基于GBVS模型的地铁站与商业接驳空间寻路分析——以南京新街口站为例

文章选取地铁站与商业接驳空间为研究主体,以寻路理论为基础,对轨道交通与商业接驳空间设计进行研究。研究分为两个层次,从理论层面探讨寻路理论的内涵,从实证方面探讨了南京新街口站与商业接驳空间的寻路现状。在实证研究部分,以问题为导向对南京新街口站与商业接驳空间进行寻路的现场实验,利用调查问卷法、观察行为法、行为注记法对接驳空间中空间组织设计进行分析和总结,判断寻路过程中寻路障碍点场景,并借助Graph-Based Visual Saliency(GBVS)模型对障碍点空间场景进行环境要素的可视化分析,对环境设计进行论述与总结。

基于改进型Gbvs模型的眼底图像视盘检测方法

为了改善现有的视盘定位方法没有充分利用视盘视觉特征的不足,提高定位准确率和分割精度,结合视觉注意机制与相位一致性,提出一种新的视盘检测方法.首先对Gbvs模型进行改进,提取亮度、对比度和符合人类视觉感知特性的相位一致性特征,并利用改进型Gbvs模型构造显著图;接着用滑动窗口扫描总显著图,将扫描所得的显著性最高的位置视为视盘中心位置;最后消除视盘区域的血管,利用C-V模型获得视盘边界.在MESSIDOR眼底图像数据集上对本文方法进行测试.结果表明:平均定位准确率为98.83%,高于现有代表性方法,实验结果表明本文方法具有较高的定位准确率和分割精度.

基于GBVS改进的Object Bank场景分类方法

Object Bank(OB)是一种基于物体的高层语义图像特征表示,该方法所提取的高层特征具有较丰富的场景语义。然而,该方法所采用的物体检测器检测物体的准确率并不高,从而影响高层特征的提取效果。针对OB方法中物体检测器准确率较低的缺点,提出一种基于Graph-Based Visual Saliency(GBVS)显著性分析算法改进的OB方法。先通过GBVS方法对图像进行显著性处理,计算图像中的显著性区域,然后结合OB方法中的物体检测器对显著区域进行检测,提取更具有场景语义的高层特征。实验结果表明,该方法突出了具有显著性的物体,提高了OB方法中目标检测器的准确率,在OB方法的基础上提取出了更具有显著性的图像特征,并在分类准确率上比OB方法提高了4%。

基于GBVS模型和引导滤波的遥感图像融合

针对全色和多光谱图像融合问题,提出了一种利用基于图形的视觉显著性(GBVS)模型和引导滤波的遥感图像融合方法。首先,对多光谱图像进行亮度?色度?饱和度(IHS)变换,利用简化GBVS模型对显著图比较,得到初始权重图;然后,采用引导滤波优化初始权重图,分别融合2种图像的平滑信息和细节信息;最后,经IHS逆变换后得到最终的融合结果。试验结果表明,与5种遥感图像融合方法相比,该方法得到的融合结果在主观视觉效果及客观定量评价指标上优于其他方法,且运行时间至少缩短了50%。

显著性分析在对焦图像融合方面的应用

针对自动对焦技术中存在的全局对焦困难问题,本文提出一种新的基于区域显著性分析的图像融合方法。首先用基于图论的显著性分析(GBVS)算法定位源图像中的聚焦区域,然后使用分水岭和形态学方法进一步处理显著图的封闭区域以去除伪聚焦区域,得到精确提取的聚焦区域;离焦区域用剪切波变换处理后,以SML算子选取有用的细节信息作为融合依据。最后将处理后的聚焦区域和离焦区域融合为全聚焦图像。实验证明,所提出的方法融合图像边缘清晰,细节丰富,视觉效果最好,并且在清晰度和融合度的评价指标上较传统方法提高5%以上。

基于显著性检测和稀疏表示的多聚焦图像融合算法

针对现有融合算法无法精确提取聚焦区域边缘,导致融合图像轮廓模糊,对比度低的问题,提出一种基于聚焦区域检测的多聚焦图像融合方法.该融合方法首先利用GBVS算法检测图像的显著区域,粗定位聚焦区域;再利用图像的局域清晰测度得到反映图像结构信息的映射图,通过自适应稀疏编码方法提取的图像的稀疏特征,作为去除显著区域中的伪聚焦部分的依据,得到精确的聚焦区域.最后将聚焦区域替换源图像中对应的非聚焦部分,并针对重构源图像建立融合规则.实验结果表明,与传统基于多分辨分析、稀疏表示的融合算法相比,该算法能保证图像局部特征的完整性,融合图像更清晰.

