基于改进的引导图像滤波和深度去噪自编码器的微弱目标跟踪算法

微弱目标易被周围环境中强烈的噪声干扰,为解决现有目标跟踪算法由于低信噪比导致跟踪准确度低的问题,提出一种将引导图像滤波器和深度去噪自编码器集成到粒子滤波器框架中的跟踪算法。通过引导图像滤波(guided image filter, GIF)算法对目标图像进行滤波处理,保留有价值的模板信息并使不准确的背景模板模糊,有效增强目标图像;通过改进的深度学习算法对深度去噪自编码器训练和微调,更好地适应目标外观变化;构造粒子分类器框架根据粒子重要性权重定位目标。实验结果表明,该算法在微弱目标跟踪准确度和抗干扰能力上优于多种现有主流跟踪算法。     

一种新四维超混沌系统的分岔分析及应用

构建了一种新四维超混沌系统,研究该系统的分岔现象,利用信源加密的方式将新系统应用于图像加密领域.分析新系统的动力学特性及稳定性,运用非线性动力学理论对其进行研究,并设计线性控制器对时滞分岔点进行控制.将新系统与混沌加密算法结合应用到图像加密上,与行列置换加密算法相比较,验证其加密性能.MATLAB软件仿真结果表明:新系统发生超临界Hopf分岔且在时滞分岔点附近表现出不同的稳定性,受控系统的Hopf分岔点由0.6739延迟至0.7229;超混沌加密算法比传统加密算法具有更强的安全性和抗攻击性.     

基于多粒度生成对齐网络的行人重识别

针对行人重识别(re-ID)中背景簇、遮挡、视点变化和姿态变化等因素的负面影响,提出了一种新的算法,称为多粒度融合生成对齐网络(MLFGAN)．首先,提出身份(Identity, ID)不变的姿态标准化生成对抗网络(IIPN)来生成8种标准姿态的行人图像;然后,通过全局对齐网络实现图像对齐,利用局部对齐网络进行精细化行人匹配,用多粒度特征融合来整合不同粒度的信息,防止小尺度鉴别性信息丢失．MLFGAN能够有效地提取有区分性和鲁棒性的行人嵌入表示,其有效性在Market1501和DukeMTMC-reID等广泛使用的数据集上得到了清楚的验证．     

基于色差分析的图像修复改进算法

逐块修复的图像修复算法对修复边缘敏感,目前普遍采用的基于等照度线的修复优先权确定方法并不能很好地区分图像的结构和纹理成分,使得修复效果依赖于图像掩码的初始边缘且对于纹理和结构高度混杂的区域不能有很好的修复效果.提出了一种基于色差分析的图像修复改进算法,根据待修复像素块与邻域像素块的像素值变化确定修复优先权.实验结果表明...     

基于特征点的数字图像配准

基于特征点的数字图像配准技术的重点在于如何提取图像上的有效特征点,通过Harris算子提取静止多线条图像的角点作为特征点,能有效解决图像配准过程中特征点数目少、配准精度难以保证的问题.仿真试验结果表明,该方法不但速度快,而且抗噪声性能好、精度高.     

一种二值图像的快速细化算法

提出了一种适应于二值图像的快速细化算法，该算法利用边缘跟踪、根据边缘跟踪特点所设计的判断规则及单向链表结构存储边缘信息等技术，大大地加快了细化速度，而且占内存少，当仅需对目标模式进行细化处理时，该算法更为有效。     

计算机多媒体技术综述

本文介绍了计算机多媒体技术,叙述了多媒体技术的相关概念和国际标准,分析了多媒体技术的应用领域和现有问题。     

适用于地毯编织图像处理的误差扩散改进算法

常规误差扩散方法会导致图像细节轮廓损失问题,为满足地毯编织图像处理中对图像细节处理的要求,本文提出一种基于HVS模型及边缘检测的像素点误差扩散半色调算法。该算法首先对图像进行边缘检测处理,提取图像的边缘点信息,然后采用基于HVS模型误差扩散系数对图像进行误差扩散处理,处理过程中对于边缘点不进行误差叠加,以保留图像边缘信息。仿真结果表明该算法能够更好地减少图像细节损失,保留图像细节信息,进而满足地毯编织图像处理的需要。     

基于多尺度的小基高比立体匹配方法

针对小基高比立体匹配中的＂黏合＂现象和深度精度问题,提出一种小基高比立体匹配方法.该方法通过将自适应窗口技术和多窗口策略相结合为参考图像确定匹配窗口;然后根据规范化互相关函数和＂胜者全取＂策略计算整数级视差;再以整数级视差为基础利用基于二分法的亚像素匹配方法计算亚像级视差;最后采用基于图像分割的迭代传播方法以获得稠密视差图.实验结果表明：该立体匹配算法减少了小基高比匹配中的＂黏合＂现象,同时获得了稠密的高精度亚像素级视差,其亚像素精度可优于1/20个像元.     

光流计算中的时域微分估计误差分析与逐次逼近计算模型

光流计算是实现视频序列中运动补偿滤波和视频对象三维运动分析的基础,也是检测与跟踪可见光图像和红外图像中运动目标的重要前提.而目前各种光流计算方法大多是基于一阶时空梯度的技术,都没考虑时域微分估计误差对计算准确性的影响.分析了光流计算中产生时域微分估计误差的各种因素,提出了光流的逐次逼近计算模型.通过位移预补偿方式减小了时域微分估计中的不准确性,极大地提高了光流计算精度.理论分析和大量对比实验证明,光流的逐次逼近计算模型比通常的光流计算方法具有更高的准确性.