一种基于子波变换的视觉信息提取模型

文中提出了一种基于子波变换的具有反馈环节的人类视觉信息提取的数学模型 ,利用子波变换在频域上分解图像信号 ,并对各图像分量作适当的变换 ,来对应人类视觉系统的不同通道 ,然后利用子波逆变换合成与人类视觉提取的信息相一致的图像。文中对该模型进行了详细的分析和讨论。

利用子波变换模拟人眼视觉信息提取过程的研究

提出了利用ＤＯＧ函数作为子波基函数，模拟人眼视觉信息提取过程。同时对普遍认为的视觉系统中存在着多个离散频率通道的观点提出了质疑，并提出了基于子波变换理论，具有反馈环节的中心频率和频带宽度可调的视觉信息提取通道模型。在文中讨论了这一模型的特点和潜在的应用前景。

改进暗通道原理下视觉图像光晕消除算法

在光晕区域附近进行光晕消除操作可能会降低图像的对比度、清晰度和细节。因此,需要开发有效的方法来恢复和增强光晕消除后的图像细节,以确保整体图像质量的提高,为此设计一种改进暗通道原理下视觉图像光晕消除算法。建立大气散射模型深度分析光晕产生条件,根据图像中的像素强度值计算成像环境中的透射率,按照大气光照的散射系数建立光照条件研究模型。在较高的像素颜色通道条件下,根据图像中高亮度和强反射部分搭建无光晕图像亮通道定义,聚类图像亮通道特征,利用快速双边滤波器细化透射率,建立光晕图像的成像模型。在改进暗通道原理的过程中通过调整多个计算参数,包括改变权重函数,设置光晕消除的恢复指令,完成对视觉图像的光晕消除处理。经过实验分析可以证明,所提方法具备良好的光晕消除性能,光晕消除效果较好。

信息提取:学生语文学习的重要素养

在很长的一段时间里,人们对于阅读的认识已经形成了一个共识,那就是学生阅读的过程,就是通过视觉通道输入语言或者文字信息的过程。这种认识言简意赅,可以帮助教师形成对阅读的基本认识。但是只有这样的认识是不够的,这是因为仅仅从视觉通道输入信息,并不意味着学生的阅读就真实发生了。

阅读过程中视觉加工与语音表征相互关系的模型

近年来认知心理学家与语言心理学愈加注意阐明阅读和理解过程的一个基本课题:阅读时语词的语音表征是否影响和如何影响其到达内部词典进行的语义加工?本文将介绍一下当前颇为活跃的几个模型:默读假设、直通假设、语言转录假设、双通道模型和语言自动激活假设。

视觉通道中颜色与形状特征的识别

本文利用计算机设计新的心理物理实验,研究人类视觉系统的颜色、形状通道和对颜色的识别反应,证实视觉系统的颜色通道和形状通道是独立并行的.对颜色反应还进行视觉诱发电位测试,结果与心理物理实验基本一致.最后,提出颜色通道与形状通道间信息相互统一的假说模型.

一种模拟人眼视觉信息提取过程模型的研究

本文提出利用ＤＯＧ 函数作为子波基函数模拟人眼视觉信息提取过程。同时对普遍认为的视觉系统中存在着多个离散频率通道的观点提出质疑，提出了一种基于子波变换理论，具有反馈环节的中心频率和频带宽度可调的视觉信息提取通道模型。

HVS模型及其在静止图象压缩质量评价中的应用

图象质量尺度是最优化图象压缩算法参数和提高图象质量的重要依据 .建立在人类视觉模型 (HVS)基础之上的感知质量尺度作为主客观联系的桥梁 ,能有效地反映出人对图象失真在视觉上的感知 .近年来 ,有许多研究者借助人类视觉系统研究中的最新成果 ,深入分析了与图象质量密切相关的视觉感知特性 ,提出了大量效果不错的静止图象压缩感知质量尺度 ,并对视觉感知特性在图象质量尺度中的应用方法进行了较全面的综述 ,揭示了影响其图象质量预测准确性、鲁棒性的主要因素 ,给出了该领域的最新研究成果和未来发展方向 .

基于人眼视觉特性的快速单幅图像去雾算法

为从降质图像中去除天气的影响,提出一种快速的图像去雾算法。该算法基于二色大气散射模型,针对雾天图像的亮度分布特点以及人眼的视觉特性,首先采用亮度分量来估计粗略传输图,然后采用线性空域滤波对粗略传输图进行细化处理,并利用大气散射模型得到复原图像,最后采用基于人眼视觉特性的拟合函数对复原图像进行亮度调节,使恢复的图像更自然、清晰。大量实验结果表明,该算法恢复的图像在对比度、信息熵和运算时间等客观评价标准上都优于现存算法,具有良好的视觉效果。

基于what-where双通道理论的移动机器人场景仿生识别

为解决自主移动农业机器人在复杂工作环境进行视觉导航的场景识别,根据what-where双通道理论建立了场景感知模型以及场景表示模型,提出了一种基于概率框架的场景仿生识别方法。基于对比度假设和中心假设计算显著图并建立能量函数对该显著图进行优化;利用专家网络分析视觉注意焦点的内容作为what信息,以视觉注意焦点转移形成的扫视序列作为where信息;根据动作识别规则,利用what信息和where信息建立可观测的马尔可夫链模型实现场景识别。移动机器人场景识别过程与人的识别过程相似,实验证明所提方法对室内场景识别性能良好,准确率平均达87.3%。

