基于车窗特征的快速车辆检测算法

实时检测道路中的车辆并统计其数量是道路监控系统的重要任务之一,道路上车流量较大时,车辆之间相互遮挡,难以对道路监控视频中的车辆做到实时准确的检测。为此,提出以车窗代替车体作为目标物进行检测,由此提高被遮挡车辆的检出率。利用残差连接和多尺度特征提取方法,构建了只有24个卷积层的检测网络。实验结果表明,该检测算法的召回率达到了95%,正确率达到了96%,在GeForce GTX 1080Ti显卡环境下的检测速度达到了142FPS。这种方法可有效提高对相互遮挡的车辆的检出率,且可对高清监控视频中车辆进行实时检测。     

先细分后分裂的新式四面体网格交互切割方法

提出了一种新式的由四面体网格构成的三维模型的交互切割方法。切割方法首先将四面体网格细分从而消除边交点和面交点,然后分裂面、边和顶点来形成切口。与以前的切割方法相比,该方法避免了繁琐的分类处理,在任何切割状态下均可产生合理的分裂结果,并且可以有效地处理切割刀大角度转向的情况。最后给出了切割方法的实现和对不同模型进行切割的效果。     

基于小波分析与Snake模型的图像边缘检测方法

利用小波分析理论和GVF(梯度矢量流)Snake动态轮廓模型方法,提出了一种图像边缘检测的新方法-WVF(小波变换矢量流)Snake模型。计算机模拟表明,该方法克服了小波分析方法得到的边缘不连续的缺点,同时比GVFSnake模型具有更好的抗噪性。从而提高了动态轮廓模型方法检测复杂图像边缘线的能力。     

图像分割方法综述

图像分割是由图像处理进到图像分析的关键步骤。不仅总结了传统的图像分割方法,还介绍了一些近年来热门的分割方法,如聚类分析、模糊集理论、小波变换、神经网络、水平集、均值迁移、图论等,分析了各种方法的原理和特点,并用部分分割方法对经典的Lena图像进行了处理,最后对图像分割方法的研究进行了总结。     

基于S-Euler-Elastic模型的彩色图像乘性噪声去除方法研究

针对传统变分模型在处理乘性噪声时可能会产生的“阶梯效应”问题,将经典乘性噪声去除SO模型与Euler-Elastic规则项相结合,应用于彩色图像乘性噪声去除。引入了Split Bregman算法,对每一个子问题采用了交替优化算法迭代,并在求解过程中采用FFT算法和软阈值公式。实验结果表明,相对于其它传统变分模型,由新模型处理后的图像在细节、对比度等方面有较好的保持,并避免了阶梯效应的产生;新模型在处理噪声时可以获得更高的PSNR值与SSIM值;处理噪声过程中花费的迭代时间更少。     

基于小波变换的图像边缘检测算法及像素结构分析

对基于多尺度小波变换的图像边缘检测算法进行了改进.通过处理小波变换后出现的负值解决了双边缘问题;通过处理两层邻域的像素点解决了边缘线间断问题,并与传统算法的结果进行了比较,结果表明,利用这一新的算法可使图像边缘更加光滑、边缘定位更精确.     

虚拟手术仿真中的四面体切割方法

人体软组织及器官的切割仿真是虚拟手术仿真的重要组成部分，软组织及器官的几何模型普遍采用四面体模型，切割的同时，软组织及器官的拓扑结构发生变化，模型中的部分四面体基元必须能够通过分裂或合并以适应上述变化，并影响虚拟手术仿真过程的计算模型、碰撞检测、可视化等。本文对近年出现的四面体重构的规整法、无缝切割法和最小数据集法进行了分析，并总结了上述方法的优缺点。     

具备触觉反馈的实时绳子打结仿真

实现了实时绳子打结仿真.绳子使用刚性杆模型和FTL(Follow the Leader)变形算法.碰撞处理算法将刚性杆当作圆柱体,使用AABB层次结构提高碰撞检测效率,可以处理绳子的自碰撞和绳子与其它刚体的碰撞,并通过设置临时接触约束实现等效摩擦力.通过碰撞簇的识别检测结的形成并在FTL算法中将结作为一个整体处理,确保结形成后可以在空间自由运动.图形绘制算法对刚性杆进行曲线插值以产生光滑的绳子效果.用户通过触觉反馈设备控制绳子的运动.反馈力根据绳子的张力和约束条件计算,并使用时间域上取平均的方法消除反馈力抖动现象.最后给出仿真程序的运行效果.     

基于短小波包的图像边缘检测算法(英文)

使用缩短小波包算法对图像进行处理.对图像进行多层次小波包分解,分解之后用小波包重构高频子空间从而减少图像边缘信号损失。最后依据每层阀值化后的系数,得到图像的边缘.实验结果表明,该算法既能根据需要分别求出不同尺度不同方向下图像的边缘,又能保持图像边缘的完整性和清晰性。