基于计算机视觉技术的运动鱼检测算法

为了提高水中鱼的运动检测精度,该文在分析比较图像和视觉领域常用的运动目标检测算法的基础上,提出了3种适合于运动鱼检测的改进算法。试验结果表明,该文提出的算法在检测鱼的快速运动方面要优于传统算法,特别是帧间差分和运动平均背景建模结合方法较其他算法在平均检测时间和检测精度方面更具优势,在鱼类运动检测方面有较大的应用潜力。

自由视点电视的光线空间实现方法

对自由视点电视(FTV)实现技术的光线空间方法进行综述·比较了FTV的各种实现方法;介绍了基于光线空间方法的FTV系统的3种方案;讨论了光线空间方法的特点和关键技术,包括光线空间插值和光线空间压缩·同时,分析了基于光线空间方法的FTV系统的研究现状和存在问题,并对其前景进行探讨·

多视点图像的前景对象自动分割方法

为了将前景对象从多视点图像中自动地分割出来,提出一种基于多视点图像特征分析的对象提取方法.首先采用改进的随机Hough变换提取极线平面图中的直线,并对已检测直线的斜率进行统计分析;然后根据对象在场景中所处的深度,将对应斜率的直线转换到原始图像空间中得到初始轮廓;并利用边缘生长方法缩短断开边缘的间距;最后采用边缘连接方法获得闭合的轮廓曲线.实验结果表明,与基于水平集的主动轮廓模型分割方法相比,文中方法能更加快速、精确地将对象从复杂场景中分割出来.

一种新的光线空间插值方法研究

基于灰度共生矩阵的思想分析光线空间数据特征,在此基础上提出一种基于主方向匹配的光线空间插值方法。实验结果表明,新的插值方法插值生成的光线空间与传统的线性插值方法和自适应滤波插值方法生成的光线空间相比在PSNR上分别提高了3.44dB和1.97dB。

《数字图像处理》课程的实践教学改革研究

数字图像处理已经成为大学信息类专业的一门必修课程。由于该课程比较复杂繁难，有必要性进行实践教学改革。改革在教学内容、教学手段、教学方法等方面进行，改革的依据是结合本课程特点、学生水平和实际应用的需要。

基于光流法与特征统计的鱼群异常行为检测

鱼类群体行为的异常检测能够为鱼类健康监控与预警提供重要的方法和手段,对研究鱼类行为的机理,提升水产养殖过程中的信息化水平具有非常重要的意义。该文通过计算机视觉和图像处理技术,基于鱼群运动特征统计方法,对鱼群异常行为检测进行研究。利用Lucas-Kanade光流法得到目标鱼群的运动矢量,并对目标运动的行为特征进行统计,得到速度与转角这2个行为特征的联合直方图与联合概率分布。最后,在联合概率分布的基础上,基于标准互信息(normalized mutual information-NMI)和局部距离异常因子(local distance-based outlier factor-LDOF)2种方法对鱼群行为进行异常检测。试验结果表明,2种异常检测方法均达到99.5%以上的准确率。

基于计算机视觉的大菱鲆对背景色选择习性研究

为了探讨大菱鲆幼鱼对于不同背景色的选择习性,该文首先通过9格颜色试验发现大菱鲆幼鱼偏好淡紫色,而出现在黑色和红色背景累积频率较低;同时通过计算机视觉分析发现,幼鱼在黑色和红色背景下体表明度变化速率远比在紫色和粉色背景下剧烈,证明了黑色和红色背景对幼鱼胁迫更大,其需要调动更多激素来调整生理响应,以改变体色适应新的背景环境。因此建议养殖池的颜色尽量采用浅色,不要使用黑色等深色作为养殖背景颜色,研究结果可为养殖系统设计和生产管理提供参考依据。

