多尺度最稳定极限区域仿射不变特征

基于局部区域的仿射不变特征被广泛应用于目标识别、场景分类和图像检索.在已经提出的仿射不变局部特征中,最稳定极限区域特征MSER(maxi mally stable extremal region)在多个方面具有优越的性能.但是由于最稳定极限区域特征MSER是从单一尺度图像中提取的,当图像尺度发生较大变化时,图像的模糊会使最稳定极限区域特征的边界发生变化,从而影响特征的稳定性.针对这一问题,通过定义多尺度空间中极限区域的稳定性指标,提出一种在图像空间和尺度空间都最稳定的极限区域特征,并设计了在尺度空间进行极限区域提取的快速算法.同时,针对极限区域可以较好地描述特征轮廓的特点,将局部灰度梯度信息和形状信息相结合设计了一种新的特征描述器.这种特征被称为多尺度最稳定极限区域MMSER(multi-scale maxi mally stable extremal region)特征.实验结果表明,在不同仿射变化条件下,MMSER的稳定性和可识别性均优于MSER,而且其描述器的创建时间约为SIFT描述器的45%.

多摄像机间基于最稳定极值区域的人体跟踪方法

为实现多摄像机视频监控系统中的人体跟踪,提出了一种以最稳定极值区域作为匹配特征的人体跟踪方法.该方法使用图像的灰度信息,在一定程度上减小了摄像机增益及光谱特性对人体跟踪造成的影响.通过把人体跟踪转化为椭圆形区域的匹配,算法将最稳定极值区域拟合成椭圆形区域,在此基础上,选出符合约束条件的候选椭圆形区域,并将其归一化为单位圆形区域,通过在圆形区域内计算旋转不变量、进行直方图密度估计和计算加权平均距离实现椭圆形区域的正确匹配,从而实现多摄像机间的人体跟踪.实验结果表明:该算法可有效实现多摄像机间的人体跟踪.

基于最稳定极值区域方法的目标检测与跟踪

针对非刚体目标的精确实时跟踪问题,提出了一种融合先验形状信息的基于最稳定极值区域(MSER)检测器的跟踪算法。首先,利用训练样本建立目标颜色特征的混合模型,生成目标统计颜色概率图,为最大稳定区域方法提供概率统计依据。其次,利用基于最稳定极值区域方法给出最稳定的分割结果。最后,利用训练样本得到目标的先验动态形状模型,并且融合目标形状信息与通过MSER算法生成的稳定区域信息,去除虚假分割结果,提高目标检测精度与跟踪性能。实验结果证明,该算法能在视频序列图像中有效检测并跟踪目标。

最稳定极值区域与边缘增强的船名定位方法

船名自动定位技术是船名身份自动识别的第一步,对推动船舶自动化管理有着重要意义。提出一种结合最稳定极值区域和边缘增强的船名定位方法。该方法在MSER(Maximally Stable Extremal Regions)区域检测Canny边缘,通过先验知识分析连通域最终实现定位船名。实验表明,该方法能适应昼间、夜间、强光和弱光多种光照环境,昼间数字定位准确率高达90.9%,昼间船名定位准确率达78.5%。

2种不同情形茶杯内茶水最稳定高度的计算与分析

以一道竞赛题为引,探讨了在旅行车内圆凳上与室内办公桌上圆筒形薄壁薄底茶水杯的稳定性问题.分别应用求最低重心和最大功的方法推导出两者茶杯中茶水的最稳定高度,在兼顾题设与实际的前提下,设计了一款圆筒形近似薄壁薄底的玻璃茶杯进行了模拟计算.结果表明,旅行车内圆凳上茶水的最稳定高度较低,而室内办公桌上茶水的最稳定高度则较高.

B_(n)C_(m)(n+m=2~5)团簇最稳定结构研究

采用全势能线性Muffin-Tin轨道分子动力学和Dmol^(3)软件相结合的方法研究了B_(n)C_(m)(n+m=2~5)团簇的稳定结构,研究表明:除BC和BC_(4)的最稳定结构为线状结构,其余的为平面环状结构。

基于MSER的红外与可见光图像关联特征提取算法

关联特征提取是红外与可见光图像配准、融合和变化检测等应用中的关键步骤。针对同一场景红外与可见光图像间关联特征难以正确提取的问题,基于最稳定极值区域(MSER)算法,提出了一个仿射不变的关联特征提取方法。该方法主要包括3个步骤:(1)提取红外与可见光图像中的最稳定极值区域;(2)对特征区域进行椭圆拟合;(3)规则化处理,消除形变干扰,输出便于描述和匹配的一致性特征。实验结果证明了该算法在红外与可见光图像关联特征提取中的有效性。

