基于多域联合特征的密封继电器多余物材质识别

提出了一种基于多域联合特征的密封继电器多余物材质识别方法,利用声音转图像技术,将一维的多余物声音信号转换为二维的图像信号,从多余物信号生成的声谱图中提取纹理特征.结合时域和频域提取能量密度、左右对称程度和波峰系数等特征组成联合特征向量,采用随机森林算法进行模型训练和分类识别.结果表明,本方法对金属和非金属的识别准确度可...     

基于统计方法和主动轮廓模型相结合的医学图像轮廓提取

采用最小描述长度作为目标函数实现点分布模型上轮廓点的自动选取,提出了一种结合统计方法与主动轮廓模型提取图像轮廓曲线的方法.对一系列图像训练得到该训练集的典型轮廓曲线,初始化新图像的主动轮廓模型曲线后,再用训练集得到的轮廓线约束其变形,提取图像最佳的轮廓曲线.实验表明,与传统主动轮廓模型比较,该方法具有更好的轮廓提取效果.     

改进的多任务学习方法的眼底视盘分割与定位

提出了一种改进的多任务学习方法,网络的主结构由特征提取网络和分别进行视盘分割与视盘定位的双路径网络组成,通过端到端的训练与测试可以实现眼底图像视盘自动分割与定位相结合的多任务目的。在特征提取网络的编码阶段利用密集连接提取眼底图像视盘的上下文特征。视盘分割任务是依靠解码阶段逐步恢复原来的图像分辨率并获取整个视盘轮廓,视盘中心定位任务由空洞空间金字塔模块和金字塔池化模块来进一步提取视盘抽象特征,得到精准的视盘中心坐标。对350幅眼底图像进行了视盘分割和中心定位,实验结果表明:该方法自动分割的视盘结果与手动标注视盘区域的Dice系数为0.965,自动定位的视盘中心坐标与手动标记的视盘中心的平均绝对距离为0.191 mm(34.7像素)。     

板料成形应变测量中方网格图像的亚像素匹配

针对板料成形应变测量中应用的方形网格,提出一种网格图像亚像素匹配法. 采用二值化和细化等方法得到网格线条的细化图像,然后通过初、精两次定位提取网格节点的亚像素图像坐标,并建立各节点之间的拓扑关系. 在已知各次拍摄时相机位置与姿态的基础上,根据网格节点的拓扑关系和极线约束实现同名网格节点自动匹配. 实验结果表明,所有匹配点对之间极线距离的平均值约为\,0.17\,像素时,匹配稳定可靠. 匹配结果可作为后续应变计算的基础数据.     

基于Gabor滤波与灰度积分的人眼快速定位方法

本文提出了一种基于gabor小波滤波器和灰度积分投影技术的眼睛定位方法。首先通过图像预处理技术中的gabor小波进行预处理去除图像噪声,消除人脸图像因为曝光条件不同而造成的模糊,得到灰度分配较为均匀的图像,然后分别利用水平和垂直灰度积分投影曲线结合人脸的结构特征找到眼睛的位置坐标,实现了准确的眼睛定位,从而为进一步提取其它特征点打好了基础。该方法能提高人眼定位的计算速度,适合实时性要求高的场合。仿真实验验证了该方法的稳定性和有效性。     

利用群体CT计划图像的多任务前列腺自动分割

为了实现CT计划图像中前列腺的自动分割,提出一种基于群体CT计划图像的多任务前列腺分割方法.将群体CT计划图像分别映射到不同参考图像空间,形成多个训练任务.利用随机森林算法和自动上下文模型训练出一系列随机森林分类器,将分类器作用在待分割CT计划图像上获得多个分类概率图,最后使用多数投票法求得最终分割结果.实验表明,与单任务分割方法相比,基于群体CT图像的多任务分割能有效提高CT计划图像中前列腺的分割准确率.     

基于块匹配的综合图像检索技术

提出了一种基于文本、语义和特征块匹配相结合的综合图像检索方法．首先,将图像入库时进行人工标注;然后运用SVM机器学习框架,建立先验知识库,提取图像的语义特征;然后利用Harris算子检测出图像的特征点,进一步统计出两个图像中匹配的特征块数目,计算图像间的相似距离．实验结果表明,这种综合检索方法能更全面、更精确地描述了图...     

