基于梯度光流计算的计算机视觉技术

近30年来，计算机视觉技术得到了迅速的发展．然而，巨大的计算量仍是处理计算机视觉问题时的一个十分突出的问题，尤其在处理动态实时计算时更是如此．当今，在计算机硬件性能一定的条件下，解决这一问题就只能从算法上入手，降低算法的复杂性．本文从运动学计算的角度出发给出了如何根据光流来恢复运动和形状的一套简单方法．然后对各种方法进行了比较，从而得出在这一领域里解决实际问题时应如何选取计算方法的观点．最后还介绍了计算机视觉技术的应用及发展前景．     

在多Transputer系统上产生金字塔图象数据结构的并行算法及其实现

图象的多解析度处理技术广泛地用于计算机视觉研究中.然而这种图象处理技术要求采用功能强大的计算机,如由多个 Transputer 处理器组成的并行计算机,来处理繁重的运算任务.本文介绍如何在 Transputer阵列机上实现用于产生几种图象金字塔数据结构的并行算法.实验结果表明,在并行 Transputer 计算机上运行上述算法的程序,运行速度比个人计算机完成同样任务时的运行速度提高数倍.     

计算机视觉技术在人体测量中的应用

论述了计算机视觉在人体测量中的应用,给出了人体测量计算机视觉系统的基本组成、重要设计因素和图像处理典型技术,并提出了一种结构光测量算法.     

一种基于CDMA和HVS的数字水印算法

数字水印技术是解决信息安全和数字媒体的版权保护的一种有效手段.笔者将CDMA技术引入数字水印技术中,提出一种基于CDMA(Code Division Multiple Access)和HVS(人类视觉系统)的灰度图像数字水印算法.该算法采用CDMA扩频技术对水印信息进行正交化处理提高安全性,并在将水印信息嵌入原始灰度图像时充分考虑了人眼的视觉特征.实验证明该算法具有良好的鲁棒性和不可见性,是一种有效的方法.     

一种快速相关匹配搜索算法的实现及应用

相关匹配是图象处理,计算机视觉及模式识别中常用的处理方法.由于图象的数据量十分庞大,因此,相关匹配的计算量非常大,在处理中也相当费时,在实际应用中受到一定限制.为解决这一难题,前人曾做过大量的研究.本文提出一种快速相关匹配搜索算法.实验表明,利用该算法可以实现高准确度和高速度的相关匹配处理,特别是在相关系数分布呈多峰状态时其处理性能优于已有的其他算法.在实验中,模板尺寸为128×128个象素,匹配图象大小为512×512个象素,实验采用微机PC/AT 286(时钟频率为12MHz),其匹配精度可达到2个象素.处理时间为3s,如果利用传统方法,在相同的条件下,处理时间要30 min.所以,这是一种高速度、高准确度的相关匹配算法.并且,在相关系数分布为多峰状态时不会出现错匹配现象.     

基于计算机视觉的棒材在线计数系统研究

以计算机视觉技术为基础,利用色彩与阈值相结合的分割算法将端面目标从复杂的背景中分割出来,运用形态学处理方法实现端面边缘的快速检测,通过边界追踪算法提取连通区域的边界长度来实现棒材的计数.该系统较好地解决了粘连和堆叠棒材的准确计数问题,实时性好,可靠性高.     

鱼眼视频图像畸变的实时校正方法

采用鱼眼图像的球面投影模型,提出一种基于鱼眼透镜球面投影的实时校正方法.该方法将鱼眼图像映射在5个图像平面上,解决了鱼眼视频图像畸变严重,观测视觉体验效果较差的问题;根据图像在计算机中的内存布局,对校正算法中的空间映射计算和内存存储空间进行了优化,提高了算法的执行效率,减少了算法的内存消耗.实验结果表明,该方法能显著改善鱼眼图像的显示效果,对单帧图像的处理时间仅为18.37ms,能满足鱼眼视频图像实时校正的需要.     

