基于感知编组的道路网自动提取研究

在简要介绍认知心理学和感知觉理论的基础上，提出了道路模型约束下的基于感知编组的道路网自动提取策略，其特点是利用全局特征约束条件对道路段局部编组结果进行迭代重组，并使用了启发式图搜索法A^*算法来辅助道路段的曲线连接。从而弥补了局部编组的缺点，极大地提高了道路提取的可靠性。     

基于双视线特征感知编组的影像匹配方法

与点特征相比,高级别的特征,特别是自由形状线特征包含了更加丰富的信息,这对于其后的影像解译和表面重建等处理是更为有利的。针对传统自由形状线特征匹配方法的弊端——匹配成功的线特征数量较少,引入了感知编组理论,提出了一种基于双视线特征感知编组的影像匹配方法。实验证明该方法不仅可以提高成功匹配的自由形状线特征数量,还可增加自由形状线特征的长度,方便后续人工地物（如建筑物）的提取。     

基于感知组织的直线段编组方法

直线段是计算机视觉中常用的一种中层符号表示。将对应于同一实际目标结构的那些直线段组织在一起 ,不但可减少符号数量 ,还可利用符号之间的内在关系来纠正一部分错误。根据人类视觉感知组织的规律 ,研究了利用直线段之间的邻近、共线、交会、平行及对称等非偶然特性实现编组的方法。该方法利用多特征融合的手段处理多个证据 ,并用信任函数表示各编组特征对连接、对称或交会等命题的支持程度 ,没有设置任何固定门限。对仿真图像与室外真实图像的实验显示了该算法的良好效果。     

结合视觉显著模型与水平集算法的建筑物立面图像轮廓快速提取

针对传统轮廓提取方法对建筑物立面图像处理存在的处理耗时问题,提出一种结合视觉显著模型与水平集算法的建筑物立面轮廓提取算法。首先,通过视觉显著特征与超像素分块信息滤除大量无关背景;其次,对所得的显著分块,以超像素分块为单位,据建筑物的纹理特征进行筛选;最后,利用水平集算法对所得初始建筑物区域进行演化,得到最终轮廓。实验结果表明,较传统轮廓提取方法,在处理效果相当的情况下本算法处理速度得到有效提升。     

感知编组综述

回顾了感知编组技术的历史,并对其原理、步骤、需要解决的问题和分类进行了系统详尽的总结,对近几年用的较多的编组机制的方法进行了介绍,并论述了感知编组技术在目标识别中的应用。最后对感知编组技术中的研究热点和感知编组的应用领域发展趋势作出了展望。     

基于双视线特征感知编组的多目标跟踪方法

为实现精准的图像多目标捕获与跟踪,提出基于双视线特征感知编组的多目标跟踪方法.利用自由形状线特征涵盖的丰富信息,使用双视线特征感知编组方法将线特征匹配结果当作计算条件,推算已匹配的每对线特征左右视差均值,将方位相近、左右视差均值接近的线特征视作一组,明确各组线特征作用窗口,代人时差收敛均值,实现多目标特征匹配;代入联合概率数据关联算法,构建改进粒子滤波模型,让粒子权值呈现出测量值与目标轨迹的关联概率,确保各目标跟踪轨迹持续性,并完善轨迹初始点与终点,增强跟踪时效性.仿真结果表明,所提方法能很好地处理车辆交叉引发的错误匹配问题,在交叉或遮挡等复杂情况下,依旧可以快速准确地同时对多个目标车辆进行跟踪.     

