隐马尔可夫模型在对象定位中的应用与实现

以医学图像中脊柱的定位为应用背景,对经典Viterbi算法进行改进,根据全局最优搜索算法提出了可控的最优搜索算法,把隐马尔可夫模型(Hidden Markov model,HMM)应用于二维图像中线性结构对象的定位。以真实的人体脊柱X光照片为实验样本进行的定位实验,结果表明:HMM模型不需要对图像施加较多的限制,就可获得较成功的定位结果,同时引入了可控的最优搜索算法后,定位效果有了进一步的提高。还通过实验分析了可控制的最优搜索的两个控制参数对定位性能的影响,并提出了定位性能具有区间性的结论。     

基于ARG模型识别局部被遮挡物体

在计算机视觉中，局部被遮挡物体的识别有着重要的意义。本文提出了一种基于ARG（关系属性图）模型识别局部被遮挡物体的新算法。由于关系属性图对图像遮挡、噪音或者二维几何引起的变形都是稳定的，所以用ARG模型能够识别那些由于局部被遮挡或其它原因引起的丢失特征的物体。该算法如下：首先，根据模型和图像特征之间的局部和整体的对应性约束，在图像中选出有限数量的侯选子图。其次，基于在关系向量空间中的误差分析，使用投票方案对丢失的特征进行迭代检测，丢失的特征全部被检测出后即可进行匹配。最后用实例进行了验证，结果表明该算法是有效的。     

红外与可见光图像的非采样Contourlet变换融合方法

针对传统基于非采样Contourlet变换图像融合技术存在的问题,提出改进的基于图像局部能量的非采样Contourlet变换红外与可见光图像融合方法。首先对待融合图像进行非采样Contourlet变换;然后在图像低频成分采用基于图像局部能量的加权平均融合准则进行图像融合,在图像高频成分采用归一化将高频系数的能量差与设定的融合阈值进行比较,再进行分步融合;最后进行非采样Contourlet变换的重构得出融合图像。实验章节通过合成及真实图像算例证明本文方法相对于传统的图像融合方法具有更好的融合效果及精度。     

基于SURF和光流场的医学图像配准技术研究

提出了基于SURF算法和光流场模型相结合的多模态医学图像配准算法。由于传统光流场模型具有灰度一致性的约束条件以及多模态医学图像的结构差异较大,导致算法对于多模态医学图像无法取得较好的配准结果。首先引入直方图规定化算法作为医学图像预处理,解决多模态医学图像中灰度差异较大的问题;然后根据多模态医学图像结构差异较大的特点,本文采用分级配准的思路,将SURF算法和传统光流场算法结合起来可以获得较好的配准结果;最后采用CUDA并行加速的方法对本文算法进行GPU加速。研究结果表明:本文算法具有较高的准确性和更好的鲁棒性。     

基于变化反照率值的灰度图像重建算法研究

本文提出了一种基于变化反照率值的从明暗恢复形状(shape from shading,简称SFS)算法,该算法消除了传统SFS算法假设物体表面仅有单一反照率值带来的影响.本文首先运用局部反照率值估计方法计算出图像中每一个像素对应的反照率值,得到反照率值图像;接着分割该反照率值图像为若干个区域,使得每个区域含有统一的反照率值;然后详细叙述基于变化反照率值的SFS算法原理.最后,基于上述理论本文做了两组实验,实验结果表明本文方法较传统方法有明显改善,扩大了SFS的应用范围.     

结合图像局部信息的高斯混合型图像分割框架

针对现有的基于判别型或聚类型的图像,用分割方法无法处理被噪声污染的图像的现状,提出一种新的两步式图像分割框架。该框架首先利用图像的局部信息重塑图像的灰度直方图,增强了像素的类间散布性和类内紧凑性,然后将现有的基于判别型或基于聚类型图像分割方法在重塑图像上执行,从而提高了现有图像分割算法的有效性和鲁棒性。文中用典型的聚类型方法高斯混合模型来说明该框架的可行性。由于框架的两个步骤具有独立性．因此可推广到现有的其他基于像素或直方图的方法。在人工和真实图像上的实验结果证明,这种两步图像分割框架可以获得有效且鲁棒的图像分割结果。     

一种基于时间差分运动检测的改进方法

本文提出了一种基于时间差分运动检测的改进方法。首先计算时间上连续的两帧灰度图像的差分图像；然后，将得到的差分图像通过低通滤波和二值化处理；最后，利用图像序列中的多帧灰度图像计算得到一组二值图像，通过对二值图像进行像素的算术运算，提取出运动目标区域。实验结果表明：这种方法是有效的。     

