基于小波变换的一种红外图像增强算法

图像增强处理是红外图像预处理的必要和关键环节,但目标物体信号弱造成红外图像的对比度差,外界噪声干扰严重造成图像质量差。基于此,提出了一种基于小波变换与奇异值分解和阈值滤波相结合的增强算法。本文用小波分解将红外图像的高频与低频系数分开,低频域用奇异值分解处理方法来增强对比度和图像质量,高频域用阈值滤波处理来消除噪声突出细节;最后,经过小波逆变换和小波重构得到最终的增强图像。实验结果表明：此方法对比传统的红外增强算法,可以将红外图像的对比度提高,增强红外图像细节,在直观上更符合人的感官感应,是一种有效的红外图像增强方法。     

骨架关节点跟踪的人体行为识别方法

基于彩色图像的运动检测和分割方法难以获取完整的人体骨架,并且只能提取关节点的二维坐标信息,而 Kinect 传感器能通过捕获深度图像来重建完整的人体骨架关节点三维模型,提高了骨架关节点模型的表示精度。本文通过 Kinect 的骨架跟踪模块对人体的骨架关节点模型进行提取;然后,提出一种坐标转换方法得到人体骨架关节点的三维坐标表示,利用 k 均值聚类将关节点坐标量化为符号序列;最后,建立离散隐马尔可夫模型来进行人体行为识别。通过自建的数据集进行实验,实验结果表明：本方法能取得94％的识别率。     

一种动态社交网络上的传播源点定位方法

在线社交网络的拓扑会随时间而发生改变,使得确定潜在的传播源点非常困难.为此,提出一种考虑网络动态变化的传播源点定位方法,通过对网络演化建模,推断传播拓扑,从而准确定位信息源点.首先采用基于双曲几何学的链接分析方法,推断网络在传播过程中的拓扑变化,然后基于传播拓扑进行源点定位.在实际网络及合成网络上进行了大规模的实验,结果证明了算法的可行性.