【摘 要】
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为了实现结构光对三维信息的测量,精确、快速且稳定地提取结构光光条中心是基本要求。提出了一种融合极值法和灰度重心法的结构光光条中心提取算法。首先对感兴趣的光条中心及其附近区域进行灰度增强,增加了该部分200～255灰度区间灰度的对比度。然后利用极值法找到各行列的极大值,对这些极值利用8邻域比较去噪算法,初步确定部分光条中心位置。接着利用灰度重心法计算部分光条中心位置,最后对于整条光条中心从全局角度进
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为了实现结构光对三维信息的测量,精确、快速且稳定地提取结构光光条中心是基本要求。提出了一种融合极值法和灰度重心法的结构光光条中心提取算法。首先对感兴趣的光条中心及其附近区域进行灰度增强,增加了该部分200～255灰度区间灰度的对比度。然后利用极值法找到各行列的极大值,对这些极值利用8邻域比较去噪算法,初步确定部分光条中心位置。接着利用灰度重心法计算部分光条中心位置,最后对于整条光条中心从全局角度进行多项式曲线拟合。加入噪声密度为1×10~(-5)噪声后处理结果与未加噪声前基本一致。该算法与形态学算法
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研究了优化核相关滤波器跟踪算法(KCF)在多目标跟踪领域的应用。建立一个基于背景差分法和KCF算法的多目标跟踪系统,背景差分法用于提取视频中移动的物体,得到其轮廓和大小作为输入,以此优化KCF算法。KCF算法和背景差分法在每一帧优化彼此的跟踪决策。根据MOTA和MOTP评估指标,在标准数据库中的3个城市交通视频测试本文提出的优化算法,并与两种广泛使用的多物体跟踪算法对比。结果显示,该算法在整体效果
针对当前红外目标图像生成方法得到图像的信噪比低和分辨率低,为此,在PC架构的基础上设计了动态红外目标图像智能生成方法。采用热网络法对动态红外目标温度,将动态红外目标分成多个相同尺寸的面元,计算每个面元中的温度;对收集得到的红外辐射进行滤波处理,根据红外目标温度的分布情况将红外探测器测得的灰度值显示出来,生成动态红外目标图像。实验结果表明,本文方法生成的动态红外目标图像的信噪比高、分辨率高。
行人头肩部位检测是计算机视觉领域的难点,针对传统行人头肩检测过程中误检率高的问题,提出两阶段HOG特征结合ORB特征的头肩检测算法。首先在特征提取阶段,基于AdaBoost级联分类算法训练HOG特征生成第1阶段头肩检测器,检测出行人头肩部位的"候选区域";接着,使用SVM分类算法训练ORB特征生成第2阶段头肩检测器,对"候选区域"进行第2次检测。测试结果表明,相比与传统HOG特征准确率提升10%,
为了提高检索准确率,改进轮廓点分布直方图检索性能,提出一种将CPDH和局部三角形面积相结合的形状匹配方法.首先全局采用CPDH描述子描述全局信息;其次,局部上提出通过SURF算法得到对应特征点,并利用三角形面积描述子描述特征点的局部信息,同时进行对应特征点间的距离计算.在国际通用数据库Kimia-99上的检索效果很好,在MPEG-7图像库中也达到了90. 72%的检索精度,都远高于传统方法 CPD
提出了一种多模型结融合的动作识别方法,目的是利用大数据时代下数据形态的多样性并结合已有模型,以提高识别准确率。该方法使用视频或图像序列与骨架序列对整个模型进行训练。对于骨架序列提取其关键帧,然后使用长短时记忆(LSTM)编码器对骨架序列进行特征提取得到骨架特征。接着使用卷积神经网络得到RGB视频或者图像序列的特征,进一步经过循环神经网络提取特征,得到RGB特征。网络的损失函数方程组由分类误差与上述
针对传统的局部二值模式(LBP)算法在提取表情图像特征时会遗漏掉某些关键的局部信息这一特点,提出了一种改进的LBP算法用于表情识别。首先在传统的LBP算子的基础上用中心像素与邻域像素灰度值做差值运算取其绝对值,并将每个绝对值相加再计算平均值然后把平均值作为阈值记为M,该阈值作为以后LBP编码时的参数。为了获得更多有效的特征信息,决定对表情图像的每个区域进行顺时针和逆时针两次编码,得到不同的两个特征
为了实现在移动设备中实时的进行目标追踪,设计了一种基于Camshift目标追踪算法在Android平台下的目标追踪系统。通过对Camshift算法进行移植,使用Android NDK把移植后的Camshift算法编译成.so文件,然后利用JNI技术对加载后的.so文件在目标追踪模块进行本地调用。为了使系统更加智能,在追踪模块中引入HOG描述子用于检测第一帧出现的行人。当检测目标是行人时可以自动的定
针对当前基于最小二乘的水下成像中的光谱特征提取方法,存在的水下成像的复原质量较差,图像的去噪效果,和光谱特征提取效果不是十分理想等问题。文章提出利用曲线拟合和下采样法,实现水下成像中的光谱特征提取。通过水下成像采集的简易装置,对水下图像进行采集;通过合理的假设,和光学理论的公式推导,对背景光需要的水体光学方面的参数进行计算,根据散射系数和波长之间的关系,对R、G、B通道的透射率进行计算,同时根据导
对激光图像进行重建是当前该领域研究的热点问题,传统的方法对激光图像进行重建时,没有对图像的特征进行匹配,没有减少激光图像进行重建产生的误差,导致激光图像处理的时间比较长,激光图像重建精度较差的问题。提出基于ar技术的激光图像的重建方法。利用ar技术对激光图像进行相机的标定,对标定板上不同转角的激光图像进行拍摄,依据激光图像上的像点和虚拟的像点间共轭的关系,对激光图像虚拟的像点坐标进行计算,依据共轭
本文基于海量数据集中式结合目前在传统视景仿真系统模拟下大规模高细节度的自然环境深入研究,从现在数据处理的规模已经达到TB甚至PB级,并且场景要求也越来越精细,难易达到效果进行分析。为了提高视景仿真的真实度、高效率的实时渲染。本文提出通过研究海量视景数据库技术、并行绘制技术,基于海量集中式大规模地景数据库的管理和调度算法,利用视景数据库技术、并行绘制技术、反走样(抗混叠技术)、显示解算技术、实时复杂