基于IPCNN的红外与可见光图像融合算法

为充分保留源图像的细节信息,提高融合图像的清晰度、对比度,提出一种基于改进脉冲耦合神经网络(improved pulse coupled neural network,IPCNN)的红外与可见光图像融合算法。对源图像进行非降采样轮廓波变换(nonsubsampled contourlet transform,NSCT),采用基于静态小波变换(static wavelet transform,SWT)的融合策略对低频子带进行融合,对高频子带采用绝对值取大与IPCNN相结合的融合方式,在融合过程中引入链接突触计算神经网络(linking synaptic computation network,LSCN)进行图像增强,通过NSCT逆变换得到融合图像。实验结果表明,该算法的融合图像在清晰度、对比度、图像信息熵等方面均具有较好的优势。

多视角图像的图变换匹配算法

为提高不同视角图像的匹配精度,提出一种多视角图像的图变换匹配算法。利用传统图像匹配算法获取多视角图像特征点的初始匹配关系;计算特征点之间的欧氏距离,建立近邻图判断初始匹配的正确性;对错误的特征匹配关系进行剔除,提高图像的匹配精度。多组不同场景的多视角图像实验结果表明,与随机采样一致性算法(random sample consensus,RANSAC)、图变换匹配算法以及迭代的图变换匹配算法进行对比,该算法在正确匹配点对的查准率及错误匹配点对的查全率上均取得较好结果,验证了其在多视角图像匹配上的有效性。

海量多媒体图像信息高效检索算法优化及仿真

对海量图片数据信息进行检索的研究,对于增加多媒体图片信息检索率具有重要意义。由于海量多媒体图片信息存在一定的相似特征,使得进行检索时图片信息特征出现混乱的情况。传统的图像检索方法,主要通过图片信息特征进行分类检索,当图片信息混乱时,无法对海量多媒体图片信息特征进行分类,导致检索速度慢、准确率低的问题。提出一种新的海量多媒体图片信息高效检索算法,通过分析图片的SIFT局部特征,获取图片SIFT特征,再利用SIFT特征进行图片匹配对目标图像进行识别,引入BOW算法对匹配后的图片SIFT特征进行索引,建立Bag of words模型、TF-IDF加权和欧式距离来完成图片的相似度计算,完成海量多媒体图片信息的检索。仿真结果表明,采用改进的检索方法有效的提高了检索速度和检索准确率。

基于局部抑制线性编码的图像快速识别方法

传统的图像识别方法如ScSPM、LLC都是在SIFT的基础上提取特征,忽略了人工特征的局限性,且单张图像识别耗时略长。考虑到这些不足,提出了一种基于局部抑制线性编码的图像快速识别方法。该方法首先直接利用局部抑制线性编码提取图像局部特征描述子;然后用线性空间金字塔匹配(LSPM)对特征描述子进行计算;最后将计算结果输入到线性支持向量机(LSVM)中进行训练和测试。在3个常用的图像数据集上的实验结果表明,该方法在类别不多的情况下具有很好的识别准确率,同时大大减少了单张图像识别耗时,从而验证了该方法在图像识别上的有效性。

基于校企联合的道路工程专业虚拟实验教学改革思考

基于校企联合的虚拟道路工程实验教学平台建设,就是针对当前地方本科院校在道路工程专业教育中存在的问题,以企业需求为导向,充分挖掘现代交通土建工程知识体系要点,梳理交通土建专业课程体系;整合企业资源,将虚拟工艺、虚拟管理、虚拟设计等形式融于传统教学,改善实验教学,重视核心工程素质培养,达到改革工程人才培养模式,提高专业人才培养质量的目的。

基于块分类稀疏表示的图像融合算法

针对基于单一字典训练稀疏表示的图像融合算法忽略图像局部特征的问题,提出了基于块分类稀疏表示的图像融合算法。算法是根据图像局部特征的差异将图像块分为平滑、边缘和纹理三种结构类型,对边缘和纹理结构分别训练出各自的冗余字典。平滑结构利用算术平均法进行融合,边缘和纹理结构由对应字典利用稀疏表示算法进行融合,并对边缘结构稀疏表示中的残余量进行小波变换融合。实验结果证明,该算法相对于单一字典稀疏表示算法,在融合图像的主观评价和客观评价指标上都有显著改进,并且算法速度也有提高。

组约束与非局部稀疏的图像去噪算法

现有的非局部稀疏表示去噪算法大多严格依赖于块匹配,且其去噪性能受制于匹配的相似块的数量.鉴于此,提出了组约束与非局部稀疏的图像去噪模型.模型在非局部稀疏的基础上加入了分组约束,增强了图像块之间的非局部相似度,块匹配更加精确.实验表明,模型无论是在视觉效果还是峰值信噪比上均具有较好的性能.

