摘要：为了减少光照造成的桔小实蝇误判,该文在前期设计的基于视频监控的桔小实蝇诱捕装备的基础上,优化改进了硬件装备及监测执行算法。主要通过对装备遮光系统和太阳能装置的改良及Wi Fi/4G等技术的应用形成了一套较完善的集采集、处理、传输和供电为一体的桔小实蝇诱捕监测新装备。同时,改进提出了一种可适应场景光照变化的桔小实蝇检测算法(Bactrocera dorsalis detection algorithm under lighting variations,BDDA-LV),并对软件系统的控制流程与感兴趣数据的判别、获取及传输进行优化,最终形成了一套有较好人机交互的桔小实蝇监测软件系统。通过对新旧桔小实蝇检测算法及系统分别开展了室内和野外试验,结果表明,在中度光照影响下,BDDA-LV算法错误率为7.21%,比原算法降低19.07%,且其运算耗时为原算法的41.7%。在严重的光照影响下,BDDA-LV算法错误率为12.4%,比原算法降低23.07%,且其运算耗时为原算法的42.2%。同时在广州市天河区杨桃公园自然环境下进行了的较长期系统监测试验,该系统可实时稳定地对桔小实蝇进行监测计数。通过对2015年6月18日至24日自然环境下的试验,用计算机系统记录和人工计数比较分析,得到计算机系统计数1634头,人工计数1613头,准确度达98.7%,比优化之前在实验室进行监测试验的系统跟踪精度提高了3.8%。该文所提出的BDDA-LV准确率和运算速率都远高于BBDA算法,整个系统拥有较高的精度和稳定性,具有较好的推广应用价值。

摘要：针对当前光流算法在野外光照变化条件下计算精度不高的问题,提出一种基于改进Census变换的变分光流算法.该算法根据图像轮廓信息自适应选择变换窗口形状,以提高深度不连续区域图像子块信息描述的准确性;在变换窗口内构建完整的梯度流向量描述子,克服传统算法由于信息量不够而导致的不同图像子块区分度有限的问题;在构建二进制串时,与基准元素越近的点排在二进制串高位,减弱2帧图像因投影变形对光流求解的影响.在TV_L1变分光流计算框架下,用改进的Census变换描述子构建光流模型中的数据项.对图像进行高斯金字塔分解,并结合加权中值滤波进行分层光流估计.最后以Middlebury和KITTI数据库为测试平台,证明了文中算法的有效性.

摘要：光照变化会对人脸识别结果产生干扰,导致当前光照变化人脸识别结果不理想,为了降低光照变化对人脸识别结果的不利影响,以提高光照变化人脸识别效果,设计了基于Retinex算法的光照变化条件下人脸识别方法。采用激光传感器采集光照变化下的人脸图像,并对人脸进行格式转换,然后采用Retinex算法对转换后的人脸图像进行增强操作,消除光照变化对人脸图像干扰,改善人脸图像质量,最后采用模式识别技术设计人脸图像识别的分类器,并与其他人脸图像识别方法进行了对比测试。实验结果表明,本方法消除了不同光照变化的干扰,提高了人脸图像亮度、对比度和熵值,相对于对比方法,本方法的人脸识别精度更高,精度平均值达到了96%,而且加快了人脸识别速度,具有比较明显的优越性。

摘要：在光照不均匀变化条件下难以精准区分人脸轮廓,导致人脸识别精度较低,因此提出光照变化条件下基于深度学习的人脸轮廓识别方法。在光照变化条件下,采集人脸轮廓三维图像信息。使用深度学习方法提取人脸轮廓特征,计算训练集字典稀疏程度,完成人脸轮廓输入数据学习与训练。引入二阶梯度信息,进行人脸轮廓频谱匹配。使用高斯统计去除离群点,区分光线和人脸轮廓,获取完整人脸轮廓。实验结果表明,在不同光照条件下,该方法的最高人脸轮廓识别精度为96%,因此说明该方法具有较高的识别精度。

摘要：为了验证光照的变化对位图法识别螺栓的影响,设计了实验.采用幂次变换法进行图像增强,在位图法的基础上,结合数学形态学消除光照变化对螺栓特征识别的影响.经实验验证,位图法可以很好地消除光照的影响,能够较为准确地在户外的复杂背景下识别分析出螺栓的具体位置.该方法为塔式起重机等大型设备的户外安装提供一种有力的安全防护保障.