采用自适应补偿的无人机姿态测量

根据合作目标的单站姿态测量原理,结合实际大气湍流条件下激光光束的漂移及扩展效应,提出利用补偿和定位后的激光光斑质心确定无人机外部姿态的方法. 通过计算单帧激光光斑中心提取单位时间内激光光斑质心组成的外围轮廓特征点,并将其构成多边形. 以多边形图像质心为参照,建立姿态测量自适应补偿模型. 计算结果表明,当目标距离为3 km时,采用模拟退火算法迭代解算并对结果进行自适应补偿,得到的姿态角误差最大值为0.221±,说明自适应补偿技术的姿态测量算法具有较高的姿态测量精度和收敛性.     

一种结合全局和局部特征的图像描述生成模型

针对局部特征的图像描述模型存在的不足之处,提出了一种结合局部和全局特征的带有注意力机制的图像描述生成模型.在编码器-解码器结构框架下,在编码器端利用InceptionV3和VGG16网络模型分别提取图像的局部特征和全局特征,将两种不同尺度的图像特征融合形成编码结果.在解码器端,利用长短期记忆网络将提取的图像特征翻译为自然语言,借助微软COCO数据集进行模型训练和测试.实验结果表明:与基于局部特征的图像描述生成模型相比,该方法能够从图像中提取更加丰富完整的信息,生成表达图像内容更加准确的句子.     

基于纹理特征分类与合成的鲁棒无载体信息隐藏

针对图像无载体信息隐藏算法嵌入容量与鲁棒性无法很好兼顾的问题,提出了一种基于纹理特征分类与合成的鲁棒无载体信息隐藏算法,使用空间金字塔算法提取纹理图像特征,通过监督式分类训练得到分类模型,同一类别下的不同图像块,利用位置信息进行区分,根据图像块分类和位置信息的不同构建映射字典,传递秘密信息;发送方依据秘密信息选择图像块并根据公共密钥将所有图像块组合为一幅大尺寸图像,通过可逆形变生成复杂的纹理图像并发送给接收方;接收方根据密钥将纹理图像恢复为图像块,利用分类模型识别图像块所属分类并确定位置信息,对照映射字典提取秘密信息.实验和分析表明该算法对JPEG压缩、高斯噪声、椒盐噪声等攻击具有较好的鲁棒性,同时嵌入容量可随图像类别的增加得到提高.     

一种基于2DPCA训练的形状先验提取方法

面向噪声图像分割问题提出了一种基于二维主成分分析(two-dimensional principal component analysis,2DPCA)训练的形状先验提取方法. 首先对无噪声形状进行训练,得到一组标准正交投影方向并张成2DPCA空间. 将噪声图像投影到该空间,并在张成的空间中应用最小二乘法找到跟该投影点距离最近的点. 该点的原象未必是原来的训练形状,而可能是它们的线性组合. 最后在原来的空间中找到该原象,重构出先验形状.实验结果表明利用所得形状先验对含噪声以及含遮挡和缺失内容的图像分割具有明显效果.     

基于DWT和随机森林的运动自动分类方法

为了对运动员训练过程中的运动进行自动分类,以可穿戴式惯性传感器采集的信息为基础,提出了一种基于离散小波变换(DWT)和随机森林分类器的分类方法 .首先,通过佩戴于身体特定部位的微型加速度计和陀螺仪,采集速度和角度信息,从而估计出运动员的膝关节和髋关节的运动角度.然后,通过DWT从关节角度信息中提取特征.接着,利用提取的特征集来训练随机森林分类器,以此实现运动的自动分类.实验结果表明,该方法能够有效分类出多类运动,具有较高的分类精度.     

人眼视觉注意机制用于伪装效果评价

为客观、准确、便捷地评价目标的伪装效果,利用人眼视觉注意机制建立了伪装效果评价模型.提取输入图像的亮度和朝向特征,融合色差分布图,得到相应的特征显著图.根据竞争机制和禁止返同机制,计算出注意焦点.基于BP神经网络建立了视觉焦点转移特性与目标发现概率的对应关系模型,从而准确地量化目标伪装效果.实验中选用44幅南方林地型图像进行BP神经网络训练和有效性检验,结果表明,该模型能够有效评价目标的伪装效果,并具有可操作性强、量化准确的优点.     

