基于全变分正则和L2,1范数的视频去雨张量模型

提出了一种基于全变分正则与L_2,1范数的视频去雨张量模型用于解决雨线遮挡问题。首先,对雨线成分与视频背景先验信息进行预处理,获取相应正则化条件的构建依据以增强各部分稀疏性,便于促进雨线分离。其次,考虑到视频图像存在不规则动态对象,引入全变分正则项来抑制背景强度变化,缓解雨线的误判现象。采用交替方向乘子法(alternating direction method of multipliers, ADMM)可以有效地对所提出的张量模型进行求解,并在合成数据与真实数据集上开展大量实验。结果表明,所提方法在动态背景情况下有效去除视频图像雨线的同时,保留了更多背景细节信息。与相关先进方法相比,所提方法在峰值信噪比、结构相似性和残差三种综合性能量化指标上均具有较大的优势。     

视频分析在交通控制中的应用

提出了一种在一系列连续视频图像中提取背景像素的方法.在背景提取的基础上,采用灰度图像的帧间差分法和背景均值法,再运用虚拟检测线法对视频图像中运动物体进行检测.在合理的假设条件下,对所划检测线上的灰度像素矩阵进行运算,通过计量的数据,运用数学和物理方法,可以得出车辆的外形,即分为大、中、小型车,车辆的行驶速度以及其他一些重要的数据.     

基于分数群稀疏混合范式和空间正则化的高光谱解混

高光谱稀疏解混合方法旨在寻找光谱库的最佳子集以对场景中的混合像元进行建模。大多数稀疏解混合方法使用美国地质调查局光谱库，易造成与所研究的高光谱数据失配。利用顶点分量分析和概率输出支持向量机，设计了一种结合空间和光谱信息的基于图像的端元光谱库提取方法。由于提取的端元光谱库具有群结构，即多个端元光谱代表一类材料，因此估计的丰度也具有群体结构。提出了基于分数群稀疏混合范式和空间正则化的解混算法，用来解决丰度估计优化问题。分数混合范式诱导丰度群内和群间稀疏性，全变分(Total variation, TV)空间正则化诱导丰度群空间平滑。在模拟数据集和真实数据集上的实验结果表明，与传统稀疏解混合方法相比，该方法可以显著提高解混性能。     

基于局部加权低秩先验的高光谱稀疏解混方法

为了充分挖掘丰度系数的内在本质属性，提升高光谱图像稀疏解混精度，提出一种基于局部加权低秩先验的稀疏解混方法.该低秩先验主要基于这一事实：高光谱图像中的局部立方体块具有较高的相空间关性和光谱相关性.加权的低秩先验能够挖掘局部块内在的低维结构特征，有效地抑制噪声，保持数据的细节结构.该先验联合全变差正则项、协同稀疏正则项，能够更好地刻画丰度系数的细节结构、局部平滑性以及行稀疏性.利用模拟数据和真实高光谱数据进行的实验表明，所提方法与现有方法相比能够更好地保持数据的细节信息，提升解混精度.     

智能监控系统的图像检测设计

智能监控系统图像检测算法的本质是对视频图像中的敏感对象进行监测,提取其客观信息构建对图像和目标的描述,决定其有效性和可靠性的基础是所采用的图像分割算法。通过分析和大量试验结果的比照验证,提出了一种图像检测算法在数字监控系统中的应用,并利用卡尔曼滤波的运动跟踪特性进行进一步的噪声滤除,适用于运动车辆在固定背景下的监测,使得视频图像分析能够适合集成到视频图像采集压缩前端模块中,运用改进的算法模型实现计算效率最大化以及目标判断准确性。     

弹性波反演的多尺度全变分法

通过引入全变分正则化来代替传统的Tikhonov正则化,在多尺度算法思想基础上,构造一种快速有效的反演方法—多尺度全变分法。针对待反演参数不连续的情况,提高了算法精度。通过对弹性波方程反演模拟,结果表明:所提出的多尺度全变分法是一种稳定,快速和精确的反演方法。     

网球视频中基于背景模型的目标跟踪方法

针对网球视频中网球和球员的自动跟踪面临着诸多困难,提出基于背景模型的目标跟踪方法.该方法通过平滑化所给出的图像、累加背景图像,创建一个平均背景模型,然后在当前帧和下一帧之间执行图像差分,并在所创建的背景图像中执行逻辑与操作并获得图像差分结果.实验采用两个网球公开赛视频序列评估提出方法的性能,实验结果表明,提出的方法能精确地检测和跟踪视频中球和球员,其中,第一个网球公开赛中的球跟踪率约为94.26%、球员跟踪精度约为91.49%,第二个网球公开赛中球跟踪率约为92.87%,球员跟踪精度约为90.75%.     

