基于函数拟合的SIFT误匹配点剔除算法

针对RANSAC算法在剔除SIFT误匹配点实验中存在耗时长、误匹配等问题,提出了基于函数拟合的SIFT误匹配点剔除算法。首先采用SIFT算法进行待匹配图像与匹配图像的匹配工作,对匹配后的待匹配图像关键点采用迭代最小二乘拟合法构建函数模型,然后与匹配图像特征关键点进行拟合,最后计算两者的误差,当误差大于给定阈值时,确认该点为误匹配点,对其进行剔除。实验结果表明,采用基于函数拟合剔除误匹配点在时间上比RANSAC算法平均节省了2 s,正确匹配率提高11.75%,并且较多地保留了正确匹配点。     

基于多尺度Gabor滤波器的角点检测

为了克服在不同图像上的尺度选择问题,提出了一种基于边缘轮廓线的多尺度Gabor滤波器的角点检测算法。该算法首先利用Canny边缘检测算子提取图像的边缘轮廓;进而用一组构建好的4个尺度8个方向Gabor滤波器的虚部对图像进行平滑,并计算每个像素在其相同尺度下各个方向上Gabor滤波器虚部响应的归一化的和;最后将每个边缘像素点在所有尺度下的乘积作为新的角点测度, 当角点测度大于预设阈值时,则认定该点为角点。将实验结果与经典的Harris、CPDA和He&Yung角点检测算法进行比较,提出的算法在检测准确率、定位误差、噪声稳健性性能指标上,都取得了更好的结果。     

遮挡情形下的行人检测方法综述

行人检测在智能交通、智能监控、无人驾驶、行人分析等领域都有广泛应用,随着技术发展,对行人检测技术的精度要求也越来越高。对遮挡情况下的行人检测技术进行了研究,根据遮挡物的不同,将遮挡分为非目标造成的遮挡及需要检测的目标造成的遮挡。分别总结了处理遮挡情况的传统方法和深度学习方法,并对每一类方法模型的主要思想和核心问题进行了分析和讨论。对遮挡下的行人检测技术在未来发展中亟待解决的问题提出展望。     

煤样高度对激光测量煤灰分准确度影响的研究

激光诱导击穿光谱是一种新型的物质元素分析技术,有无需样品预处理以及可同时测量多种组分等特点,是未来实时煤质检测的重要方法之一,其中关键的一个重要参数是煤灰分准确度。透镜到样品表面距离可以通过控制煤样高度来实现,煤样高度影响的信噪比以及稳定性需要深入的研究,对测量的煤灰分准确度有很大影响。本文搭建了一套激光测量煤灰分的实验平台,选取代表不同产地的三种国标煤样为对象,采用相同压力下压饼机制成的不同高度片状煤样在同样光路结构下进行实验。通过谱线强度和相对标准偏差比较煤样高度对激光测量煤灰分准确度的影响。我们以0.1 mm为间隔,比较不同位置的光谱强度以及相对标准偏差,实验结果表明:虽然煤样高度为6 mm时,激光恰好聚焦在煤样表面,但是当聚焦位置在样品表面以下0.1 mm,煤样高度为6.1 mm时,光谱强度适中,稳定性更好。综合考虑稳定性和信噪比,煤样高度的研究为进一步产品化奠定了基础。     

