带约束不条件的特征与最小二乘影像匹配

讨论了一种新的边缘检测方法和用链码描述的线矩数学模型，给出基于不变线矩匹配的约束条件，并采用基于特征与最小二乘结合实现了精确的子像素匹配。     

足部标记图像中标尺提取与像素测量

测量足部关节受力后的位移大小,进而研究足部关节的运动特性,需要计算足部标记图像中每个标记点的位移。实验采集图像中,黑色标记点和矩形区域分别为探测电极和标尺。实现了足部标记图像中标尺的自动提取与像素测量,根据最小二乘直线拟合思想,提取标尺的边界直线,并求其下方两端点的像素距离,然后利用标尺长度求出每个像素所代表的实际长度;实现了像素距离与标尺长度的自动转换,为足部疾病的临床诊断与治疗提供服务。     

一种用在控制棒棒位测量中的拟合方法

控制棒测量是反应堆中的关键系统,其中控制棒能否及时落棒影响着反应堆的运行安全,测量控制棒在堆中位置是其中的关键问题。为研究控制棒位移测量问题,使用电容传感器进行数据标定,拟合传感器电容和位移之间的关系式,在模拟落棒时根据电容值反映当前控制棒位移。提出了一种基于最小二乘法的卡尔曼滤波算法,该方法能在进行数据拟合时考虑到系统中噪音干扰因素。实验结果表明,加入卡尔曼滤波算法最小二乘法的结果优于单独的最小二乘法。     

基于自适应线性神经元网络的谐波检测算法

为了克服基于傅里叶变换(FFT)谐波检测算法运算量大、实时性不强、易受噪声影响的缺点,提出了基于自适应线性神经元网络(ADALINE)的谐波检测算法,建立了基于最小二乘法(LMS)的最优解求解过程的数学模型,根据LMS误差与各次谐波傅里叶系数之间的三维流形的几何形状选择算法的步长因子。采用时域迭代的方法准确地提取基波有功、无功和各次谐波分量,为实现APF可选择性谐波补偿奠定了基础。     

航空影像上线状地物的半自动提取

提出了一种顾及操作性、稳定性、精度和速度的从航空影象半自动撮线状地物的策略和算法。在人工依次输入的每两个初始点之间，提取连续的抛物线。该方法先通过二模板快速相关和优化计算得到剔除了错误匹配后的初始抛物线参数，然后以其为初值，基于整体最小二乘法模板匹配，解求参数的精确值，以获得更高的定位精度。通过自适应的模板克服了线特征的对比度和线宽度的变化对定位带来的影响。实验结果表明，该算法有较强的抗干扰能力和较高的精度，有较好的实用价值。     

点云模型自适应增加采样点算法

提出一种新的点集模型自适应增加啊采样算法.算法利用最小二乘法求出点云模型上每个点的局部光滑曲面片,并由所求得的曲面多项式计算点集曲面上每个点的曲率.通过对每个点及其邻点进行Voronoi剖分,求取每个点所控制的有效采样区域,然后根据曲率在有效区域内建立采样栅格,求取有效区域内的栅格点在曲面上的投影点即为新增采样点.该方法得到的增加采样模型可以较好地保持原点云模型曲面的几何性质,同时还可以通过选择不同的栅格得到适用于不同处理要求的点云模型.     

基于迭代自适应方法的近场源二维参数联合估计

针对近场源波达方向（DOA）和距离的联合估计问题，提出一种近场迭代自适应算法（NF-IAA）。首先通过划分二维网格表示出近场区域内信源所有可能的位置，每个位置都看作存在一个潜在的信源入射到阵列上，表示出阵列输出的数据模型；然后通过循环迭代利用上一次谱估计的结果构建信号的协方差矩阵，将协方差矩阵的逆作为加权矩阵估计出每个位置对应的潜在信源能量；最后绘制出三维能量谱图，由于只有真实存在的信源能量不为0，因此谱峰对应的位置即为真实存在信源的位置。仿真实验表明在10个快拍条件下，NF-IAA的DOA分辨概率达到了90%，而二维多重信号分类（2D-MUSIC）算法只有40%；当快拍数降至2时，2D-MUSIC算法已经失效，而NF-IAA仍然能很好地分辨出3个入射信源并且准确地估计出位置参数。随着快拍数和信噪比（SNR）的增加，NF-IAA的估计性能一直优于2D-MUSIC。实验结果表明，NF-IAA具备少快拍条件下高精度、高分辨地估计近场源二维位置参数的能力。     