海水养殖多环境因子在线监测系统的设计与实现

针对海水养殖中水质、气象参数的自动监测和预警需求,采用YSI 600R多参数水质仪和TRM-ZS2型自动气象站作为养殖现场水质和气象参数在线监测仪,结合GPRS无线传输技术和信息处理技术,设计开发了海水养殖多环境因子在线监测系统。该系统可在线、连续地对水温、酸碱度、溶解氧含量、盐度4个水质参数以及风速、气压、太阳辐射、雨量4个气象参数进行测量,并提供了养殖自动预警功能。系统能实时对海水养殖风险的潜在因子进行监测,可解决采用人工方式无法满足大规模、集约化海水养殖环境因子监测需要的问题。

基于计算机视觉的鱼类行为自动监测系统设计与实现

针对传统的鱼类行为观察方法的缺点,提出了一种基于计算机视觉的鱼类行为自动监测系统的设计与实现方法。系统利用摄像设备对鱼的行为进行24小时监控,通过监测鱼类体色与游动速度(加速度)的变化,自动发现由于应激或疾病等引起的行为异常。该文设计的方法对水产养殖业实施水产生物的自动化监测具有一定的借鉴意义。

基于计算机视觉的大菱鲆鱼苗计数方法研究

对单帧大菱鲆鱼苗计数时,由于鱼苗的重叠,导致图像中的鱼苗粘连。为此采用计算机视觉的方法,提出了一种基于曲线演化的图像处理方法来解决鱼苗图像粘连问题,并完成对鱼苗的准确计数。将图像预处理后的二值化鱼苗粘连图像的轮廓曲线作为初始演化曲线,通过水平集方法对曲线进行常值演化,统计演化过程中最大轮廓曲线数作为鱼苗数量。对选取的10帧粘连比较严重的二值化鱼苗图像分别采用面积法、连通域法、曲线演化法进行分离计数研究。结果表明:曲线演化法在鱼体数目增多时仍有很好的分离计数效果,有利于使用数鱼机对鱼苗进行准确计数。

基于计算机视觉的循环水养殖系统残饵识别研究

利用计算机视觉技术和机器学习方法研究工业化循环水养殖的残饵与粪便的识别问题,为基于残饵浓度检测的智能投喂系统提供理论依据。首先对残饵视频进行图像预处理,分割出残饵和粪便图像;然后根据残饵和粪便在灰度分布和形状上的差异,提取平均灰度,周长平方面积比、凸壳面积比、骨架数、对比度、逆差距6个特征;再分别运用4种不同核函数的支持向量机(SVM)算法和改进的决策树算法进行残饵图像识别。结果显示,径向基核函数的SVM算法识别效果最好,残饵和粪便识别率分别达到99%和97%以上;改进离散方式的决策树算法识别率与SVM算法的识别率接近,并且实时性更好。

多智能优化算法的配电网状态估计

状态准确估计是保证配电网正常运行的基础,在电力系统中具有十分重要的地位。考虑配电网状态复杂多变的特点,利用智能算法之间的优势互补理论,构建了基于多智能优化算法的配电网状态估计模型。首先设计配电网状态估计的目标优化函数,然后利用遗传算法对配电网状态值进行初步估计,并采用蚁群算法对配电网状态的初步估计值进行修正,最后通过配电网状态估计的具体算例进行仿真测试。结果表明,该模型可以对遗传算法和蚁群算法的配电网状态估计结果进行有效融合,精确刻画了配电网状态变化特点,提高了配电网状态估计的精度,且比其他配电网状态估计模型具有明显的优势,估计结果可以为配电网企业以及管理人员提供有价值的信息。

粒子群优化算法和最小二乘支持向量机的雷电过电压识别

为了提高雷电过电压的识别率,满足雷电过电压识别的实时性,提出了粒子群优化算法和最小二乘支持向量机的雷电过电压识别模型。首先提取多种特征作为雷电过电压识别的输入向量,然后采用最小二乘支持向量机设计雷电过电压识别的分类器,采用粒子群优化算法确定最合理的分类器参数,最后通过实验分析其有效性和优越性。结果表明,PSOLSSVM可以描述雷电过电压信号与特征间变化关系,提高了雷电过电压识别率,加快了雷电过电压识别速度,识别结果优于其他模型。

