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。     

一种电磁层析图像快速重建算法

针对电磁层析成像（EMT）逆问题中,灵敏度矩阵的病态性、不适定性等问题,提出了一种新的电磁层析图像快速重建算法。利用主成分分析（PCA）对灵敏度矩阵做降维映射,再利用奇异值分解（SVD）求广义逆矩阵,重建图像。在选取灵敏度矩阵的协方差矩阵的特征值个数中,利用灵敏度矩阵特有的多样本特性,提出图像相关系数最大化算法,更加合理地去除灵敏度矩阵中的冗余信息,在尽可能不丢失成像特征信息的条件下,提高了解稳定性。实际采集数据成像时,该算法只需一次矩阵乘法运算,为快速实时成像提供了可能。与传统单步算法和迭代算法相比,该算法在成像质量和速度上都有较明显优势。      

应用卫星图像评价铁路工程地质的稳定条件

应用卫星图像评价铁路工程地质的稳定条件王宇明ＴｈｉｓｐａｐｅｒｐｒｅｓｅｎｔｓｔｈｅａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆｔｈｅＬａｎｎｄｓａｔｉｍａｇｅｓ．Ｏｎｔｈｅｉｍａｇｅｓ，ｔｈｒｅｅｔｙｐｅｓｏｆｇｅｏｌｏｇｉｃａｌｐｈｅｎｏｍｅｎａｗｅｒｅｆｏｕｎｄ...     

基于数值计算的机载SAR空变运动补偿算法

针对机载合成孔径雷达(SAR)高分辨率宽测绘带(HRWS)成像问题,在分析结合两步运动误差补偿的距离徙动算法基础上,提出一种基于数值计算的空变运动误差补偿算法。通过对粗聚焦图像进行分块,在子块的两维波数域进行空变运动补偿,补偿的相位包括方位相位误差、距离相位误差以及方位和距离的耦合相位,因此该算法在复杂航迹、高分辨和宽测绘带情况下仍具有较好的鲁棒性。最后对SAR仿真数据和实测数据进行处理,并与结合两步运动误差补偿的距离徙动算法进行比较,处理结果表明该算法能够更好地补偿空变运动误差。     

一种管道测绘系统螺旋误差精密补偿方法

针对石油/天然气管道测绘系统的测量精度需求,分析了测量数据中存在的螺旋误差对参数精度的影响,研究了测量过程中产生螺旋误差的机理,推导了螺旋误差的数学模型;在此基础上,提出了一种螺旋误差补偿方法,进而给出了模型参数的标定和补偿方案。实际的管道测量验证试验结果表明,本误差补偿方法,可以基本消除测量数据中的螺旋误差,有效提高管道参数的测量精度。     

一种基于显微图像分析的光波导加工表面粗糙度估计方法

为进一步提高光波导器件加工的可靠性,降低废品率,提出一种非接触式基于共聚焦显微图像分析的光波导加工表面粗糙度估计方法.首先采用共聚焦相机对光波导感兴趣区域进行拍摄,提取非缺陷图像区域;其次,采用粗糙度测量设备测量器件的表面粗糙度,利用图像处理方法计算提取图像区域的纹理特征,并建立二者结果间对应关系;最后,一旦建立上述关系后,便可采用相机拍摄的图像去估计待测光波导器件表面的粗糙度指标.与传统采用精密光学仪器测量光波导表面粗糙度的方法相比,本文方法不需要在线使用光学测量仪器或昂贵的后处理商业软件,具有低成本、使用方便的特点.实际应用证明了本文所提方法的正确性和有效性.