一种复杂场景下建筑目标识别方法

提出了一种基于建筑目标的竖直线特征寻找图像中存在建筑目标区域的方法;考虑了目标特征的相互关系,给出了一种新的模板匹配算法。实验表明:利用该文提出的算法建立的识别系统与其它识别系统相比,大大减少了运算时间,有较好的抗噪声干扰和处理目标被遮挡问题的能力。

基于全局优化策略的场景分类算法

提出一种基于全局优化策略的场景分类算法.该算法基于整幅图像提取全局场景特征——空间包络特征.从图像块中提取视觉单词,且定义隐变量表示该视觉单词语义,然后引入隐状态结构图描述整幅图像的视觉单词上下文;在场景分类策略上,构造由相容函数组成的目标函数,其中相容函数度量全局场景特征、隐变量与场景类别标记的相容度,通过求解目标函数的全局最优解推断图像的场景类别标记.在标准场景图像库上的对比实验表明该算法优于当前有代表性的场景分类算法.

一种建筑物目标识别方法

论文提出了一种在复杂场景图像中识别建筑物目标的方法。提取图像的短线段特征,将目标识别转化为最大后验概率估计问题,并利用贝叶斯理论将先验知识引入到识别过程中。利用概率分布表示模板特征在匹配过程的不确定性,反映了目标在被遮挡条件下,不匹配的模板特征分布聚集的现象。利用高斯分布表示图像特征的不确定性。最终给出一个评判分数判断图像中存在建筑物目标的区域。实验表明:给出的评判分数能在一定程度上排除图像中虚假目标,识别出真正目标。

基于双向融合机制的建筑目标检测方法

模拟人类视觉中有意识主动寻找与无意识被动受吸引相交互的视觉过程,提出了一种基于双向融合机制的建筑目标检测方法。该方法综合了基于自底向上数据驱动的视觉显著性模式和自顶向下基于环境感知的目标搜索模式检测图像中的建筑目标区域。利用拍摄的自然图像进行实验表明:该方法能较好地检测出图像中的建筑目标,具有处理速度快、准确性高的特点,能够满足处理复杂场景图像的实时性要求。

一种基于贝叶斯理论的目标验证方法

提出了一种验证图像中候选目标的新方案.综合目标的先验知识,将目标验证转化为给定候选目标的条件下,图像特征观察集合的条件概率问题.同时,提取图像的短线段特征,利用短线段特征的观察,给出了一种目标验证方法排除复杂场景图像中虚假建筑物目标.在自然图像集上进行的实验表明,所提出的方法能有效排除虚假目标,满足处理自然图像的要求.

一种自然图像中的建筑物目标验证方法

提出了一种对自然图像中候选的建筑物目标进行验证的方法。与传统的提取单一图像特征,利用少量先验知识进行验证的方法相比,该方法提取图像的边缘特征和短线段特征,通过建筑物图像中特征和特征分组的观察,将目标验证转化为给定候选目标的条件概率问题。利用贝叶斯理论,将建筑物目标的先验知识表现为一系列先验概率并计算后验概率的值,从而给出了一种新的目标验证方法。利用拍摄的自然图片进行实验表明:与传统的方法相比,该方法的识别性能有了一定程度的提高。

基于亚像素位移的超分辨率图像重建算法

针对多帧图像超分辨率重建问题,利用一阶泰勒展式,在亚像素级上对图像退化过程进行建模,并建立极小化能量函数,选择Graph-cut算法进行能量极小化求解.为了验证本文算法的有效性,采用模拟图像退化过程和直接用相机拍摄两种方式获得低分辨率图像序列.从4×4倍重建结果的比较来看,本文算法不仅对模拟退化过程产生的低分辨率图像序列有效,而且在提高真实低分辨率图像的分辨能力方面也有很好的效果.此外,实验结果表明本文算法对噪声有较好的抗干扰能力.

基于局部特征和隐条件随机场的场景分类方法

针对复杂场景图像分类的难题,提出一种基于局部特征和隐条件随机场的场景分类方法.该方法将图像划分为一系列超像素区域,提取每个区域的局部特征组成观察图像的输入特征向量,并建立基于隐条件随机场的场景分类模型推断图像的场景类别标记,其中每个局部特征对应一个隐变量.训练采用随机梯度上升法估计模型参数.在标准的图像库上进行实验,结果表明,与同类方法相比,场景分类方法取得了更好的分类结果.

基于滑动窗口的遥感图像人造目标检测算法

提出一种基于滑动窗口的人造目标检测算法.首先,根据图像的平滑性将整个图像划分为平滑与非平滑图像区域;然后,在非平滑区域随机生成一系列滑动窗口,并融合4种目标特征的度量准则构造一个判别滑动窗口目标性的评分函数,检测算法根据评分函数的取值判别窗口中是否包含人造目标;最后,在人造目标图像集上进行的实验表明:该算法能准确地检测出图像中的人造目标,并具有一定的抗噪声干扰能力.

