基于边界辅助的弱监督语义分割网络

由于弱监督语义分割任务中种子区域的随机生长机制,导致弱监督语义分割网络经常出现错分割和漏分割的问题,为此,提出一种基于边界辅助的弱监督语义分割网络。该网络利用边界信息和语义信息,为种子区域的生长提供参考,使种子区域可以自然生长至目标边界,并在目标被遮挡或重叠时正确区分目标类别,生成可以覆盖更完整目标的伪像素掩码。以此伪像素掩码作为监督信息训练分割网络,可以改善弱监督语义分割网络由于伪像素掩码无法准确覆盖目标区域导致的错分割和漏分割问题,提升弱监督语义分割网络精度。在通用数据集PASCAL VOC 2012验证集和测试集上对该网络进行评估,mIoU分别达到71.7%和73.2%。实验结果表明,其网络性能优于当前大多数图像级弱监督语义分割方法。

螺纹钢筋(棒材类)的精确计数方法

本文提出了用数学形态学的腐蚀、膨胀操作、边界循环扫描收缩和消除伪象素点等算法对螺纹钢筋（棒材类）进行计数。

一种优化的并行流域分割算法

流域变换(又称分水岭变换)是数字形态学中用于图像分割的一种有效的方法.但是经典的流域算法具有很强的递归性质,直接并行化效率很低.首先,分析比较了已有并行算法的优缺点,然后从基于距离的流域变换定义入手,提出了一种优化的并行流域分割算法.该算法给出了新的区域关系图的定义,并利用了基于下降距离的方法的局部性;通过引入伪种子点使得各子域之间区域生长和合并的过程相对独立,基本消除了重复泛洪带来的开销;同时可直接生成分水岭.实验表明,提出的算法在执行时间和可扩展性两方面都得到了优化,并拓展了算法的适应性.

彩色伪随机编码图像角点检测方法研究

研究了基于投射彩色伪随机编码图像的三维测量技术中图像特征角点的检测问题。为了克服传统的Harris算子只能对灰度图像进行像素级定位的缺点,提出利用伪随机编码图像独特的窗口阵列唯一特性,将其扩展到彩色图像,并通过对特征点周围的像素灰度值分布做二次曲面拟合并求解其极值,实现了彩色角点的亚像素级准确定位。理论分析和实验结果均表明该方法是有效的。

改进LDP结合几何特征融合的人脸表情识别

通过局部方向模式(LDP)提取的局部外观特征常用于人脸表情识别中,但其存在容易受噪声像素影响和伪编码的问题。为此,提出一种改进型的LDP编码方案(ILDP)。利用Sobel算子代替Kirsch掩模来提取图像中的梯度信息,将梯度信息进行对数变换后进行累加,避免噪声像素点的影响;通过采用一个梯度幅度阈值判断是否为平坦区域,避免进行错误的LDP编码。为进一步提高识别率,将ILDP提取的局部外观特征与主动表观模型(AAM)提取的全局几何特征相结合,通过PCA进行降维。在JAFFE和BU-3DFE两个公共数据集上的实验结果表明,该方法能够有效提高表情的识别率,降低对噪声的敏感性。

基于彩色伪随机编码与角点检测的三维重构法

提出一种采用投影仪投射彩色伪随机编码图像实现物体高精度三维重构和测量的方法。首先设计了彩色伪随机编码投影模板,在Harris角点检测的基础上,提出了彩色角点提取算法,利用二次曲面拟合实现了角点亚像素定位,使左、右摄像机摄取的图像反生成伪随机阵列,从而实现特征点的快速匹配,并最终得以重构。

多功能医学图象处理系统的开发及研制

本文详细介绍了多功能医学图象处理系统的功能、结构及其在医学上的应用。目前,可进行X片、显微镜下的图像及其它医学图片的各种处理。此系统还可进行定量分析、计数及计算测量。例如:细胞密度的测量;不规则病变区及细胞的面积;周长及几何参数的计算。本文举例介绍了胎儿脑皮层细胞密度的测量方法及眼底图片的处理结果。

基于双伪随机序列码的扩频数字水印算法

针对目前比较流行的频域(或变换域)水印算法中存在的水印容量不足的问题,提出了基于像素置乱的双伪随机序列扩频水印算法,提高了水印的容量,具有较好的鲁棒性和抗各种攻击的能力.

