【摘 要】
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模糊角度(方向)和模糊长度是对运动模糊图像进行恢复处理的两个关键参数.针对通过运动模糊图像频谱图像的中心亮条纹获得模糊角度存在角度检测精度不高、角度检测范围受限制等缺陷,在分析Radon变换的数学原理和十字亮纹形成原因及其造成干扰的基础上,根据频谱图像的特点,提出采用模糊频谱图像的暗条纹获得运动模糊角度的方法:在获得频谱图像暗条纹的二值图像后,通过骨架化变换,缩小暗条纹宽度,再经过Radon变换获
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模糊角度(方向)和模糊长度是对运动模糊图像进行恢复处理的两个关键参数.针对通过运动模糊图像频谱图像的中心亮条纹获得模糊角度存在角度检测精度不高、角度检测范围受限制等缺陷,在分析Radon变换的数学原理和十字亮纹形成原因及其造成干扰的基础上,根据频谱图像的特点,提出采用模糊频谱图像的暗条纹获得运动模糊角度的方法:在获得频谱图像暗条纹的二值图像后,通过骨架化变换,缩小暗条纹宽度,再经过Radon变换获得模糊角度和模糊长度.实验结果表明,所提出的方法能避开频谱图像中十字亮线的干扰,提高模糊角度检测精度和稳
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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
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
在多标签的RFID系统中,存在标签的碰撞问题,在标签数量较多时,需要尽可能快地对所有标签进行识别。提出了一种改进的搜索树防碰撞算法,充分利用多叉树搜索和二叉树搜索的优点,根据标签的数量和碰撞位的位置对标签进行分类搜索。在首次搜索时,根据预估的标签数量确定搜索叉树,使用多叉树搜索;首次搜索以后,使用二叉树搜索。当只有一个碰撞位时,直接识别两个标签。仿真结果表明,新算法提高了RFID系统的性能,减少了
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光场相机通过单次拍摄可获取立体空间中的4维光场数据,利用光场的多视角特性可从中提取全光场图像的深度信息.然而,现有深度估计方法很少考虑场景中存在遮挡的情况,当场景中有遮挡时,提取深度信息的精度会明显降低.对此,提出一种新的基于多线索融合的光场图像深度提取方法以获取高精度的深度信息.首先分别利用自适应散焦算法和自适应匹配算法提取场景的深度信息;然后用峰值比作为置信以加权融合两种算法获取的深度;最后,