基于任务激励的程序设计类课程教学模式

本文针对独立学院学生特点,采用"任务驱动+考核激励"的思想,建立了一种适合于程序设计类课程的任务激励教学模式,并通过在Java程序设计课程中的应用与实践阐述了该模式的实施方法。这种模式能充分发挥考核的引导、激励和反馈功能,有效激发学生的学习兴趣和动力。

基于AKAZE特征的复杂抖动数字视频稳像算法

针对目前大部分视频稳像算法实时性及适用性较差的问题,基于AKAZE特征,提出一种复杂的抖动数字视频稳像算法。通过AKAZE特征提取视频图像的特征点,采用快速近似最邻近库算法匹配视频邻帧间的特征点。利用特征点筛选机制剔除误匹配的特征点,以提高运动估计的准确性,并采用随机抽样一致性算法迭代求解视频图像间的运动参数。为得到去抖动的视频运动参数,使用高斯滤波器将运动参数进行滤波,对视频序列进行运动补偿得到稳像视频。实验结果表明,该算法在特征点数较多的情况下,其运动估计速度接近于加速健壮特征(SURF)算法的3倍,比基于SURF特征点的运动估计算法具有更强的实时性及健壮性,比三维内容保持变换算法、子空间视频稳像算法效果更稳定。

基于光线空间插值的任意视点绘制

本文提出了一种基于改进动态规划的光线空间插值方法,区别于传统的动态规划算法,本文先利用扫描线间的平滑约束来消除条纹效应,并采用增量计算方案来加速动态规划算法中最耗时的匹配代价计算.然后,采用以视点为中心的视差估计方法插值出稠密的光线空间数据.最后,从光线空间数据快速生成高质量的任意视点图像.该方案采用Middlebury和3DTV数据库作为测试数据,实验结果表明,新方法在计算效率和生成视点图像的PSNR上优于块匹配插值方法和视差域滤波方法.

一种基于DCT的图像多描述编码方法

多描述编码针对不可靠网络传输将信号源编码成多个比特流,利用信号冗余估计丢失的信息,支持多层次质量解码。就两个描述的情况提出了三种基于离散余弦变换(DCT)的多描述编码方案。

基于BRISK的实时视频抖动检测算法

针对目前视频抖动检测算法只能处理离线视频、简单判断视频是否抖动,不能识别抖动类型及具体帧序号的问题,提出一种实时视频抖动检测算法。采用BRISK算法进行视频图像特征检测,采用OPQANN算法进行特征点匹配,对匹配的特征点采用RANSAC算法进行运动参数估计并构建其运动轨迹,采用高斯低通滤波器对运动轨迹进行滤波处理,据此进行视频水平、垂直及旋转抖动检测。大量实验结果表明,在复杂环境下,与ORB+前向-后向LK算法相比,该算法抖动检测正确率提高18.3%,误报率、漏报率分别降低13.8%、34%,在抖动类型识别等方面该算法也表现出良好的性能。

一种用于视点图像绘制的光线空间插值方法

光线空间表示是实现实时复杂场景自由视点视频的有效方法。提出了基于特征点检测的快速光线空间插值方法,首先采用自适应阈值提取光线空间片或图像域的特征点,然后结合遮挡问题采用相关性准则匹配特征点,根据匹配的特征点将光线空间分割成不同对象区域并进行插值,以实现快速任意视点图像绘制。实验结果表明,该方法能快速插值光线空间数据,生成的光线空间数据信噪比高、绘制的任意视点图像的主客观质量也较高。

杂草算法优化支持向量机的短期负荷预测

针对支持向量机在短期负荷预测中的参数优化问题,利用杂草算法优异的搜索能力,构建了基于杂草算法优化支持向量机的短期负荷混沌预测模型(IWO-SVM)。该模型首先将支持向量机一组参数看作一个杂草种子,然后通过模拟杂草生存、繁殖过程实现支持向量机参数寻优,最后采用具体短期负荷数据对其性能进行分析。结果表明,IWO-SVM获得了高精度的短期负荷预测结果,能够满足短期负荷预测的实际要求。