面向体育训练的人体姿势实时识别研究

为了提高高校体育训练过程中的人体姿势实时识别和检测能力,主要进行了面向体育训练的人体姿势实时识别研究.采用特征提取方法识别人体姿势图像,结合帧片段扫描技术实现高校体育训练过程中的人体姿势图像采样;采用融合边缘轮廓特征分解方法对人体姿势视觉特征表达进行进一步处理,建立人体姿势图像的视觉空间融合度分析模型,结合模糊度辨识方...     

基于特征提取的武术散打鞭腿动作视觉图像识别方法

为了提高武术散打鞭腿的动作有效指导性,提出基于特征提取的武术散打鞭腿动作视觉图像识别方法。结合帧片段扫描技术进行武术散打鞭腿动作视觉图像采样,采用边缘特征分割方法进行动作视觉特征表达处理,建立动作视觉图像的边缘轮廓特征分析模型,结合模糊度辨识方法进行动作视觉图像的去模糊度处理,提高动作视觉的输出信噪比,建立动作视觉特征分析和自适应特征提取模型,根据对动作视觉特征提取结果实现对武术散打鞭腿动作视觉图像识别。仿真结果表明,采用该方法进行武术散打鞭腿动作视觉图像识别的准确性较高,特征识别能力较好,在指导武术散打鞭腿动作训练中具有很好的应用价值。     

基于深度卷积神经网络的模糊字迹图像识别方法

在传统的模糊字迹图像识别过程中,忽略了字迹变化尺度对图像的影响,导致识别准确度低识别能力差的问题,提出基于深度卷积神经网络的模糊字迹图像识别方法.通过图像的退化模型,对模糊字迹图像稀疏性特征进行分解,构建模糊字迹图像的多源特征参数检测模型,结合边缘轮廓特征提取方法实现对模糊字迹图像的边界信息采样分析;采用多维参数模拟和模糊度增强处理,结合匹配滤波检测器对图像的多级尺度分解和细节特征进行提取,对提取的模糊字迹图像细节特征进行融合和优化检测,采用深度卷积神经网络训练方法进行模糊字迹图像修复处理,实现模糊字迹图像的识别.仿真结果表明,采用该方法进行模糊字迹图像识别的准确性较高,检测能力较强,提高了模糊字迹图像修复和辨识能力.     

基于校园一卡通的门禁道红外线识别方法研究

为实现对校园一卡通门禁道红外线主动识别,提出基于红外成像特征检测的校园一卡通门禁道红外线识别方法,建立门禁道红外线识别的成像模型。采用主动边缘轮廓检测方法进行门禁道红外线的特征提取,采用Harris角点检测方法对校园一卡通门禁道红外图像的特征点进行检测。结合相邻帧像素融合的方法进行红外图像的信息融合,采用目标主动检测方法进行门禁信息的特征检测和提取,构建校园一卡通门禁道红外图像的模糊特征检测和信息跟踪融合识别模型,实现校园一卡通的门禁道红外线识别优化。仿真结果表明,采用该方法进行校园一卡通的门禁道红外线识别的特征分辨能力较好,识别精度较高。     

焊缝表面缺陷的视觉图像表征

提出一种基于焊缝表面缺陷几何特征提取的视觉图像表征方法.以视觉系统采集的焊缝表面视觉图像为信息源,通过图像增强、图像平滑、阈值分割等方法完成了焊缝与母材的分离,采用多尺度Retinex增强、模糊边缘检测算法,实现焊缝图像中缺陷几何特征区域的提取.基于焊缝及其成像间的坐标变换关系,建立缺陷几何特征参数的求取算法.验证结果表明,获取的几何特征参数能够准确表征缺陷的大小、形状、位置等信息,基于视觉图像表征焊缝缺陷的方法是可行的.     

基于场景理解的双波段彩色融合图像质量评价

为了针对具体的视觉任务衡量可见光与红外彩色(夜视)融合图像的综合质量,提出了一种基于场景理解的双波段彩色融合图像综合质量客观评价模型.该模型包括融合图像特征提取器、邻域共生矩阵特征提取器和权重生成器三部分.首先,使用融合图像特征提取器从融合图像中提取像素强度信息;然后,建立邻域共生矩阵特征提取器,从邻域共生矩阵中提取像素空间关系信息;最后,建立权重生成器,使用神经网络模型从梯度图中提取结构信息,将位置信息与结构信息相结合生成权重.实验结果表明,该方法在提取丰富的图像特征基础上,考虑人眼视觉特性,提高了模型预测值与人眼主观感受的一致程度,实现了融合图像综合质量的客观评价.     

