Study of a new method for three-dimensional restoration from single image

The aim of three-dimensional recovery technology from the image is to recover the relative height of each point on the surface from the light variations in the single image and carry out the recovery.A new method that recovers three-dimensional is presented object based on radius basis function for the image from the unknown light source direction,which constructs a surface equation by the network,uses the reflectivity function as a constraint,continuonsly estimates the light source direction in the self-le...     

Study of a new method for three-dimensional restoration from single image

The aim of threedimensional recovery technology from the image is to recover the relative height of each point on the surface from the light variations in the single image and carry out the recovery. A new method that recovers threedimensional is presented object based on radius basis function for the image from the unknown light source direction, which constructs a surface equation by the network, uses the reflectivity function as a constraint, continuonsly estimates the light source direction in the selflearning process of the network from the bright spots around the spread of the image, and eventually obtains a satisfactory surface equation. This method makes the resumption of surface good continuity and smoothness, and can recover the height value of each network point of the image and be automatically inserted in any point the among the network. It is suitable for the image of Lambert reflection model and the image of the Specular reflection model and the mixedreflex model.     

Study of a new method for three-dimensional restoration from single image

The aim of three-dimensional recovery technology from the image is to recover the relative height of each point on the surface from the light variations in the single image and carry out the recovery. A new method that recovers three-dimensional is presented object based on radius basis function for the image from the unknown light source direction, which constructs a surface equation by the network, uses the reflectivity function as a constraint, continuonsly estimates the light source direction in the self-learning process of the network from the bright spots around the spread of the image, and eventually obtains a satisfactory surface equation. This method makes the resumption of surface good continuity and smoothness, and can recover the height value of each network point of the image and be automatically inserted in any point the among the network. It is suitable for the image of Lambert reflection model and the image of the Specular reflection model and the mixed-reflex model.     

单一图像多滤波联合快速去雾算法

提出一种多滤波联合单一图像快速去雾算法。首先基于大气散射光特性,计算雾天图像最小通道图,给出大气耗射函数初估计;利用双边滤波保边缘的平滑特性,对雾天图像灰度图进行平滑增强处理;再以此滤波图作为引导图,对大气散射图进行引导滤波,生成准确的能体现深度变化的大气散射图。为了正确估计全球大气光,采用循环四分图形法求解雾天图像最小通道图中最亮像素;在此基础上生成视觉上较真实的清晰无雾图像。比较实验表明算法去雾效果更完整、视见度更高、速度更快。     

基于二阶梯度朝向直方图特征的头部姿态估计

定义和提取与头部姿态紧密相关的特征是基于图像表观的头部姿态估计方法的关键步骤。该文提出将二阶梯度朝向直方图特征作为头部姿态图像表示,用于单帧图像的头部姿态估计。首先将图像划分成网格形式,对每个图像单元计算梯度朝向直方图,将相邻若干个图像单元组成图像块,对块内所有直方图元素之间进行成对组合得到成对关系向量,所有图像块的成对关系向量串联起来作为最终图像表示。该图像表示包含高阶的梯度朝向分布统计信息,有很强的姿态描述能力。实验结果表明:该方法比原始的梯度朝向直方图和GaFour等先进方法有更高的分类准确率。     

基于视觉的目标姿态估计算法

驾驶员头部姿态在一定程度上反映驾驶员的意图。为了避免由驾驶员主观因素造成交通事故,基于计算机视觉的动态头部姿态估计算法,首先检测视频中的正面人脸,以此为基准,利用SIFT算法对视频序列中人脸特征进行匹配与跟踪,计算不同视角下的头部姿态角度,再通过记录不同姿态角度保持的时间来判别驾驶员的行为意识,从而给驾驶员警示,进而避免交通事故。实验表明,该系统可以精确估算驾驶员头部姿态,提高驾驶安全性。     

