基于Kinect传感器的移动机器人室内环境三维地图创建

针对移动服务机器人在未知室内环境下的三维感知问题,提出了一种基于低成本Kinect传感器的三维地图创建实用方法.对于机器人在运动过程中连续采集的多帧RGB-D信息,首先利用SURF算子对RGB图像提取稳定特征点并进行特征点匹配,然后结合深度图像,采用RANSAC算法剔除可能存在的误匹配点并完成初始配准,从而估计得到图像帧间粗略的相对转移关系,最后运用广义ICP算法对采集的深度图像进行精确配准,得到拼接的三维点云图.在此基础上进一步开发了移动机器人三维地图创建应用系统,实验验证了该方法的可行性和有效性.     

基于TMS320VC5402实现指纹成像系统的应用研究

介绍了自动指纹识别系统的算法原理,并说明了指纹识别系统采用TI的DSP芯片TMS320VC5402对指纹识别的预处理算法的编程实现.算法的实现采用了DSP集成开发环境(IDE)为CCS2.2.通过采用极值滤波、平滑滤波、拉普拉氏锐化、二值化、查表细化对指纹图像进行预处理,取得了良好的试验结果.达到了DSP实现指纹识别预处理的研究应用目的.     

基于多DSP混合结构的Gabor小波神经网络图像目标识别

提出了一种基于多DSP混合结构的Gabor小波神经网络图像目标识别新方法.利用TMS320C5409设计了多DSP混合结构系统,根据并-串结构系统的特点,设计了Gabor小波神经网络算法.算法被分成不同的并-串结构进行运算,利用串行的DSP-1进行Gabor小波变换提取图像目标的特征向量,并输入到采用不同网络结构的并行多DSP进行BP网络运算,串行的DSP6对BP网络输出的后验概率进行加权平均,给出分类结果.对9种飞机目标进行了分类识别仿真实验.实验结果表明,该方法应用于多目标识别时,识别时间为2.8 ms,识别率达到98%.     

基于DSP+ARM的双核结构数字视频监控系统设计

数字视频监控系统以其直观、方便和信息内容丰富的特点而被广泛应用,笔者采用DSP+ARM双核结构,选用TMS320DM642为图像采集处理,AT91RM9200为实时控制,DSP通过CCD摄像头对特定的区域采集视频图像,并由视频解码芯片进行视频解码,处理后的数字视频信号由DSP通过视频运动检测算法进行图像处理,异常情况时则立刻由DSP向ARM施加中断信号,并将识别处理后的结果全部发送过去.ARM对DSP图像采集进行实时控制,并配合DSP将图像处理的结果显示出来,在恰当的时机触发外部控制器,从而实现一定的对外控制功能.实验验证：该系统稳定性、可靠性、灵活性都得到了增强.     

遥感图像云图识别中的特征提取

遥感卫星在获取遥感图像时,往往连同大量的云层一起记录下来.这些云层图像有时不包含有效信息,有时掩盖了有效信息,从而影响了数据的处理效率.为此研究可见光图像中云图特征提取技术,为有效剔除云图提供特征依据.文中定义了多种灰度特征、频率特征和纹理特征,实验结果表明,这些特征可以有效实现云图和地物的分类.     

基于DSP的数字图像处理系统

本系统借助DSP技术设计出了基于各类算法的图像处理系统,在CCS3.3的编程开发环境下对图像进行简单的处理.利用DSP试验箱进行硬件仿真,并在PC机上显示相应的处理结果,实现了相应的图片处理.     

基于改进Adaboost人脸检测算法的研究及DSP实现

在Adaboost人脸检测算法的基础上,通过将所有的特征值排序并构建一个次序表,并使用改进Adaboost权值更新算法和分类误差计算方法,训练分类器并检测样本图像,达到了减少训练分类器耗时、提高检测率和降低误检率的效果.最后在DSP上实现了人脸检测系统,验证了改进系统在实时性能上得到较大的改善.     

采用自适应码流分配的高性能3D-SPIHT实时视频压缩算法

通过分析和比较基于树状结构的并行3D-SPIHT压缩算法以及标准算法中嵌入式码流的分布特点,给出了“自适应码流分配”改进方法,弥补了并行算法在码流分配单元中的不足,并利用DSP测试平台对改进算法进行了验证.仿真结果表明,改进算法重建图像的PSNR比原并行算法平均提高约0.4 dB,达到与标准3D-SPI-HT算法相当的视频图像压缩效果,编码速度也达到了大多数实时视频压缩系统的要求.     