基于ABM与FBM结合的精确快速相机自标定方法

针对BA在场景重构时精度达不到摄影测量规范要求这一问题,提出一种SFM流程,旨在最大化增量重建的精度。采用分层匹配方法,在图像金字塔顶层进行基于特征点的匹配(FBM),采用带有改进的NCC和LSM的基于区域匹配(ABM)方法逐层对匹配点位置进行调整,得到高精确度的匹配位置;将修正后的匹配点用于基础矩阵F和单应矩阵H的估计,计算tracks信息,生成图像连通图G,用于决定图像添加到BA中的顺序,从而得到高精度的相机位姿和3D点。实验结果表明,该流程能够提高重建结果的精度并实现可扩展性。     

基于轮廓重心参数调整的Bezier曲线拟合方法

传统的3次Bezier曲线拟合方法在拟合汉字轮廓曲线时,迭代次数多,效率较低.针对拟合的效率,设计了一种基于3次Bezier曲线的汉字曲线轮廓拟合新方法.该方法的核心是简单高效的参数迭代算法.在3次Bezier曲线控制点的求取方法上,采用最小二乘法拟合;在参数的优化问题上,用过型值点重心的直线与拟合曲线间的交点求解参数,迭代优化参数取值.该迭代算法占用资源少,运算量小,计算简便.实验结果表明,针对一般型值点和汉字轮廓特征点的曲线拟合,在相同精度要求下,该算法迭代次数少,收敛速度快,能达到更好的拟合效果.     

一种基于运动连通性的视频对象提取方法

传统的视频分割通常利用低级特征提取对象。文章提出对象运动的连通性是对象的高级特征；并在累积帧差图像上，滤除尖锐噪声自适应确定域值，利用这个特性自动提取首帧运动对象。实验结果表明，该方法计算复杂度低，能够自动、快速、准确地提取运动对象，非常适于基于对象的实时视频应用。     

面向层析测量反求工程的自由曲面轮廓集分割技术

轮廓集的分割分为粗略分割和精化两个阶段．粗略分割是指从其他层上抽取和种子轮廓最相似的轮廓，提出了基于轮廓串匹配的优化方法；在精化阶段，提出了基于转角映射的特征连接点辨识技术，用来调整粗略分割轮廓段的两端点．实例表明，文中算法解决了自由曲面轮廓集精确分割的问题，为进一步实现三维特征参数识别和CAD模型重构打下了基础．     

基于运动序列分割的运动捕获数据关键帧提取

采用线性时不变系统把高维运动数据映射到低维状态空间;在低维状态空间中,定义了姿态之间的相似性度量;并采用误差平方和准则对时序的低维数据点集进行运动分割,分割点上的运动姿态被定义为关键帧．实验结果表明：该算法能够较好地提取出运动序列中的关键帧,并且这些关键帧能够很好地概括原始运动序列的内容．     

人体行为动作的形状轮廓特征提取及识别

将傅里叶变换与边缘小波矩描述子相结合,提出一种人体行为动作的识别方法。凹凸复杂图像的质心到轮廓为非单一直线,据此,给出一种多段定向距离轮廓描述矩阵,实现轮廓特征的提取。分别对2类人体和4种行为动作进行仿真实验,结果表明,边缘小波矩描述子能较好地体现人体行为动作的形状轮廓局部特征,具有较高的识别率。     

Semi-Automated Extraction of Rivers from Digital Imagery

The manual production of vector maps from digital imagery can be a time consuming and costly process. Developing tools to automate this task for specific features, such as roads, has become an important research topic. The purpose of this paper was to present a technique for the semi-automatic extraction of multiple pixel width river features appearing in high resolution satellite imagery. This was accomplished using a two stage, multi-resolution procedure. Initial river extraction was performed on low resolution (SPOT multi-spectral, 20 m) imagery. The results from this low resolution extraction were then refined on higher resolution (KFA1000, panchromatic, 5 m) imagery to produce a detailed outline of the channel banks. To perform low resolution extraction a cost surface was generated to represent the combined local evidence of the presence of a river feature. The local evidence of a river was evaluated based on the results of a number of simple operators. Then, with user specified start and end points for the network, rivers were extracted by performing a least cost path search across this surface using the A* algorithm. The low resolution results were transferred to the high resolution imagery as closed contours which provided an estimate of the channel banks. These contours were then fit to the channel banks using the dynamic contours (or snakes) technique.     