基于机器学习的人体动作深度信息识别方法研究

为了实现人体动作的准确检测识别,提出基于机器学习的人体动作深度信息识别方法,构建人体动作的三维图像采集模型,建立人体动作三维重建图像的表面结构重构模型,结合模糊度特征提取方法对人体动作三维重建图像进行多尺度分解,采用三维空间结构重组的方法进行人体动作细节特征识别,建立人体动作图像的多维分割模型;采用机器学习算法进行人体动作的细节特征分类识别,建立人体动作深度信息的提取和分类模型,在机器算法下实现人体动作的深度信息检测和多维识别。仿真结果表明,采用该方法进行人体动作深度信息识别的准确度较高,特征分辨力较好,具有很好的人体动作信息检测和辨识能力。     

剪切波与脉冲耦合网络结合的医学图像融合

针对图像融合产生的边缘模糊、对比度偏低、重要细节信息保留不充分的问题,提出了一种新的非下采样剪切波变换域的医学图像融合方法。首先对源图像进行非下采样剪切波变换,获得其细节图和近似图;对于细节图,采用细节特征信息作为外部激励条件,刺激脉冲耦合神经网络以实现图像融合;对于近似图,采用基于视觉显著映射实现融合;最后,进行逆剪切波变换得到融合图像。实验表明,此方法能有效提高融合图像的对比度以及细节丰富度等重要信息,与5种代表性的融合方法相比,本方法具有较好的视觉效果,在图像客观评价指标方面具有一定优势。     

基于引导滤波的数字图像自动聚焦融合方法研究

为了提高远程物探遥感数字图像的自动聚焦检测能力,提出基于引导滤波的数字图像自动聚焦融合方法。建立远程物探遥感数字图像滤波检测模型,在信息增强技术下进行数字图像的特征匹配,建立远程物探遥感数字图像三维重建模型,构建可见光数字图像的模糊特征检测算法,通过远程物探遥感特征匹配,进行数字图像RGB分解,获得远程物探遥感下数字图像的空间匹配函数,在视觉分布模型下,进行远程物探遥感信息融合,结合空间视觉信息增强的方法,进行数字图像的融合滤波检测,通过引导滤波方法,进行数字图像自动聚焦融合处理,提高图像的输出信噪比。仿真结果表明,采用该方法进行高远程物探遥感数字图像聚焦融合的输出质量较好,图像输出信噪比较高,自动匹配性能较好,提高了高远程物探遥感数字图像识别和聚焦成像质量。     

一种基于LED和线激光的钢轨表面缺陷检测系统

提出了一种二维视觉和三维视觉相结合的钢轨表面缺陷检测方法。钢轨踏面分别在LED板光源和激光线光源的照射下,由两台面阵相机单独采集图像。扫描钢轨表面并把图像传送回主机,通过特征提取和图像处理,分别获取表面缺陷的大小和形状,以及缺陷的深度信息。实现了视频和激光检测的融合与互补。实验表明,与单独使用可见光图像识别,或者单独使用线激光检测相比,系统检测效果更好。     

基于域知识迁移的绝缘子缺陷检测方法

绝缘子缺陷检测模型在应用过程中,需要对多种目标域图像进行检测。然而,由于不同目标域图像的分布不同,会导致在源域训练得到的缺陷检测模型难以在不同目标域中实现较好的检测效果。针对缺陷检测模型泛化性较低的问题,提出了基于域知识迁移的绝缘子缺陷检测方法。首先,采用一种新的特征融合方法提高对缺陷目标的特征提取能力;然后通过对抗性训练实现基于图像和实例级别的域分类器,在图像和目标层级上实现了域迁移;最后在区域建议网络中引入区域级别的域分类器,进一步实现了源域和目标域在区域级别上的对齐。实验结果表明,模型能够缓解不同域图像分布不平衡导致检测效果差的问题,并且与其他多种目标检测方法相比,实现了更好的缺陷检测效果。     

基于机器视觉的轴承外圈表面图像拼接方法

尽管基于机器视觉的缺陷检测技术已较为成熟,但应用在轴承外圈表面缺陷检测的理论研究还相对较少。应用图像拼接方法,将拍摄到的含有不完整缺陷区域的轴承外圈表面图像拼接为一幅缺陷信息完整的图像,以便后续进行缺陷的识别。在图像拼接过程中,同时采用SURF算法和图像柱面投影原理,还原了图像边缘缺陷区域的真实空间信息。建立Hessian矩阵(基于SURF算法)提取并匹配特征点,运用加权平均融合算法实现对含有缺陷信息的轴承外圈表面图像无缝拼接。经实验分析,结果表明该方法有效还原了轴承的空间几何特性,保留了边缘特征信息,能为图像拼接的准确性及拼接质量提供有效保障。无论从理论还是实践的角度来说,均有研究和探索的必要性。     

基于进化深度学习的建筑室内空间布局特征提取方法

建筑室内空间布局能力易受其特征影响.基于此,本文提出了基于进化深度学习的建筑室内空间布局特征提取方法,即采用边缘像素特征重组方法,确定建筑室内空间布局视觉图像点,然后建立建筑室内空间布局视觉特征参数融合模型,完成室内空间布局视觉图像预处理;通过边缘参数分布式检测方法,构建建筑室内空间布局视觉图像退化特征演化分析模型,完...     