单目视觉SLAM车载摄像机快速位姿估计及景物重构

针对单目视觉同时定位与地图构建(simultaneous localization and mapping, SLAM)应用,提出一种快速车载摄像机位姿估计及景物结构3D重构算法。在无具体标定物的情况下,利用移动机器人二自由度运动导致摄像机采集视图中对应极点的特殊性质,标定出真实摄像机与虚拟摄像机间的相对姿态,并利用主动视觉方法进一步标定出移动机器人坐标系与虚拟摄像机坐标系间的相对位移;构造无穷单应变换,将真实视图中通过SIFT算法得到的假设欧氏匹配点集转换为对应虚拟摄像机的虚拟假设欧氏匹配点集,并利用基于RANSAC的归一化三点算法快速地对本质矩阵进行估计和分解;利用已观测到的路标三维信息,递归地剔除本质矩阵分解出的平移量的尺度不确定性,并利用线性三角形法重构出景物结构。实验结果表明:该算法在保证运算精度的同时,具有更快的运算速度。     

一种基于深度图像的左右手同步分割改进方法

基于深度图像的手势识别技术是下一代数字媒体设备的主要交互手段, 从深度图像中准确定位出"干净"的手部图像显得尤为重要. 提出了一种同步进行左右手分割的改进方法, 在传统 SegNet 算法的基础上, 加入了类别权重、转置卷积、混合式空洞卷积组合和编解码器之间的拼接合并跳层连接, 使左右手的 F2-Score 相较基准方法分别提高了 7.6% 和 5.9%. 推理速度在 GPU 上达到了 20.5 ms/帧, 可以实时处理深度图像序列. 实验证明本方法对深度图像进行左右手同步分割时可以得到更加精准的分割结果.     

移动机器人车载摄像机位姿的高精度快速求解

在分析移动机器人车载摄像机位姿的特殊性质的基础上,根据摄像机的等效转轴构造辅助旋转矩阵,利用该旋转矩阵将原始待分解本质矩阵和单应矩阵转换为一类简单的、可通过初等数学运算进行分解的本质矩阵和单应矩阵。仿真实验的结果表明,该车载摄像机位姿估计算法较传统方法具有更高的精度和更快的运算速度,对摄像机等效转轴的扰动也具有很好的鲁棒性。此外,分解出的可能解的数目较传统算法减少了一半,且在除诱导单应阵的空间景物平面与地面垂直的情况下,均能直接得到移动机器人的唯一转角,为移动机器人姿态控制提供了极大的便利。     

线性强化材料空间杆系弹塑性分析

将材料的应力-应变关系描述为线性强化模式,推导出了铰接于定点运动刚体上的线性强化材料空间杆系结构应力-应变计算的普遍表达式,给出了计算刚体角位移的非线性方程组,编制了通用程序,计算准确方便,使这一问题得到了圆满的解决。     

Hand segmentation from a single depth image based on histogram threshold selection and shallow CNN

Real-time hand gesture recognition technology significantly improves the user's experience for virtual reality/augmented reality(VR/AR) applications, which relies on the identification of the orientation of the hand in captured images or videos. A new three-stage pipeline approach for fast and accurate hand segmentation for the hand from a single depth image is proposed. Firstly, a depth frame is segmented into several regions by histogrambased threshold selection algorithm and by tracing the exterior boundaries of objects after thresholding. Secondly, each segmentation proposal is evaluated by a three-layers shallow convolutional neural network(CNN) to determine whether or not the boundary is associated with the hand. Finally, all hand components are merged as the hand segmentation result. Compared with algorithms based on random decision forest(RDF), the experimental results demonstrate that the approach achieves better performance with high-accuracy(88.34% mean intersection over union, mIoU) and a shorter processing time(≤8 ms).     

存在单重丢包的离散复杂网络状态估计研究

针对存在单重丢包的一类离散复杂网络,研究丢包率未知的情况下这类离散复杂网络的状态估计问题。将丢包描述成独立同分布的Bernoulli随机变量形式,利用Lyapunov稳定性理论与随机分析方法,提出以线性矩阵不等式形式描述的离散复杂网络状态估计器存在的充分条件。通过仿真验证,结果表明文中建立的状态估计器能够有效地估计出网络的状态。     