平行四边形的逐级抽象感知提取算法

提出了一种将感知编组应用于平行四边形提取的算法。该算法利用逐级抽象感知的思想，在基于part的形状表达的基础上，使用不确定性推理，达到了结构清晰简单、计算量小、抗噪能力强的效果。实验表明，该算法是一种有效的平行四边形提取算法。     

基于全局运动对比度的轮廓编组元提取算法

在轮廓编组计算模型中,编组元的提取对于轮廓编组结果具有重要的影响。针对复杂场景中目标轮廓易与非目标边缘混淆的问题,提出了一种基于全局运动对比度的编组元提取算法。提出了基于边缘片段的运动相似度度量方法,并通过相似度定义了场景中的全局运动对比度,以此对非目标边缘片段进行抑制,从而提取出更为有效的目标轮廓边缘片段构成编组元集合。在Moseg_dataset数据集上的实验结果证明,提出的全局运动对比度对于非目标边缘片段具有良好的鉴别能力,相比较目前轮廓编组计算模型中基于边缘检测和轮廓检测的编组元提取算法,该算法显著降低了编组元集合的规模,提高了编组元集合的有效性。在相同的轮廓编组算法中,该算法提取的编组元集合能取得更优的编组结果。     

自适应分区的相位编组直线提取算法

针对目前相位编组方法抗噪性能差及固定梯度分区方式局限性等问题,提出了一种基于自适应分区的相位编组直线提取算法。首先采用自适应平滑和Wallis滤波对影像进行预处理及边缘检测;然后,采用自适应分区的方式确定出适应于图像的最优分区方式,从而生成直线支持区;最后,进行最小二乘直线拟合及直线合并。实验结果表明,该算法能有效地解决噪声及固定梯度分区方式造成的提取直线断裂、误提取等情况,直线提取完整、准确,适用性强。     

形状感知的绝缘子识别与缺陷诊断

目的 在无人机检测输电线路缺陷的研究中,为提高识别绝缘子的正确率,克服基于颜色来识别绝缘子方法的不足,依据绝缘子串的形状结构特征,研究了一种自底向上感知聚类平行线段的方法。方法 首先将在巡检图像上提取到所有方向的分段划分为6组方向线段,在每一组方向线段中,将线段长度、方向及中心点排列方向一致的线段聚类为平行线组,将平行线组合并,并整理其外接形状,结合输电线路知识模型,可靠识别绝缘子区域。为诊断玻璃绝缘子的掉片缺陷,依据计算出绝缘子的排列方向及片之间距离进行自适应分块,计算每一块的惯性矩均值特征量与惯性矩方差值特征量,依据分块之间特征量相似度来诊断是否存在掉片缺陷。结果 相比基于HSI颜色识别绝缘子的方法,识别绝缘子内部的多平行线段的结构,表现得更稳定,更适用于输电线路巡检。结论 通过无人机巡检采集的输电线路图像,实验结果验证这种方法在复杂背景的条件下能有效识别各种类型绝缘子并能检测绝缘子的掉片缺陷。     

多特征融合的高分辨率遥感影像建筑物分级提取

目的 针对高分辨率遥感影像普遍存在的同谱异物和同物异谱问题,提出一种综合利用光谱、形状、空间上下文和纹理特征的建筑物分级提取方法。方法 该方法基于单幅高分辨率遥感影像,首先利用多尺度多方向梯度算子构造的建筑物指数和形状特征提取部分分割完整的矩形建筑物目标;然后由多方向线性结构元素和形态学膨胀运算确定投票矩阵,从而获取光照方向,并利用光照方向和阴影特征对已提取建筑物进行筛选,剔除非建筑物对象,完成建筑物初提取;最后借助初提取建筑物对象的纹理特征向量建立概率模型,取得像素级建筑物提取结果,将该结果与影像分割相结合实现建筑物提取。结果 选取两幅高分辨率遥感影像进行实验,在建筑物初提取实验中,将本文方法与邻域总变分法和Sobel算子进行对比,实验结果表明,本文方法适用性强,为后提取提供的建筑物样本可靠性更高。在建筑物提取实验中,采用查准率、查全率和F₁分数3个指标进行定量分析,与形态学建筑物指数结合形态学阴影指数算法、邻域总变分结合混合高斯模型和贝叶斯判决算法相比,各项精度指标均得到显著提升,其中查准率提高了2.90个百分点,查全率提高了12.49个百分点,F₁分数则提升了8.84。结论 本文提出的建筑物分级提取方法具备一定抗干扰能力,且提取准确性高,适用性强。     

