基于颜色信息的多机器鱼并行视觉跟踪算法

在多仿生机器鱼协作系统 (MRFS)中,如何快速、准确获取多机器鱼运动信息和环境信息是决策和控制的基础。介绍了MRFS中视觉子系统的实现及其多目标实时跟踪策略。结合机器鱼本体和场地背景的特征,提出了一种基于色度直方图和饱和度直方图的自适应阈值分割算法 ;同时,结合计算机并行处理技术,利用MMX指令和SSE指令,对整个跟踪算法进行了并行性优化。该视觉子系统已成功应用于MRFS中,能实时跟踪自由游动的机器鱼和多个障碍物.     

二维Otsu的Z字折线阈值分割方法

针对二维直方图阈值分割算法存在的因误分类而导致的分割精度下降的问题,结合二维直方图的先验知识的阈值分割方法,提出了二维Otsu的Z字折线阈值分割方法。基于二维Otsu区域斜分法的基础上进行改进。我们结合二维直方图中的边界区域和噪声区域的信息,采用Z字折线阈值作为分割标准,纠正了普遍存在的错误分类,并利用小概率事件原则自适应确定折线方程,实现高精度图像分割的同时还有效提高了算法的适应性。实验结果表明,改进方法能够有效提高图像分割的精度,增强自适应性,与同类分割算法比较,性能有了明显提升。     

一种改进的基于二维高阶累积量的自适应谱线增强算法

基于二维高阶累积量的自适应谱线增强算法的迭代步长很容易受到噪声干扰的影响,本文分析了基于二维高阶累积量的自适应谱线增强算法的特点,在此基础上提出了一种改进的基于二维高阶累积量的自适应谱线增强算法。计算机仿真结果表明,本文提出的算法对高斯白噪声和高斯色噪声都有很好的抑制作用,可以改善高斯噪声背景中小空间范围的二维信号信噪比。     

一种适用于动态背景下的改进Camshift算法

针对摄像机运动下的目标跟踪问题,提出了一种适用于动态背景下的改进的Camshift算法.该算法用基于背景运动参数估计的二次差分法进行目标提取,跟踪过程则融合精简的主色调直方图和对遮挡与背景目标颜色相近情况具有鲁棒性的边缘方向直方图作为目标特征,以所得质心为初始搜索点,进行目标模板和候选目标相似性检测,搜索最佳匹配点得到目标对象在当前帧的准确位置.在动态背景下,该算法显著地提高了跟踪的准确性和鲁棒性.     

基于水印能量与人类视觉系统的自适应公开水印算法

提出一种基于人类视觉系统(HVS)与水印能量的数字水印算法,该算法首先考虑在图像小波域的重要系数中嵌入水印,结合用户所选择的PNSR值和视觉掩盖特征值来确定最佳嵌入强度,然后通过改进Deepa Kundur的量化分段嵌入思想嵌入水印。试验证明该算法具有很好的不可见性,对一些常见的图像处理具有较高的鲁棒性,因此具有较好的实用性。     

基于视觉感知模型的大容量视频隐写算法

为了获取较大隐写容量和较好不可感知性,结合人眼视觉感知特性,提出一种视觉感知指导数据嵌入的大容量视频隐写算法.该算法综合了多参数空间对比灵敏度函数、基于DCT(discrete cosine transform)块分类的纹理掩蔽效应及运动注意机制,以确定各DCT系数的失真掩蔽测度,进而控制隐写容量.实验结果表明,该隐写算法具有较大隐写容量,同时较好地保持了含密视频的不可感知性.     

长波近似水波问题中哈密顿系统的辛几何算法

给出一种求解在长波近似条件下水波问题所对应的哈密顿系统的辛几何算法. 首先将生成函数法推广至无穷维哈密顿系统; 然后,基于无穷维系统自身的哈密顿函数,而不是其有限维近似系统的哈密顿函数,构造辛差分格式;最后,用空间离散的辛格式实现仿真计算. 与非辛算法相比,该辛算法在长时间仿真中能给出稳定的数值结果. 与传统的求解无穷维哈密顿系统的辛几何算法相比,该算法计算效率更高,其仿真结果更准确.     

基于时空惊奇计算的视频异常检测方法

提出一种基于贝叶斯惊奇计算的视频异常检测方法.用块匹配运动估计方法提取运动特征(如运动幅度、方向),得到多尺度运动矢量直方图.使用空间维度与时间维度上惊奇计算相结合的度量方法,既可以检测"个体异常行为",也可以应用于"群体异常行为"检测.实验表明,该算法是鲁棒和实用的,且易于实现.     

