迷彩设计中背景图像聚类方法的比较分析

迷彩设计中,通过对目标背景的图像信息进行归类处理,利用图像分割技术获取背景斑点,然后设计出与背景亮度和纹理相协调的迷彩图案. 目前,最常用的图像分割方法是均值聚类法,由于它直接利用灰度信息以致分割的细节不明显,容易导致模拟背景纹理失真. 针对它的不足,提出了采用基于自组织特征映射(self organizing feature map, SOFM)神经网络的分割方法对背景进行聚类分割. 该方法将整幅图像作为神经网络的输入,聚类分割后的颜色作为输 出,按照自组织特征映射网络的学习过程,使用其函数进行迭代运算直至学习停止. 比较实验结果表明,SOFM方法能更好地保留图像的细节纹理,得到较为理想的设计效果.     

基于自组织特征映射的神经网络的矢量量化

本文设计了一种神经网络矢量量化编码方法－基于自组织特征映射的神经网络的矢量量化,利用Kohonen网络的自组织聚类功能,设计矢量量化器码书,实现矢量量化。该神经网络速度快,效率高,适用于语音和图象数据压缩,并对SOFM算法应用于图象矢量量化进行系统的研究。     

特征描述子在目标伪装效果评价中的应用

为了实现目标伪装效果评价的客观化和定量化,基于表征人眼视觉注意机制的特征描述子建立了特征相似度模型.人眼视觉注意机制模型量化了视觉注意焦点的转移过程.基于特征尺度值,提取了注意焦点的特征描述子.建立了基于特征描述子的特征相似度模型,实现了目标与背景在亮度、颜色和空间分布等方面融合程度的定量评价.拟合了特征相似度与目标发现概率的关系式.实际应用结果表明,该模型具有可操作性强、量化准确等优点.     

基于散焦图像的大视场立体视觉标定方法

针对传统大视场立体视觉标定方法存在操作不便、精度不高、稳定性差的问题,提出基于散焦图像的大视场立体视觉标定方法.首先,在立体视觉系统和大视场测量位置之间选定一个位置作为小视场散焦位置,利用在此位置处采集的靶标图像,实现摄像机内参标定;其次,利用大视场测量位置处采集的靶标图像,实现立体视觉外参标定;最后,通过实验室标定实验和直升机桨叶运动参数测量实验进行了验证.结果表明,该方法操作方便、精度高、稳定性好,在4.6 m×2.3 m的视场范围内,测量靶标上特征点间距为505.00 mm的两个点,平均误差为0.647 mm,均方根误差为0.780 mm,能够满足直升机桨叶运动参数测量的现场标定以及测量精度要求.     

基于物联网技术的农作物颜色筛选机

为实现使用颜色传感器自动检测筛选农作物,设计了以TCS230颜色传感器、STC89C52单片机为主体的颜色检测筛选系统的.系统将测得的颜色数据与优劣等级颜色数值范围进行对比,当颜色属于等级劣颜色数值范围时筛选除掉劣质农作物.经过实验证明该系统实现了通过颜色检测来筛选农作物的功能,且具有成本低、操作简便等优点.该系统代替人工分拣,大大提高农作物生产线的工作效率,具有大面积应用推广的良好发展前景.     

基于注意力网络推理图的细粒度图像分类

针对场景图像的细粒度分类任务,结合图像视觉和文本的多模态信息提出了一种基于注意力网络推理图的细粒度图像分类方法.首先提取场景图像的全局视觉特征、局部视觉特征和文本特征,把位置信息分别嵌入局部视觉特征和文本特征后拼接成新的特征,再将这个新的特征作为图结构的节点生成一个异构图;然后设计两条元路径将异构图分解成两个同构图,并...     

一种彩色图像质量评价方法

人眼视觉系统对图像的结构信息高度敏感,且与色彩信息密切相关.但是基于结构相似性图像质量评价方法大多是在不考虑颜色的情况下实现的,为此提出了一种新的图像质量评价方法.首先根据人眼视觉系统特性提取彩色图像的亮度、色调和饱和度,将亮度分量与Scharr算子进行卷积,提取图像亮度通道的边缘特征得到亮度变化强烈部分的边缘特征,同时将色调和饱和度作为色彩特征进行处理;其次提取图像灰度化后的边缘特征以得到亮度变化缓慢部分的边缘特征;最后融合以上特征建立彩色图像质量评价模型.在LIVE数据库上进行的对比实验表明:和其他被广泛采用的图像质量评价算法相比,该算法评价结果总体上与主观评价结果具有更高的一致性.     

实时专家控制系统的知识库组织及求解算法的研究

介绍一个指导转炉炼钢补吹操作的专家系统.着重介绍其知识库的组织结构及相应的推理算法.提出按知识结构分级的知识表示策略及按任务划分组织知识源的方法.建立二次映射求解模型.采用优化求解策略,进行机遇推理,并用手段-目标分析法,并加以启发及元知识指导.使产生式系统具有并行处理能力.从而使系统具有较强的领域适应性.     

基于TSCD模型的轨道板裂缝检测方法

为解决轨道板裂缝检测问题,提出了一种基于分支级联卷积神经网络的轨道板裂缝检测模型——TSCD.首先该模型通过注意力机制和搜索分支结构突出轨道板裂缝的位置信息,同时抑制干扰信息;然后采用检测分支结构完成裂缝的像素级检测;最后对检测结果中出现的图像细节退化问题,利用参数映射关系实现特征图的上采样.实验结果表明:所提出的方法...     

