基于事件相机的无人机目标跟踪算法

无人机目标跟踪可应用于消防、军事等重要领域,已成为计算机视觉领域热门研究课题之一。现有的无人机目标跟踪算法大多基于传统RGB相机结合深度学习算法, 但此类算法一方面无法避免无人机机体抖动造成的运动模糊, 另一方面因传统RGB相机在低光照或过曝光场景下成像质量较差,难以跟踪目标,为此提出采用无人机搭载DAVIS事件相机的方法进行目标跟踪。设计了基于事件与灰度图的双模态融合跟踪网络,用Vicon运动捕捉系统制作了无人机视角下的目标跟踪Event-APS 28数据集,实现了在复杂光照场景下对目标物的有效跟踪。     

基于小波变换网络的自监督单目深度与位姿估计

基于小波变换与运动恢复结构的自监督学习范式,将二维离散小波变换嵌入神经网络并实现梯度传播,提出了一种新的单目深度与位姿估计算法。传统的神经网络在降采样过程中会造成信息丢失,且丢失的信息在后续阶段无法复原,对于深度估计任务,结构信息的丢失会降低模型性能。本文使用二维离散小波变换层替代传统的降采样操作,更好地保留图像中的结构细节并避免噪声累积。在上采样解码深度图的阶段,采用小波逆变换层取代传统的插值上采样方法,更有效地恢复图像信息,得到更精确的深度图。提出的算法相比传统的神经网络对噪声更有鲁棒性。在KITTI数据集上进行实验,证明了所提出的算法在自监督单目深度与位姿估计任务中有优异的性能表现。     

非均匀光照图像自适应Gamma增强算法

非限定条件下,手机和摄像机拍摄的图像或视频,总会存在光照不均匀的现象。目前的处理方法大多实时性差、增强效果不理想。为能高效处理非均匀光照图像,提出一种基于Retinex理论的自适应Gamma增强算法。所提算法对亮度分量进行自适应Gamma校正,并利用反射分量恢复图像的细节和色彩。实验结果表明,所提方法在主观评价、客观评价和处理速度方面均优于其他先进算法。 更多还原     

基于跨视角图像转换的地-空图像地理定位

图像地理定位任务的目标是对于给定的现实图像实现其地理位置的预测,在目前主流方法中,这种预测通过将输入图像与数据库中带有地理标签的图像进行匹配实现。由于缺乏全面的带有地理标签的地面图像,已有的数据库都是通过带有经纬度标签的卫星图像来建立的,而卫星图像相对于地面图像的巨大视角变化则给图像的匹配带来了挑战。本文提出了一种新的用于跨视角图像转换的条件生成对抗网络Crossview Attention Seq(CAS),使其生成由卫星图像转换得到的地面辅助信息。CAS由图像的语义分割信息达到了更好的生成效果,同时又通过模块中的空域注意力机制压制了转换的噪声。CAS所生成的转换信息与查询图像一起被输入到图像匹配框架当中,进行参数的优化和特征表示的学习。基于孪生网络模型搭建了新的图像匹配框架,并将新的损失函数结合到训练过程中,与传统三元组损失相比,它大大提升了模型整体优化的效果。实验结果表明,本文提出的方法在两个经典图像定位数据集上对比基线模型达到了更高的定位精度,并且对低信息量的数据具有更强的鲁棒性。     

基于变分高斯混合模型的图像分割算法

提出了一种基于变分推断的高斯混合模型的图像分割算法. 该算法首先用贝叶斯混合高斯模型对图像的特征进行建模, 并针对模型的参数学习问题, 利用变分推断算法估计模型的参数及其后验概率; 这种方法比采样法的计算量更少, 而且能够根据图像数据自动优化混合个数, 实现了模型的自动选择. 最后, 该算法在Berkeley的自然图像集上进行的实验结果与经典的图像分割算法进行了比较, 结果表明此方法得到的图像分割结果精度较高, 具有较好的性能.     