基于量子搜索和高斯变异的MOEA/D算法

在实际应用中,尤其是在研究大规模决策空间的优化问题时,MOEA/D算法容易陷入局部最优。针对此问题,提出了一种基于量子搜索和高斯变异的MOEA/D算法。引入环境迁移模型,将两者进行并联,并且与原算法进行串联,利用量子搜索来提升算法的全局搜索能力,采用高斯变异位置更新方法保证算法的局部搜索能力。同时为了避免算法在迭代后期陷入"早熟"危险,提出了基于邻居位置的量子搜索,通过改变吸引点的生成方式,来加强量子搜索在迭代后期的局部搜索能力。结果表明:改进后的MOEA/D算法与原算法相比,提升了算法的搜索能力,也保证了算法的收敛能力。     

一种月面采样量的在轨自主测量方法

月面采样量的在轨自主测量是实现月面自主采样的必要环节。本文设计了一种月面采样装置，根据图像信息实现对月面采样量的在轨自主测量。针对图像中目标与背景灰度差较小、背景区域噪声较多的特点，采用了改进型最大类间方差法与连通标记自适应去噪方法，实现了采样区域较为准确的分割。针对单目相机无法直接获取采样区域尺寸的特点，利用已知物体尺寸进行在轨自主标定，结合图像中提取出的采样区域，完成了采样区域尺寸的计算，实现了采样量的在轨自主测量。试验结果表明，在轨自主测量结果与实际结果吻合，本文提出的在轨自主测量方法有效。     

基于尺度时间均衡的高速风洞视频测量图像闪烁修正方法

高速风洞视频测量试验环境中，复杂的光照条件容易导致采集的图像序列出现闪烁，影响测量结果的精度。在测量图像中，由于照明变化导致的灰度变化和目标运动、变形引起的局部变化耦合在一起，导致基于仿射变换模型（线性或非线性）的修正方法难以适用。尺度时间的直方图均衡方法（STE）利用尺度空间理论，对各图像直方图中每一个灰度值组成的曲线在时间维度上进行高斯卷积得到目标直方图，再通过直方图匹配获得闪烁修正后的图像。针对日光灯照明下的相机标定板图像、存在运动和变形的风洞模型变形测量试验图像和存在油膜形态变化的油流试验图像开展了应用研究。结果表明，该方法适用于图像序列的全局闪烁修正，与基于模型的方法相比，其修正效果不依赖于基准图像，对图像抖动、局部存在目标运动或变形等干扰因素的鲁棒性强，且方法简单，计算量小，具有较高的工程应用价值。     

三维重构技术的探讨

三视图在工程设计领域中起着很重要的作用,利用三视图由计算机重构三维形体是三维信息输入的一种重要手段,也是CAD的重要方法,本文着重阐明了三维重构技术数据结构的选择,原始数据的规整,用最值路径与深度优先结合的方法搜索二维环,以及识别和删除假元,压缩解空间等方面内容。本文还介绍了建立三维点集、三维边集的方法以及用中文会话方式输入二维图形的用户界面。特别是提出了形体结构化的概念(即,把形体描述成结构图),用深度优先与回溯结合的方法,把搜索物体三维环面的过程转化成结构图中搜索树的形成过程,为人工智能原理应用于三维重构技术作了尝试。本文较全面地说明了三维重构技术的重点,难点和存在的问题以及可能的发展方向,系统地介绍了在IBM PC机上实现三维重构的全过程。     

一种新的二维最大熵图象阈值分割方法

根据最大熵原理提出了一种用二维最大熵获取二值图象的新方法，介绍了用梯度－区域灰度均值二维最大熵求取阈值的原理和过程。计算机仿真结果表明，采用本文提出的阈值分割方法，对于直方图平坦的灰度图象处理效果尤为理想。     

磁共振图像的一种多尺度边缘检测算法

医学图像的病灶呈弱边缘特性,用传统的边缘检测方法效果不理想。本文提出了一种改进的多尺度边缘检测算法：在传统的Mallat小波模极大值边缘检测方法的基础上,应用模糊算法构造相应的隶属函数,提取弱边缘信息,最后应用多尺度边缘融合算法将不同尺度下的边缘图像合成。实验结果表明,该方法对噪声有一定的抑制作用,可有效检测出弱边缘信息,定位准确,且检测效果明显。本算法可以兼顾良好的边界定位、噪声抑制和弱边界检测等性能指标,可以有效解决传统边缘检测方法中存在的高定位精度及强去噪能力之间的矛盾。     

复杂背景下快速移动目标的实时跟踪

提出了适用于跟踪在复杂背景下快速移动目标的实时跟踪系统.利用基于马尔可夫场模型的背景减除算法检测像素变化,以跟踪移动目标.分割掩膜的先验概率用马尔可夫场模型来表示,因此目标跟踪任务即被转化成最大后验问题.实验结果表明,本文算法在简单背景或复杂背景下的离线和在线移动目标跟踪方面均有较好的效果.     