一种新的宽基线图像匹配方法

在宽基线图像匹配中,图像存在3维视角、尺度、旋转和灰度差异.为此,构造了一种新的基于局部二值模式直方图傅里叶特征的特征描述符,并通过对传统宽基线图像匹配算法框架中不同部分算法的对比分析,提出了一种新的宽基线图像匹配方法.首先,提取基准图像和实时图像中具有尺度和仿射不变性的最稳定极值区域,并利用新的特征描述符对这些区域进行图像旋转和灰度不变性描述;然后,根据近邻欧氏距离比值准则提取两图像中匹配的最稳定极值特征区域对;最后,利用顺序抽样一致性算法剔除误匹配特征区域对,估计两图像的外极几何关系,得到匹配结果.仿真结果表明,新算法能够适应待匹配图像间较大的3维视角、尺度、旋转和灰度差异,实现稳定的宽基线图像匹配.

基于匹配技术的影像真实性鉴别

"华南虎事件"后,影像真实性鉴别成为科技工作者亟待解决的问题。提出一种应用于影像深入分析的复合式图像匹配算法,以及对应图像区域之间的尺度空间有序性准则和基于图像梯度朝向的物体偏转描述法。将上述理论应用到影像真实性鉴别中,提出通过对应图像特征间的隐含信息寻找不符合成像规律之处,以进行真伪鉴别的方法。该方法具有较强的说服力和较好的广延性。运用该方法对周正龙拍摄的"华南虎"数码底片进行了分析,结果显示虎照多处与实际相悖,真实性较低。

密度泛函理论研究CO与Au_nMg^(-1)、Au_n^(-1)(n=1~8)团簇的相互作用

采用密度泛函理论对CO在阴离子团簇AunMg-1、Au-1n(n=1~8)表面的吸附做了系统研究.结果表明,AunMgCO-1、AunCO-1团簇的最稳定结构是在团簇AunMg-1、Au-1n最低能量结构的基础上吸附CO形成,CO的吸附没有改变团簇AunMg-1、Au-1n的最低能量结构;吸附后的CO键长变长,表明CO分子被活化;n取值相同时,AunMgCO-1的吸附能较低,表明AunCO-1团簇掺杂Mg后稳定性降低;HOMO-LOMO能隙结果表明AunMgCO-1、AunCO-1团簇能隙都具有奇偶振荡的现象.

基于鲁棒特征挖掘的图像副本检索

为了提高视觉特征的鲁棒性,提出尺度空间下最稳定极值区域特征的挖掘算法.该算法在尺度空间下检测特征,首先通过分析特征的局部稳定性来挖掘鲁棒的特征,然后对区分力低的特征基于熵值进行过滤;在此基础上,基于尺度空间下最稳定极值区域特征的尺度一致性提出了基于最大匹配尺度的检索算法,可提高局部敏感哈希高维索引的检索性能.与多种已有方法进行比较的结果表明,文中算法的平均检索精度相对提高10%以上,查询效率也有提升.

基于图像技术的小麦籽粒三维信息测量

为了实现小麦籽粒三维信息的快速测定,设计了一种利用图像分析技术测量小麦籽粒长、宽、厚信息的方法。利用麦粒最稳定极值区域(MSER)的长和宽,借助一定角度的光源使麦粒产生影子,根据不同厚度麦粒产生影子的宽度不同来测定籽粒的厚度,从而获得麦粒的三维信息。通过对4个不同小麦品种共256颗麦粒进行图像处理测量和游标卡尺测量实验,在比较两种方法的试验结果发现,两者测量麦粒长、宽、厚的相关性均较高,R2值均高于0.9,RMSE分别为0.0988、0.08413、0.0917。结果表明借助光源通过单幅二维图像可快速准确测量小麦籽粒三维信息,可为小麦籽粒三维信息智能化测量提供参考。

“震慑理论”对我国当前反腐败工作的启示

反腐倡廉建设不能停留在"为什么要反腐"的理论分析层面,也不仅仅只是反与不反的论争所能解决的问题,而应该在方式方法上思考如何"反"才能获得最优比较效果,这是一个"方法论"问题。这一方面,美国军方倡导的"震慑理论"对我国的反腐败工作具有一定的启示。借用"震慑理论"来分析我国当前的反腐工作的特点,有利于我国在总结一年多来反腐工作经验的基础上,更进一步推进我国党风廉政建设和反腐倡廉建设工作。

N-甲基羟胺与O-甲基烃胺对1-苯基-2-硝基丙烯的加成反应

【目的】研究N-甲基羟胺与O-甲基羟胺对不饱和硝基化合物的加成反应。【方法】N-甲基羟胺和O-甲基羟胺分别与不饱和硝基化合物进行亲核加成,反应产物通过色谱分离后计算产率并经1HNMR进行结构确认;利用Gaussian计算程序,由AM1半经验方法得到加成产物的最稳定构象。【结果】1HNMR图谱证实了加成产物结构的正确性;计算得到产物的产率及最稳构象。【结论】通过本实验方法可以得到目标产物,产物的产率提示N-甲基羟胺的加成反应具有立体选择性。

