摘要：SVG作为移动互联时代获得各种丰富图形信息的有效表达方法,已成为LBS中空间信息表达与描述的热点应用之一,但目前的研究大多没有考虑多源数据格式向SVG格式转换后的图像质量评价问题。针对多源空间数据向SVG格式转换方法和转换效果评价技术,本文设计了栅格数据和矢量数据向SVG格式转换的表达方法,分别利用直接载入栅格图像和编程实现矢量数据转换的方法实现了多源空间数据向SVG格式的有效转换;从定性与定量相结合的角度分析了转换前后的图像质量,设计了角点检测评价指标和流程,提出了基于harris角点检测的SVG转换前后图形几何质量的评价方法。实验证明:SVG格式比较适用于位置服务中对空间数据尤其是矢量数据的表达,经过SVG转换后的图像,无论是栅格数据还是矢量数据都具有较高的图像质量,且栅格数据的转换效果相对略差于矢量数据;验证了一种基于SVG的移动位置空间服务信息表达和组织模式,对普及和强化SVG在位置服务系统中的应用具有一定的推动作用。

摘要：由于红外探测器灵敏阈相对较低的特点,红外探测体制的导引头多用于末端防空领域,或者与其他制导模式相组合完成打击任务。惯导红外复合制导是近几年在国内外流行的制导模式,低目标指示精度下的红外交班是复合制导体制一项重要的关键技术,框架扫描与视场实时拼接技术可以有效完成低目标指示精度下的红外交班。本文根据小口径两轴框架位标器特点,设计了框架闭环扫描搜索算法。同时分别提出了基于位标器惯性信息和图像特征信息的图像实时拼接方法,并针对惯性信息拼接积累误差大和图像特征拼接不适用于极端复杂场景和极端简单场景的缺点,设计了将惯性信息与图像特征偏移信息相融合的图像拼接方法,最后通过仿真验证了该方法不仅可以有效消除积累误差,在极端特殊场景下也可以达到品质较好的图像拼接效果,获得了更大的红外探测视场。

摘要：针对自主巡检视频识别摄像头图像受结构相似性影响导致配准精度低的问题,本文提出基于多尺度特征融合的自主巡检视频识别摄像头图像配准方法。在图像增强的基础上,采用harris角点检测方法获取自主巡检视频识别摄像头图像结构特征,并基于特征向量构建结果,对图像特征进行多尺度融合。设计图像配准变换估计模型实现自主巡检视频识别摄像头图像配准。结果表明:在特征匹配时,本文所提方法可以有效缩短匹配时间使得融合结果更为精确,具有良好配准效果。

摘要：针对手术器械快速识别与定位需求,提出一种基于改进harris与SURF特征点检测的手术器械机器视觉检测方法。通过MASK匀光算法消除金属表面不均匀光泽反射,并设计改进的harris角点检测算法实现无堆叠手术器械的快速检测。利用SURF算法提取图像特征信息,采用KD-Tree搜索相似特征矢量,以实现堆叠手术器械的准确识别与定位。实验结果表明:本文方法的识别准确率和识别时间分别为92.4%和3.15 s,可有效实现典型手术器械的视觉识别与定位。

摘要：对裂纹瓷表面的纹饰进行图像拼接,可更好地应用于纹理等外部特征的分析与瓷器鉴别。图像处理技术可实现快速、无损的陶瓷器检测与分析,弥补了传统检测方法的不足。本文以具有裂纹釉的龙泉青瓷茶杯为研究对象,提取瓷器的多个侧面图像,采用harris角点检测方法提取图像中的角点,然后进行图像配准和拼接,将多侧面图像拼接为完整图像;通过图像灰度化、二值化及形态学细化处理,将裂纹进行三维显示,为裂纹的形态学展示和拓扑分析提供了支撑,具有较强的创新性和实用性。