图像边缘轮廓自适应阈值的角点检测算法

目的 基于边缘轮廓的角点检测算法的检测性能虽然相对比较稳定,但是它对边缘轮廓的局部变化敏感,并且只是给予一个经验门限去提取角点,为此提出一种对局部变化和噪声稳健的基于图像边缘轮廓自适应阈值的角点检测算法。方法 该算法利用各向异性高斯方向导数滤波器对不同边缘和角点模型进行表征,提取表征边缘和角点的灰度及几何变化的不变属性,并通过正则化计算得到区别边缘和角点的自适应阈值。该算法首先利用Canny边缘检测器检测输入图像的边缘映射并从边缘映射中提取出边缘轮廓;然后利用各向异性高斯方向导数滤波器对所提取出的边缘曲线进行滤波平滑,计算出每一像素点的响应并与自适应阈值作比较,把响应大于阈值的点作为候选角点;最后,对候选角点进行非极大值抑制得到最终角点集。结果 提出的算法分别与Harris算法,He & Yung算法,以及ANDDs算法在仿射变换和高斯噪声的实验环境下进行比较,其性能指标为平均重复率与定位误差;并且对每个角点检测算法在无噪声和有噪声的情况下进行了角点匹配比较。4种算法的两个指标的平均排名为Harris 3.375,He &Yung 2.625,ANDDs 2.625,本文算法 1.375。本文算法在仿射变换以及高斯噪声的情况下有着良好的平均重复率和定位误差,优于其他3种算法。匹配实验中的错误点以及丢失点也少于其他3种算法。结论 图像的特征检测在计算机视觉领域是一个重要的课题,在许多视觉系统中,检测特征往往作为复杂计算的第1步。因此,这一步的可靠性会极大地影响着视觉系统整体的结果。而角点作为图像的重要特征,对其研究具有重大意义。本文算法不同于传统的基于边缘的角点检测器仅利用边缘轮廓的信息,还利用到图像边缘像素的灰度信息。而且,本文算法还采用一个自适应全局阈值,避免了角点的误判。正则化的灰度变化有效减少了噪声或者光照对检测性能的影响。通过角点匹配实验、仿射变换实验以及高斯噪声实验,可以看出,本文的角点检测器拥有良好的检测性能,并且对噪声具有稳健性。     

基于小波融合技术的医学图像增强方法

为了改善医学图像质量,在分析小波变换原理的基础上,根据医学图像的成像特征,提出了一种基于小波融合技术的医学图像增强方法.首先,对待增强图像进行多层小波变换处理,获取各个频率的小波系数.然后分别对各频率系数进行相应的处理后,进行小波重构并进行对比度增强处理,获得增强图像1;同时对待增强图像进行对数变换和对比度拉伸处理,获得增强图像2.最后将增强图像1和增强图像2变换至小波域进行图像融合处理,以获得最终的增强图像.结果表明:本文提出的增强方法具有明显的增强效果.该增强方法能有效提高医学图像的对比度,增强边缘细节信息,突出病灶点的位置,达到较好的增强效果,为医疗工作者观察病症提供更加清晰准确的依据.     

双波段比色测温技术及实验测试

温度是自然界最重要的物理量之一,在不知道被测目标发射率的情况下,为了精确测量中低温(50～400℃)物体的真实温度,建立了双波段比色测温的实验系统。首先,根据双波段比色测温法的实验原理选择合适的实验器件,并对实验器件进行校准,用工程软件进行离散数据的曲线拟合,即对实验器件进行标定。然后,在实验器件被标定的基础上进行实验测量,即用设定温度的面源黑体(50～400℃)作为被测目标来采集数据。最后,将实验数据的计算结果(即被测物的实验真温)与设定温度进行比较,找出误差存在的原因和提出改进方法。实验结果表明:此实验系统是完全可行的,且当实验系统的标定置信度为0.95时,物体的真实温精度误差为5℃。搭建的双波段实验系统能较为精确地测量中低温物体的真实温度。     

后期制作非线性编辑网络系统的设计与应用

目前 ,电视非线性编辑系统已广泛应用于广播电视节目制作中 ,由于它的高指标及多功能 ,许多节目的制作已开始依赖于非线性编辑系统 ,并正在逐步取代传统的线性编辑设备 ,而且联网制作已成必然。我台为适应各栏目后期制作的要求 ,以替代现有的线性编辑设备 ,设计购置了一套后期制作非线性网络编辑系统。现作一简要说明 ,供同行参考。1　系统组成 (如图 1所示 )图 1上下载工作站———完成双压缩比视频采集 ;编辑工作站———无卡工作站 ;配音工作站———进行录音、配音、合成等功能 ;文稿工作站———对文稿录入、编辑、审查等 ;审片工作站…     

容差模拟电路的软故障诊断的小波方法

给出了容差模拟电路软故障诊断的小波与量子神经网络方法,利用小波分析,取其能反映故障信号特征的成分做为电路故障特征,再输入给量子神经网络,不仅解决了一个可测试点问题,并提高了辨识故障类别的能力,而且在网络训练之前,利用主元分析降低了网络输入维数。实验证明了这种方法的可行性与适用性。     

基于小波包与量子神经网络的容差模拟电路的软故障诊断

提出了基于小波包与量子神经网络的容差模拟电路的软故障诊断,将故障的不确定性数据合理地分配到各类中,减少了故障检测的不确定度,提高了故障检测的诊断率,克服了BP在模糊分类方面的局限性.实验证明,采用QNN与自适应BP神经网络相比,故障诊断率可提高11.899%.