基于RD域分块的改进距离徙动成像算法

研究了二维频域成像算法,提出一种基于RD域分块的改进距离徙动成像算法,并将该算法与近似算法和一般逆变标算法进行了点阵目标仿真和运算效率比较.当测绘带较宽且距离徙动较大时,该算法聚焦性能优于近似算法和一般逆变标算法.通过比较还可看出该算法运算效率高于逆变标算法.最后用实测数据仿真验证了该算法是可行的.     

一种图像快速中值滤波算法

本文提出了一种基于灰度图像的二维中值滤波算法。该算法每次只考虑滑动窗中移入的新数据,并充分利用了相邻象素间的相关信息,避免了传统算法因排序所需的大量数据比较。该算法比较次数仅与窗口行或列尺寸有关,比传统方法在处理速度上有较大提高。     

基于图像超分辨重建的低轨卫星频谱感知 数据空间分辨率提高方法

在低轨卫星物联网系统中,卫星感知的频谱数据空间分辨率低,空间电磁环境的细节难以分析。针对该问题,提出将频谱的空间分布情况以二维图像形式处理,根据空间频谱感知数据的特点采用适当的图像超分辨率重建算法,提高了频谱的空间分辨率,增强了频谱态势中的细节。仿真结果表明,根据灰度值可以从图像中直接观察信号的存在性,并且依据频谱数据图像特点选择的双三次插值、基于L₁范数先验的贝叶斯方法和基于匹配图像块的学习方法都有效地提高了频谱数据的空间分辨率,用PSNR评价时,基于L₁范数先验的重建算法效果更好,但是基于匹配图像块的学习方法增强了频谱感知数据中的波纹,从视觉上看,提高细节效果略优。     

基于SVM分类器的集装箱箱号识别法

为准确、高效地识别集装箱箱号,提出基于支持向量机(Support Vector Machine,SVM)分类器的集装箱箱号识别法.在对大量箱号图片进行实验并统计各种特征识别率的基础上,经过预处理、箱号定位、字符分割,得到36×22像素大小的二值化图像;提取箱号字符的边界和质心特征、改进的灰度直方图特征以及边缘方向直方图...     

视觉空间能力的认知加工特性

心理测量学、差异心理学、认知心理学、认知神经科学等学科从多个角度揭示了视觉空间认知能力的本质与特性。视觉空间能力认知可塑性系列研究以高水平视觉加工子系统理论为基础,以斯滕伯格的加因素法为研究范式,通过对视觉空间任务的练习效应与年龄效应的检验表明,视觉空间认知加工中存在着的不同程度的可塑性与稳定性,结果显示出表象旋转、数量空间关系判断和视觉特征提取任务明显要比表象扫描、运动推断以及类别空间关系判断表现出较强的可塑性和易变性特点。高水平视觉加工系统从整体上表现出了功能的结构特性和动态特性。     

基于核密度相关度量的视频目标跟踪

传统的Mean shift 方法采用颜色直方图作为特征,以Bhattacharyya系数作为目标参考模板与当前帧中候选目标间的相似度量,通过迭代寻找距离函数的局部最小值,从而得到当前帧中的目标实际位置。由于颜色直方图仅仅描述了图像中目标的全局颜色分布而忽略了空间位置分布,使得当目标邻域中存在与目标相近似的颜色模式时,算法无法取得理想的跟踪效果。本文提出了基于核密度估计相关的距离度量,在描述参考目标和候选目标时,考虑到诸如颜色、梯度等目标像点的特征区间的同时,融入了目标像点的空间位置信息,使得跟踪算法更加稳健和精确,能够更好适应目标和背景变化复杂的应用场合。     

分数阶微积分在图像处理中的应用

为了增强图像边缘和纹理以及去除图像噪声,讨论分数阶微积分算子频域特性,提出新型的分数阶微积分算子模板和算法。考虑边缘和纹理具有方向性、空间邻域内像素的关联性以及相邻像素灰度值的相近性,利用3×3模板,在分数阶微分增强时,取中心点4个方向最大值为增强值;在分数阶积分去噪时,将图像分别在8个方向卷积,按照在8个方向卷积结果总和中所占的比例大小进行线性加权,从而得到去噪后的图像。实验结果表明,提出的分数阶微积分算子能明显地增强图像的边缘和纹理信息以及去除图像噪声,并且视觉效果明显。     

一种基于双树复小波变换的SAR图像边缘检测算法

提出一种新的基于双树复小波变换的SAR图像边缘检测算法. 算法在复小波子带上求取图像直方图方向梯度矩阵,并基于复小波变换的多尺度性质和方向选择性求取全局的梯度矩阵. 通过对这一矩阵阈值化实现边缘检测. 该算法能有效检测出SAR图像上的显著边缘,并对SAR图像中存在的相干斑噪声、灰度不均匀性和边缘模糊等现象具有一定的鲁棒性. 实验结果证明了该算法的有效性.