基于CDIO模式的互动性动画视频受众群体特征挖掘方法

为了提高对互动性动画视频受众群体特征的检测能力,提出基于CDIO模式的互动性动画视频受众群体特征挖掘方法。首先构建互动性动画视频受众群体大数据分布式采样模型,并结合统计特征分析和样本回归采样方法实现相似度信息融合。然后通过模糊信息匹配和多维空间结构重组方法,实现对互动性动画视频受众群体特征的量化回归分析。基于此,在CDIO模式下,通过分段样本匹配和语义本体融合的方法完成受众群体特征检测和路径规划,从而实现特征提取。仿真结果表明,该方法对互动性动画视频受众群体特征挖掘结果的准确性较高。     

基于OTSU和Canny算子的红外图像特征提取

由于红外图像背景复杂、分辨率低等因素,在利用涡流红外热成像技术检测金属材料裂纹缺陷时,会导致红外图像裂纹缺陷区域模糊。为解决这一问题,提出一种基于大津法(OTSU)和Canny算子相结合的红外图像特征提取方法,用于解决红外图像分割、特征增强和裂纹缺陷区域边缘特征提取等问题。首先对获取的红外图像进行降噪处理,增强图像中的特征信息;然后用OTSU算法将裂纹区域从背景区域分离出来,并用Canny算子提取裂纹区域的边缘,最终获得裂纹边缘的周长和面积等特征信息。实验结果表明,该方法能准确定位红外图像裂纹区域,提取红外图像裂纹边缘特征信息。     

基于深度学习的牙刷姿态识别方法

针对牙刷分拣中的定位问题,在确定牙刷位置的基础上采用深度学习实现牙刷姿态识别.对牙刷图像进行去噪增强,通过阈值分割提取感兴趣区域,计算图像的几何矩获得牙刷的方向角和外接矩形,以外接矩形的中心作为牙刷位置.用矩形框内的牙刷图像训练残差网络模型,当模型正确率达到要求时保存该模型,用于判断图像中牙刷的姿态.测试结果表明,该方法可以快速准确地实现牙刷的位置确定与姿态识别,为机器人分拣提供牙刷位姿信息.     

基于模糊模式识别的焊缝缺陷图像检测

以埋弧焊管焊缝的X射线检测图像为对象,通过图像处理、特征提取和模糊识别实现了对缺陷的识别。为提高识别精度与实时性,采用主成分分析法对采集图像的像素矩阵进行了主元分析,结合模糊识别中的模糊C均值聚类算法对圆形缺陷和线形缺陷进行识别。相比于传统的通过提取缺陷的若干几何特征分类识别的方法,此方法具有算法简单、占用内存空间小、识别准确率高、实时性强等特点。最终平均识别率可达到90.93%,能够较准确地对焊缝缺陷进行分类识别。     

结合PCNN和局部能量的NSST域声呐图像融合

针对声呐图像局部特征模糊和边缘信息丢失的问题,提出一种结合参数自适应脉冲耦合神经网络和改进的局部能量融合规则的非下采样剪切波域声呐图像融合方法。利用非下采样剪切波变换将多幅源图像分解为高频系数和低频系数,采用参数自适应脉冲耦合神经网络对高频系数进行处理,整合图像边缘信息;对传统局部能量融合规则进行改进,并应用在低频系数的处理中,保留图像的大部分原始能量。最后,将处理后的高频系数和低频系数进行重构,实现声呐图像的融合。仿真结果表明,该方法可将源图像中的边缘信息和特征信息有效传递到融合图像中,使声呐图像质量得到较大提升。     

基于改进蚁群算法的多媒体图像个性化推荐模型

为了提高多媒体图像个性化推荐能力,提出基于改进蚁群算法的多媒体图像个性化推荐模型。构建多媒体图像的边缘像素特征解析模型,采用特征空间重组实现对多媒体图像的像素结构重组,采用多级语义特征分析方法进行多媒体图像个性化信息融合和特征图融合处理,采用浅层特征图组合控制方法实现对多媒体图像个性化特征提取,对提取的多媒体图像个性化特征采用蚁群算法进行寻优参数识别,构建多媒体图像个性化推荐的多层次特征解析模型,结合多媒体图像的深层特征信息分布进行个性化推荐。仿真结果表明,采用该方法进行多媒体图像个性化推荐的使用度水平较高,推荐精度较好,提高了多媒体图像个性化融合和特征辨识能力。     

基于显著性模型和区域生长法的药卷缺陷检测

针对工业炸药生产过程中药卷表面裂痕的包装缺陷问题,运用机器视觉技术,提出一种基于显著性模型和局部方差区域生长法的药卷缺陷检测方法。该方法经过图像预处理,对药卷图像进行背景估计与差分;利用显著性模型,提取缺陷特征;通过局部方差区域生长法,分割目标区域,完成对缺陷药卷的检测。实验结果表明,该算法可快速有效地提取缺陷区域,平均检测时间为55.72 ms,缺陷检测率高达96.36%。