基于CNN的计算机生成图像识别方法

针对计算机生成图像(Computer Generated images, CG)与真实照片(Photograpgh, PG)识别率不高的问题,该文提出了一种改进的卷积神经网络方法来实现CG与PG的识别.该方法首先对识别问题进行卷积神经网络二分类建模,并选择VGG-19网络结构作为基础,建立不同的模型.该方法创新性地引入迁移学习,节省训练时间和大量计算资源,最后使用softmax分类器进行分类.实验结果表明,该文方法对PG图像的识别准确率达到92%.与其他方法比较,该文方法识别准确率最高,说明该文方法具有可行性与有效性.     

基于旋量与包络理论的蛇形机器人安全攀爬

针对正交关节连接的蛇形机器人,文中提出了一种新的基于旋量与包络理论的螺旋攀爬运动研究方法.首先应用旋量理论对蛇形机器人进行运动学建模与求解,以降低传统D-H参数法建模的复杂性;然后基于包络思想分析蛇形机器人在攀爬运动过程中与圆柱杆的接触关系,提出了二值图像表示法来揭示机器人与圆柱杆的包络状态;最后基于弹性包络的分析结果,求得蛇形机器人的螺旋攀爬力,进而提出以安全攀爬力和攀爬系数为优化目标的控制参数优化模型.仿真结果表明,攀爬力与弹性包络状态间具有一致性,从而验证了文中提出的优化模型的正确性.     

基于生成对抗网络的细胞形变动态分类

提出了一种基于生成对抗网络的细胞形变动态分类方法,以活细胞视频中的细胞形变动态为对象,引入分类器辅助的生成对抗网络结构同步训练生成对抗网络和分类网络,通过生成对抗网络产生的数据提高了原本分类网络分辨细胞形变动态的性能.首先,细胞动态图像被用于将活细胞视频中的时间维度进行压缩,使其从视频域映射到图像域以方便生成对抗网络的构建.其次,基于分类器辅助的生成对抗网络结构,将分类网络的分类信息作为辅助信息来改善生成对抗网络对多类样本的生成,同时生成网络生成的多类样本可以反过来优化分类网络对于细胞动态形变的分类性能.在构建的活细胞视频数据库上,可以验证提出方法能有效地捕获细胞视频中的空时细胞形变动态,并且其分类的性能优于其它主流方法.     

基于SLIC超像素的茶叶嫩芽图像分割方法研究

准确识别茶叶嫩芽是实现茶叶智能采摘的前提。针对自然环境下的茶叶嫩芽图像分割受天气、光照等因素影响较大,提出基于SLIC超像素的嫩芽分割方法。提取R、G、B、H、S、V、Y、Cb、Cr、超红、超绿、Cg、R-B、G-B共14个颜色分量,分析发现以超红、Cg和G-B三分量合成彩图中嫩芽与背景对比度较大,作为待分割对象图;利用SLIC超像素分割算法获取超像素块,并对每个超像素块提取平均横坐标、平均纵坐标、平均超红、平均Cg、平均G-B 5个特征作为分割依据;利用阈值分割、小目标去除、填充和"逻辑与"等操作,得到茶叶嫩芽彩色分割图。对不同地域、不同环境下嫩芽图像进行实验表明,基于SLIC超像素的嫩芽分割平均分割精度达75.6%,较传统G-B阈值分割平均精确度高16.6%。该方法不仅能抑制光照等因素对茶叶图像的影响,还能有效分割茶叶嫩芽,鲁棒性较强。     

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WGAN的语音增强算法研究

带噪语音可看成由独立的噪声信号和语音信号经某种方式混合而成,传统语音增强方法需要对噪声信号和干净语音信号的独立性和特征分布做出假设,不合理的假设会造成噪声残留、语音失真等问题,导致语音增强效果不佳。此外,噪声本身的随机性和突变性也会影响传统语音增强方法的鲁棒性。针对这些问题,使用生成对抗网络来对语音进行增强,给出一种基于Wasserstein 距离的生成对抗网络(Wasserstein generative adversarial nets, WGAN)的语音增强方法来加快训练速度和稳定训练过程。该方法无需人工提取声学特征,且使语音增强系统的泛化能力得以提升,在匹配噪声集和不匹配噪声集中都有良好的增强效果。实验结果表明,使用训练出的端对端语音增强模型后,语音信号的客观评价标准(perceptual evaluation of speech quality,PESQ)平均得到23.97%的提高。     

基于二维离散小波的生成图像鉴别方法

针对传统基于神经网络的计算机生成图像鉴别方法中存在鉴别难度大和准确率低的问题, 提出一种采用基于小波变换的计算机生成图像鉴别方法. 首先在进行图像多维小波特征提取时, 通过一次分解二维离散小波变换提取图像小波特征, 根据图像小波特征进行n级小波分解提取图像多维小波特征向量; 然后通过三维变换域波去噪算法（BM3D）提取计算机生成图像噪声特征; 最后采用支持向量机(SVM)分类器对计算机生成图像进行鉴别, 通过SVM分类器对图像多维小波特征和噪声特征进行分类, 以解决两种特征融合形成线性不可分的高维特征问题, 从而实现计算机生成图像的准确鉴别. 实验结果表明, 该方法在鉴别计算机生成图像时具有更高的准确性和稳定性.     

基于改进局部二值模式和梯度特征的计算机生成图像鉴别算法

针对目前计算机生成图像鉴别算法存在的计算复杂度高及检测率低等问题, 提出一种改进局部二值模式和梯度特征的计算机生成图像鉴别算法. 该算法主要基于图像的局部纹理特征, 先提取计算机生成图像和自然图像的特征向量, 再将该特征利用SVM分类器进行分类. 实验结果表明, 该算法可有效地鉴别计算机生成图像和真实图像.     

基于卷积神经网络的病理细胞核分割

针对病理图像中细胞核的精准分割问题,结合全卷积网络框架和高分辨率网络框架的特点,提出一种卷积网络对细胞核进行自动精准地分割;基于稀疏非负矩阵分解的方法将具有严重颜色分布差异的病理图像进行颜色分布归一化,以归一化后的图像为输入,利用所提出的卷积网络对细胞核进行分割;该网络通过减少下采样算子的使用,使图像信息在前向计算过程中不会过分丢失,并使用扩张卷积扩大深层神经元的局部感受野尺度大小;所采用的分割方案在2017年MICCAI病理数字图像分割数据集中达到0. 848的平均dice分数;实验表明,融合全卷积网络框架和高分辨率网络框架的卷积网络在病理图像中实现了细胞核自动精准的分割,可以有效减轻影像医师的工作负担。     

分数阶灰色累加生成算子性质研究

数据序列满足灰指数规律是灰色预测模型的建模条件,灰色系统理论通过累加生成方法弱化数据随机性,通过累加生成算子使得原始数据序列满足近似指数规律;分数阶累加生成算子是建立分数阶灰色预测模型的基础,利用Gamma函数给出一阶累加生成算子推导出整数阶累加生成算子与分数阶累加生成算子的详细步骤,并证明了分数阶灰色累加生成算子满足不动点定理、信息优先原理、交换律和指数律等重要性质;通过数值实例给出了分数阶累加生成算子的数据变化趋势,并验证了分数阶灰色累加生成算子满足不动点定理、交换律和指数律性质;研究方法与分数阶灰色累加算子性质有助于丰富分数阶灰色算子理论,为分数阶灰色预测模型奠定理论基础。