基于两空间核鉴别分析的人脸识别

指出了几种线性鉴别分析方法在处理小样本人脸识别问题时存在的不足,结合核方法的思想,提出了一种基于两空间核鉴别分析的人脸识别方法.首先使用KPCA方法在核变换后的特征空间中对样本进行处理;进面将变换后的类内散布矩阵分成非零空间和零空间进行鉴别向量确定和鉴别特征提取,最后将得到的两种鉴别特征融合,从而使用最近邻法进行分类....     

银行担保品管理信息系统的设计与实现

随着担保贷款业务的快速发展,如何管理好担保品成为银行风险管理部门的重要问题,为此设计并实现了天津中行担保品管理信息系统,详细阐述了其系统目标、业务流程、功能模块结构以及基于JSP技术的设计和实现方法.     

人工神经网络图像匹配技术

论述了人工神经图象匹配技术的基本原理,讨论了人工神经网络图象匹配技术的相关技术、方法,存在问题及研究方向.     

《中国图象图形学报》复杂场景图像目标智能检测专栏简介

<正>图像目标检测在区域监控、被动导航、抢险救灾、飞行器制导等方面具有重要应用,是计算机视觉和图像处理领域研究中的关键性核心问题和挑战性难题,也一直是该领域的研究热点,并受到领域内广大学者的高度关注。近年来,得益于深度学习等人工智能技术在图像处理和计算机视觉中的广泛应用,图像目标检测技术研究已取得重大进展。     

改进融合策略下透明度引导的逆光图像增强

目的 针对传统的逆光图像增强算法存在的曝光正常区域与逆光区域间阈值计算复杂、分割精度不足、过度曝光以及增强不足等问题,提出一种改进融合策略下透明度引导的逆光图像增强算法。方法 对逆光图像在HSV(hue, saturation, value)空间中的亮度分量进行亮度提升和对比度增强,然后通过金字塔融合策略对改进的亮度分量进行分解和重构,恢复逆光区域的细节和颜色信息。此外,利用深度抠图网络计算透明度蒙版,对增强的逆光区域与源图像进行融合处理,维持非逆光区域亮度不变。通过改进融合策略增强的图像在透明度引导下既有效恢复了逆光区域又避免了曝光过度的问题。结果 实验在多幅逆光图像上与直方图均衡算法、MSR (multi-scale Retinex)、Zero-DEC (zero-reference deep curve estimation)、AGLLNet (attention guided low-light image enhancement) 和LBR (learning-based restoration) 5种方法进行了比较,在信息熵(information entropy,IE)和盲图像质量指标(blind image quality indicators,BIQI)上,比AGLLNet分别提高了1.9%和10.2%;在自然图像质量评价(natural image quality evaluation,NIQE)方面,比Zero-DCE(zero-reference deep curve estimation)提高了3.5%。从主观评估上看,本文算法增强的图像在亮度、对比度、颜色及细节上恢复得更加自然,达到了较好的视觉效果。结论 本文方法通过结合金字塔融合技术与抠图技术,解决了其他方法存在的色彩失真和曝光过度问题,具有更好的增强效果。     

