A Physiologically-Based Adaptive Three-Gaussian Function Model for Image Enhancement

Image enhancement is an important pre-processing step for various image processing applications. In this paper, we proposed a physiologically-based adaptive three-Gaussian model for image enhancement. Comparing to the standard three-Gaussian model inspired by the spatial structure of the receptive field (RF) of the retinal ganglion cells, the proposed model can dynamically adjust its parameters according to the local image luminance and contrast based on the physiological findings. Experimental results on several images show that the proposed adaptive three-Gaussian model achieves better performance than the classical method of histogram equalization and the standard three-Gaussian model.

基于光谱共焦的缸套内表面微织构形貌在线测量方法研究

为实现缸套内表面微织构形貌的在线检测,设计一种非接触式测量系统。采用基于EtherCAT通信协议开发的伺服系统,通过高精度伺服电机带动光谱共焦位移传感器,一次采集多个微织构的不同截面轮廓,经特征提取与坐标变换,形成单个织构的三维点云数据。通过光强值出现局部极小值确定边缘位置,采用稳健高斯回归滤波方法滤除误差,使用移动最小二乘法拟合曲面,最终获得微织构的精准三维形貌。试验结果表明:该系统与超景深显微镜测得的直径最大差值为5.7μm,深度最大差值为0.45μm,具有较高的重复性和精度,可作为缸套内表面微织构形貌在线检测的一种手段。

基于卡尔曼(Kalman)滤波算法的体育训练视频中的运动目标检测

体育训练视频中的运动目标检测往往存在目标快速移动、目标遮挡和场景变化等问题,导致运动目标检测的难度增大。为了解决这些问题,提出了基于卡尔曼(Kalman)滤波算法的体育训练视频中运动目标检测的方法。为了提升体育训练视频图像的质量,首先对体育训练视频的图像进行一系列预处理(包括灰度变换、轮廓对比增强和噪声抑制等);然后借助混合高斯模型(Gaussian mixture module,GMM)有效提取体育训练视频的前景信息;为了精准捕捉体育训练视频中的运动目标,运用三帧差分法设定Kalman滤波器的初始状态,利用高效检测算法准确获取每一帧图像中运动目标的观测位置;随后将初始状态和观测位置的数据输入Kalman滤波器;最后在Kalman滤波器中,结合上一帧的预估值和当前帧的监测值,对体育训练视频中运动目标的当前状态进行精确估算和优化,并对下一帧的状态进行预测,从而实现了对运动目标的持续跟踪与精准预测。实验结果表明,与基于特征融合的全卷积孪生网络(siamese full convolution,Siamfc)目标追踪算法和基于连续自适应均值漂移(continuously adapting mean shift,Camshift)的均值漂移(mean shift,Meanshift)改进算法相比,采用基于Kalman滤波算法的运动目标检测方法对运动目标的重叠精度(overlap precision,OP)和中心位置误差(center location error,CLE)进行检测,不仅能够有效检测到体育训练视频中的运动目标,还可表现出较高的准确性和实时性。

基于机器学习的湖北省巴东县滑坡易发性评价

为开展湖北省巴东县滑坡灾害防治,针对该区域进行滑坡易发性评价。在分析滑坡灾害与地形地貌、基础地质、水文环境、人类工程活动等相关因子统计关系的基础上,采用支持向量机(SVM)、高斯朴素贝叶斯(GNB)和随机森林(RF)3种机器学习模型对巴东县滑坡灾害进行易发性评价,并通过ROC曲线精度分析方法对比分析3种模型的评价结果。结果表明:①RF模型滑坡易发性评价结果的精度更高,更符合巴东县滑坡灾害实际情况;②巴东县滑坡极高易发区和高易发区面积约占巴东县总面积的26.3%,中等易发性面积约占巴东县总面积的24.5%,低易发区和极低易发区面积约占巴东县总面积的49.2%;③地层岩性、水库缓冲区、道路缓冲区、坡度、水系缓冲区、土地利用类型和断层缓冲区是研究区中较为重要的7个因素,其中地层岩性是控制因素,水库缓冲区和道路缓冲区是主要影响因素,因而滑坡极高、高易发区主要分布在长江、清江两岸及其支流地带、道路两侧和切坡建房附近。研究成果可为巴东县防灾减灾、合理规划土地资源以及同类研究提供参考。