用于图像分类在线字典学习算法

稀疏编码在人脸识别上的成功促使这项技术应用在更广泛的计算机视觉中.图像分类是图像检索的基础,而图像的识别是比人脸识别更复杂,因为首先图像数据量更大,其次图像中要检索的目标数据不易得到.为解决这两个问题,提出了一种新的在线字典学习的算法.实验结果表明本方法在图像分类上比最近提出的其他字典学习的方法效果更好.     

基于视觉显著性的Wang-Landau蒙特卡罗采样突变目标跟踪算法

突变运动目标的鲁棒跟踪是计算机视觉领域的一个具有挑战性的问题.提出了一种基于视觉显著性的Wang-Landau蒙特卡罗采样(WLMC)跟踪算法,用于解决复杂场景下目标发生运动突变的跟踪问题.该算法首先对全局场景进行分块获取子区域,然后使用WLMC方法进行目标状态采样来跟踪发生运动突变的目标.算法将视觉显著性作为先验引入跟踪框架,提出了结合显著性先验的接受函数,通过每个子区域的显著性计算来引导马尔可夫链的构造.和以往方法相比,该算法既保留了WLMC采样方法对全局状态空间的广度覆盖性,又以视觉显著性特性引导采样,避免了全局采样的盲目性,从而提高采样效率.实验结果表明,该算法对发生运动突变的目标进行跟踪,具有良好的鲁棒性.     

三维有限单元法对柱支承开洞厚板的应力分析

本文使用空间有限单元法建立了对柱支承开洞厚板应力分析的数学模型,同时推导了适用于数字计算机的计算方法,并通过实例计算,说明算法的可行性。这不仅解决了对柱支承开洞厚板应力分析的计算机算法问题,而且对用有限单元法解决土木建筑中实体结构应力问题,提高计算精度.也有指导意义。     

基于能量最小化的多目标跟踪算法研究

多目标跟踪是计算机视觉领域中研究难度较大的一个重要课题,现有的多目标算法只关注生成所有目标的区分性运动和外观模型,如果目标的场景拥挤、掩蔽频繁、外观相似,则很难找到合适的描述符来将这些目标区分开。鉴于此,基于一种在线学习条件随机场模型对跟踪问题进行表述,并将其转化为能量最小化问题。其中,能量函数既包括一组基于运动和外观模型,并可对所有目标进行区分的一元函数;又包括一组可以将对应的踪迹碎片对区分开来的二元函数。最后,提出一种近似算法,可用于高效确定能量成本低、质量高的跟踪问题的解。基于3种公共数据集对算法进行评估。仿真实验结果表明,算法相对其他几种最新算法,具有很大的性能提升;无论在区分外观相似且空间距离较近的目标方面,还是在处理摄像机运动方面,算法的性能均很优异。     

Probability Simulation Optimization Approach Using Orthogonal Genetic Algorithm

0 IntroductionIn many practical engineering opti mization prob-lems ,stochastic phenomenonandfuzzy phenom-enon emerge when you make some decisions[1]. Asyou know,complex system with plentiful uncertainphenomenoncannot be expressed as the specificationformula of several objective functions and some con-straint conditions si mply,thatis ,theformof objec-tive functions cannot be given explicitly in terms ofdesign variables .For this class of complex system,traditional opti mization technology can…     

基于深度学习的三维模型重构研究

由单个图像建立其三维模型是计算机视觉领域的一个热门且具有挑战性的问题.现有的传统单视图三维重构算法在处理低分辨率图像时效果不好,在训练中由于三维图形的高维性,使网络也变得高度不稳定,导致模型重构效果差.针对传统三维重构算法存在的缺点,提出一种基于深度学习网络的改进模型,在模型中加入超分辨率、投影、对抗生成网络(gene...     

