一种虹膜特征提取与匹配方法

人眼虹膜尺寸很小,并且容易受到干扰,如果不能有效地提取出稳定的虹膜特征进行模式匹配,将严重影响虹膜识别的准确性和鲁棒性。本文提出一种稳定的虹膜特征提取与匹配方法,在虹膜注册端通过构建强特征分类器获得增强型特征模板,在虹膜识别端通过多样本特征映射融合提取稳定的特征样本,并根据风险预测自适应地确定分类阈值,然后进行特征匹配与虹膜分类,从而有效提高虹膜识别的准确性和鲁棒性。     

一种基于系留无人机的图像遥测系统设计

针对海上船舶甲板的监控需求,本文提出了一种基于系留无人机的图像遥测系统设计方法,即通过系留无人机上的图像采集装置对被监控目标进行视频信号实时采集、压缩,再经过遥测装置的编码、调制、放大后由天线进行辐射,最后由数十公里外的遥测接收机完成接收、解调、解码,可实时显示船舶甲板图像信息。文中介绍了系统的软硬件组成、关键设备的设计方法、综合性能的分析,对相关图像遥测技术应用有一定参考意义。     

基于DCNN和全连接CRF的舌图像分割算法

针对中医舌诊中舌体分割不准确、分割速度较慢且需要人工标定候选区域等问题,提出了一种端到端的舌图像分割算法。与传统舌图像分割算法相比,所提算法可以得到更为准确的分割结果,并且不需要人工操作。首先,使用孔卷积算法,可以在不增加参数的条件下扩大网络的特征图谱。其次,使用孔卷积空间金字塔池化（ASPP）模块,令网络通过不同的感受野学习舌图像的多尺度特征。最后,将深度卷积神经网络（DCNN）和全连接的条件随机场（CRF）相结合,细化分割后的舌体边缘。实验结果表明:所提算法优于传统舌图像分割算法和主流的深度卷积神经网络,具有较高的分割精度,平均交并比达到了95.41%。      

基于多源图像弱监督学习的3D人体姿态估计

3D人体姿态估计是计算机视觉领域一大研究热点,针对深度图像缺乏深度标签,以及因姿态单一造成的模型泛化能力不高的问题,创新性地提出了基于多源图像弱监督学习的3D人体姿态估计方法。首先,利用多源图像融合训练的方法,提高模型的泛化能力;然后,提出弱监督学习方法解决标签不足的问题;最后,为了提高姿态估计的效果,改进了残差模块的设计。实验结果表明:改善的网络结构在训练时间下降约28%的情况下,准确率提高0.2%,并且所提方法不管是在深度图像还是彩色图像上,均达到了较好的估计结果。      

基于美学评判的文本生成图像优化

在对抗生成网络（GAN）这一概念的诞生及发展推动下,文本生成图像的研究取得进展和突破,但大部分的研究内容集中于提高生成图片稳定性和解析度的问题,提高生成结果美观度的研究则很少。而计算机视觉中另一项经典的课题——图像美观度评判的研究也在深度神经网络的推动下提出了一些成果可信度较高的美观度评判模型。本文借助美观度评判模型,对实现文本生成图像目标的GAN模型进行了改造,以期提高其生成图片的美观度指标。首先针对StackGAN++模型,通过选定的美观度评判模型从美学角度评估其生成结果;然后通过借助评判模型构造美学损失的方式对其进行优化。结果使得其生成图像的总体美学分数比原模型提高了3.17%,同时Inception Score提高了2.68%,证明所提方法具有一定效果,但仍存在一定缺陷和提升空间。      

基于可变阶变分模型的医用低剂量CT图像去噪

为了降低患者的辐射风险,低剂量CT（LDCT）广泛用于临床诊断,但辐射剂量的减少在重建的LDCT图像中引入了斑点噪声和条纹伪影。为了提高LDCT图像的质量,提出了一种基于可变阶变分模型的后处理技术。所提出的变分模型使用边缘指示器控制变分阶数,根据图像的特征在一阶全变分（TV）正则项和二阶有界Hessian（BH）正则项之间交替变换。采用基于快速傅里叶变换（FFT）的分裂Bregman算法求解所提出的变分模型。该模型在保留高剂量CT（HDCT）图像相应结构的同时,有效抑制了斑点噪声和条纹伪影。重建的图像和实验数据表明,所提出的变分模型比现有的先进模型具有更好的质量。      

一种图像缩放算法的SoC协同加速设计方法

针对无人机自主着陆的跑道检测、识别、跟踪等视觉算法中需要对大量图像进行缩放处理以便后续计算,但又对实时性要求比较高的情况,根据输入输出像素点的映射关系提出了一种适用于硬件加速的图像缩放算法,简化算法结构的同时利用现场可编程门阵列进行模块硬件功能的设计对算法加速,并采用软硬件协同的体系结构搭建实时图像处理系统。实验结果表明,该缩放算法处理精度高、耗时少,且用硬件逻辑实现后,可以进一步提速171倍,硬化后的系统可以通过摄像头获取图像数据,实时处理后在显示器中显示,达到30帧/s的处理速度,可以应用于实时性要求较高的图像处理算法中。      

基于小波变换的多方位角SAR图像融合方法

针对目标散射特性空变效应以及多方位角图像信息冗余的问题,提出了一种基于小波变换和边缘检测的多方位角SAR图像融合方法。首先,将图像进行小波变换,完成低频信息和高频信息的分离,实现图像的多分辨表征及序贯图像多方位角信息的融合;然后,利用改进的Robinson算子增强图像的轮廓特征;最后,融合实验和定量评估结果证明了本文所提融合方法的有效性。     

基于卷积神经网络的遥感图像舰船目标检测

针对遥感图像背景复杂、受环境因素影响大的问题,提出一种将卷积神经网络(CNN)与支持向量机(SVM)相结合的舰船目标检测方法,利用卷积神经网络可自主提取图像特征并进行学习的优点,避免了复杂的特征选择和提取过程,在复杂海况背景图像的处理中体现出较优的性能;同时,由于军舰样本获取难度大,应用迁移学习的概念,利用大量民船样本辅助军舰目标的检测,取得较好的效果。通过参数调整与实验验证,此方法在自行建立的测试集上检测率达到90.59%,对光照、环境等外界因素具有一定程度的鲁棒性。     

基于投影残差最小化的二维火焰化学发光场重建

化学发光计算断层成像技术(CTC)能够实现对燃烧室内激发态粒子化学发光场的瞬时三维测量。为进一步提高CTC的测量精度,依据火焰的结构特性提出一种基于投影残差最小化的优化重建算法(PDM算法),利用Sine仿真模型对ART算法、ASD-POCS算法和PDM算法在不同角度下的重建性能进行评估。实现对一组稳定二维预混火焰的OH*化学发光场重建,通过重建结果与实际拍摄结果的对比,进一步评估重建算法的性能。结果表明:传统医学重建算法丢失火焰内部结构特征,不适用于火焰图像重建;PDM算法可以加快重建速度,提高重建质量,即使在稀疏角度下的重建,仍能得到较高精度的重建结果,有效捕捉火焰的主要结构特征。