卷积神经网络在脑脊液图像分类上的应用

针对脑脊液细胞图像拓扑结构复杂,采用传统的基于人工特征的分类方法效果并不好,提出一种基于卷积神经网络的脑脊液细胞图像分类方法。设计一个网络,卷积层分别使用ReLU、LReLU和RReLU这3种激活函数,分为3个网络模型;CNN-RReLU模型使用RReLU激活函数时采用新的策略,在训练和测试阶段,参数a值都是随机取自区间为5到8的均匀分布。在正常异常脑脊液细胞图像和3类单目标脑脊液细胞图像上的两组实验结果表明,该方法在平均分类准确率标准上有显著提升,单张平均分类时间大幅减少,CNN-RReLU的性能最优,验证了方法的有效性,具有较好的应用价值。

基于卷积神经网络和哈希编码的图像检索方法

在图像检索中,传统的基于人工特征的检索方法并不能取得很好的效果。为此提出一种结合卷积神经网络和以前最好水准的哈希编码策略的图像检索方法。鉴于近几年卷积神经网络在大量的计算机视觉任务上的巨大进步,该方法首先使用在ILSVRC数据集上预训练过的VGGNet-D网络模型对实验图像数据集提取卷积特征来得到图像的深层表示,再采用以前最好水准的哈希策略将这些深层表示进行编码,从而得到图像的二进制码,最后再进行快速图像检索。在两个常用的数据集Caltech101和Caltech256上的实验结果表明,本文方法的5个策略相比于以前最好水准的相应的图像检索策略在"精度-召回率"和"平均正确率值-编码位数"两个指标上能获得更优异的性能,证明了本文方法在图像检索上的有效性。

路面裂缝图像自动识别系统

针对目前路面裂缝人工检测方式工作量重、耗费大等缺点,以车载路面裂缝图像为研究对象,研究一种快速的路面裂缝图像自动识别技术,实现裂缝去噪增强、裂缝提取,为路面养护决策提供科学依据,对改变我国路面养护技术落后面貌具有重要意义和市场推广前景。

路面裂缝图像识别技术研究综述

公路路面裂缝类病害是公路路面的主要病害之一。大多数公路路面损害调查都是依靠人工监测,工作效率低,耗时费力。跟随国际提出路面自动化、智能检测的主流,摆脱传统人工检测的方式,路面裂缝自动采集识别技术应运而生。文章对路面裂缝图像识别技术进行探讨和论述。

基于组的非局部稀疏表示图像去噪算法

提出一种基于Android智能手机平台的定位系统。该系统利用智能手机自带惯性测量单元(陀螺仪、加速度计以及磁力计)的数据经过行人航迹推算(PDR)算法处理,在封装算法时采用交叉编译环境Cygwin和Android NDK来编译算法c程序,以得到可被安卓系统调用的so库文件,来获取室内行人的实时步长与方向角数据,并通过手机WIFI模块将实时数据传送到服务器,实现室内行人实时定位监控。测试软件结果表明:所设计手机软件安全性能得到提高,并且运行良好,能够很好地达到实时监测室内行人的目的。

基于回字形法路面裂缝图像增强

路面裂缝自动化识别技术成为当前研究的热点,针对强噪声下低对比度裂缝难以识别的问题,提出一种回字形法,对路面裂缝图像进行增强,利用回字外环内裂缝周边像素区域灰度均值与回字内环裂缝灰度均值的对比差异,设计识别算法。实验表明,该方法效果良好。

保持细节特性的局部误差渐进网格简化算法

针对三维模型简化过程中生成渐进网格时存在局部区域精度与效率平衡优化的问题,提出一种基于局部区域环间法矢夹角变化的半边折叠渐进网格简化算法.首先,获取三维数据点的一环邻近点构成的邻域局部区域受重心度量距离约束的法矢,再获取与一环邻域三角形集合点有交集的三角形集合作为二环邻域区域;然后,以这两个局部区域法矢点乘的值为边折叠的折叠代价,该值越小表示该区域越趋向于平面,应优先简化,否则予以保留;最后,采用三角形内角判断方法来保证简化后网格中三角形的正则度,以减小变形引起的误差.实验结果表明,所提算法在三维模型渐进网格简化中局部细节特性保持和效率上得到较好的平衡,能够满足实际应用的需要.