融合独立分量分析和视觉显著性的烟雾分割检测算法

在烟雾前景分离中,针对传统高斯混合模型分离的前景仍存在大量噪声点的问题,将独立分量分析(ICA)应用于分离烟雾前景,对传统烟雾前景分离算法进行改进。算法通过ICA消除烟雾前景和背景间的二阶和高阶相关,降低非烟雾成分的干扰;并通过基于图的视觉显著性(GBVS)来缩减预判的烟雾前景区域,得到较为纯净的烟雾区域。实验结果表明,与基于混合高斯模型的烟雾检测算法相比,该算法提取的烟雾区域小而集中,主观视觉评价以及客观指标均显示算法的识别效果更优。

基于视觉显著性和活动轮廓的图像分割

提出一种视觉显著性和传统的C-V模型相结合的图像分割方法,该方法首先提取图像的显著图,然后使用改进的自适应阈值法将显著图进行二值分割并提取边缘,并以此边缘作为C-V模型演化的初始轮廓.这样对于具有复杂背景的图像C-V模型可以从靠近目标物体的位置开始演化,从而得到较为准确的边缘,同时,也可以减少C-V模型的迭代次数.

基于Matlab 软件的绘图效果及算法设计研究

计算机视觉技术目前在很多领域得以广泛应用,大部分图像处理的步骤均与提高图像内部细节和特征的可见度有关。基于此,研究设计了一种基于图像的视觉显著算法(GBVS算法)来实现从静态图像和动态视频图像中提取显著区域。结果表明,在Matlab仿真单一背景下,无论是静态或是运动目标,GBVS算法均可以较好的完成显著区域的提取工作。这种图像视觉显著算法既可以应用于简单环境下静态目标的提取,也可以应用于复杂背景下运动目标的提取,具有很广泛的应用范围和良好的开发前景。

从我国肝炎患者中检出GBV一C型肝炎病毒RNA

从我国肝炎患者中检出ＧＢＶ一Ｃ型肝炎病毒ＲＮＡ王海林，夏宁邵，谭文杰，詹美云，苏文金，侯云德（中国预防医学科学院病毒研究所，北京１０００５２）关键词ＧＢ一Ｃ型肝炎病毒，逆转录多聚酶链式反应在我国病毒性肝炎病人中，约有１０％的病人为非甲一戊型肝炎，这些...

基于视觉显著性与肤色分割的人脸检测

针对复杂环境下人脸检测受光照、姿态、类肤色等因素的影响,提出了一种基于视觉显著性与肤色分割的人脸检测算法。首先利用基于图论的视觉显著性算法(graph-based visual saliency,GBVS)提取包含目标人脸的显著图,并对该显著图进行阈值分割和形态学等操作得到初步的二值人脸目标区域。然后截取LFW数据库中人脸肤色部分并将色彩空间转换至L*a*b*色彩空间,计算出人脸肤色的L,a,b分量的均值。接着在初步得到的人脸目标区域中计算每个像素点的a,b分量与人脸肤色a,b分量的欧氏距离,取该欧氏距离在一定区间内的像素点,计算出它们的质心作为人脸中心点。最后为了减少背景,取初步人脸目标区域边缘到中心点最小距离的80%为半径,截取图像中的准确人脸区域,实现最终的人脸目标检测。在LFW数据库上的实验表明,该算法在检测非端正人脸时好于AdaBoost方法,且算法简单、速度快、检测率高。