用反向传播神经网络求解J积分

提出了一种基于反向传播神经网络（Back Propagation Neural Network)建立专家系统求解J积分的方法。该方法以构件或材料的性能和形状参数，裂纹的几何参数为神经网络专家系统的系统输入，利用神经网络所具有的自学习，自组织能力，来实现系统输入与输出参数之间的非线性映射。通过应用实例表明，该方法可以用来有效求解J积分。     

结合对比特性与局部清晰特性的图像显著区域检测

为了有效地确定图像中的重要区域,文中根据人眼视觉关注中自上而下和自下而上的两种特点,提出了一种结合图像对比特性与清晰区域的显著检测方法. 图像中颜色的全局和局部对比引起低级视觉关注,而图像的清晰部分通常对应于拍摄时所关注的对象,反映高级视觉特性. 采用颜色分类和检测图像细节区域的方法分别提取了两类显著图,并将它们组合起来. 实验结果表明,通过综合考虑两种视觉特性得到的显著图,对多类图像都能较好地检测出与人眼视觉关注相吻合的区域.     

基于色像差特性的图像篡改检测

针对存在色像差的合成图像,提出一种基于纵向色差特性的篡改检测方法.对于图像中深度相似的目标,分别基于局部相位相干性提取3个通道的锐度特征,根据通道间的锐度差异估计纵向色差强度和方向.比较多个目标的纵向色差特性,根据纵向色差分布的不一致检测图像篡改.实验结果表明,该方法能够有效鉴别合成图像的真伪.     

多粒度颜色特征在图像检索中的应用

将商空间粒度计算理论引入到了图像检索领域,提出了一种新的图像检索方法.首先针对彩色图像在不同粒度下的表现得到不同粒度下的颜色特征,获得不同的商空间,然后根据商空间粒度合成原理对已得到的商空间进行合成,进而以合成后的属性函数来完成图像检索.与采用单一颜色特征的图像检索方法相比,采用多粒度颜色特征的图像检索方法能够在更大程度上利用图像自身所提供的信息,实验结果验证了该方法的可行性和有效性.     

基于构造纹理图像的数字隐写

提出一种通过构造纹理图像来隐藏信息的新型隐写方法。隐写者首先构建一个包含多种不同特征的单元库,用来表征二进制数据与图形单元之间的映射关系;根据秘密信息从单元库中选取图形,并确定图形在白纸上的摆放位置,绘制一幅含有隐写单元的图像;随后在其中添加背景元素,并通过可逆形变操作来生成一幅具有复杂纹理结构的含密图像。接收端在提取信息时,根据密钥对含密图像进行逆操作,去除背景图形后使用匹配滤波器识别源图像中的图形,通过分析其摆放位置和图形特征来提取秘密数据。实验结果表明,该方法生成的含密图像具有良好的视觉效果,使秘密数据得到了很好的隐蔽,而且通过调整参数还可以隐藏任意数量的秘密信息。     

一种改进的K means聚类彩色图像分割方法

图像分割是从图像处理到图像分析的关键步骤.图像分割的目的是将图像分割为多个互不重叠且又各具特性的区域,主要应用于图像压缩、目标提取、模式识别等.以往的图像分割技术主要应用于灰度图像,随着计算机技术的进步,彩色图像分割逐渐受到关注.该文在前人对彩色图像分割问题的大量研究成果基础上,提出了一种将K-means聚类、蚁群算法以及分水岭算法相结合的分割方法.本方法有效的克服了聚类数目必须依据先验知识提前设定、最初的聚类中心是随机选取的、聚类的效果好坏依赖于距离判定公式的缺陷.     

应用Krawtchouk矩和支持向量机的图像纹理分割

提出一种基于Krawtchouk矩和支持向量机的图像纹理分割方法.对图像的每个像素,选择一个窗口,计算该窗口内的Krawtchouk矩,然后通过非线性变换将得到的矩值转换成纹理特征,对特征空间进行优化后,使用支持向量机进行纹理分割.和基于Zernike矩的纹理分割结果相比,本文的方法能得到更好的纹理分割结果.     

真彩色数字位图的处理

从真彩色数字位图的结构角度出发实现位图的操作,从中可以发现．对位图的具体处理,完全可以不使用MFC类库所提供的现成函数而对各个像素进行灵活的处理．从而对于位图文件的结构和处理有一个更清楚的理解．     

具有距离保持特性的高光谱彩色可视化模型

提出一种将高维的高光谱图像非线性优化到三维彩色空间的可视化方法. 以距离保持特性作为主要设计标准,同时保证生成的图像具有尽可能大的类间可分性,使生成图像的各像元间的距离差与高光谱数据各光谱间距离差高度相关. 该方法由以下四部分组成：1)将高光谱图像中各端元光谱降维到二维空间作为色品坐标;2)由第3维亮度值的优化使相关性达到最优,进而确定各端元的颜色标签;3)根据像素所含各类别的丰度值进行颜色的线性混合;4)利用局部优化方法对彩色图像进行优化校正,最终实现整幅图像的彩色可视化. 实验表明,该方法合理可行,生成的图像具有较好的视觉效果,并能获得较好的距离保持特性及可分性,适用于高光谱数据的可视化显示.