一种通用的去除文字图像中干扰线的算法

提出一种去除文字图像中干扰线的通用算法,通过将图像转换为便于操作的基本图形及高级图形,去除了图像的冗余同时获得了图像的几何信息,然后将对干扰线的检测看作对图像主曲线的检测,并将检测环节作为去除干扰线的关键步骤,检测过程中采用改进的最短路径算法和方向偏移算法,最后将检测到的干扰线与原图分离,大量的实验结果证明,该算法对文字图像中干扰线的检测和去除高效实用。     

运用ArcInfo在测绘地图图形的综合

随着国土测绘事业的发展,作为地图学的核心理论和方法之一,地图图形综合始终是地图学家们所关注的焦点问题和前沿问题。本文分析了地图图形综合的特点及ArcInfo软件的功能,并在此基础上提出了基于ArcInfo制图综合的策略;然后以土地测绘专题图作为实验数据,按模块分析基本综合算子,并给出部分算子在ArcInfo中的实现算法。主要是利用ArcInfo分析图形的空间数据,用C语言程序分析图形的属性数据,再交互实现其综合功能,从而化简了操作流程;最后分析了各模块的优先级和功能。为测绘成图提供实用方法。     

广义二维PCA和稀疏表示的红外行人目标检测

红外行人检测在夜间智能视频监控,车辆安全驾驶等领域有重要应用。为了解决红外图像特征降维后空间结构信息丢失的问题,提出一种基于广义二维主分量分析（principal component analysis,PCA）和稀疏表示的红外图像行人目标检测算法。该算法主要由2个阶段组成：第1阶段利用广义二维主分量分析方法提取图像的二维主特征分量,并由此构造行人目标的超完备特征字典;第2阶段采用滑动窗口的方法得到图像中局部子图,然后利用基追踪算法求解每个局部子图的稀疏表示系数向量,最后定义一个函数度量每个子图存在行人目标的可能性,并设置相邻标记框的最小距离得到整幅图像最终的检测结果。实验结果表明,该方法能够有效地检测红外图像中的行人目标,具有较好的检测效果。     

文本图像页面分割算法研究

提出了一种基于改进纹理谱的文本页面分割算法,该算法首先采用改进的递归投影轮廓切割算法对文本图像页面进行粗分割,并提取文本图像的纹理谱特征;然后采用最小距离法将相邻纹理单元进行分类;最后实现文本图像页面文字区与非文字区的精确分割.实验表明,提出的方法在含有文字、图、表格的文本图像页面分割中效果很好,对其他复杂文本图像页面分割也具有适应性.     

基于人工免疫算法的古籍文本数字化处理

针对目前古籍数字化过程中,原色高清文件过大、黑白处理后的文件文字不清、背面文字"透射"、正面与背面文字交叉重叠、图像噪点过多等诸多问题,本文研究了一种基于人工免疫算法的古籍文本数字化处理方法.该方法通过模拟免疫学的模型和原理,采用基于二进制编码的图像边缘检测算法,追踪文字边缘,寻找古籍文本数字图像上感兴趣的文字或图片,...     

基于图的流行排序的视觉跟踪

为了克服基于检测的目标跟踪中的模型漂移问题,在基于检测的目标跟踪框架下提出一种新的基于图的流行排序的目标跟踪方法。该方法能够抑制在跟踪过程中目标变形、尺度变化以及遮挡等带来的背景信息的影响。首先,把目标矩形框划分为不重叠的图像块,构造一个k-正则图,即以这些图像块为图结点,构造k-正则图,边权定义为结点之间的底层特征的相似性。其次,为每一个图像块分配一个权重,用于表示该图像块在目标表达中的重要性,以此抑制背景信息的干扰,并通过半监督的方式进行计算。特别初始化一些背景或目标图像块,设其权重为1,其他为0,通过流行排序算法计算所有图像块属于背景或目标的权重。此外,使用多尺度特征金字塔的方法处理跟踪过程中的目标尺度变化,同时提高了初始图像块的可靠性。最后,把所有图像块的底层特征进行加权,连接成一个向量,作为矩形框的特征表达,并使用结构化输出(Struck)算法进行跟踪。在几个公共视频序列上进行了实验,结果表明,研究方法的跟踪性能极大地超过了其他跟踪方法。     

基于PCA和KRX算法的高光谱异常检测

针对高光谱图像背景复杂导致高光谱图像异常检测效果下降的问题,提出了一种新的基于抑制背景的高光谱图像异常检测方法。该方法首先使用主成分分析法抑制高光谱图像中的背景信息,得到背景抑制后的图像,然后再使用基于核的RX算法(KRX算法)异常检测,最后将检测结果图进行阈值分割,得到一幅二值图像。最后使用ROC曲线对检测结果进行评价,通过与RX、KRX算法对比,证明本文方法得到的结果具有较高的检测率和较低的虚警率,充分说明文中方法的有效性。     

