【摘 要】
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雾霾环境下拍摄获取的图像总是存在模糊不清的问题，为了更好地复原雾天图像，本文提出了一种基于RGB颜色空间椭球模型的传输函数估计方法。首先，将雾天图像的某一邻域内的像素灰度值映射至RGB颜色空间，通过椭球模型拟合像素灰度值的聚集状态；将椭球中所有向量，向大气光向量上投影，以此估计每一像素位置的传输函数；最后，再对传输函数进行优化，并结合大气光向量估计，实现图像去雾。实验结果表明，基于RGB颜色空间椭
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雾霾环境下拍摄获取的图像总是存在模糊不清的问题，为了更好地复原雾天图像，本文提出了一种基于RGB颜色空间椭球模型的传输函数估计方法。首先，将雾天图像的某一邻域内的像素灰度值映射至RGB颜色空间，通过椭球模型拟合像素灰度值的聚集状态；将椭球中所有向量，向大气光向量上投影，以此估计每一像素位置的传输函数；最后，再对传输函数进行优化，并结合大气光向量估计，实现图像去雾。实验结果表明，基于RGB颜色空间椭球模型的传输函数估计方法，可以有效地复原雾天图像。
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利用低成本的Kinect相机可以实现人体姿态捕捉，代替价格昂贵的光学动作捕捉系统进行异常步态分析。本文从病理性异常步态特征、步态数据集、Kinect相机可靠性和异常步态识别方法四个方面分别对异常步态分析的发展现状展开综述。首先，总结了常见的异常步态的病理性特点，介绍了步态分析中常用的步态特征和步态事件；然后，介绍了基于Kinect相机采集的异常步态骨架数据集和可穿戴设备、压力传感器采集的异常步态数
高动态范围(High Dynamic Range，HDR)图像相比低动态范围(Low Dynamic Range，LDR)图像有更宽的色域和更高的亮度范围，更符合人眼视觉效果。但由于目前的图像采集设备大都是LDR设备，导致HDR图像资源匮乏，解决该问题的一种有效途径是是通过逆色调映射将LDR图像映射为HDR图像。本文提出一种基于条件生成对抗网络(Conditional Generative Adv
当前深度残差网络模型训练缓慢，为解决这一问题该文设计了一种新型的残差结构。与典型的残差结构相比，该结构仅含有一个BatchNormalization和 ReLU模块，通过减少网络训练过程的计算量降低了耗时，提升了模型训练速度。在常用的CIFAR10/100图像分类数据库上进行了对比实验分析，以该方法构建的深度为110层的网络CIFAR10分类错误率为5.29%，CIFAR100分类错误率为24.8
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当前目标检测算法的成功，很大程度取决于大量数据的支撑。当数据量较少时，多数目标检测算法无法达到较好的性能水平。有限样本下的目标检测主要研究标注样本数量较少类别情况下的目标检测算法。本文提出一种新的有限样本下的目标检测方法，该方法首先在具有大量标注信息的基类数据集上进行训练，从而得到一个具有较强语义特征提取能力的特征提取器以及候选区域推荐网络，其次，将该网络应用于只有少量标注样本的新类数据上训练候选
针对改进的密集轨迹算法（Improved Dense Trajectories， iDT）提取的轨迹数量较为庞大的问题，提出了一种轨迹滤除方法。首先密集采样兴趣点，利用光流图计算每个兴趣点下一帧的位置进而组成轨迹，之后对每帧光流图进行最大值归一化以及二值化，得到光流二值化图，以此反映该点的运动是否相对显著。利用光流二值化图统计轨迹上各点的有效性从而判断轨迹是否满足有效条件，并将不满足条件的轨迹滤除
针对传统相关滤波器使用特征单一、背景信息不足等缺点，提出一种多特征融合的自适应加权采样的上下文感知相关滤波算法。首先，对于灰度图像序列，采用方向梯度直方图（FHOG）特征、局部二值模式（LBP）特征以及灰度特征相融合；对于彩色图像序列，则采用方向梯度直方图（FHOG）特征、局部二值模式（LBP）特征以及颜色（CN）特征相融合。其次，自适应采样响应图中的高响应区域，将其作为负样本引入滤波器训练中，并
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为提高自然场景下交通标志检测实时性差的问题，提出一种基于视频码流的交通标志检测方法。此方法充分利用编码块像素之间的相关性和码流中能体现不同交通标志颜色特征和边缘特征，通过分析视频码流帧内预测模式、像素残差分布情况值和像素残差信息，对交通标志进行目标粗定位；通过分析视频码流帧间预测码流预测模式、像素残差分布情况值和运动矢量信息，对交通标志检测进行修正。此方法避免了视频解码过程中整数IDCT变换、反量
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