基于稀疏场水平集的荔枝图像分割算法

为了给采摘机器人提供完整的荔枝果实轮廓,该文选择HSV彩色空间中色调H分量的旋转分量作为图像分割的特征;然后,通过模糊聚类算法自动获取合适的初始演化曲线轮廓,再利用稀疏场水平集方法对目标区域轮廓进行精确提取;最后,对分割的区域进行标记,并利用图像标记来恢复分割区域的原始图像。结果表明,该算法不仅很好地克服随机噪声的影响,而且很好地保持果实区域的完整性,使成熟荔枝分割的正确率达到了84.1%。

基于改进稀疏场算法的水平集形状过渡

水平集进化是基于体模型进行三维形状过渡的常用方法,窄带算法和稀疏场算法能高效实现水平集进化,窄带算法的结果较为平滑,稀疏场算法速度更快.一方面通过改进稀疏场算法应用于欧氏距离模型提高速度,另一方面运用窄带算法弥补稀疏场算法的误差.提出用拓扑关系代替距离值范围定义各层体素集,并通过单侧活动集定义使算法更为高效和鲁棒.稀疏场算法因为欧氏距离的近似计算引起误差,在过渡的中后期走样明显,为此,提出了均值平移和窄带回退两种反走样方法对过渡模型进行平滑,前者简单、快速,后者失真度低.

基于稀疏梯度场的非局部图像去噪算法

非局部平均(Non-local means,NLM)算法充分利用图像的自相似性与结构信息的冗余性,取得了很好的去噪效果.然而,在强噪声的干扰下,NLM算法中的权函数不能准确度量图像块之间的相似性.因此,很多文献利用图像的梯度信息对权函数做了改进.但是,传统的梯度算子对噪声十分敏感,不能有效地提高相似性度量的准确性.本文将图像的稀疏梯度场(Sparse gradients field,SGF)引入权函数的定义中,提出一种基于稀疏梯度场的非局部图像去噪算法.首先,区别于传统基于局部的梯度算子,提出了基于全局的稀疏梯度场模型,进一步给出一个自适应的稀疏梯度场模型(Adaptive sparse gradients field,ASGF),并利用向前–向后分裂算法求解.然后,利用图像的稀疏梯度场对NLM算法的权函数进行改进,得到本文提出的算法.实验结果表明,无论是客观评价还是视觉效果,本文所提算法的性能优于NLM算法和其他利用梯度信息改进的NLM算法.

三维横向晶场稀疏Ising模型的相变行为及磁化

在有效场理论和切断近似的框架内,研究自旋S=1横向晶场稀疏Ising模型的相变行为和磁化.研究发现晶场稀疏情况下,相图的负晶场方向存在临界温度的峰值,正晶场方向随晶场浓度的降低出现重入现象,高温和低温下的磁化存在许多差异.

一种基于压缩感知的导波场重构方法

导波场分析法可有效识别和表征结构损伤,但受限于奈奎斯特采样定律,全波场信号的采集耗时严重。为提高全波场信号的获取效率,现有方法依靠压缩感知和激光多普勒测振技术,以少量空间测点信号重构出原始波场,然而该类方法依赖具有一定随机性的抖动采样策略,在商用激光多普勒测振系统上不便实现。为解决这一问题,该文提出了一种基于均匀稀疏采样策略的导波场重构方法,并搭建压电片激励/扫描式激光多普勒测振仪传感(PZT激励/SLDV传感)实验平台,对含人工损伤的铝板进行实验验证。实验结果表明,该方法可将空间测点数减少到奈奎斯特采样点数的10%以下,并在导波场重构精度及损伤成像精度方面达到与抖动采样策略的同等水平,且提高了导波场分析法的实用性和工作效率。

面向工业检测的光场相机快速标定研究

由于光场数据量大,现有光场相机标定算法存在速度慢、无法快速校准工业检测中光场相机的参数变化、降低工业检测效率的问题。该文基于稀疏光场成像模型优化光场数据,提出光场相机快速标定算法。该算法以清晰度作为图像质量评价指标,从光场数据中选取高质量、具有代表性的稀疏视图,构建稀疏光场;接着利用稀疏光场求解相机参数初值并优化,得到最佳参数。实验结果表明,与现有最优标定算法相比,该方法不仅提高平均标定速度70%以上,在现有5个数据集的平均标定时间从101.27 s减少到30.99 s,而且保持标定精度在最优水平,在公开数据集PlenCalCVPR2013DatasetA的标定误差仅为0.0714 mm。