伪随机序列加密图像可逆信息分块隐藏仿真

针对现阶段加密图像可逆信息隐藏方法无法实现信息分块隐藏,且信息容量低的问题,提出伪随机序列加密图像可逆信息分块隐藏方法。在图像加密过程中对图像进行Arnold变换,将变换次数设定为加密密钥,形成伪随机序列发生器,获取加密后的像素值,统计不同图像灰度级像素值数量,从上至下对图像像素进行排序。根据图像像素的分块以及分组方式形成各个图像块的差值直方图,同时使用加密时的密钥种子形成解密密钥。提取端引入可分离机制,共同完成加密信息的提取与图像解密处理,实现伪随机序列加密图像可逆信息分块隐藏。实验结果表明,所提方法能够有效提升信息容量,响应时间短,图像质量更好,具有较强的实用性。

基于多像素光子计数器的赝热光场Fano因子研究

为研究激光经运动漫反射目标后光场统计的特性,结合多像素光子计数器(MPPC)的光子统计模型,并利用光子统计二阶矩和均值,得到描述光子数波动的Fano因子。然后对该因子进行曲线拟合,得到衡量赝热光场光子分布杂乱程度的热模数μ,同时可得衡量探测系统增益系数γ和串扰概率ε的组合参数B。实验结果表明,漫反射目标旋转驱动电压从20 mV逐渐变化到1280 mV,回波光子热模数μ从289增加到1229,且随着电压增大,热模数增长速率逐渐减缓。由于探测器增益γ在实验过程中保持恒定,B参数的变化直接反映探测器像素之间串扰概率的变化,结果表明漫反射目标转速增加,MPPC串扰概率ε减小,通过Fano因子的曲线拟合只给出串扰概率的定性描述,得不到增益系数的相关信息。只有对光子统计三阶矩进行分析,才能获得探测器增益及串扰概率的定量描述。

土地覆盖变化检测中不同相对辐射归一化方法的评价

【目的】从土地覆盖变化检测性能的角度寻求一种精度较高且归一化过程相对简单、客观和自动化的辐射归一化方法。【方法】借助2013年7月和2015年9月的南京地区Landsat 8 OLI图像并以2013年影像为基准,执行基于伪不变特征(pseudo-invariant features,PIF)、时不变点群(temporally invariant cluster,TIC)、全景影像回归(wall-to-wall regression,WWR)和加权不变点(weighted invariant pixels,WIP)4种方法,分波段对2015年的多光谱图像进行辐射归一化处理。在此基础上利用变化向量分析技术(change vector analysis,CVA)进行土地覆盖变化信息提取,并借助高空间分辨率Google Maps对提取到的变化信息进行空间一致性验证。【结果】使用PIF、TIC、WWR和WIP方法对图像归一化后,利用变化向量分析提取的土地覆盖变化信息与目视解译得出的土地覆盖变化信息的空间一致性分别为79.63%、81.75%、72.72%和82.59%;依不同变化地类给出变化检测阈值,算法的空间一致性会进一步提高。【结论】考虑到算法的客观性、自动化程度和变化检测精度,在4种方法中,TIC法和WIP法更适合工程化的图像辐射归一化操作。

基于伪纯像元的精度评价策略及其应用

土地覆被是地球科学研究中的重要参量,评价土地覆被数据的制图精度是保障数据合理使用的前提。本文提出了一种基于伪纯像元的精度评价策略(伪纯像元策略),即当低空间分辨率栅格窗口内对应的高空间分辨率数据中优势类别(面积最大的地类)的占比高于伪纯像元纯度阈值(代表像元纯度,取值范围:35%~100%,步长为5%)时,以此栅格窗口为基准生成土地覆被类型为优势类别的伪纯像元用于精度评价。以澜沧江-湄公河(澜湄)流域为试验区,选择GlobeLand30为参考数据,并基于混淆矩阵精度评价方法对比分析了伪纯像元策略与重采样法(最近邻法和众数法)在CCI-LC(300 m)和MCD12Q1(500 m)2套全球土地覆被数据精度评价中的差异。结果表明:(1)伪纯像元策略在35%~100%纯度阈值下对CCI-LC和MCD12Q1在澜湄流域评价的精度分别为72.76%~55.26%和71.44%~45.41%,比重采样法评价的单一精度(众数法:71.21%和70.54%、最近邻法:71.48和69.87%)能更好地反映像元纯度对土地覆被数据精度的影响;(2)CCI-LC的总体精度高于MCD12Q1,且2套数据的精度差随纯度阈值的增大而增加,CCI-LC和MCD12Q1在35%、100%纯度阈值下的精度差分别为1.32%和9.85%;(3)2套数据中耕地、有林地、草地和水体的分类精度均相对较高,而灌木林地(精度接近0)和裸地的分类精度均较低;(4)2套数据与GlobeLand30的空间不一致区域多出现在土地覆被类型高度异质化的混合像元区域,且随纯度阈值的增大,评价样本栅格更趋均质,混合像元对评价精度的影响也会递减。伪纯像元精度评价策略适用于跨空间分辨率土地覆被数据的精度对比,为评价全球土地覆被产品在区域尺度的适用性及适用范围提供了新的检验策略。