基于单目视频运动跟踪的三维人体动画

针对传统人体动画制作成本高、人体运动受捕获设备限制等缺陷,提出了一种基于单目视频运动跟踪的三维人体动画方法。首先给出了系统实现框架,然后采用比例正交投影模型及人体骨架模型来恢复关节的三维坐标,关节的旋转欧拉角由逆运动学计算得到,最后采用H-anim标准对人体建模,由关节欧拉角驱动虚拟人产生三维人体动画。实验结果表明,该系统能够对人体运动进行准确的跟踪和三维重建,可应用于人体动画制作领域。     

基于时空权重姿态运动特征的人体骨架行为识别研究

人体行为识别在视觉领域的广泛应用使得它在过去的几十年里一直都是备受关注的研究热点.近些年来,深度传感器的普及以及基于深度图像实时骨架估测算法的提出,使得基于骨架序列的人体行为识别研究越来越吸引人们的注意.已有的研究工作大部分提取帧内骨架不同关节点的空间域信息和帧间骨架关节点的时间域信息来表征行为序列,但没有考虑到不同关节点和姿态对判定行为类别所起作用是不同的.因此本文提出了一种基于时空权重姿态运动特征的行为识别方法,采用双线性分类器迭代计算得到关节点和静止姿态相对于该类别动作的权重,确定那些信息量大的关节点和姿态;同时,为了对行为特征进行更好的时序分析,本文引入了动态时间规整和傅里叶时间金字塔算法进行时序建模,最后采用支持向量机完成行为分类.在多个数据集上的实验结果表明,该方法与其它一些方法相比,表现出了相当大的竞争力,甚至更好的识别效果.     

白车身复杂装配特征点云提取及参数计算

使用线激光扫描白车身装配特征并采集光刀图像,经处理可计算得到相应的位置参数。针对螺柱、螺纹孔等复杂特征,提出基于直方图的最佳阈值迭代法自动识别光刀图像中的有效光刀曲线,获取与待测特征有关的散乱点云。针对不同的散乱点云,提出合适的点云分割方法和相关参数计算方法。实验结果表明,相应方法的重复精度和绝对精度满足工程应用的要求。     

LS-SVM与条件随机场结合的生物证据句子抽取

对于生物证据句子抽取问题,传统特征和贝叶斯分类模型构建的抽取系统效率不高,导致抽取结果的召回率较低。为此,针对单句抽取问题和多句混合抽取问题,分别构建2套系统。利用最小二乘支持向量机模型结合新的特征组合和句子过滤模块构建系统1,解决传统特征涵盖不全面的问题,并在系统1中融入条件随机场模型,融合候选句判别规则建立系统2,解决连续多句合并的问题。实验结果表明,在单句抽取问题上,相比贝叶斯模型的基准系统,系统1召回率和F值分别提高39.7%和12.9%,在多句混合抽取问题上,相比基于正例和无标记样本学习系统,系统2的召回率提高了37.1%。     

结合快速鲁棒性特征改进ORB的特征点匹配算法

针对定向二进制简单描述符（ORB）算法不具备尺度不变性的问题,提出一种结合快速鲁棒性特征（SURF）算法和ORB的改进算法。首先,利用Hessian矩阵检测特征点的方法,使得提取出的特征点具有尺度不变性;然后,用ORB生成特征描述子;接着采用K-近邻算法进行粗匹配;最后,通过比率测试、对称测试、最小平方中值（LMedS）定理进行提纯。尺度变化时,该算法比ORB的匹配精度提高了74.3个百分点,比SURF的匹配精度提高了4.8个百分点;旋转变化时,该算法比ORB的匹配精度提高了6.6个百分点;匹配时间高于SURF低于ORB。实验结果表明,改进算法不仅保持了ORB的旋转不变性,而且具备了尺度不变性,在不失速度的前提下,匹配精度得到较大提高。