基于级联注意力机制的孪生网络视觉跟踪算法

针对全卷积孪生网络(SiamFC)在相似物体干扰及目标发生大尺度外观变化时容易跟踪失败的问题,提出了一种基于级联注意力机制的孪生网络视觉跟踪算法。首先,在网络的最后一层加入非局部注意力模块,从空间维度得到关于目标区域的自注意特征图,并与最后一层特征进行相加运算。其次,考虑到不同通道特征对不同目标和各类场景的响应差异,引入通道注意力模块实现对特征通道的重要性选择。为了进一步提高跟踪的鲁棒性,将其与SiamFC算法进行加权融合,得到最终的响应图。最后,将提出的孪生网络模型在GOT10k和VID数据集上进行联合训练,进一步提升模型的表达力与判别力。实验结果表明:所提算法相比于SiamFC,在跟踪精度上提高了9.3%,在成功率上提高了5.4%。

基于红通道先验的水下障碍物双目定位方法

基于双目视觉的自主水下航行器在水下巡航过程中,由于水体对光线的衰减效应和悬浮颗粒对光线的散射作用,双目摄像机获取的图像存在对比度低、颜色失真等问题,导致水下障碍物定位的精度较低。针对以上问题,文中采用红通道先验复原算法提高水下成像质量,根据双目相机标定参数获取障碍物的双目视差图,并提出了一种基于深度视差图融合的水下障碍物定位方法。该方法通过融合深度视差图与水下复原轮廓图,对融合图像进行凸多边形检测,获取障碍物的轮廓,基于轮廓信息进行障碍物的有效深度信息提取,实现障碍物的空间定位。水下双目定位实验结果表明,文中所提方法可以使双目立体匹配的效果更理想,能够有效提高水下障碍物定位的精度。

基于视觉传达的模糊舰船图像优化

以提升模糊舰船图像视觉传达效果,获取更多的舰船图像内部信息为目的,研究基于视觉传达的模糊舰船图像优化方法。采用基于视觉传达的模糊舰船图像去模糊处理方法,根据模糊舰船图像模型,分别确定彩色模糊舰船图像3个RGB色彩通道的模糊核,并将确定的模糊核应用到基于细稀疏表示的去模糊模型中,对舰船图像去模糊处理。依照人类视觉对色彩度的具体感知水平,采用六角椎体模型对去模糊化后的舰船图像进行视觉传达效果优化,重建去模糊后舰船图像颜色模型空间内的明度参数。实验结果显示,所研究方法能够有效实现舰船图像去模糊处理,处理后图像与清晰舰船图像相比结构相似度均达到0.89以上,信息熵值均在9.1以上。

视觉光学

R339.14 99032095视觉通道的信息处理-1.同步振荡-同态滤波模型=Information processing of visual channels-Ⅰ.synchronous oscillation-a mode for isomorphicfilter[刊,中]/赵松年,熊小芸,富志(中科院大气物理研究所大气边界物理和大气化学国家重点实验室.北京(100029)),姚国正(北京大学信息科学中心.

语音加工理论的演变

从关于阅读的经典理论,到近些年的连接主义理论,语音在词汇加工中的作用问题一直受到研究者的重视.从历史上看,认知问题常常处于一种矛盾的境地,出现了"预加工(prepositionaD对双编码"、"平行加工对系列加工"、"网络的对‘特征-组'语义记忆"的争论.这样的结局导致语音加工象钟摆一样从一个观点到另一个观点.而在最近15年,钟摆似乎停留在了语音加工的两个通路问题上.下面就涉及语音加工的通路问题的各种理论的演变作一系统地阐述.

虚拟现实系统中的人机交互技术

采用虚拟现实 ( VR)技术 ,对视觉通道、听觉通道、触觉与力反馈、用户的输入、语音识别与合成等人机交互技术进行了研究。

利用子波变换实现多通道复合图像特征提取

根据子波变换模拟视觉信息提取过程的原理 ,对视觉计算理论中普遍认为的视觉系统中存在着多个离散频率通道的观点进行分析和讨论 ,并利用光学 4 f系统对一 X光牙片进行了基于子波变换理论的多频率通道两维实时图像特征提取及组合 .

基于模糊集分类的单幅图像去雾算法

针对高亮度区域导致大气光强度A计算不准确以及复原图像颜色失真影响图像去雾效果的问题,提出一种基于模糊集分类的单幅图像去雾算法。首先从暗通道模型出发,对图像进行分割并采用基于模糊集理论的图像分类算法确定符合暗通道先验理论的非明亮区域,避免了天空等高亮区域对大气光强度计算的影响;然后利用快速双边滤波方法既具有平滑效果,又具有边缘细节保持的特性,估计大气耗散函数,进而精确恢复场景透射率;最后由大气散射模型复原图像,并进行基于人眼视觉的亮度、色调的调整,修正图像中颜色失真区域,提高视觉效果。与经典算法相比,本文算法在细节、色彩保真度具有较大改进。

基于复原结构与增强纹理融合的水下图像清晰化

针对水体对光的吸收与散射作用,导致水下拍摄图像存在雾化现象、色彩失真等问题,提出一种基于复原结构与增强纹理融合的水下图像清晰化算法.首先,通过相对总变差模型将图像分解为结构层与纹理层;其次,基于背景光的高亮度与平坦特性及颜色信息计算背景光值,利用红色暗通道先验优化透射率,通过逆求解成像模型得到复原结构层;然后,提出将梯度平滑方法用于纹理层,在抑制噪声的同时有效增强纹理细节;最后,融合复原结构层与增强纹理层,得到清晰的水下图像.实验结果表明,所提出算法将复原与增强技术相结合,清晰化处理后的图像较好地去除了雾化现象,且色彩鲜明、细节丰富.相对于各比较算法,水下彩色图像质量评价指标提高16.09%,为水下机器人等工程实践提供了可行的参考.