基于多尺度图像融合的新闻视频文字区域检测定位算法

针对新闻视频中的文字区域检测定位问题,研究了如何快速有效地检测新闻视频中的文字区域,用以实现自动视频检索。为克服视频中文字大小不一的难题,根据视频图像中文字区域特征有别于背景区域的特点,提出了一种基于多尺度图像融合的新闻视频文字区域检测定位算法。算法主要采用训练和学习两个步骤,首先对人为收集的含字符样本与不含字符样本进行小波特征和局部二值模式等特征提取,并完成SVM分类器训练,获取分类器;然后对测试视频帧进行多尺度的遍历检测,并融合检测结果,获取每帧的文字区域。实验结果表明,与前人提出的基于边缘检测的方法相比,算法具有明显优越性,在定位准确度上有较大提高,同时还能克服视频帧之间的快速变换,具有一定的实用意义。     

基于特征点检测的重叠图像拼接算法

为提高铁道车辆工程应用中自动监测与故障诊断的准确性,对5种常用的特征点检测方法进行了对比研究,采用 SIFT (Scale Invariant Feature Transform)特征点检测实现重叠图像的拼接算法。在较宽松的条件下准确地匹配两幅图像。实验证明,该算法能有效地拼接普通相机拍摄的照片,消除图像扭曲、交叠和旋转对图像拼接的影响,并获得高分辨率的场景照片。     

基于RetinaNet的SAR图像舰船目标检测

在合成孔径雷达图像舰船目标检测中,由于背景复杂多变,传统的基于人工特征的目标检测方法效果较差.基于深度学习中的单阶段目标检测算法RetinaNet,结合合成孔径雷达图像本身特征信息较少的特点,采用了多特征层融合的思想,改进了网络特征提取能力,提出了相适应的损失函数的计算方法.采用SAR图像舰船目标检测数据集(SSDD)对网络进行训练,并通过样本增强和迁移学习的方法提升算法的鲁棒性和收敛速度.通过实验与其他基于深度学习的目标检测算法所得结果进行比较,结果表明本算法具有更高的检测精度.     

基于改进RCF和无人机影像的电力线检测研究

在电力线无人机自动巡检中,电力线边缘检测对提高输电线路检测精度有重要作用。目前,常用的RCF（Richer Convolutional Features for edge detection）算法在复杂背景下检测电力线时存在边缘模糊、在较低阶段产生的特征图包含太多噪声并在融合特征图时丢失多尺度信息等问题。对此,本文对RCF算法进行改进：1）使用具有平移不变性的下采样技术增强模型的鲁棒性;2）在RCF主干网络中引入CBAM（Convolutional Block Attention Module）机制,提高模型对电力线特征的表达能力;3）在RCF的侧输出网络中加入级联网络,借助基于通道注意力机制的多尺度特征融合模块对特征图进行融合,从而获得更优异的细节保持效果。实验结果表明：改进模型的最优数据集规模（Optimal Dataset Scale）、最佳图像比例（Optimal Image Scale）和平均精度（Average Precision）分别提高了0.7%、1.3%和1.7%,改进模型的检测结果噪声数量少、电力线更加清晰准确。     

基于自组织特征映射神经网络的数字模式识别

在分析自组织特征映射(SOFM)神经网络基本学习算法的基础上．从提高算法收敛速度和性能出发．提出了一种改进算法：随机选择样本输入次序；根据实际应用并结合专家经验确定初始连接权值；采用高斯函数作为拓扑邻域函数；将算法分成排序和收敛两个阶段。并分别采用不同的学习率和邻域函数．采用改进后的SOFM算法对输入样本进行自组织聚类，再利用学习矢量量化(LVQ)算法解决样本分类中的交迭问题。提高了分类精度．仿真实验结果表明．该网络能够识别常用的数字(0～9)和英字母．特别是在有噪声污染的情况下．可以获得较好的效果。     

循环椭圆曲线耦合一致分布混沌映射的混合图像加密算法研究

由于当前的Logistic混沌映射无法满足一致分布,且在混沌区域存在空白窗口,使得混沌区域较小,在利用该映射加密图像时,导致了较小的密钥空间,降低了加密系统的安全性。因此,定义了一个循环椭圆曲线,设计了一致分布Logistic混沌映射和伪随机混合密钥流生成器,再根据混沌方程与循环椭圆曲线,构造一个加密函数,提出了循环椭圆曲线与一致分布Logistic混沌映射相融合的图像加密算法。首先,根据一致分布Logistic混沌映射和256位的外部密钥以反馈模式生成初始密钥流;然后利用循环椭圆曲线产生的伪随机位序列混合初始密钥流,得到伪随机混合加密数据流;最后根据加密函数对图像进行加密。借助MATLAB仿真平台,对算法及其他几种加密系统进行了对比仿真分析。结果表明:与当前的Logistic映射相比,设计的混沌映射具有更好的一致分布行为;与其他几种加密算法相比,具有更好的加密质量;且密钥空间巨大。     