基于贝叶斯网的航拍图像建筑目标提取算法

提出一种基于贝叶斯网的建筑目标提取算法。该算法通过多场景航拍图像进行训练后建立纹元字典,将实际图像中的纹元映射到纹元字典获得图像的场景类信息;然后使用朴素贝叶斯网建模建筑目标与场景类空间上下文的关系约束,将建筑目标提取转换为求解贝叶斯网类别节点的后验概率问题。与同类方法的对比实验表明,提出的算法能有效地提取航拍图像中的建筑目标。

三维多分等级树算法的VLSI设计与仿真

提出一种适于RTL综合的VLSI架构,3个链表由片上RAM实现,同时建立输入数据和初始化链表并行执行的模式·给出3个链表扫描和幅度细化的控制器及相应的有限状态机,并对其操作流程进行形式化的描述·最后对三维多分等级树的硬件模型进行了综合与仿真·仿真实验证明,该设计方法正确有效,在FPGA上工作频率达58MHz,满足视频编码器的实时性要求·

基于小波多阈值和子带增强的图像去噪

为了在有效降低噪声的同时,尽量保留图像的边缘特征,提出了一种基于小波多阈值和子带增强的图像去噪方法.该方法对最小尺度小波系数采取软阈值方式,将其他小波系数再分解为近似子带和细节子带,依据误差度增强近似子带像素块,同时引入增强因子调节增强幅度;利用局部方差和混合阈值函数对各子带进行阈值处理,保证了图像达到较好的去噪效果.实验表明,与传统阈值方法相比,该方法不仅提高了去噪图像的峰值信噪比,而且较好地保留图像边缘特征,优于常规的阈值方法.

基于融合SIFT特征和二次聚类视觉词典生成的场景分类方法

在传统SIFT(scale-invariant feature transform)特征检测算子基础上,增加部分伪极值点和非极值点作为特征点,提出融合SIFT特征检测算子.该算子能够提取图像中更多特征点,并使特征点在图像上分布均匀;然后在生成视觉词典前,对每幅图像的特征单独进行聚类,使视觉单词包含更多的场景信息,并缩短视觉词典的生成时间;最后使用PLSA(probabilistic latent semantic analysis)主题生成模型实现场景分类.在标准图像集上进行的对比实验表明:该方法的分类性能有一定提高,并且对多个不同场景的表现较为均稳.

中国和朝鲜半岛宫苑理水特征比较分析

关注同属东亚的中国和朝鲜半岛宫苑造景有何相似性和独特性,并把握其特征,尤其两国宫苑的水景,既有共同点,又有各国特点。在我国和朝鲜半岛古典园林造景中,对宫苑理水的研究分析过程中,比较了理水的特性,并确定了三种不同的特征点,即对水的特性、利用形态、水流关系中的特征进行比较分析。

民族汉考背景下的汉语教学研究——以延边朝鲜族自治州为例

延边朝鲜族自治州是我国最大的朝鲜族聚居地。在延边地区，汉语作为第二语言的教学工作已经开展多年，吉林省也是我国将少数民族汉语水平等级考试（以下简称“民族汉考”或“MHK”）纳入高考的地区之一。文章结合第二语言习得理论及语言测试理论，采用问卷、采访等方式对民族汉考背景下的延边地区的汉语教学情况进行细致分析，并针对教学现状提出了相关的教学建议。

一个面向电离辐射计量领域的Web挖掘平台

数据挖掘技术是近十几年来兴起的热门技术,它在很多领域都得到了重要应用。电离辐射计量是重要的国防军工技术基础学科。为了促使其更好地发展,有必要采用新技术。目前,数据挖掘(包括Web挖掘)技术如何运用到电离辐射计量领域在国内尚属空白。本文给出了数据挖掘技术在电离辐射计量领域可能的研究方向以及作者开发的一个面向电离辐射计量领域的Web挖掘平台,该平台可以搜集电离辐射领域网页、对搜集的信息进行分类并对网页内容进行文摘。

自然图像中建筑目标提取算法

提出了一种从复杂场景图像中提取建筑目标的算法.首先采用对手惩罚竞争学习方法改进基于图论超像素算法的分割粒度,得到分割效果较好的图像块;然后选择基于空间包络模式的支持向量机对图像块进行分类,区分出图像中的建筑图像块与非建筑图像块;最后通过建筑目标的结构特征验证图像中的候选建筑,提取出图像中建筑目标.在标准图像库进行的实验表明:本算法提取建筑目标的能力优于同类算法,并且满足一般应用的实时性要求.