基于层一致性平均教师模型的半监督岩石薄片图像分类

传统的岩石薄片图像分类依赖于大量人工标记的图像样本,这种方式受制于标记人员的经验和能力,且无法通过不断增加的未标记岩石薄片图像样本实现分类能力的可扩展式增强。该文提出的在平均教师（mean teacher, MT）模型的基础上,通过在无监督损失中添加层一致性正则化项的方式约束师生模型的层次结构,实现对未标记数据信息的有效利用。消融实验和层一致性平均教师（hierarchy consistency mean teacher, HCMT）模型对比实验结果表明,层一致性正则化方法利用了未标记数据的有效信息,提升了MT模型的分类效果,使得HCMT模型可以在半标记数据集中获得如全标记数据集相似的分类能力。该实验表明,半监督学习模型利用大量未标记岩石薄片图像数据可以提升模型分类的能力。     

非穿戴指势手指三维定位

根据小波变换在时域和空域均具有优异的局部化特征,基于背景差分,利用小波多尺度特性进行小波多尺度 变换,提取视频运动对象并抑制阴影. 根据手指在图像中的空间位置关系,基于阈值分割与色彩信息融合方法,提取手 指区域. 融合手指指尖特征点、指势手指的手臂中心轴线及其外极线的多几何约束的立体匹配策略,采用求解反对应方 法,确保手指特征匹配的正确性. 实验验证了文中所提方法能有效定位指势手指的三维信息.     

基于颜色通道特征融合的环境声音分类方法

针对传统神经网络提取的复杂环境声音特征微弱，导致分类准确率低的问题，提出了一种基于颜色通道特征融合的环境声音分类方法。首先，从原始音频数据中提取出三种声音特征，即对数梅尔频谱图（log-Mel spectrogram, LMS）、梅尔倒谱系数（Mel-scale frequency cepstral coefficients, MFCC）以及能量谱图（energy spectrum, ES）；其次，分别将以上三者作为RGB颜色通道分量进行特征融合，形成包含更多特征信息的声谱图，更全面表征环境声音；再次，为了避免由于数据集较少导致所训练的模型泛化能力较差，对预训练模型VGG-16采用微调方法进行训练；最后，在两个广泛使用的环境声音分类数据集以及实际场景采集的音频上验证本文所提方法的有效性，并与其他模型的准确率进行对比。结果表明，本文所提方法在ESC-10以及ESC-50数据集上的准确率分别能够达到88.2%和65.2%，并且能提高实际场景采集的音频分类效果。     

基于运动波理论的城市动态交通分配研究

根据交通波理论导出在路段产生拥挤排队时的交通阻抗,并把该阻抗应用到动态交通流分配中,在此基础上建立离散化条件下动态用户最优配流问题的变分不等式模型,并用投影算法求解此模型,给出算例验证模型的实用性.     

基于空间和时间特性的动态背景中的运动物体检测

基于高斯混合模型(GMM)的方法在运动物体检测中应用广泛,并且取得了很好的效果.然而这种方法在动态背景中,例如摇曳的树枝、喷泉、照相机的抖动等,其效果受到严重影响.主要的原因是忽略了像素间的空间相互关系,这种关系对处理动态背景十分关键.提出一种新颖的运动物体检测方法,通过同时运用空间和时间信息,有效地处理了动态背景.实验效果表明在动态背景中,新方法的效果明显好于传统的GMM方法.     

基于干扰管理的宏基站与家庭基站联合资源分配

提出了一种宏用户与家庭小区联合资源分配算法,该算法基于启发式动态分簇算法对宏用户和家庭基站进行联合信道分配,在对家庭基站进行分簇的同时有效降低了家庭基站系统与宏蜂窝系统之间的跨层干扰. 在保证宏用户和家庭用户QoS 的约束条件下,构建了以最小化家庭基站发射功率为目标的最优化问题,并推导了优化的家庭基站发射功率的闭合式,最后用次梯度法解优化问题. 仿真结果表明,该算法降低了家庭基站系统干扰,减小了家庭用户中断概率,并提高了家庭基站能量效率.     

动态视频传输的软件实现方法

采用H．263视频压缩标准和自定义协议软件，在电话网上实现了视频的动态传输。     

求解非线性不适定问题的正则化同伦方法

基于同伦方法的思想,设计了一种求解非线性不适定问题的全局收敛的方法-正则化同伦方法,研究了方法的正则化性质,以及全局极小点对正则参数的连续依赖性.     

基于PDE演化的视频图像序列超分辨率重建

在加权最小二乘的基础上,结合PDE正则化,提出了一种视频图像序列超分辨率重建的自适应滤波方法.详细讨论了运动补偿矩阵和权值矩阵的构成和性质,推导并给出了滤波器的递推公式.仿真试验表明该算法的重建结果相当有效,具有一定的自适应性和鲁棒性.     

一种求解代数方程组的混合遗传算法及工程应用

针对用遗传算法求解代数方程组时解的精度问题，提出了一种混合遗传算法，这种算法采用实数编码方法，在遗传算法的基础上，引入一种用适应度函数值构成动态变化的搜索步长的随机搜索算子，当遗传算法求解达到某一精度时，应用该搜索算子在最优个体附近进行随机搜索，使算法解较快地逼近到所要求的精度，实验表明用这种算法求解代数方程组，可以达到较高的求解精度，在工程中用于求解关节型机器人速度逆解，避免了矩阵求逆，取得了满意的效果。