基于多尺寸特征图卷积方法的玉米雄穗检测

为了解决传统雄穗检测方法因玉米品种不同以及田间环境不同导致的检测误差较大、鲁棒性较差的问题,利用深度卷积神经网络提取特征,并对多尺寸特征图卷积的方法检测玉米雄穗。采用深度卷积神经网络inception作为基础网络来训练提取玉米雄穗特征,同时增加额外的卷积层对图像进行卷积提取特征,最后分别对基础网络中的两层卷积层以及额外的卷积层卷积得到的不同尺度特征图进行分类和位置回归。整体网络结构是多尺度端到端框架,效率高,方便检测不同尺度的雄穗。实验结果表明,此方法提高了雄穗检测的速度和准确率。     

单指标专题要素图解分级方法试验研究

本文结合常规制图作业,论述了可用于确定单指标专题要素统计数据分级方案的四种图解分级法,即散点图法、直方图法、坡度曲线法及剖面线法的基本理论,以人口密度为例进行了具体分级试验,结果表明,应用图解分级法确定的单指标专题要素统计数据的分级方案,具有规则的分级界线及分级间膈.     

一种基于无人机影像的高精地图车道线检测与提取方法

高精度地图是实现自动驾驶技术必不可少的基础设施,车道线是高精度地图车道级路网的重要组成部分。以往高精度地图的车道线检测多基于车载摄像头数据,存在成像范围有限、需要透视变换和多次拼接造成的效率问题。基于无人机航拍影像,采用U-Net网络识别道路区域,过滤非道路区域噪声,通过HSL颜色变换和Sobel算子分别计算车道线颜色和边缘梯度特征,使用Otsu算法自动确定特征分割阈值获得二值化车道线特征图,通过局部最大值算法确定滑动窗口的初始位置,最后借助滑动窗口算法和多项式检测拟合车道线。实验结果表明,在保证一定检测精度的前提下,单条车道线检测长度超过了百米,道路检测效率达到25.2 m/s,对比于地面影像的检测算法具有明显的效率优势。     

基于地图建立的无人地面车路径规划

 提出一种同时完成地图建立与路径规划的算法。该算法为两层控制结构,其上层实现子目标点的生成,下层完成局部路径规划及运动控制。根据系统实时性的要求,以N个系统周期为触发条件执行子目标点生成程序。其中无人地面车通过传感器不断获取环境信息并进行处理,完成网格占据方式的地图建立与实时更新;将地图建立的结果作为数据输入,利用A*路径规划算法生成子目标点。根据子目标点生成结果,在每个系统周期内,通过基于模糊控制的底层快速算法完成无人地面车到子目标点的运动控制。以Pioneer 3-AT型无人地面车为试验平台在未知的复杂环境中对该算法进行验证,取得了良好的地图建立和路径规划效果,证明了该算法具有良好的实时性和准确性。     

嵌入空间数据库的地图服务

传统的Web地图服务必须由运行于独立进程的“地图服务器”提供．栅格地图不能直接通过查询谓词“select”从空间数据库中得到．通过在空问数据库增加模块提供查询谓词“select”对地图服务的支持．地图渲染模块负责地图绘制,Symbol扩充数据类型为空间数据提供不同的地图表现形式．扩充后的空问数据库被称作“MapBase”．最后提供了MapBase的应用实例,同时和以往的地图服务方式进行了比较．实验表明,扩展空间数据库的方式简化了地图服务的系统结构,便于WebGIS二次开发．图6,参9．     

基于曲率图的三维点云数据配准

以曲率图作为三维点云数据的特征描述函数,并运用曲率图实现了三维点云数据的配准.对于含有噪声的点云数据,先根据每个点的邻域特性估算其曲率值,然后根据每个点及其周围邻域点的曲率值构造该点的曲率图.通过在多比例空间下曲率图的特征保持分析,可提取到最能反映该点云数据特征的特征点集.对于两两配准,这些特征点集被用于三维点云数据的粗略配准算法中,该算法利用点云内部空间点相对位置在刚性变换下的不变特性实现了特征点对的匹配,由匹配的特征点对进行坐标变换求解,完成了两三维点云的粗略配准,然后运用迭代最近点算法进行精确配准.最后将整个配准算法应用于真实的三维点云数据,结果表明该算法能有效抑制点云采样密度及噪声的影响,能够快速实现点云数据的精确配准.