【摘 要】
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早期电影受技术限制,多以黑白影片的方式呈现,因此,复现真实色彩场景,满足人们对影像色彩的需求日渐成为图像处理领域中的重要研究方向之一。现有的上色工具多数是为一张普通黑白图像着色,而针对视频连续帧的着色是缺乏系统应用的。利用基于像素流的视频着色方法,一定程度上解决了着色中出现的大幅度运动及遮挡问题;针对着色过程中出现瑕疵的视频帧,利用pyqt与最优化视频着色方法,自动对着色图像进行局部修正,省去了大
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早期电影受技术限制,多以黑白影片的方式呈现,因此,复现真实色彩场景,满足人们对影像色彩的需求日渐成为图像处理领域中的重要研究方向之一。现有的上色工具多数是为一张普通黑白图像着色,而针对视频连续帧的着色是缺乏系统应用的。利用基于像素流的视频着色方法,一定程度上解决了着色中出现的大幅度运动及遮挡问题;针对着色过程中出现瑕疵的视频帧,利用pyqt与最优化视频着色方法,自动对着色图像进行局部修正,省去了大量的手动操作。系统设计上采用MVC架构,整体分为用户登录模块,UI界面设计模块,算法模块和功能处理模块,
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计算机视觉作为AI领域的核心技术,目前正处于全球研发热潮期。计算机视觉技术可以分解为基于视觉的生物特征识别技术、超越人类视觉能力的感知获取技术、超越人类视觉能力的运动追踪技术、视频在线分析与图像分析理解技术和三维场景重建技术(表1)。本报告对计算机视觉的五大技术分支逐一进行详细分析,主要包括专利申请趋势、重点机
核相关滤波(KCF)已广泛应用于目标跟踪,但如何调整KCF的正则项来提高跟踪精度一直是一个公开问题。本算法针对目标遮挡、尺度变化等复杂场景,提出了一种基于重检测和目标遮挡判定的相关滤波跟踪算法。首先在KCF的框架下融入了遮挡判定模块,实施遮挡判决;若无遮挡则正常跟踪,否则启动重检测模块。其次,通过在可信度大的几个位置设置锚点,设计了一种重检测模块,提高了目标的跟踪准确率,也避免了做全局搜索带来的计
作为目标检测的一个应用方向,零售商品识别致力于通过对图像特征进行建模的方式实现对输入图像中的零售商品进行实体级别的定位和分类,其在无人销售领域具有广泛的应用前景。因此,针对零售商品包装类型检测这一问题,提出了一种基于改进版YOLO3网络的一般目标检测器。其使用更精简的骨干网络,并运用Reverse Connection结构改进了原有的目标检测头结构。实验结果表明,改进后的网络相对于原始网络在推理速
为简化嵌入式机器视觉系统的开发,提出并设计了一种基于图编程技术的算法开发平台。平台将常用的图像处理和机器学习算法封装成一体化图形元件,开发者通过图形元件拖拽连接、参数调优、生成代码和跨平台下载可快速开发一套定制化嵌入式视觉系统,达到了在测量、检测、识别和定位等视觉领域中的广泛应用。经工程实例验证,所提出的方案合理可行,能够有效缩短开发周期,提高开发效率。
面向高清视频的数字化处理技术不断发展,以芯片或板卡形式的产品不断推出,而任何一个新技术或新产品的研发都需要不断的探索与修正,从成本与效率的角度考虑,一个可重配置的全方位实验平台具有非常重要的意义。所述设计采用了Xilinx Zynq7000系列SoC芯片作为核心处理器,兼有多种视频输入输出接口,配备DDR3高速视频缓存及程序执行缓存,为数字视频处理提供了一个便捷的实验平台,支持技术与产品的前期开发
【目的/意义】基于深度学习的目标跟踪研究在国内研究热潮的迅速高涨,吸引了多位来自计算机视觉领域学者产出丰硕的成果,知识图谱能直观地揭示该领域的研究概况与前沿。【方法/过程】利用CiteSpace分析软件,以中国知网引文索引(CNKI)数据库为数据源,搜集基于深度学习的目标跟踪研究相关文献数据。从时空分布、机构与作者分布、关键词频度共现、研究趋势变化时序图谱等方面,绘制知识图谱,梳理研究脉络,揭示国
随着人脸识别技术应用的迅速发展,人证合一的应用日益广泛,人证合一即判断手持身份证和现场否为同一个人。针对目前人证合一技术大多数都是基于计算机,使用范围有限,开发成本高,分析研究人脸检测和人脸识别算法,设计了一款人证合一App,实验通过320张照片对几种常用的人脸检测算法进行测试,结果表明,肤色-Adaboost检测算法在满足精确度较高情况下检测速度较快,提升了20%,最后基于主成份分析(PCA)人
提出一种利用立方体上点在双目摄像机上不同成像的几何约束关系进行标定的方法。即在传统标定方法的基础上,通过1个3个面贴有棋盘格的不规则立体标定件上对应点在两个摄像机上位置关系对获取的摄像机内外参进行修正,从而实现较为便捷地获取矩阵的内外参信息。实验表明,该算法能够准确地获取双目摄像机的内外参数据,并将误差控制在0.1%以下。
基于批量归一化的mask scoring R-CNN在目标检测与实例分割领域展现出卓越性能,其平均精度明显高于传统实例分割模型Mask R-CNN。但是由于批量归一化方法存在小批量精度骤降和大批量GPU内存溢出的缺陷,影响到实际应用中的检测与分割任务效果。自适配归一化方法对各批量大小都有极佳的鲁棒性,可以弥补上述不足。从数学角度给出了减少自适配归一化中计算冗余的证明,并将其应用于mask scor