基于阴影检测模型的图像拼接盲取证

拼接篡改是最常见的篡改手段之一。在拼接带有阴影的图像时,篡改者为了掩饰篡改痕迹往往会伪造拼接物的阴影。提出一种基于阴影模型的拼接图像盲取证方法。分析各种经典的阴影模型,在此基础上建立一种适用于拼接篡改取证的阴影模型。使用图像区域增长算法实现对图像阴影的自动提取和定位,并采用能量最小化方法和干扰点去除技术得到鲁棒的阴影比例因子,利用阴影比例因子的不一致性对拼接篡改图像进行盲取证。实验结果表明,该拼接取证方法对于带阴影的拼接篡改图像有较高的检测准确率,能应对各种伪造阴影手段。     

基于张量投票的道路表面裂缝检测

以车载LiDAR数据为对象,提出一种基于多尺度张量投票技术的道路表面裂缝提取方法. 首先沿行车路线从剖面图中提取道路路坎,通过行车轨迹线约束提取道路数据. 再根据强度和距离信息将道路数据转换成二维特征图像,采用多尺度张量投票法增强特征图像的裂缝信息提取道路表面裂缝. 利用点云数据和道路影像数据进行实验验证,结果表明该方法抗噪能力强,裂缝检测质量高.     

某型飞机燃油消耗随机森林模型的统计诊断

为确定燃油消耗数据中可能存在的异常点及强影响点,运用随机森林算法,对预处理后的某场站近三年燃料油消耗数据建模;对回归模型分别做残差分析和影响分析,不仅从残差图中观察出偏离既定模型很大的数据点,还仿照经典的统计诊断理论,定义诊断强影响点的统计量,可确定出对统计推断影响特别大的点;所得结论与逐步回归法一致。     

基于Otsu聚类的生物组织损伤辨识方法

在高强度聚焦超声(HIFU)治疗肿瘤过程中,生物组织损伤是疗效的重要表现,基于B超监控方式研究组织损伤辨识对疗效评价有重要意义。首先提取HIFU辐照新鲜离体猪肉组织前后B超图像的灰度直方图统计特征,通过类间距离评价所提取的不同特征识别生物组织损伤的能力;以类间距离最大的特征作为最佳统计特征,最后采用最大类间方差聚类法(Otsu)自动确定辨识组织损伤的阈值。结果表明:偏斜度特征的类间距离最大,与其它统计特征相比较,偏斜度有较好的区分能力;HIFU区域该特征值在0.575附近时,生物组织出现损伤。利用此阈值对实验获得的样本数据进行测定,可以有效地区分出变性组织与未变性组织。     

周围神经MicroCT图像中神经束区域的自动分离

针对经过饱和氯化钙染色的四肢周围神经MicroCT扫描图像,提出了一种自动分离神经束区域的方法. 1)手工标注第1幅扫描图像中的神经束轮廓和非轮廓区域;2)采用稀疏自动编码机方法提取神经束轮廓和非轮廓的特征并训练神经网络,进而自动识别分离第2幅图像中神经束区域;3)将第2幅图像中的神经束轮廓作为标注样本去训练新的神经网络;4)不断循环该过程直至序列图像全部处理完成.实验结果表明,所提出的神经束轮廓自动分离方法可以达到手工分离精度的84.7%,处理完成522幅图像需要花费0.3～0.4 h.此外,该方法不仅能快速准确地分离出序列图像中的单根神经束,而且还能分离出分裂与合并阶段的神经束轮廓,具有比较强的适应性.     

基本图像特征用于文本图像文种识别

为了解决现有方法在运算速度和识别效果上的矛盾,该文将基本图像特征用于文本图像文种识别. 按照纹理分析结构方法的观点,将纹理基元划分为7 种类型,提取描述文本图像纹理基元构成以及其空间位置关系的特征,采用支持向量机对所提特征进行训练和分类,实现文字种类识别. 实验选用有质量退化的中、英、俄、日、韩、阿拉伯等10 种不同语言文字的文本图像,结果表明该算法运算速度快,有较高的识别准确率,并对图像质量退化有较好的鲁棒性.     

基于视觉关注模型与多尺度MSER的自然场景文本检测

自然场景中文本检测易受光照、复杂背景、多语言文字、字体及尺寸等因素影响，该文提出了一种基于Itti视觉关注模型与多尺度最大稳定极值区域（maximally stable extremalregion,MSER）结合的自然场景文本检测算法.首先利用改进的Itti视觉关注模型提取文本特征图，并采用不同结合策略得到各尺度文本显著图；然后结合多尺度的MSER区域得到3种文本候选区域.根据文字与生成文本框的几何规则合并文本候选区域得到文本行；最后利用随机森林分类器除去非文本区域得到最终文本区域.实验结果表明，该方法对于自然场景图像中的文本检测具有较高的精确度和一定的鲁棒性.