结合显著性检测和超像素分割的遥感信息提取算法研究

针对目前显著性检测算法在复杂多目标遥感图像中检测能力不足的问题,提出一种结合显著性检测和超像素分割的遥感信息提取算法。该算法通过GBVS(graph-based visual saliency)方法检测出原始影像中部分显著性较高的区域,然后利用SLIC(simple linear iterative clustering)方法分割显著区域,并修正显著区域边缘得到训练样本数据,进一步对训练样本进行统计学习,构造显著目标提取的阈值区间,最后实现对整幅超像素图像的显著目标提取。实验结果表明,该算法具有较高的准确率和召回率,能更加有效地检测出遥感图像中的显著目标,比目前主流的显著区域检测算法提取效果更好,可以很好地应用于具有明显显著区域的复杂多目标遥感图像信息提取中。

三角级数的加权L^p可积性

给出了正弦和余弦级数在系数满足GBV条件时,加权Lp可积的充分必要条件。

关于Fourier系数与和函数的关系

利用一种非常广泛的条件GBV条件代替单调递减条件和RBV条件,从而推广了Leindler的有关结论.

新型肝炎病毒致病性的研究进展

近年来由于正式分类的甲、乙、丙、丁、戊５ 型肝炎病毒的病原学检测方法已建立． 然而， 通过世界范围的筛查， 仍有１０ ％ ～２０ ％ 的急、慢性肝炎及重型肝炎， ５ 型肝炎病原学标志检查全部阴性． 此后相继研究发现了一些新的肝炎病毒（ Ｈ Ｆ Ｖ， Ｇ Ｂ Ｖ， Ｈ Ｇ Ｖ 和 Ｔ Ｔ Ｖ） ， 但其致病性有争议， 尚无定论， 现仅就这一问题作一综述．

关于Fourier级数收敛性问题一个新条件的注记

在实函数空间中，对用于判定Fourier级数收敛性的一个能同时包含O-正则变化拟单调类和剩余有界变差类的GBV条件作了进一步推广．这一条件能用于处理一类缺项三角级数的收敛性．

心脏直视手术患者输血传播C型HGV/GB病毒

背景 评估心脏直视手术患者C型HGV/GB病毒(GBV-C)输血传播率。研究设计与方法 55例接受血液成分的患者,在心脏直视手术前以及术后第2、4、6、8、10、12、16、20、26、和32周采集血液标本。通过 PCR方法对患者血清标本作 HGV/GBV-C RNA检测,接受了 RNA阳性血液成分的患者还将采用ELIS A 方法检测E2抗体(E2Ab)。结果 55例患者中。

GBV的研究现状

GBV是与肝炎相关的一感染因子,分为GBV—A、GBV—B和GBV—C三型。经研究发现其并非同一病毒的不同基因型,而可能是彼此独立但有一定同源性的黄病毒科病毒。GBV主要通过输血途径传播,可引起急性或慢性肝炎,可与HBV和HCV同时或重叠感染。

基于图论的视觉显著模型的图像哈希算法

近年来,图像哈希算法在多媒体安全领域引起了广泛的关注,已成功应用于社会事件检测、复制检测、数字水印等领域,但许多算法在鲁棒性和唯一性之间没有达到很好的平衡,针对这个问题,本文提出了一种基于图论的视觉显著模型的图像哈希算法。该算法首先通过GBVS模型构造预处理后图像的视觉显著图,然后通过Logistic混沌映射生成位置映射数组,最后对数组数据进行哈希加密并得到最终的哈希值。利用公开的数据集去验证该算法的性能,结果表明该算法可以抵抗常见的数据操作,其分类性能也优于某些文献算法。

庚型肝炎病毒与乙型丙型肝炎病毒混合感染状况分析

庚型肝炎病毒（ＧＢＶ／ＨＧＶ－Ｃ）是近年来新发现的一种致人类肝炎病毒，１９９６年在国际肝炎会议上暂时称为ＧＢＶ／ＨＧＶ－Ｃ。庚型肝炎病毒（ＨＧＶ）为单股正链ＲＮＡ病毒，属黄病毒科。研究表明，该病毒可经血、血制品、医源性（包括口腔科治疗器械、补牙牙钻、...