一种新的基于二值水平集和形态学的局部分割方法

局部分割是图像分割中的关键性工作,针对局部分割方法中存在的窄带控制不稳定和局部分割精度不足的问题,文中提出一种新的基于二值水平集和形态学运算的局部分割方法。该方法引入二值水平集取代传统的符号距离函数,并在曲线进化过程中保持水平集函数的二值性以确保窄带控制的稳定性和一个像素宽度的局部分割精度。为增加曲线平滑方案的灵活性,引入可选择的形态学算子来平滑曲线,并采用稀疏场算法以提高效率。在合成图像和医学图像上的实验结果表明,提出的方法能更好地实现图像局部分割。

基于稳健特征统计的医学影像分割算法

提出一种基于稳健特征统计的医学影像分割算法。由用户提供标记的种子点,通过稳健统计量描述种子点及其周围点对象的特征,使得分割的边缘更光滑,且对噪声不敏感,对边缘进行轮廓演变,基于稀疏场方法完成曲线演化,找到理想边界。实验结果表明,在MR腹部肝脏分割中,该算法5种评价指标的最终得分为73分,高于区域增长算法和快速水平集算法,肝脏分割时间为123 s,能较好地分割MR和CT图像中的器官和肿瘤。

一种自动的人脸轮廓定位方法

人脸分割对人脸识别、人脸三维建模等人脸图像处理问题具有重要意义,而人脸图像往往轮廓边缘模糊、梯度不明显,常规无边缘几何活动轮廓模型通常无法获得理想的分割效果且计算量较大.为实现快速、准确的人脸轮廓定位及分割,将无边缘几何活动轮廓模型和稀疏场数值算法相结合提出了一个改进的算法,并结合人脸检测和数学形态学算子提出一个基于曲线演化的人脸分割方案.实验结果表明,该算法不仅提高了计算效率,还可以有效地检测出局部模糊或分断边界,进化曲线不会断裂,能够获得较好的人脸分割效果.

SIFT与多区域决策融合的车辆行为分析方法

在大交通流与多运动轨迹相互交错、遮挡的复杂路况中,为了对车辆行为进行有效分析,提出了一种基于SIFT特征点和多区域决策模型的车辆违章行为分析方法.该方法首先利用2帧视频图像之间SIFT特征点的匹配结果获取视频图像中各车辆的运动矢量,进而提取其中有效的行为特征;然后根据不同车道区域的客观行车规章要求,建立车辆正常行车/违章行车的多区域决策模型;最后根据决策模型完成车辆违章行为的定性分析,给出行为结果.结果表明:提出的车辆违章行为分析方法检测准确率高、误检率低且实现简单,能够满足复杂交通路口的交通监控等实际应用环境的需求.

Blume-Capel模型的相变特性研究

在有效场框架下,就三维稀疏晶场作用的键无规Blume-Capel模型(BCM)的相图进行了研究.具体分析了三临界点(TCP)随稀疏晶场和键无规这两种无序因子的变化关系及相变曲线呈现的新特征,给出了相应的相图.

小尺寸稀疏镜场能流密度分布模拟研究

基于接收面的光斑等效法,通过MATLAB软件模拟,提出了一种优化接收器表面能流密度分布计算时间的方法,分析单台定日镜和定日镜场的光斑能流密度分布规律。通过研究光斑边缘的能流密度与光斑中心能流密度的比值来分析小尺寸定日镜形成光斑的均匀性。结果表明:提出的计算方法不需要直接算出接收面网格点所有能流密度,对比蒙特卡洛法可缩短68.47%的计算时间;上午随着太阳从东升起,光斑能量主要集中在接收面的中偏右区域;下午随着太阳向西落下,光斑能量主要集中在接收面中偏左区域;采用小尺寸定日镜得到比大型定日镜更加均匀的光斑,在夏至日正午12点时,能流密度均匀性比值可以达到0.238。