对等网络中Chord路由算法的研究

随着互联网信息技术的不断发展,计算机硬件性能的更新、共享,基于对等网络信息定位和资源共享技术广泛关注．针对对等网络拓扑结构的分类,对结构化P2P网络Chord路由算法进行了详细分析．论述了Chord算法的优势和不足,结合系统查询效率低下问题,提出优化下一跳节点选择方案,提高算法的查找效率．     

基于多特征融合的显著性跟踪算法

针对在线视觉跟踪中的高效特征提取以及模型漂移的问题,提出了一种基于显著性检测的核相关滤波器(KCF)跟踪算法。将颜色特征(CN)和方向梯度直方图(HOG)进行加权融合;并自适应地调节每种特征的权重。对于模型漂移问题,受生物视觉机制的启发,通过视觉显著性算法获得目标的显著区域;并在该区域内进行采样,实现了全局范围搜索,避免陷入局部极大值。此外,引入了一种基于关键点的模型来解决目标尺度固定的问题。为验证提出算法的有效性,在50个视频序列上与近年来的5种优秀算法进行了对比。实验结果表明,与以往算法相比,该算法在成功率和中心位置误差上都取得较好的效果;而且能有效地缓解目标模型漂移问题。     

基于双层启发式遗传算法的三维装箱问题

三维装箱问题是一类组合优化问题,多用于物流运输业的货物装载,具有重要的实践意义。它的最优解受多种条件因素的影响,求解形式复杂且计算量较大,所以常用启发式算法来解决。以空间分割为原则的启发式算法融入遗传算法中并结合二层规划的思想,提出一种基于双层启发式遗传的三维装箱算法。通过双层启发式遗传策略分别对可行解进行广度和深度的搜索来提高寻优效率,从而得到最优的三维装箱方案。在此基础上利用具体算例进行运算和分析,证明该算法在空间利用率和稳定性上都有较好的效果,同时装箱方案可以依托计算机技术进行三维可视化,可为三维装箱问题的信息可视化提供理论依据。     

基于计算机视觉的公交车人流量统计系统

对人体目标识别和跟踪的研究是计算机视觉领域一个重要的方面,具有很大的实用价值,其目的是让计算机代替人类完成诸如视频监控和人流量统计等任务.根据公交车上下客的特点,作者构建了一个统计乘客人数的系统,并提出了一种基于差分统计的计数算法.该算法既可以独立完成乘客人数统计的任务,也可以作为具有更高准确率计数算法的前端算法.实验结果表明,该算法的计数准确率达到85％以上,具有实际的应用价值.     

一种新的计算机视觉算法

受蚂蚁金服计算机视觉项目组委托,为了提高计算机视觉的识别效率和准确率,利用机器学习的思想开发自动进化图像学习机,将MATHEMATICA Cloud作为改学习机的计算云、搜索云,将学习函数和决策函数嵌入到学习机中,从而实现由学习机录入图像并导入MATHEMATICA Cloud进行计算和搜索的功能,利用搜索结果来锻炼学习机的学习函数,利用计算结果来锻炼学习机的决策函数,从而实现高效率的识别速度与高准确率的识别效果.基于蚂蚁金服提供的验算实例进行仿真实验,并从计算速度、收敛情况、识别精度等方面同现在常用的识别算法进行对比,结果显示:新算法的图像识别能力颇佳,与传统算法相比,新算法具有更快的计算速度、绝对收敛性和远高于传统算法的识别精度.     

基于AHP-模糊评价法的化工企业风险分级管控研究

针对传统技术应用在网络推广平台上时,无法将推广平台中的图形转换为数据,从而导致平台反应时间较慢的问题,提出一种计算机图形图像绘制技术在网络推广平台上的应用。使用绘制技术处理平台内的原始图像,利用非数据集表示展示图形,利用形态运算不断复合集合处理非数据集,计算出平台图像布局数据,映射处理平台的纹理空间,计算得到图像纹理特征的表达数据,采用体绘制算法中的内插计算,采样转换平台图像数据,完成计算机图形图像绘制技术在网络推广平台的融合分析。实验结果表明:与应用了传统技术的网络推广平台相比,应用了计算机图形图像绘制技术的网络推广平台可以将展示内容图片转换为数据,减少了展示平台的反应时间。     

平面尺寸链微分法解夹具工艺孔的位置精度

夹具设计中，有关工艺孔的设计计算是设计者遇到的难题，而在教科书和技术资料中都语焉不详。用平面尺寸链微分法求解可提高运算精度并简化计算程序，还有数学美的蕴涵。两个典型的实例可基本概括工艺孔的设计计算方法。