VR全景视频运动区域目标精准跟踪

全景视频运动区域目标受到边缘扰动的干扰导致目标精准跟踪难度较大,提出基于VR技术的全景视频运动区域目标精准跟踪方法.建立全景视频运动区域目标的虚拟成像模型,提取全景视频运动区域目标成像的边缘轮廓特征值,采用角点跟踪检测方法进行全景视频运动区域融合处理和图像像素融合,提取全景视频运动区域目标的关联特征量,采用时频跟踪融合方法进行全景视频运动区域目标图像的像素特征分离,结合多尺度小波分解方法进行全景视频运动区域目标图像的特征分解,在虚拟视景仿真模型中实现全景视频运动区域目标的精准跟踪和识别.仿真结果表明,采用该方法进行全景视频运动区域目标跟踪的精度较高,特征提取的分辨能力较好,提高了全景视频运动区域目标的虚拟成像和跟踪识别能力.

基于稀疏约束的离焦图像多尺度去模糊方法

由于传统方法没有充分考虑加性噪声对图像处理效果的影响,导致去模糊处理后图像易丢失细节信息,峰值信噪比较小以及图像清晰度较差的问题.为此提出基于稀疏约束的离焦图像多尺度去模糊方法.通过建立观测模型,判断图像斑点位置,消除离焦图像中因噪声引起的序列斑点,降低加性噪声的影响程度.进而分离离焦图像中的前景聚焦和离焦背景区域,提取出离焦图像的深度图.最后通过稀疏约束获取模糊核,并运用该模糊核实现对离焦图像的去模糊处理.实验结果表明,所提方法在图像细节保留、清晰度提升和峰值信噪比方面均具有优越性,有效提升了图像的感官效果.

基于VR的红色文化主题展馆设计探索

红色文化是促进中国发展的重要精神支柱,也是共产党员的核心精神信仰。红色文化主题馆就是要继承和发扬这种精神,特别是在信息化技术背景下,如何利用信息技术营造交互语境,对红色文化主题展览馆进行设计,成了相关设计人员需要重点关注的问题。

基于蚁群算法的一卡通数据精准挖掘方法

为了提高一卡通数据精准挖掘能力,提出基于蚁群算法的一卡通数据精准挖掘方法。构建一卡通数据的模糊信息检测模型,采用关联特征提取方法进行一卡通数据的模糊相关性分析,构建一卡通数据的输出自相关特征匹配模型,结合模糊特征聚类分析方法进行一卡通数据的统计分析,建立一卡通数据的回归分析模型,提取一卡通数据的统计特征量,根据一卡通数据的特征提取结果采用模糊C均值聚类方法进行信息处理,采用蚁群算法进行一卡通数据挖掘过程中的自适应寻优,实现一卡通数据的优化挖掘。仿真结果表明,采用该方法进行一卡通数据挖掘的精度较高,特征分辨能力较好,提高了一卡通数据的挖掘和检测能力。

基于大数据的混合属性图像冗余特征聚类算法

提出一种基于大数据的混合属性图像冗余特征聚类算法。首先,给出混合属性图像构造特点,分别建立语义属性集合与非语义属性集合,对不同的图像特征进行稀疏编码,避免不同属性特征之间的混淆。其次,建立图像聚类目标函数作为特征分类准则,对不同属性特征进行精准分类。最后,采用数据挖掘技术对分类结果中的冗余特征进行挖掘,根据挖掘结果采用聚类集成算法实现对冗余特征的聚类。实验结果表明,所设计方法不仅提升了冗余特征聚类精度,聚类精度最高值达到了90%以上,而且提升了聚类效率,聚类时间始终低于0.75s,为图像处理方法提供了有效的理论支撑。

基于校园一卡通的门禁道红外线识别方法研究

为了实现对校园一卡通门禁道红外线主动识别,提出基于红外成像特征检测的校园一卡通门禁道红外线识别方法,建立门禁道红外线识别的成像模型。采用主动边缘轮廓检测方法进行门禁道红外线的特征提取,采用Harris角点检测方法对校园一卡通门禁道红外图像的特征点进行检测。结合相邻帧像素融合的方法进行红外图像的信息融合,采用目标主动检测方法进行门禁信息的特征检测和提取,构建校园一卡通门禁道红外图像的模糊特征检测和信息跟踪融合识别模型,实现校园一卡通的门禁道红外线识别优化。仿真结果表明,采用该方法进行校园一卡通的门禁道红外线识别的特征分辨能力较好,识别精度较高。

几种常见车辆识别技术浅析

本文介绍了常见的几种车辆识别技术的工作原理和技术特点，对其各自的应用领域和优缺点进行了对比研究，并对车辆识别技术的应用前景进行了展望。