基于DSP的视频图像特征提取系统的实现

以TI公司的DSP芯片DM642图像处理平台为硬件开发平台,在CodeComposerStudio软件开发环境下,通过硬件设计和软件编程实现了视频图像中动态目标的获取和特征提取。系统结合了软件算法的灵活性和硬件DSP的高速度,同时利用CCS对程序中的关键代码进行了优化,测试结果表明系统软件的运行效率得到了提高,达到了真正意义上的实时处理。     

8～12μm热红外图像的特征增强算法研究与DSP实现

热红外成像技术在众多领域和军事领域都发挥着重要的作用.由于焦平面阵列FPA红外探测器的噪声大以及弱小目标红外信号的灰度级不明显,文中采用Gauss与非线性中值联合滤波抑制噪声以及分线段增强算法对图像的特征进行增强.图像实时信号处理系统(DSP)用TMS320DM6437来实现.实验结果表明:该算法和DSP实时信号处理系统的结合,实现对弱小目标的特征增强.     

GMS卫星红外云图云迹风的反演

GMS静止气象卫星探测所得到的红外云图资料,用计算机图象识别技术来反演云迹风。将整幅云图划分为若干个象素点数为32×32的小块,对每个小块进行目标物的分类运算。应用模式识别中区域聚类法即最近邻简单试探法和K-均值聚类算法来完成高云、中云、低云和地表的区分。云迹风的计算采用红外亮温交叉相关法,在设定的搜索区内通过计算相邻两个时次云图目标区与搜索区的红外亮温交叉相关系数,可以得到一个交叉相关系数匹配面。对匹配面上的主极大峰值和次极大峰值应用匹配面检测和连续性检测选出合适的峰值,进而得到云迹风矢量。云迹风的高度推算用选定目标云的红外亮温加权平均值与该季节气候统计温度垂直分布值相比较,推算出目标云为高云、中云或低云。     

多光谱卫星云图降水区域与强度估计的模糊推理模型

在卫星云图降水分析中,针对降水天气和降水强度具有明显的"模糊"特性,提出了云图降水的模糊推理模型.从不同云类降水的经验知识和降水天气的卫星云图样本中,提取出若干云类降水规则.在此基础上,引入模糊推理方法,建立了卫星云图降水分布和降水强度估计的模糊推理模型.实际应用中,对卫星云图进行云分类,根据云分类结果,去除不可能产生降水的云类区域.对可能产生降水的云类区域,通过提取多光谱云图的灰度等特征进行推理判别,进而得出该区域是否降水以及降水强度和降水分布的估算.试验结果表明,该方法在客观性、定量性和自动化程度方面优于传统的降水估计方法,且建模所需的样本少,可适用于多种类型的气象卫星云图.     

单幅航空影像中云阴影的自动去除

云阴影的存在严重影响了高分辨率航空遥感影像的视觉效果和影像质量.为去除云阴影,提出了一种无需人工参与的自动处理方法.首先采用光谱特征阈值法初步检测云阴影,再结合形态学方法进行后处理,提取完整的云阴影区域;阴影去除时,设计了一种利用非阴影区域信息、阴影整体区域信息、阴影像素局部窗口及像素本身信息的综合补偿模型,所需参数均可自动获取,进而实现阴影的自动去除.实验表明,区域级、窗口级和像素级多层次信息的引入,使模型的细节敏感度增强,提升了对比度,能灵活根据复杂的云阴影遮挡情况对阴影进行合理提升,有效解决了部分补偿方法存在的补偿效果不均匀的问题,阴影中地物的色彩与纹理等信息均得到更真实的再现.     

基于语义分割深度学习的地基云图分割方法

随着深度学习技术的迅速发展,更复杂更先进的语义分割深度学习模型在地基云图检测分割任务中得到广泛研究和应用。首先开创性地对新发布的地基云图数据集进行整理概括;然后阐述了基于深度学习语义分割模型在地基云图分割方面的研究进展,详细地介绍了典型的语义分割网络模型;接着选取了部分优秀性能的语义分割模型在标准的数据集上训练和验证,系统性评估其在地基云图分割的性能,验证了语义分割模型在地基云图分割领域的适用性;最后提出对基于语义分割的自适应地基云图像素级分割研究的总结和展望。     