基于深度稀疏自编码网络的植物叶片分类

针对传统机器学习方法对植物叶片图像分类识别率不高的问题,探讨了基于深度稀疏自编码网络(Deep Sparse Autoencoder Network,DSAN)的植物叶片分类研究。自动编码器通过编码和解码重构输入数据,对植物叶片进行分层特征学习,在自动编码器上添加稀疏限制,对隐含层神经元进行压缩,从而学习到更高层的隐含特征用于分类,解决了因选取的特征表达不足导致网络模型分类性能不佳的问题。实验采用公开的植物叶片图像数据库MalayaKew(MK)作为研究对象,该数据集包含44类植物。将预处理之后的叶片图像直接作为输入数据,通过DSAN学习到叶片的高层特征,结合Softmax分类器用于分类。实验结果表明,该算法能够有效提高植物叶片图像的分类精度,在植物分类领域具有一定的应用价值。     

基于深度学习的可见光图像中行人检测方法

相对传统的行人检测技术,基于深度学习的行人检测技术具有压倒性的优势,然而由于深度卷积网络规模庞大,需要专用的处理器,限制了行人检测系统的推广。针对上述问题,提出一种网络规模适中的深度卷积网络模型,在保证检测精度的前提下提高检测模型的普适性。以低维度的浅层卷积神经网络为基础,分别从网络层数、感受野大小和特征图3个角度出发搜索最优的网络结构,并通过有指导的实验评估确定最终的网络参数。在Daimler行人数据库上进行实验,结果表明,本文建立的网络不但网络规模适中,而且具备良好的检测性能。在Daimler、MIT、INRIA等行人数据库上进行的交叉实验验证了依本文方法建立网络的鲁棒性,表明其具有推广能力。     

一种简单的可得到闭式解的姿态估计方法

针对基于模型的姿态估计问题提出了一种新颖的深度估计算法,该算法能根据特征点对而不是单个的特征点与相机的几何关系,直接计算出相机运动前后特征点的深度.根据该深度估计技术,进一步提出了一种简单的可得到闭式解的运动参数估计方法.该姿态估计方法实时性高、便于实际应用,其方法的有效性得到了实验验证.     

航拍图像逐步细化的云检测方法

在现有航拍图像云检测算法研究的基础上,对航拍图像所获云层数据进行大量统计和分析,提出了一种改进的云检测新方法,即逐步细化的云检测方法.首先基于航拍图像的HSI模型构造云区显著图;再根据亮度和色调,设置最优阈值获得初步云检测结果;之后将另外通过滤波获得的细节图像与初步云检测结果相融合;再通过引导滤波获得最终检测结果.对包含薄云、水域、雪域、半透明云的典型图像进行处理,实验结果表明,与传统算法相比,该算法错误率更低,且检测结果更接近人眼实际观测结果.     

融合抽象层级变换和卷积神经网络的手绘图像检索方法

针对人工设计的描述子（HOG、SIFT等）在基于手绘的图像检索（Sketch Based Image Retrieval,SBIR）领域的局限性,提出了一种融合抽象层级变换和卷积神经网络构建联合深度特征描述子的手绘图像检索方法.首先,提取常规图像的边缘概率图,在此基础上进行不同抽象层级的图像变换,将抽象层级变换图像输入到深度神经网络并提取不同隐层的输出向量,最后,联合不同隐层的输出向量作为手绘图像检索的特征描述子（即联合深度特征描述子）.在Flickr15k数据库上对本方法进行了实验验证,结果表明：融合抽象层级变换和联合深度特征描述子的检索效果相较HOG、SIFT等传统方法有显著提高.本方法从图像预处理和特征描述子构建2个方面,对SBIR问题进行了改进,具有更高的准确率.     