基于对象建议算法的自然场景文本检测

对象建议算法(object proposals)是对象检测中的常用算法,用于快速定位物体区域。根据自然场景文本的特点,将对象建议算法应用到文本检测中,并与经典的最稳定极值区域算法相结合;然后,通过贝叶斯模型融合了笔画宽度特征、视觉散度特征和边缘梯度特征,并将文本和非文本区域的区分问题转换成一个二值标记问题,通过最小化能量函数寻找最佳标记;最后,通过均值漂移聚类寻找文本区域的中心生成文本行。经实验证明,本算法在常用的自然场景文本检测数据集上速度得到了提高,并且一定程度上解决了传统最稳定极值区域算法对光照敏感的问题,获得了较高的查全率。

一种结合MSER与SIFT算子的特征检测方法

为了快速稳定地进行仿射变换下的局部特征区域提取,提出了一种新的特征区域提取算法.首先检测图像最稳定极值区域(MSER),然后将这些区域归一化,接着对其使用尺度不变特征变换(SIFT)算子进行特征提取.试验结果表明,所提出的算法不仅赋予最稳定极值区域合理的数学描述,而且其抗仿射变换能力强于SIFT算子.另外,由于只是对部分图像计算SIFT算子,速度上也要快于传统的SIFT算法.

Paternò-Büchi反应的区域选择性

Paternò-Büchi(P-B)反应,即羰基-烯的[2+2]光环化加成反应,利用其特殊的区域及立体选择性可以合成一些结构精巧的取代氧杂环丁烷。随着P-B反应在有机合成中越来越广泛的应用,人们对P-B反应的区域选择性的研究也越来越深入。在P-B反应发现之初,人们一直用“最稳定的双自由基规则”解释其区域选择性,这一规则对有些体系却不适用,近年来有人开始运用“自旋化学”理论来解释区域选择性。本论文结合作者的研究工作,评述了近年来P-B反应的区域选择性的研究进展,重点阐述了反应温度、反应物的取代基对P-B反应区域选择性的影响及其规律。

复杂地面背景下相对定位目标选择与识别算法

针对相对定位技术在复杂地面背景下存在相对定位目标选取质量不高、识别难度大的问题,基于最稳定极值区域(MSER)和双层匹配矫正策略提出一种新的相对定位目标选取与识别算法。算法首先提取基准图和实时图的MSER特征,并进行椭圆拟合和规则化,然后根据特征区域的选择权重指数自适应选取相对定位目标,再利用MSER特征的尺度和仿射不变特性,基于互相关性准则提取两图像间匹配的MSER特征对,最后采用位置权重指数和随机抽样一致性(RANSAC)算法进行双层匹配矫正,剔出误匹配特征对,实现相对定位目标的准确识别。实验结果表明,针对复杂地面建筑场景,该方法的相对误识别率最大为0.125,绝对误识别率为0.028。基本满足成像末制导相对定位技术稳健性好、识别精度高、抗干扰能力强等要求。

基于自适应上下文信息的目标相对定位方法

针对成像末制导中地面固定目标识别难度大的问题,基于最稳定极值(maximally stable external region,MSER)区域提出一种新的相对定位识别算法。提取基准图中目标周围具有尺度和仿射不变特性的MSER特征,根据权重指数自适应选取一定数量的MSER特征作为上下文地标。提取实时图中的MSER特征,与上下文地标基于规则化互相关准则进行特征匹配,利用双层匹配矫正策略减少误匹配,得到匹配特征对。提取匹配特征对的中心点作为参考点求解基准图与实时图之间的空间映射关系,进而利用最小二乘拟合一次多项式计算实时图中目标的位置坐标。实验结果表明,针对复杂地面场景,该方法的最大相对定误差不大于3个像素。基本满足成像末制导对自动目标识别算法稳健性好、识别精度高、抗干扰能力强等要求。

基于随机区域扩张算法的多方向文本检测

针对传统文本检测方法只能定位水平文本或近水平文本的问题,提出随机区域扩张算法,定位任意方向文本。使用最稳定极值区域算法对输入图片预处理,得到文本备选区域;设计3个尺度不变、方向鲁棒的特征,通过贝叶斯算法融合多特征生成概率映射,使用条件随机场模型标记文本和非文本区域;提出随机区域扩张算法,将属于相同文本行的字符连接在一起,寻找包围文本行的最小区域,定位多方向文本。实验结果表明,该算法在自然场景文本经典数据集上取得了较好的效果,能够较好定位任意方向的文本。