一种基于云计算的医疗影像可视化方案架构

高级医疗影像可视化方案包含多个高级图像处理和读取程序,能处理通过CT、MR和AX等多种方式获取的2D和3D图像。该方案需建立信息获取设备、医疗信息系统（HIS）、影像归档系统与通信系统（PACS）等单元之间的无缝连接。传统方案不仅需要昂贵的基础设施建设,而且需要培训员工,对系统进行有效的配置和维护。尽管基于云计算的可视化方案可为医院节省大量的投资、维护和升级成本,但在构建可视化方案的过程中会面临一些独特的挑战,如难以处理巨量的医疗影像资料和患者健康信息的安全问题等。本文阐述了构建基于云计算的医疗影像可视化系统的关键性问题,提出了一种有效解决这些问题的通用架构。对基于该架构的私有云系统进行测试,获取了部分性能评价结果。     

基于非一致性稀疏采样的LiDAR点云压缩方法

针对自动驾驶车载LiDAR点云,本文提出一种基于形态学分割和非一致性稀疏采样的新型有损点云压缩框架。LiDAR点云先经过渐进式形态学滤波器分割为地面和非地面点云两部分,对两者进行不同强度的去冗余稀疏采样,之后将3D数据经球坐标变换映射为2D矩阵(表示为距离图像),并通过占据图形式表示距离图像像素值是否存在。根据占据图的Morton 码排序,2D矩阵被表示为更加紧凑的1维距离向量。最后对占据图和距离向量利用图像编码方法进行压缩。实验结果表明,本文方法压缩性能明显优于点云压缩锚点,Google Draco方法;与MPEG TMC13方法相比,在较大bpp的情况下可以达到更高的重建质量,恰好适于精度要求高的自动驾驶应用场合。     

基于WorldWind平台的卫星云图模拟技术研究

卫星云图是目前最重要的气象信息来源之一。实现卫星云图的模拟对于灾害预防、评估等工作具有十分重要的意义。首先分析了WorldWind开源平台的系统框架。针对于彩色卫星云图,改进了一种基于图像色彩和灰度值的算法,能够较好地分割提取出云层区域。进而在开源平台WorldWind上采用多层纹理映射的方式实现了卫星云图的模拟。     

基于卡通纹理分解和NSCT的卫星云图边缘提取

为方便提取云图的缓变边缘,提出了基于卡通纹理分解和无下采样轮廓波变换(NSCT)的卫星云图边缘特征提取算法。首先使用基于张量扩散的卡通纹理分解对卫星云图进行预处理,减小云图中噪声和纹理的影响,将云的缓变边缘转化为阶跃边缘;然后依据NSCT域中高频系数的正负关系和相关性进行边缘特征提取。通过实验,将文中算法分别与基于投影卡通纹理分解的预处理算法、小波多尺度积、NSCT模极大值和NSCT多尺度积等边缘特征提取算法进行比较。结果表明,本算法可更准确地提取云的边缘,且受噪声和纹理的影响小,边缘的连续性更好,为准确地进行云分类提供了保障。     

阈值与纹理相结合的云识别方法

为了利用大气向下红外辐射进行云的地基红外遥感,分析了晴空辐射阈值的确定方法以及有云天空和晴空的LBP谱,进一步提出了阈值与纹理相结合的云识别方法.辐射阈值法可以逐像元地进行云识别,但一旦阈值确定不准,会导致云识别误差较大;有云与晴空的LBP谱有明显差异,可以利用晴空相似度周值进行云识别,但由于计算LBP谱需要在较大区域...     

无人机与三维激光扫描融合的拱桥三维重建

针对单一无人机影像在复杂拱桥建模精度和完整度方面的不足,提出一种将三维激光扫描数据与无人机航空影像融合的拱桥精细化建模方法。首先以无人机低空区域环绕航摄及近景摄影获取拱桥主体及细部高质量纹理数据;然后通过增加连接影像将无人机主体及细部影像数据融合并生成高精度拱桥主体上部点云数据;最后将三维激光扫描仪采集所得拱桥桥体下部多站点云数据经坐标转换、配准实现与拱桥上部高精度点云融合从而生成拱桥完整的精细化实景三维模型。通过与单一无人机影像建模结果进行精度对比分析和纹理完整性评价以此验证本文建模方法的有效性。结果表明：该方法可重建几何精度高、完整性好、纹理真实的拱桥实景三维模型,并为类似底部脱空建筑的数据采集方法提供参考,具有较好的工程应用价值。