《中国图象图形学报》低质图像增强专刊简介

计算机视觉在户外交通导航、安防监控、目标检测、医学影像辅助分析、诊断及水下探测、目标识别等领域具有广泛应用。清晰的图像画面对于计算机视觉获取正确的图像信息至关重要。然而在各种复杂成像条件(如雾、霾、沙尘、雨雪等恶劣天气及海洋等弱光低照环境)下,受光照及各种介质的影响,户外或水下计算机视觉系统所采集的图像通常存在严重颜色失真,且场景模糊、清晰度差,严重影响其应用并制约相关领域研究。 因此,如何通过后期算法对各种复杂环境下的低质图像进行增强和复原受到人们的高度重视。为了更好地推动低质图像增强理论、技术与应用的发展,及时记录我国学者在相关领域的最新研究进展,《中国图象图形学报》邀请业内专家共同策划推出“低质图像增强”专刊,主要收录国内学者在相关理论方法、关键技术、数据平台和典型应用等方面具有创新性、突破性的研究成果。 经过严格评审,“低质图像增强”专刊共收录学术论文22篇,作者包括来自42家科研院所、研究中心、高校和企业的80位专家学者、研究生、企业人员等。专刊成果得到26项国家自然科学基金、1项国家重点研发计划、17项省级自然科学基金和重大科技计划等项目支持。 专刊栏目包括：综述(5篇)、数据集论文(1篇)、图像去雾去雨(5篇)、低照图像增强(4篇)、图像超分辨(2篇)、图像修复(5篇)。 综述论文中,《水下光学图像重建方法研究进展》全面梳理了水下光学图像重建方法的发展历程,按照研究发展顺序依次分析了现有4大类处理方法的基本思想、代表性方法及优缺点;归纳了目前公开的水下图像数据集以及常用的水下图像质量评价方法,并对各重建方法进行了性能评测和对比分析;并展望了未来研究方向。 《单幅图像去雨数据集和深度学习算法的联合评估与展望》对近年来面向单幅图像去雨任务的雨图数据集构建以及深度学习算法、雨天后续高层任务的工作、图像去雨评价指标进行了回顾与介绍,并给出了目前的挑战与未来趋势。 《低光照图像增强算法综述》从3个方面系统地综述了低光照图像增强技术的研究现状。介绍了现有低光照图像数据集,详述了低光照图像增强技术的发展脉络,通过对比低光照图像增强质量与夜间人脸检测精度,对现有低光照增强技术进行了全面评估与分析。基于上述现状的探讨,结合实际应用,指出当前技术的局限性,并对其发展趋势进行预测。 《图像与视频质量评价综述》从全参考、半参考和无参考3个方面分别对图像、视频质量评价领域的文献进行了综述,在主流数据集上测试了方法的性能,总结并展望了目前质量评价领域仍存在的一些挑战与问题。 《图像质量评价研究综述——从失真的角度》从图像失真的角度,概述2011—2021年国内外公开发表的图像质量评价模型,以及现有的图像质量评价数据库。然后重点介绍图像质量评价模型的设计思想。最后总结了所介绍的图像质量评价模型,并指出未来可能的发展方向。 数据集论文,《面向真实水下图像增强的质量评价数据集》基于成对比较开展主观实验构建了首个面向水下图像增强算法比较的质量评价基准数据集,并且基于构建的数据集对比了目前若干主流的无参考图像质量客观评价方法用于评估水下图像时的性能。 我们期待广大读者和科技人员通过“低质图像增强”专刊,能够更深入、更全面地了解该领域的最新方法和应用,吸引更多学者从事相关研究并产生具有国际影响力的优秀成果,为本领域的发展做出新的贡献。     

基于机器视觉的铸件表面缺陷人工神经网络检测方法

提出一种基于机器视觉与人工神经网络的铸件表面缺陷识别方法,采用计算机图像技术采集和处理生产线上的铸件表面图像信号,采用改进的BP神经网络算法对图像信号进行缺陷识别分析.该方法在为某厂研制的铸件表面缺陷检测系统中使用后,作业时耗平均降低4min/工件,表面缺陷检出准确率平均提高15%,实践表明本文方法是可行、有效的.     

基于网格数据图的自适应细分及边缘提取

文章针对网格数据计算的可视化表达,给出了网格数据图有限元自适应细分方法;进而提出了网格计算与图形及数字图像处理的信息融合提取算法,实现了数据的自适应采样细分、图像分割与边缘提取。实验结果表明,该方法在不增加太多的计算及数据量情况下,可以很好地提高特征区域数据分辨率和网格数据计算的效率。     

基于BP神经网络的电气操作票专家系统

将神经网络理论应用于传统专家系统，提出并实现了基于BP神经网络的电气操作票专家系统，解决了传统电气操作票专家系统知识获取瓶颈问题。介绍了系统的关键实现技术。