基于图像压缩标准JPEG和人类视觉系统的数字水印算法

提出了一种基于JPEG图像压缩标准和人类视觉系统的数字水印算法，在压缩域内嵌入水印．为了进一步增强水印算法的鲁棒性，又提出了双位嵌入法．实验结果表明，该算法对剪切、滤波、噪声和压缩，尤其是JPEG压缩，都有很好的鲁棒性．     

面向微装配机器人的TSB分级智能控制结构

提出了一种面向微装配机器人的TSB(任务 策略 行为 )分级智能控制结构 ,该结构自上而下有三个控制层组成 :任务层、策略层和行为层 .操作者在任务层通过人机交互接口进行微装配任务规划 ,策略层将抽象的装配规划分解为具体的显微视觉伺服策略控制微装配机械手的运动 ,行为层则涉及微装配机器人基本行为的生成与执行监督 .TSB控制结构通过人机交互的方式将操作者的任务规划能力和机器人显微视觉伺服策略结合起来 ,实现了微装配机器人的半自主控制 .     

基于压缩感知的实时在线目标追踪

在正负样本区域随机抽取了不同尺度下图像的局部二值模式(LBP)特征,将高维的特征信息投射到低秩的压缩域,并据此建立了表观模型.使用一个随机稀疏测量矩阵来压缩前景和背景目标.将追踪问题转化成为了一个使用朴素贝叶斯分类器的二元分类问题.所提方法可以较快速、实时地在线追踪目标,同时解决了目标尺度变化、遮挡问题.     

从视觉语言运用谈插图设计——以“山城棒棒军”插图为例

通过对插图设计视觉语言形式要素和形式要素运用原则选择的论述及插图创作设计实践,说明在插图设计中视觉语言形式要素及原则运用是插图设计是否成功的关键所在,通过"山城棒棒军"插图设计展示地域文化和扩大地域文化影响力;以"山城棒棒军"插图设计创作过程及图式文化解读为例,分析论述插图设计视觉语言形式要素、要素运用原则及设计意图;由此看出:当今已进入读图时代,图形阅读已经成为人们接受事物的一种方式,插图设计的形式语言多种多样,运用好插图设计的形式语言、形式要素以及要素组合原则是创作设计插图至关重要的环节。     

一种运用显著性检测的行为识别方法

针对传统稠密轨迹行为识别法不能很好地区分行为区域和背景的问题,提出一种运用显著性检测的行为识别方法。考虑到视频显著性在较小的时空范围内变化不大,将视频在时域分割为多个短子视频,并将子视频在空域划分成小块,再以块为基础运用一种两阶段显著性检测方法获取每个子视频的行为区域。在检测的第一阶段,将低秩矩阵恢复算法应用于子视频的运动信息计算其初始显著性,并据此将其内所有块划分为候选前景集合和绝对背景集合;在第二阶段,为了将真正的行为区域从候选前景集合中分离出来,利用绝对背景集合中块的运动信息构建字典,通过加权稀疏表示算法计算候选前景集合中每个块的细化显著性,再通过阈值化获取二值显著图用以指示行为区域;最后,将显著图融入稠密跟踪过程以获取行为区域轨迹用于行为识别。基准数据集上的实验结果表明,该方法能够较好地检测视频中的行为区域,获得的识别率高于传统稠密轨迹法2.5%~4.5%。     

支持向量回归在圆形检测中的应用

对圆形的识别是机器视觉中最基本和最重要的任务之一,为了准确确定复杂背景图像中圆的位置,提出了一种将支持向量回归模型与三点拟合圆联合起来的新算法,通过支持向量回归模型训练不同类型的圆形样本,得到超平面方程f(x),以f(x)为中心线,构建一个宽度为2ε的近似圆环型间隔带,在此间隔带上的点都被认为属于圆形边界上的点,然后运用三点拟合圆几何算法计算出圆心和半径,从而达到识别圆形的目的。实验结果表明,联合算法通过对训练样本的学习,能够在噪声比较大的背景图像中得到圆形的边界信息,从而确定圆的位置,较仅使用某一种圆形识别算法有一定的优势。在以圆形作为定位的机器视觉领域,具有重要的理论研究价值与实践意义。     

辽宁新宾满族自治县乡村景观的视觉感知评价

通过实地踏勘,对民族地区乡村景观视觉感知进行研究。按照视觉特性总结出7类典型乡村景观类型。从拍摄的151张照片中选取21张各类典型景观照片,对当地及周边100名村民进行喜好的风景问卷调查。结果显示:对与自己生活相关的景观和自然风貌景观喜好较高;对有规则、管理良好的景观喜好度较高;对该地区的历史文化景观(如古树、古庙、古建筑等)的保护与开发充满期待。乡村景观的良好维护和合理规划对当地居民均有良好的积极效果。     

基于机器视觉的柔性机械臂振动位移测量

 针对传统的振动位移测量方法中,间接测量法误差较大、准确度较低,而直接测量法虽能达到精度,但成本较高、实用性较差的问题,提出一种基于机器视觉的振动位移测量方法。选取电机驱动运动的柔性机械臂作为测量对象,通过CCD相机采集机械臂末端标记点运动图像,再经过阈值分割、质心检测等视觉处理,得到机械臂振动位移信息。通过搭建实验平台对该方法进行实验验证,并与压电材料测量法及仿真法得到的振动位移进行对比,结果表明,基于机器视觉的振动位移测量方法能够在不接触工况下,对柔性机械臂进行准确、实时的振动位移测量,相比于压电材料测量法,避免了公式误差等影响,具有明显的优越性。     

视觉概念学习方法研究进展

计算机视觉的核心问题是寻找视觉概念的层次化与结构化表示.以深度学习为代表的连接主义方法能够学习到输入图像数据的分层表示,这个表示具有优异的类内不变性与类间区分性,带来了视觉目标分类问题的突破式进展.而以图像随机语法模型为代表的逻辑主义方法试图基于先验知识和输入图像数据得到视觉概念的层次化与结构化表示,进而实现像人类一样的概念迁移学习,从更一般的意义上解释视觉现象.综述了两类方法各自的一些代表性工作,分析了其主要思路与各自的优缺点.分析认为,两类方法具有明显的互补性,在概率图模型框架下将两类方法综合是未来视觉概念学习的一个重要发展方向.     

基于视觉相关性的无线多媒体传感器网络节能策略

针对资源受限的纯相机无线多媒体传感器网络的能量消耗问题,改进了视觉相关性算法,并提出了一种新颖的基于视觉相关性的完全分布式节能策略.首先,根据视觉相关性系数算法计算相机的视觉相关性系数向量;其次,利用视觉相关性系数向量得到相机的竞争筹码并以此确定相机的角色;然后,运行两个并行且相互交互的操作:簇头相机根据簇头权重向量确定下一跳并完成路由建立;非簇头相机计算亲密度向量并且得到自己的簇ID.最后,实验结果表明本文提出的节能策略能有效地延长资源受限无线多媒体传感器网络的生命周期.