岩石单结构面剪切变形渗透性演化规律

为了研究剪切作用下单裂隙渗透性的演化规律,在Comsol中采用Weierstrass随机分形函数来生成单裂隙,调整2个裂隙面的相对位移来模拟剪切作用,通过分析不同剪切位移条件下裂隙隙宽的变化以及不同流量下的非线性效应发生的界定范围,并绘制散点图与函数曲线拟合确定剪切过程影响裂隙渗透率的因素,给出定量关系。结果表明：未发生剪切时,隙宽的概率密度分布满足标准的高斯分布,而随着剪切过程的发生,隙宽的高斯分布被破坏,仅体现标准高斯分布的部分特征;发生剪切时,渗透率先有一个减小的过程,然后在一定范围内波动;当Re>9.6时,流体开始从线性向非线性发展。对岩石单结构面剪切变形过程中裂隙孔径变化对流体渗流特性的影响进行模拟,可为分析地质体中结构面变形对地热变化的影响提供参考。     

GGE单天线干扰消除中信道估计技术研究

分析了GGE下行链路和相应的单天线干扰消除技术,设计了LMS自适应信道估计的方法,以此提高线性滤波的性能和系统干扰抑制的能力.为应对多小区异步干扰,所研究的LMS自适应信道估计添加了自适应遍历方向判断算法,以便扩展信道估计的适用范围,提高异步多小区自适应信道估计的性能.     

基于多幅图像恢复单幅图像的快速算法实现

为解决传统的单幅图像恢复算法效果不理想的情况,现有理论利用多幅图像之间的信息互补这一条件,在图像配准的基础上,通过多幅退化图像对单幅图像进行恢复,比较流行的是使用M估计(M-estimation)对图像进行配准,然后利用L1范数进行图像融合,进而提升图像恢复的鲁棒性,但其收敛速度并不理想。为了实现算法的快速收敛,通过对下降算法的搜索梯度方向改善的探究,出了基于共轭梯度下降法(conjugate gradient descent, CGD)的图像恢复算法。在此基础上对CGD图像恢复算法进行改进,利用前后估计的值之间的差信息来优化迭代时的搜索方向,也就是在后面这次搜索梯度上面加前1次和前2次估计值的差,以此增大搜索梯度值,进一步缩短迭代到最小值的时间。仿真结果表明,所提出的改进算法比基于最速梯度下降法(batch gradient descent, BGD)的图像恢复算法的收敛速度更快。     

超长框架结构温度应力分析与手算

对钢筋混凝土超长框架结构温度应力进行分析,介绍了在初设阶段快速估算温度应力的方法和思路．     

关于完整约束与非完整约束的比较

通过对完整与非完整约束的比较,揭示了Ｃｈｅｔａｅｖ定义的本质,在引入完整变分和非完整变分的概念后,讨论了ｄ－δ运算的交换关系。     

单柔体与多柔体动力学的高斯最小拘束原理

多柔体动力学对空间探索和宇航事业的发展起到了重要作用.单柔体动力学是多柔体动力学的基础,利用变积法推得单柔体动力学的高斯最小拘束原理,通过对单柔体动力学的高斯最小量求驻值得到微分形式的控制方程.接着在上述工作的基础上分别采用两种运动学描述方法--向量链法和向量对法建立链式多柔体系统的高斯最小拘束原理.     

单张图像对每人多张注册图像的人脸识别匹配

同一对象的多张图像提供了比单张图像更丰富的外观信息,提取多张人脸图像共性信息可提高人脸识别率.经典的基于主方向夹角的MSM应用于单张图像对一组图像匹配,识别效果不佳,为此提出基于主分量重构误差最小准则的单张图像与一组注册图像人脸识别算法原理,并作了实施.在由MBGC项目提供的图像组建的测试集上进行的测试表明,所提出的算法识别效果提高幅度明显优于基于依次单张匹配和基于最大主方向夹角准则的方法.     

采用上行SCMA系统的新型导频结构及信道估计方法

针对在上行稀疏码分多址接入（sparse code multiple access,SCMA）系统中,如果按照多用户共享相同资源的复用形式进行导频结构的设计,会导致正确估计每个用户的信道信息存在较大困难的问题,提出一种适合于上行SCMA系统的新型导频结构. 通过导频间隔和导频位置的合理设计,保证不同用户在不同的子载波上发送各自的导频,在接收端使用最小二乘法（least square,LS）和线性最小均方误差法（linear minimum mean square error,LMMSE）对导频进行信道估计,最后,通过Cubic内插得到完整的信道估计值. 仿真结果表明,基于LS算法的该导频结构更好地平衡了误码率性能和系统复杂度,减少了系统导频开销,并且运算量明显降低.