摘要：为了减少人脸识别中由于光照变化而严重影响识别性能的问题,设计了一种基于相关滤波器的最优相关滤波算法.采用二维主成分分析法重构人脸图像,生成相关性过滤器(OPICF)及重构相关性滤波器(RCF);再将测试图像投影到二维子空间,利用重构相关性滤波器重构图像;最后,根据提前设定的光照容限阈值完成人脸的识别.在扩展Yale B人脸数据库上对提出的算法进行了有效性验证,结果表明,本文算法有更高的识别率.

摘要：太阳能作为一种巨量且分布广泛的可再生能源,具有巨大的发展潜力,光伏发电系统因此得到了广泛应用。然而,光伏发电系统的性能受到多种因素的影响,其中包括光照强度、温度、光伏电池的材料和工艺等,这些因素导致光伏发电系统的输出具有不确定性。因此,为了优化光伏发电系统的运行,提高其发电效率,仿真软件的设计与控制决策问题的研究显得尤为重要。在光伏发电系统仿真软件设计方面,需要构建能够准确模拟光伏电池、逆变器、储能电池等关键组件以及整个光伏发电系统运行特性的模型,这些模型需考虑各种影响因素(如光照变化、温度变化、电网条件等),并能够提供实时、准确的仿真结果。同时,仿真软件还需具备强大的数据处理能力,以便用户能够方便地进行模型搭建、参数设置和结果分析。光伏发电系统在控制决策问题研究方面,需要实现高效、稳定的运行,这要求系统能够根据实时环境条件自动调整工作参数,以保证系统能在最佳条件下运行。

摘要：提出一种颜色仿射变换下局部特征的描述子,它分别处理特征点邻域内每个像素的RGB 3个颜色通道,并利用仿射不变量计算每个颜色通道的仿射梯度;为控制特征点处描述子的维数,根据邻域内像素到特征点的距离和相对特征点主方向的角度对特征点邻域内的仿射梯度进行累加,构成局部特征点的特征描述子.所提出的特征描述子增强了特征点对光度变化和仿射变换的不变性,提高了图像局部特征匹配的准确度;并通过一组典型图像的特征点匹配实验验证了其有效性.

摘要：针对光照变化下图像局部或整体灰度剧烈变化而容易导致目标跟踪失败的问题,提出一种结合颜色信息和Retinex灰度增强的改进时空上下文算法.首先比较单尺度Retinex算法和多尺度Retinex算法,确定使用多尺度Retinex算法对图像进行灰度增强以减弱光照变化对图像灰度的影响;然后比较各种视觉模型的颜色特征,确定引入基于色相信息的目标模型,并将该模型与多尺度Retinex灰度增强模型相结合作为跟踪的目标模型.实验结果表明,文中算法比原算法在跟踪成功率上有较大提升,在Shaking场景下跟踪成功率为95%,比传统的时空上下文跟踪算法的跟踪成功率提高约24%;相比其他主流算法,该算法在平均跟踪成功率和跟踪精度上的表现也更高、更可靠.

摘要：在自然场景下的光照变化不可避免,而同一物体在不同光照条件下的成像差异极大,这使得光照变化下的图像匹配成为一个普遍而具有挑战性的问题.为此提出一种对光照变化鲁棒的图像匹配方法,通过设定阈值分割图像来选择比较有区分力的部分像素参与匹配,用2个分量分别描述图像中存在亮度变化的区域和区域内亮度的变化程度.在匹配过程中,以向量之间夹角的大小作为相似度度量,直接利用图像的灰度信息在高维向量空间中考虑图像之间的相似度,克服了在低照度、低信噪比的图像中求边缘、角点、梯度和形状等特征的困难,不受向量模大小(乘性光照变化)以及向量平移(加性光照变化)的影响,即相似度的计算是线性光照不变的.实验结果验证了该方法的有效性.