基于网络本体语言的三维计算机辅助设计主模型相似性计算方法

为了提高三维计算机辅助设计(CAD)模型重用效率,针对当前三维模型检索系统中语义表达不足问题,提出了一种基于网络本体语言(OWL)表示模型语义的相似性计算方法。首先,将三维CAD产品主模型转化成以概念属性特征为基础语义对象的结构化表示模型;然后,从OWL表示模型中提取用于评价两个模型相似性的特征语义信息,构建可量化的相似元集,借助子图同构思想和Tversky算法给出了一种加权相似性计算方法;最后,通过实例验证了所提方法的有效性和可行性。实验的定量评价结果表明,该评价基准从对象本身转为两个对象特性的语义描述,能够客观反映两对比模型的相似程度。

半透明三维物体表面光泽真实感实时渲染方法

针对具有半透明特性玉石的真实感渲染问题,提出一种利用高光层、漫反射层、透射层三层光照模型叠加的解决方法。首先对散射层结合漫反射剖面来模拟半透明玉石的次表面散射效果,提出一种可改变漫反射剖面的散射方法,表达不同种类玉石漫反射剖面的特点;然后对透射层利用预计算的本地厚度贴图结合高斯线性和,实现基于表面厚度光的透射效果,再在能量守恒的基础上与基于微平面的高光反射项进行叠加,得到一个基于三层光照模型的真实感半透明材质表现。实验结果表明,所提出的方法能实现不同种类半透明玉石真实感渲染,且在片面数达160万时可保证30帧/秒的实时效率。

基于描述逻辑的功能公差分析

为了使公差信息更好地被计算机理解,将描述逻辑引入对功能公差分析的研究中。通过对几何公差描述逻辑进行扩展,构建功能公差分析描述逻辑FTADL(Dta),并设计该逻辑的可满足性判定算法。基于FTADL(Dta)的知识表示机制,构建功能公差分析表示模型,在此基础上借助FTADL(Dta)的可满足性判定算法设计功能公差分析算法。以开齿轮箱的功能公差分析为例,验证了所设计算法可为计算机辅助设计系统中功能公差分析智能化的研究提供有效的思路和方法。

骨架型沥青混合料粗集料颗粒接触形态变化规律

为了揭示骨架型沥青混合料粗集料颗粒接触形态的变化规律,提出了单位截面图像面积颗粒接触数na、单位截面图像面积颗粒接触长度la、单颗颗粒接触数npi和单颗颗粒接触长度与颗粒周长之比rpi以及它们的系统平均值ne,le等颗粒接触参数.采用相邻颗粒中较小颗粒的粒级估计搜索窗半径,并扣除边界颗粒的影响,在此基础上,对13型、20型两类多粒级(热拌沥青)混合料进行大样本接触分析试验.结果表明:随着粗集料中细组分(B)掺量(wB)的增加,13型、20型混合料的na,la均单调递增,na,la值能够反映混合料的骨架组成.ne-wB,le-wB曲线峰值位置和VCA(混合料骨架间隙率)-wB曲线谷值位置一致,ne-wB,le-wB曲线峰值位置对应粗集料颗粒最紧密接触形态.不同混合料的npi分布曲线形状相似.随粗集料细组分掺量的增加,npi分布曲线峰值位置右移.当粗集料细组分掺量达60%时,粗集料颗粒达到最紧密接触形态,npi分布曲线峰值位置开始左移,粗集料粗、细组分的rpi值均达到最高.

基于动态最短路径识别水泥路面裂缝的方法

针对水泥路面图像裂缝识别过程中刻槽带来的干扰问题,利用频域滤波消除水泥路面刻槽,并使用动态最短路径提取路面裂缝识别结果.首先用频域滤波消除水泥路面刻槽,并将频域滤波后图像划分为不重叠的16*16小方块,再运用动态最短路径判断方块中是否含有裂缝,经过后续二值化、裂缝拼接等处理,最后得到裂缝图像.实验结果表明,该方法可以很好地去除刻槽的影响,具有良好的识别效果.

基于空域方格模板的水泥刻槽路面裂缝提取方法

针对水泥路面裂缝检测过程中刻槽的干扰问题,提出一种基于空域方格模板的水泥刻槽路面裂缝提取方法:根据刻槽的几何特性,选取合适边长的方格对图像进行遍历搜索,将影响裂缝识别的刻槽干扰因素进行剔除。提取过程:利用中值滤波对水泥刻槽路面进行滤波处理;采用基于分块的图像分割算法对路面图像进行分割;对分割后的图像进行空域方格搜索;对图像进行去除噪声和毛刺处理。实验结果表明,该方法不仅对水泥刻槽路面裂缝的识别有良好效果,而且极大缩短了算法运行时间。