向量.根据特征向量构建符合视觉特征的过完备字典,运用稀疏表示分类方法进行表情识别.通过在JAFFE表情库上进行实验,表情识别率达到87.5％,表明了该方法的有效性.     

动态场景下基于精确背景补偿的运动目标检测

针对动态场景下因背景补偿效果欠佳而不能准确检测运动目标的问题,提出一种基于精确背景补偿的运动目标检测算法。算法采用加入对称约束的SURF特征点匹配算法,以获得稳健的匹配点对。同时利用自适应外点滤除法去除目标点对全局运动估计的影响,显著地提高了背景补偿的精度。最后用帧差法准确地检测出运动目标。实验结果表明,该算法具有很好的鲁棒性,能够在背景复杂且摄像机运动的环境下准确地提取出运动目标。     

融合空时显著性的运动目标检测方法

针对视频中显著性的运动目标检测问题,为解决显著性在运动目标检测中存在空时显著性简单融合和忽略时间显著性的问题,提出一种用人类视觉特性的运动目标检测方法.改进方法以提取的图像空间特征为基础,生成空间显著图,利用核密度估计,计算时间显著图;对空间显著性和时间显著性进行所占权重的计算,根据所计算的权值进行空间、时间显著图融合,生成空时显著图,得到检测出的运动目标.实验结果表明,改进方法能准确、快速地检测出运动目标,减少计算时间,提高检测目标的准确率.     

联合运动估计和帧选择的多帧超分辨率重建算法

多帧图像超分辨率重建中,连续各帧图像间的精确匹配和帧的选择具有非常重要的意义。提出了自适应帧选择原则,设计了联合光子流运动估计配准和超分辨率重建的方法。首先采用光子流运动估计算法计算各帧间的运动估计,设计一种自适应帧选择方法丢弃一些帧间运动较大的帧,再通过亚像素图像配准,计算得到相对精确的运动估计参数,最后结合最大后延概率方法进行图像超分辨率计算,并充分考虑两次迭代所得图像向量的差值对下次迭代算法的影响。实验结果表明,该方法不仅可以实现亚像素级的精确配准,还可以使重建后图像在视觉效果和峰值信噪比上都得到更好的效果。