设计多媒体风格的屏幕保护程序

本文讨论了在VB环境下设计多媒体风格的屏幕保护程序的基本步骤、设计过程中涉及到的关键问题及其实现方法     

基于图像的直接视觉伺服控制器设计与仿真

对于手眼机器人视觉伺服,考虑机器人的运动学及动力学特性,在物体的深度未知及机器人的基坐标系与物体的坐标系之间的相似变换矩阵未定标的情况下,设计了直接视觉伺服控制器,利用自适应算法对深度及上述相似变换矩阵的参数进行在线估计,实现了基于图像误差的定位控制,在系统的工作空间范围内,闭环系统是渐近可稳定的。该方法不需要物体的几何模型及深度的精确值,仿真结果验证了其有效性。     

论中国书法艺术中的设计元素及其应用

文章阐述了中国书法艺术中的设计元素，列举了设计元素在具象上的直接引用和抽象上的意境升华。对书法艺术特征和审美取向进行探讨，同时对应论述设计中的设计规律。关注书法艺术所涵盖的“中国精神”，将中国书法艺术所携带和体现的“中国精神”融入当代设计语言中，探讨其与设计的关系，这也是对中国艺术设计文化做出更新层次的认知。     

结合tetrolet与红外显著性特征提取的红外与可见光融合

针对红外与可见光图像融合过程中红外热目标不突出、纹理及边缘细节易缺失等问题,提出一种结合tetrolet变换域与红外显著目标特征提取的融合方法。首先,在SURF框架内构建基于HOG的特征点描述符实现红外与可见光图像的精确匹配;其次,基于贝塞尔面结合背景及目标进行自适应抑制完成红外目标显著性特征提取;接着,将处理后的红外与可见光图像通过tetrolet多尺度变换分解为低频和高频分量;然后,利用基于局部能量和相对亮度自适应规则对低频分量进行融合,对高频分量采用基于局部空间频率自适应融合规则;最后,将融合的低频分量与高频分量通过tetrolet逆变换,以获得最终的融合结果。实验结果表明,本文算法对不同场景下的红外与可见光图像的融合效果不但主观上具有显著的目标特征,同时背景纹理和边缘细节清晰,整体对比度适宜,运行时间较其它算法得到了明显提升,并且在客观评价指标上也取得了较好的效果。     

基于车道居中控制的驾驶员切弯行为偏好视觉影响机制

驾驶模拟器的采集车道居中控制系统（LCCS）开启时,根据高速公路匝道弯道上的驾驶员注视点视角与关键路点视角信息,建立模型分析视觉特征与该工况下驾驶员对路径切弯行为偏好的关系。首先,提出基于临近路点的驾驶员注视行为分析方法;其次,分析不同弯道区间段上关键路点与驾驶员注视视点之间的位置关系,以及利用其预测偏好的可行性;最后,基于视觉特征设计了72个统计指标,筛选后选择其中8个指标建立切弯行为偏好估计逻辑回归模型。结果表明：该模型能够准确估计驾驶员对两条路径在弯道中心区域切弯程度的相对偏好;模型中的参数反映了切弯行为偏好背后的视觉影响机制,这为弯道居中控制时的驾驶员偏好获取及其自适应方法提供了依据与支撑。     

基于蛇模型的管路三维重建方法

针对航空航天中大量应用的管路高精度快速测量难题,提出了基于蛇模型的管路三维重建方法.该方法充分利用管路灰度图像边缘特征,借助阈值分割和高斯滤波消除图像噪声,先结合蛇模型获取精准的管路图像边缘,贪心算法进行迭代以保证收敛效率,利用极线约束原理得到二维管路中心线点云,然后根据视觉投影原理,重建管路三维模型,最后使用多目视觉系统拍摄的照片进行结果优化以保证重建精度.结果表明:该方法对管路的测量精度为±0.15 mm,简便高效,无需过多的人工操作.同时,实现了管路圆弧段弯曲半径的测量,满足工业应用需求.      

一种基于深度学习的高速无人艇视觉检测实时算法

针对高速无人艇自主航行时对视觉检测的实时性以及由于水面场景变化和波浪反射等干扰的鲁棒性需求,提出一种基于深度学习的高速无人艇视觉检测实时算法.采用基于MobileNet的神经网络快速提取全图特征,设计SSD结构的检测网络融合各层特征图的结果以完成快速多尺度检测,并在嵌入式GPU NVIDIA Jetson TX2硬件平台上将算法实现并验证.结果表明,该算法能够实时检测多类水上特定目标,具有鲁棒性强、多尺度的特点,单帧视频的检测时间可以控制在50 ms以内.      

雨天图像中目标显著性检测算法设计与效果评价

雨天条件下,图像中目标的许多特征被掩盖,使得户外图像应用系统效能发挥受到严重的影响。为了提高雨天条件下图像中目标检测的质量,通过综合分析雨天图像中的目标特征,发现其亮度颜色信息、色彩差异信息和暗通道先验信息对目标的显著性具有高敏感度,进而提取了雨天图像中目标的显著性特征,构建了基于混合特征的目标显著性检测模型,最后通过多个评价指标的效能评估实验,与经典算法进行对比,验证了本文算法的有效性。     

一种基于视觉掩盖的数字图像水印技术

随着计算机通信技术的迅速发展,数字水印技术在数字产品的版权保护领域发挥着越来越重要的作用,数字水印技术的研究也成为了一个重要的研究领域.笔者提出了一种基于原图像的基本特征的视觉掩盖水印嵌入及提取检测算法.将原图像进行8×8的分块,再将分块进行DCT变换.对每分块的DCT系数进行图像特征量的计算,对图像变化剧烈的地方加重水印强度,反之减轻水印的加入强度.最后根据HVS空域掩盖特性,对加入水印后的中间图像进行自适应掩盖,得到最终的水印图像.实验表明该算法具有良好的水印不可见性和鲁棒性,尤其是本算法对抗JPEG压缩攻击有很好的效果.     

Sensor planning method for visual tracking in 3D camera networks

Most sensors or cameras discussed in the sensor network community are usually 3D homogeneous, even though their2 D coverage areas in the ground plane are heterogeneous. Meanwhile, observed objects of camera networks are usually simplified as 2D points in previous literature. However in actual application scenes, not only cameras are always heterogeneous with different height and action radiuses, but also the observed objects are with 3D features（i.e., height）. This paper presents a sensor planning formulation addressing the efficiency enhancement of visual tracking in 3D heterogeneous camera networks that track and detect people traversing a region. The problem of sensor planning consists of three issues：（i） how to model the 3D heterogeneous cameras;（ii） how to rank the visibility, which ensures that the object of interest is visible in a camera＇s field of view;（iii） how to reconfigure the 3D viewing orientations of the cameras. This paper studies the geometric properties of 3D heterogeneous camera networks and addresses an evaluation formulation to rank the visibility of observed objects. Then a sensor planning method is proposed to improve the efficiency of visual tracking. Finally, the numerical results show that the proposed method can improve the tracking performance of the system compared to the conventional strategies.