基于机器学习方法的三维粒子重构技术

通过三维粒子重构获取粒子场的分布情况是层析粒子图像测速的关键步骤,有限二维投影下的三维粒子重构是一个欠定的反问题,其精确解往往很难得到.一般情况下,可以通过优化方法得到近似解.为了获取质量更高的粒子场并用于层析粒子图像测速,提出了一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)...     

自适应融合 RGB图像特征的稀疏深度修复

深度修复的目的是从稀疏深度图像中恢复出稠密的深度图像。现有方法通常是以稀疏深度图像及其对应的 RGB图像为输入,通过 1个卷积神经网络恢复出密集深度图像。然而,普通的卷积层在处理稀疏且不规则的深度信息时有较大的局限性,同时,RGB图像特征和深度图像特征属于不同的模态。针对这些问题,文章提出了自适应稀疏不变模块,根据输入像素的有效性来处理稀疏深度,并提出了结合注意力机制的多尺度特征融合模块,在关注有效特征的同时,抑制不必要的特征,进一步提高深度修复性能。文章在 NYUv2数据集上进行了一系列实验,实验结果表明了所提出算法和模块的有效性。     

几何代数域内的光流场改进算法

提山了一种新的光流场计算方法：首先,在几何代数域内推导了光流约束方程的新形式;然后,在速度场平滑的基础上,通过求解关于初值问题的热传导方程求解光流场;最后,给出光流场的数值解和仿真结果。实验证明此方法是有效的。     

基于Canny边缘检测的Mean-Shift跟踪核窗宽确定方法

传统核窗宽固定的Mean—Shift跟踪算法不能很好地对做复杂运动、尺寸变化的目标进行有效地跟踪,变核窗宽是解决这一问题的途径。图像的边缘表征了目标的重要特征,可以通过提取目标的边缘来确定核窗宽并用于跟踪。基于Canny边缘检测算法确定跟踪窗宽加快了Mean—Shift跟踪算法的运算速度,仿真结果验证了该跟踪算法的有效性。     

基于改进的二维Otsu法的图像分割法

针对Otsu阈值法仅适合图像目标和背景分布呈正态分布且各像素量和方差基本相当的不足,提出了一种基于二维Otsu的改进算法,实验结果表明,该算法比传统Otsu阈值法能够获得较好的分割效果.     

边缘图像自适应编码方法

边缘特征常被视作无人机视觉系统中的重要信息（比如在视觉导航时需用边缘特征识别障碍物），在实践中会遇到边缘图像数据量大的情况。针对边缘图像高效压缩问题，提出了边缘图像自适应编码方法。首先以边缘打包法的压缩比和边缘点所占比例为特征，建立Logistic回归模型，然后利用图像数据库对该模型进行离线训练获取模型参数，最后利用Logistic回归模型建立分类器，自适应地在边缘打包法和链码编码法中选择压缩比最高的方法对边缘图像进行压缩。对VOC2012图像数据库的测试结果表明，与常用压缩方法相比，提出的算法能提高压缩比5%左右，有效减少了数据量。     

基于图像处理的液位测量技术研究现状与发展趋势

基于图像处理的液位测量技术具有非接触式测量、应用范围广、占用体积小等突出优势,在工业、化学以及水文监测等领域有着广阔的应用和发展前景。随着图像处理算法的改进和工业相机性能的提升,图像液位测量技术的各项性能指标也得到了显著提高。为进一步研究基于图像处理的液位测量技术,梳理其基本工作原理、分类及研究现状,并分析发展趋势和前景,为研究精度更高、应用更广的液位测量技术提供依据。     

化探散点数据图像化的一种方法

本文以区域化变量理论为依据，以方位取点加权法为插值方法．实现对化探原始离散点的图像化。本文简要介绍了化探数据图像化的步骤，并结合实际工作．给出一个化探图像与遥感图像融合的例子。经实地验证．由化探图像生成的化探异常区与己存在的矿床和矿点十分吻合，证明了此图像化方法的客观性与准确性。     

图像分析技术—一种新的检测材料微观结构特征的分析技术

本文介绍了检测材料微观结构特征的图像分析技术，它为材料表征与质量研究提供了一种有力的计算工具。