转动干版的平面波多光束全息干涉计量的研究

本文提出了一种转动干版的多光束全息干涉计量术，用于测量试件的三维振幅场，该全息干涉计量术采用的光路系统具有空间分布的三束平面波物光和一束平面波参考光，它借助于一个可使干版作任意角度转动的特殊装置，在一张干版上记录振动体同一谐振频率的三个独立的时间平均全息图，再现时，该干版用原参考光照射，并分别转到记录时的三个原始位置，则可得到三个时间平均干涉图，利用有关的物理模型，便可导出求解被测物体上任一点的振     

Ground-Based Cloud Using Exponential Entropy/Exponential Gray Entropy and UPSO

Objective and accurate classification model or method of cloud image is a prerequisite for accurate weather monitoring and forecast. Thus safety of aircraft taking off and landing and air flight can be guaranteed. Thresholding is a kind of simple and effective method of cloud classification. It can realize automated ground-based cloud detection and cloudage observation. The existing segmentation methods based on fixed threshold and single threshold cannot achieve good segmentation effect. Thus it is difficult to obtain the accurate result of cloud detection and cloudage observation. In view of the above-mentioned problems, multi-thresholding methods of ground-based cloud based on exponential entropy/exponential gray entropy and uniform searching particle swarm optimization （UPSO） are proposed. Exponential entropy and exponential gray entropy make up for the defects of undefined value and zero value in Shannon entropy. In addition, exponential gray entropy reflects the relative uniformity of gray levels within the cloud cluster and background cluster. Cloud regions and background regions of different gray level ranges can be distinguished more precisely using the multi-thresholding strategy. In order to reduce computational complexity of original exhaustive algorithm for multi-threshold selection, the UPSO algorithm is adopted. It can find the optimal thresholds quickly and accurately. As a result, the real-time processing of segmentation of groundbased cloud image can be realized. The experimental results show that, in comparison with the existing groundbased cloud image segmentation methods and multi-thresholding method based on maximum Shannon entropy, the proposed methods can extract the boundary shape, textures and details feature of cloud more clearly. Therefore, the accuracies of cloudage detection and morphology classification for ground-based cloud are both improved.     

一种三维空间9-交模型的简化方法

9-交模型是一种表达三维空间拓扑关系的常用方法,但存在着冗余度大等问题。本文在Z latanova简化9-交模型工作的基础上,定义了点、线、面和体等简单三维空间对象,对它们之间的拓扑关系进行了研究。排除各种不可能的情况,共总结出24种可能的9-交结果以及80种点线面体之间的拓扑关系,并进行归类得到55种拓扑分析操作,从而大大简化了原模型。以线与体的拓扑关系分析为例,给出了根据简化以后的9-交模型进行拓扑分析操作的具体算法实现。     

1200℃高温热环境下全场变形的非接触光学测量方法研究

将数字图像相关方法这一基于图像的非接触全场光学测量方法与瞬态气动热试验模拟系统相结合发展了一种用于1200℃高温环境下全场高温变形测量的新技术,为减小高温物体热辐射对数字摄像机所采集图像亮度增强的影响,采用了带通光学滤波成像技术,该技术可使图像采集系统在物体表面温度高达1200℃时仍可获得高质量的数字图像,这些图像可被...     

一种基于元路径拥塞模式挖掘的移动对象位置预测方法

路网上移动对象位置预测是许多位置相关服务的基础。目前移动对象位置预测方法没有充分考虑到轨迹数据中所蕴含的道路拥塞信息,而路网上的道路拥塞状态对移动对象的位置更新会产生巨大影响。提出基于元路径拥塞模式挖掘的方法(Meta-congestion-pattern mining,MCPM)。在离线挖掘阶段,从历史轨迹的频繁路径(元路径)的紧集中挖掘当地的拥塞模式,并对运动模式进行建模,其中采用基于k均值的聚类算法解决数据稀疏性问题。在线预测阶段根据挖掘的拥塞模式和运动模式依概率进行预测。最后通过理论分析和实验验证得出了算法的有效性,与相同条件下的精度预测(WhereNext,WN)方法相比,平均预测准确性提高了近20%,预测时间平均缩短了近50%。