线段提取在高分辨率遥感图像建筑物识别中的应用

提出一种基于感知组织的线段提取方法．该方法有两大特点：在基本线段提取算法中使用了模板,并且在线段合并过程中综合考虑了直线和物体的形状特点．运用该方法对高分辨率遥感图像中的建筑物进行识别,取得了良好效果。     

基于网页信息和分词的中文机构名全称和简称提取方法

搜索引擎在处理全称和简称的对应关系时,以往只能通过人工添加,造成简称遗漏、搜索结果召回率低等问题。为此,本文提出了一种自动获取机构全称和简称的方法。根据域名地址获取机构网站首页源代码,从中提取相应机构全称,再结合机构名上下文特征词集合从中提取候选简称,最后计算候选简称与全称的相似度确定最终简称。通过对1287个组织机构网站的实验,全称提取正确率达93.9%,简称召回率和正确率分别达85.3%和90.8%,实验表明,该方法效果良好。     

基于感知哈希和切块的视频相似度检测方法

长期以来视频侵权问题层出不穷,而检测视频相似度是视频侵权的重要手段.针对现有视频相似度检测方法中存在的多特征关系难以关联、时间复杂度高等问题,提出一种基于感知哈希和切块的快速对比方法.首先,利用视频的关键图像帧生成数字指纹集;然后,基于切块的方法构建相应的倒排索引,提高数字指纹间的对比速度;最后,根据得到的数字指纹间的...     

融合全局显著性信息的轮廓编组模型

基于感知编组的轮廓提取算法容易受背景上边缘的影响,导致轮廓提取的准确率低,为此提出一种结合感知编组与全局显著性信息的轮廓提取算法.首先在Canny算子框架下增加显著性信息的约束,提取显著边缘,减少了背景上的边缘;然后在Ratio-contour算法的基础上提出了新的目标函数,使得文中算法能够收敛于显著性高的区域,得到的轮廓更准确地标识前景物体.实验结果表明,该算法有效地提高了轮廓提取的准确性,同时大幅减少了轮廓提取的计算时间.     

基于电驻波的锚杆长度无损测量方法

针对现有锚杆无损检测方法存在振动波与锚杆的耦合问题,提出了一种基于电驻波的锚杆长度无损测量方法。该方法基于传输线和天线等效原理,采用传输线上的驻波理论来测量金属锚杆长度,即扫描输入信号频率,当锚杆始端第1次出现电压最小值时,认为对应的信号波长为锚杆长度的4倍。实测结果表明,该方法耦合方便,测量效果好。     

基于视觉感知特性的颜色直方图

对颜色视觉感知特性进行了研究,利用HSV空间和Weber-Fechner定律分别讨论了颜色的亮度、色调和饱和度三个分量对主观感知的影响,综合这三方面的影响构造了一种颜色主观信息量函数。将此函数应用于直方图提取,得到一种基于视觉感知特性的颜色直方图。对比试验证明该直方图能稳定提升图像检索性能。     

基于感知哈希算法和特征融合的恶意代码检测方法

在当前的恶意代码家族检测中,通过恶意代码灰度图像提取的局部特征或全局特征无法全面描述恶意代码,针对这个问题并为提高检测效率,提出了一种基于感知哈希算法和特征融合的恶意代码检测方法.首先,通过感知哈希算法对恶意代码灰度图样本进行检测,快速划分出具体恶意代码家族和不确定恶意代码家族的样本,实验测试表明约有67％的恶意代码能...     

基于感知小波变换的语音增强方法研究

在ERB尺度下构造的感知小波符合人耳对固有语音的频率感知特性,通过一种纯数学算法计算其参数,在听觉感知上可以近乎完美地使信号进行重构。首先采用感知小波对带噪语音进行分解,其次在语音信号的子带层次上用一种类似于软阈值的无穷阶可导的函数进行阈值处理,最后应用谱减法进行二次增强。实验表明,该算法使信噪比和PESQ得分都有较大提高,特别是在信噪比较高时,语音具有很好的清晰度和可懂度。