基于颜色差异特征与边缘复杂度的输电铁塔螺栓螺帽目标检测算法

螺栓作为输电铁塔上的重要部件,其安装状态正确与否对于铁塔的安全质量至关重要,但目前针对刚搭建完成仍未投入使用的铁塔螺栓安装状态的计算机自动检测方法的研究相对空白,工程实践中仍采用人工检测的方式。因此,针对此类铁塔提出了一种新的螺栓安装状态自动检测算法,该算法将深度学习与数字图像处理方法相结合,在Faster-RCNN网络目标定位的基础上,提出了一种基于颜色差异特征与边缘复杂度的螺栓及空洞目标检测算法,并据此实现对螺栓安装状态的检测。该算法提出了一种基于HSV颜色空间的颜色差异特征算子,可以量化反映图片的整体颜色变化。同时,该算法还提出了包含边缘连通域个数、边缘连通域质心分散度及边缘连通域质心区域分布比的边缘复杂度特征集,可量化表征图片中目标的边缘复杂度。通过对在国家电网施工现场铁塔底部实地拍摄的271张图像(包含2304个目标)进行验证,表明所提出算法的准确率可达86.24%;与单一的深度学习目标检测方法相比,有效提高了目标识别准确率,有望为铁塔上存在安全隐患的未安装部件的及时识别提供一种新的解决方案。

基于边缘复杂度的深度图帧内模式选择方法

3D-HEVC在深度图中的内部模式众多导致了编码时间大量增加.为此,提出了一种基于边缘复杂度的深度图帧内模式选择方法.由于DMMs中的深度图帧内模式适用于不同特征的边缘,其中的Intra_Wedge模式针对简单边缘而Intra_Contour模式适用复杂边缘.因此提出了依据边缘复杂度情况分别选择不同深度图帧内模式到候选列表中.实验结果表明,该算法在保证视频质量的条件下,节省了29.24%的编码时间.

基于区域边缘统计的图像特征描述新方法

直方图特征是计算机视觉领域最为常用的图像特征之一,然而空间统计信息的缺乏导致传统灰度直方图对图像特征的区分能力较差.对此,文中通过引入直方图子区间对应区域的边缘复杂度概念,提出了一种描述图像特征的区域边缘直方图方法.文章首先定义了区域边缘复杂度的概念,并提出以直方图各子区间的边缘复杂度作为空间权系数对各子区间进行加权,然后通过对加权后的直方图进行化简进而得到区域边缘直方图的简洁描述形式,最后,给出了基于积分直方图实现的快速计算方法.实验结果表明,区域边缘直方图方法对图像特征的区分能力明显优于灰度直方图,克服了空间直方图等改进方法对图像旋转的敏感性,运算效率比空间直方图提高了两个数量级以上.

高效视频编码帧内快速划分决策算法

为了解决高效视频编码(High Efficiency Video Coding,HEVC)帧内预测复杂度高、编码时间长的问题,提出了一种编码单元(CU)快速划分决策算法,根据水平、垂直、45°、135°方向上的全局边缘复杂度来判定CU是否划分,并通过比较垂直与水平方向的边缘复杂度的大小来减少部分候选模式数,从而有效地减少帧内预测的计算复杂度,节省编码时间。实验结果证明,在全I帧模式下,CU快速算法在保证与HM10.0算法性能相差不大的前提下,平均减少了48.06%的编码时间。

显微图像特征量的获取及分析

研究显微图像中各连通域的几何特征计算和统计分析技术,主要通过对细胞面积、周长、外接矩形及不变矩等的计算形成对细胞组织综合全面的描述和分析,并在实际系统开发中得到验证.

适用于MPEG-4的高效空域自适应图像后处理算法

为有效抑制重建视频图像中的人为编码噪声,提出了一种适用于MPEG-4的具有5种滤波模式的高效空域自适应图像后处理算法.通过对各种人为编码噪声的特性分析,根据待滤波区域像素的一维变化特性和像素的变化范围,将待滤波边界划分为不同的区域,并结合人类视觉系统(HVS)的视觉特性,对不同区域分别采取各种有效的局部特征自适应的滤波策略.算法采用了与其他视频编码标准中环路滤波算法相似的算法结构,便于进行兼容多标准的视频解码器设计.实验结果表明,本算法可有效抑制多种人为编码噪声,对于各种不同特性和不同比特率的测试序列均有良好的可靠性和稳定性,相比于传统算法,本算法可获得更高的峰值信噪比增益.