一种改进型的时空混合高斯背景建模

针对单固定摄像机的环境,提出一种结合三帧差法的时空混合高斯背景建模方法,改善了传统混合高斯背景建模只考虑单个像素在时间上的特性而忽略相邻像素空间上的相关性,从而对非平稳场景较为敏感的缺点。对于状态变化频繁的点,让其取邻域内的稳定点的灰度值,再与三帧差法的结果进行或操作。实验结果表明,与经典混合高斯背景方法相比,本文的方法能够有效改善背景中出现的非平稳波动,检测出的目标也更完整,并且对阴影的影响,也有一定的抑制作用。

基于三维步态特征的步态识别方法

研究步态识别问题,针对在当前二维步态识别系统中,识别过程仅仅针对灰度、平面几何距离等二维特征信息,忽略了人体走路时的三维步态特征,步态识别准确度不高的问题。提出了一种加入三维参数的步态识别算法。利用摄像机采集单帧步态图像序列,利用身体结构的知识和摄像机标定的知识提取出人体走步时的人体三维特征数据,利用提取出二维和三维的步态特征,进行步态识别。结果表明相对于以二维步态特征为参数的步态识别,识别率有了明显改进。

三维高斯射线束法合成三分量VSP记录

本文首先给出了三维高斯射线束的表达式，然后讨论了用三维高斯射线束合成地震记录的方法，最后举出了几个地质模型合成三分量VSP记录的算削。同二维高斯射线束方法一样，三维高斯射线束方法计算的地震波场不仅能反映波的运动学特征，也能反映波的高频动力学特征，在渐近射线法的奇异区域，如临界区域，也具有较好的效果。与传统的射线追踪方法相比，它的另一突出优点是只需作初值问题的射线追踪，这一特点在三维介质中显得尤为重要。

混合高斯模型背景法的一种改进算法

针对混合高斯模型背景法的不足,提出了一种将混合高斯模型背景法与三帧差分法相结合的运动目标检测算法。利用三帧法快速检测出变化区域,提高了算法的灵敏度;引入目标是否存在的判决阈值,减低了算法的运算量;对目标区域和背景区域进行不同的混合高斯背景模型的更新策略,提高了模型的收敛速度。实验结果表明,改进的方法与混合高斯模型背景法相比其处理速度快,效果更好,适用于实时视频监控系统。

基于边缘信息和混合高斯融合的运动目标检测

针对帧间差分法在目标运动较慢时无法完整的检测轮廓,混合高斯模型易受光照影响导致目标快速运动时无法辨别轮廓等问题,提出了一种更加优化的运动目标检测算法。该算法将三帧差分法与混合高斯模型相融合,利用视频中连续的三帧图像两两作差分后作或运算、二值化、形态学处理,对中间帧的进行canny边缘检测,将两次结果再进行或运算、形态学处理后得到更加完整的轮廓。用中间帧进行高斯混合模型提取前景,二值化后和边缘信息进行与运算,经过形态学处理和孔洞填充后获得运动目标。经过实验表明,该方法能够获得更加理想的运动目标。

人民币利率互换中风险的市场价格

为研究人民币利率互换市场中流动性风险和违约风险的市场价格,运用三因子广义高斯仿射模型,同时对人民币国债市场利率、银行间质押式回购市场利率和利率互换市场利率进行模拟,并采用极大似然估计方法估计众多参数。结果发现,在目前的人民币利率互换定价过程中,流动性要素相对违约要素更加重要,市场给予流动性风险以显著的风险溢价。如采用互换利差定价法为人民币利率互换定价的话,可以以回购利率作为基准,在此基础上考虑信用风险来进行。

三维高分辨率模型的建立及应用

以胜利油田垦71地区的实际资料为例,用贝叶斯-序贯高斯模拟方法综合井间地震数据、测井数据和三维地震数据,建立了一个高分辨率三维波阻抗模型。该模型具有以下特点:①垂向分辨率明显高于输入的三维地震波阻抗;②横向上的变化趋势与输入三维地震数据的变化趋势一致;③增加了井间地震的约束,结果更加合理;④其准确性与三维波阻抗反演结果的准确性密切相关。

加窗时空分析法实现三维测量

分析了传统时空分析法空间和时间成本,发现过多无效数据的处理是导致计算效率低下的原因,提出了加窗时空分析法.该方法通过对时间序列的数据进行加窗截取,缩小了数据计算范围,从而减轻了内存负担,提高了计算效率.同时,小窗口的浮动特性使得延迟计算时间缩小到1/2窗口值,并且可实现随着图像的获取进行逐帧计算.对3个实验物体进行三维测量,曲面实验结果精细正确.在与传统时空分析法的定量比较中,该方法结果与传统方法结果在距离阈值10-6下的正确率和回调率高达99.8%,且计算时间仅为传统方法的2%.因此,加窗时空分析法使用较小的计算成本实现了高质量的计算结果.