摘要：为更加高效地处理航拍图像,提出一种基于深度学习的航拍图像自适应拼接方法。对航拍图像实施图像预处理,具体步骤包括辐射校正、几何校正。其中辐射校正采用的方法是灰度级线性变换。在几何校正中,坐标系统变换采用的方法是共线方程。通过精搜索和粗搜索相结合的方式实施航拍图像的配准处理,即对相似曲线获取的匹配位置实施适当地扩展,并将其单独划分出来,通过较快速度的传统配准方法实施缩小范围内的精匹配。基于深度学习,即通过卷积神经网络构建航拍图像分类模型,实现航拍图像的分类。设计一种通过直线特征来约束网格变形的图像自适应拼接算法,实现航拍图像自适应拼接。通过多组图像序列对设计方法实施性能测试,具体评估性能指标包括时间复杂度、视觉不一致性、失真矫正度。测试结果表明,设计方法的时间复杂度较低,缝合线处的拼接效果良好,实现航拍图像拼接中的高度失真矫正,取得了良好的设计成果。

摘要：针对传统相机标定方法存在的精度不高和反向传播(BP)神经网络训练结果对初始权重和阈值的敏感性等问题,利用模拟生物界种群规模动态平衡的阻滞增长机制,构建阻滞增长神经网络,对BP神经网络的初始权重和阈值进行优化,消除了初始权重和阈值随机性对神经网络计算结果的影响.设计了比较实验,以验证阻滞增长神经网络的优越性.针对实验过程中传统harris角点检测算法存在的漏检测和误检测等问题,提出了一种改进harris角点检测算法,使得实验中所得到的双目视觉系统的标定精度满足比较实验的要求.比较实验表明:与BP神经网络方法相比,采用阻滞增长神经网络进行双目视觉系统标定具有更好的收敛性和求解精度.

摘要：由于当前已有方法未能对舞蹈视频图像进行滤波处理,导致轨迹跟踪结果不准确。提出一种基于数据捕捉的舞蹈动作轨迹自动跟踪方法。通过小波多尺度滤波方法减弱背景杂波以及高频相干斑噪声,将经过滤波处理的数据集中各个舞蹈视频进行等分,对各个分段视频进行累加边缘特征,同时将全部视频边缘特征累加到同一幅图像中,通过数据捕捉方法提取方向梯度直方图特征。同时将harris角点检测和模板特征匹配相结合,对舞蹈旋转动作轨迹进行自动跟踪。仿真实验结果表明,所提方法可以快速准确实现轨迹自动跟踪。

摘要：【目的】设计一种基于无线网络的孢子图像实时传输及处理系统,以较好地实现小麦条锈病孢子的实时传输及监测。【方法】首先基于网络云技术,在Linux环境下设计了传输系统的云端服务器界面,实现了微型机自动摄像,通过使用TCP协议包装HTTP协议与云端服务器的连接,实现图像的上传功能;其次,使用英特尔NUC5CPYH为采集传输终端,搭建图像传输系统硬件平台;最后采用K-means聚类算法,在接收端对远程传输得到的孢子图像进行背景与孢子的分割、孢子图像的形态学处理及基于harris的角点检测等处理,并最终实现孢子的计数。【结果】该无线传输系统的发送成功率为96.6%,该处理系统的平均计数准确率为97.1%,效果良好。【结论】该传输及处理系统可用于小麦条锈病越夏孢子的实时在线监测。

摘要：针对改善动态目标物体跟踪过程中特征点选取的准确性及实时性问题,提出一种基于LK光流法的多信息融合目标跟踪方法并设计相关算法.将Sift提取出的特征点作为初始特征点,结合harris角点检测函数R值,通过设定阈值,从中选取出具有高对比度的特征点作为目标特征点,对其进行光流法跟踪;然后引入在线学习检测器,使得在跟踪器跟踪失败之后可以更新目标位置,以实现稳定、准确跟踪.实验的结果从动态目标识别所需时间、特征点的数量、交并比以及每秒处理的帧数几个方面进行比较分析,证明所提算法能够实现准确跟踪,且实时性强.