基于物体关系描述的单目语义SLAM方法

外界环境的语义感知和自身位置的准确估计是移动机器人自主导航和作业的关键。提出了一种基于单目相机的语义SLAM(simultaneous localization and mapping)方法,在轨迹估计的同时完成三维目标检测。提取物体自身语义、尺寸、颜色分布及其邻域拓扑结构等多元信息作为描述子,实现帧间物体的准确关联。在后端对相机位姿、地图点和物体路标进行联合优化,并自适应调整代价函数中各误差项的权重系数,以提高各状态变量的估计精度和鲁棒性。实验结果表明,所提出的算法在地图构建方面具有较高的精度。     

鲁迅文学作品表达机制研究——以《故事新编》为例

作为中国现代史上最伟大的文学家之一,鲁迅之所以能够创作出大量深刻且典型的文学作品,塑造出不朽的文学艺术形象,和其独特的表达机制具有很大关系。特别是在《故事新编》当中,鲁迅引用了一些中国古老的神话故事和历史传说,体现了大量的中国传统文化元素。但在表达方面,整体上却十分隐晦,很难从字面意思上直接了解其创作情感和意图,必须经过深入分析研究之后,才能得到深刻的感悟和理解。为此,以《故事新编》为例,从现实与文本关系、叙事方法等方面着手,对其表达机制进行分析,以此获得鲁迅文学作品中的特色内涵,明确传统文化在新历史时期的重要价值和发展方向。     

基于Surf和改进颜色矩的服装图像检索算法研究

针对单一算法检索效率不高的问题,提出一种新的基于Surf和改进颜色矩的服装图像检索算法,采用改进的目标颜色矩进行服装图像特征筛选,对目标进行预定位,进而采用Surf算法进行特征点匹配检索出目标图像,仿真结果表明,该算法图像检索时间比单一算法缩短了62.5％,效率提高了166％,比基于单一Surf或者颜色矩的检索算法更具...     

基于本征图像滤波的可见光图像处理方法

在可见光图像处理领域中,为了进一步改善频域滤波法去除噪声的能力,提出了本征图像滤波法去除图像噪声的方法.以经典SVD算法为例,首先探讨了奇异值重构维数的选取方法,然后分别对高斯噪声和椒盐噪声污染的图像进行去噪,验证不同重构维数的去噪效果,最后以PSNR和SNR为参数进行评价.结果表明,重构时,过小的维数不能恢复原始图像...     

基于整数小波变换的MODIS多光谱图像无损压缩

为了解决MODIS多光谱图像数据的存储和传输问题,提出了一种基于整数小波变换和结合波段相关性判定的谱间预测的算法,对MODIS多光谱图像数据进行无损压缩.通过整数小波变换和波段相关性判定,有效地去除了MODIS图像数据的空间和谱间冗余,其压缩效果优于当今最流行的WinRAR、WinZip压缩软件,与基于三维预测(3D-DPCM)的方法相比,该方法也能得到较好的效果,有较高的压缩比.     

一种基于人工模糊边缘的图像盲取证方法

提出一种基于人工模糊边缘检测的盲取证方法,首先基于彩色图像梯度方向特征和边缘邻域斜率特征计算出类似度筛选出疑似模糊边缘点;然后结合图像局部灰度标准差和局部灰度偏导期望值来过滤相机失焦模糊边缘;最后基于线性回归设定阈值过滤掉伪人工模糊边缘.实验结果表明:在减少误判点和区分人工模糊和失焦模糊两方面,本方法在一定程度上具有减...     

多尺度多视点舰船目标红外视景仿真

基于模块化方法构建了舰船目标的多尺度多视点三维特征模型.根据大气传输参数、舰船材质的热物性参数和舰船温度分布,通过设置仿真软件Vega的SensorVision模块和SensorWorks模块参数,实现了舰船目标的多视点红外视景仿真.在此基础上,由多视点原始级别的红外仿真图像与二维高斯模糊模板进行卷积达到模糊降分辨率的效果,从而仿真出多尺度多视点的舰船目标红外图像.仿真结果表明,仿真生成的红外图像与实际图像较为接近,符合实际成像条件下的成像规律.     

二维小波变换在粮虫图像处理中的应用

提出了用小波变换检测储粮害虫图像边缘的方法,这种方法通过对二维小波变换图像局部极大值的检测得到图像的边缘信息.计算表明,将二维小波变换应用于储粮害虫的图像去噪和边缘检测,不仅可以保留图像的边缘特征,视觉效果好,还可以得到较清晰的粮虫特征图像,为粮虫图像特征提取打下了良好的基础.     

基于增量优化传递的正电子发射断层图像重建

将增量优化传递算法用于正电子发射断层图像重建中,得到一种新的最大后验概率图像重建算法,实验结果表明,相对于滤波反投影和最大似然期望值最大化算法,有序子集可分离的抛物面型替代函数算法和发射增量优化传递算法得到的图像归一化均方误差较小,且边界得到一定的保持.在迭代的初期,有序子集可分离的抛物面型替代函数算法收敛较快,误差小;当迭代到一定的次数时,发射增量优化传递算法误差小,且能够有效收敛,对发射扫描断层图像重建产生重要的影响.     

基于傅里叶描述子的实装战技图像典型特征相似度检测方法

实装战技图像典型特征目标提取精度较差,存在相似度检测准确率较低、耗时长等问题,该文提出一种基于傅里叶描述子的实装战技图像典型特征相似度检测方法。通过Canny算子对实装战技图像进行典型特征检测,采用复合加权算法在频域与时域上提取实装战技图像的典型特征,并对傅里叶描述子进行初步归一化处理,使其具备尺度变换、平移、旋转不变性的特征,通过傅里叶变换与坐标逆变换,采集实装战技图像典型特征的全部相似区域节点,实现实装战技图像典型特征的相似度识别,并对实装战技图像典型特征的相似度进行检测。试验证明,该文方法的检测耗时和准确率远优于现有检测方法,大幅提升了检测效果。