基于各向异性自适应高斯加权方向窗的非局部三维Otsu图像门限分割

针对传统3维Otsu(3D-Otsu)门限分割方法中的滤噪性能和小目标保持性能的不足,该文提出一种基于各向异性自适应高斯加权方向窗的3D-Otsu门限分割的新方法。新方法改进了3D-Otsu的邻域窗口设置方法,采用中心点的局部特征来自适应地确定邻域各向异性高斯加权方向窗口的尺寸、尺度和滤波方向。然后,提出非局部多方向相似度测量来更有效地捕捉图像中的模式冗余。最终,结合像素点灰度值、加权均值、加权中值构建3维直方图,并基于最大类间方差计算门限矢量进行分割。实验结果表明:与目前广泛使用的2维Otsu,2维最大熵以及传统3维Otsu方法相比,新方法有着更好的门限分割效果,并具有更好的滤噪性能和小目标保持性能。

医学超声图像三域滤波去噪算法

针对视频格式的医学超声图像序列,提出了一种同时利用空间域、灰度域和时间域的相关信息的三域滤波算法。首先对每一帧图像,充分利用空间域和灰度域的相关信息构建自适应邻域,接着进行空间域和灰度域加权滤波,最后利用相邻帧之间的时域相关性进行时域加权滤波。三个域的滤波均采用高斯核函数加权,从而减小了滤波结果对阈值选取的敏感度,提高了算法的稳定性。实验结果表明,三域滤波算法能有效地抑制图像中的噪声,并保留边缘细节,有利于图像的特征提取、识别和分析。

水面无人艇运动目标检测技术研究

水面无人艇作业过程中,运动目标是其重要的信息参考来源。为了提高水面运动目标检测效率,研究了多种运动目标检测方法。在此基础上,研究了一种有效的水面无人艇动态目标检测方法。首先,以改进的高斯差分对图像进行处理。其次,结合三帧差分法的原理对图像进行运动目标检测。最后,利用数学形态学原理对运动目标进行更好的提取。实验结果表明,该算法可以较好地进行运动目标检测,且算法复杂度低,易实现。

某机载电子设备风机振动故障分析

文中针对某机载电子设备风机出现停转的情况,进行研究分析。首先定位故障原因是风机导线断裂,然后通过随机振动仿真分析得出导线的应力分布,接着计算出导线疲劳寿命,证实是振动导致了导线断裂,最后提出了改进措施,并采用了试验验证其可行性。

基于DM642的实时运动目标检测系统设计与实现

针对图像数据量大,运动目标检测算法复杂,而在实际应用中又要求实时对图像处理等特点,以DSP器件TMS320DM642为核心搭建了实时运动目标检测系统的硬件平台。为了有效检测出运动目标,提出一种将基于混合高斯模型的背景差分法和三帧差分法相结合的算法。实验表明,该系统能有效检测出运动目标,且满足实时性要求。

复杂运动情况下的多目标检测与追踪

针对多运动目标视频序列中目标存在过缓运动且相互间遮挡的问题,提出一种改进的混合高斯模型(Gaussian Mixture Model,GMM)进行目标检测并结合卡尔曼滤波进行跟踪的新算法;在运动背景检测中,采用三帧差法和混合高斯模型的融合算法进行目标提取,解决了过缓运动目标检测区域不完整的问题;在运动目标跟踪中,由于Kalman滤波器采用目标检测结果进行预测,对观测噪声矩阵进行自适应更新,使得跟踪的稳定性得到加强;通过对比,验证了新算法对存在过缓以及遮挡的不规律运动情况的多目标检测识别与跟踪的实时有效性与准确性。

一种基于混合高斯模型的运动目标检测新算法

针对传统的混合高斯模型算法检测时存在较多噪声的不足,提出了一种基于混合高斯模型与三帧差法相结合的运动目标检测算法。该算法首先分别通过混合高斯模型算法和三帧差法各获得一幅前景图像,然后将两幅图像进行逻辑或运算;再对获得的图像进行自适应中值滤波处理,并利用连通域阈值面积去噪法除去剩余的噪声,最终提取出运动目标。实验仿真结果表明,利用该方法可以有效地提高运动目标的检测率。

高斯光束照射下的单丝衍射

依据基尔霍夫衍射理论,利用幂级数展开的方法推导出旁轴条件下高斯光束的单丝衍射的近似计算公式,并通过计算机模拟的方法再现了单丝衍射主极大区的三分裂特性,得出一些与其他文献〔1〕及实验结果相一致的结论。