基于深度学习的岩石薄片矿物自动识别方法

岩石薄片矿物识别是岩石学研究工作的基础,亦是进一步认识岩石种类、成因机理、物质运移和演化历史的基础。传统的矿物识别主要依靠光学显微镜进行人工鉴定,经济成本和时间成本较高、效率较低,且受制于专家个人经验与主观判断。随着深度学习技术的发展,计算机能从图像中自动提取更准确的语义信息,从而为岩石薄片图像的智能分析提供有效途径。提出了一种基于深度学习的岩石薄片矿物自动识别方法,利用深度卷积神经网络自动提取岩石薄片图像中不同矿物的有效特征,并对其进行语义分割与识别,综合利用单偏光与正交偏光2种光性图像实现了对矿物的自动识别。对南京大学岩石教学薄片显微图像数据集进行了矿物识别测试,结果表明,总体精度为86.7%,Kappa系数为0.818,识别结果较传统图像分类方法更准确。     

基于深度学习的人体图像分割算法

人体图像分割作为人体行为理解和分析的基础,对分割的准确度及实时性都有较高的要求,目前人体图像分割的方法大多只能保证其中一项指标,使得人体图像分割在实际应用上受到很大的限制.本文在深度卷积神经网络的基础上结合反卷积神经网络,提出一种简单有效的基于深度学习的人体图像分割方案.百度人体图像分割数据库上的实验表明,该方法的重叠率为88.77%,单张图片分割耗时为60.7ms.在重叠率和实时性上获得了比较好的平衡,人体图像分割的效果有较大提升,显示出较好的实用价值.     

基于图像重照明的深度伪造检测躲避方案

现有的深度伪造检测技术并不鲁棒,容易遭受对抗攻击的干扰。为此,提出一种基于图像重照明的鲁棒并且隐蔽的对抗攻击方案,通过估计、分离原始光照,并使用精心设计的对抗光照对原始的输入进行重新渲染,可以有效绕过现有的基于空域、频域和生理信号域等三类常见的检测方法。实验评估了攻击的有效性、对现有检测方法的通用性、针对图像变换的鲁棒性以及视觉质量损失等。实验结果表明,本文方案针对现有的三种深度伪造检测方法,在白盒情况下攻击成功率达到99.6%,在黑盒情况下最优攻击率为69.8%,并可以抵御常见的图像变换的扰动攻击,具有很好的鲁棒性,可以有效地部署在真实环境中。     

基于CRBM算法的时间序列预测模型研究

针对受限玻尔兹曼机（restricted Boltzmann machines,RBM）算法对时序数据预测存在抽取抽象特征向量能力较差和梯度下降能力有限的问题,基于CRBM（conditional restricted Boltzmann machines）算法以及信念网络（deep belief network,DBN）模型,构建了一种非线性的CRBM-DBN深度学习模型,并采用高斯分布处理输入特征值和对比散度抽样,用于预测时序数据.实验以浙江省近岸海域赤潮时序数据作为输入特征值,讨论该模型的深度及参数选取,并与经典的深度学习模型RBM、DAE和浅层学习中的BP神经网络进行对比,实验验证CRBM对于赤潮时序数据的预测拟合度要明显优于其他3种模型,该模型可有效用于赤潮类时序数据的趋势性预测.     

基于DCT与PSO的可见光与红外图像融合方法

针对可见光与红外图像融合问题,提出一种基于离散余弦变换(discrete cosine transform, DCT)与粒子群优化(Particle swarm optimization, PSO)的图像融合方法.先对源图像进行DCT变换再采用PSO算法获得优化权值因子,并用于完成源图像DCT系数的融合;其次,进行DCT逆变换得到初始融合图像;最后,利用直方图均衡化模型对初始融合图像进行优化得到最终融合图像.仿真实验结果表明,该方法与现有的代表性融合方法相比具有显著的优势.     

结合HOG-LBP特征及多实例在线学习的随机蕨目标跟踪方法

提出了通过联合随机蕨与HOG-LBP特征建立目标模型的方法. 首先利用选定目标图像块中的HOG-LBP特征向量完成初始化及在其后的过程中产生新的随机蕨, 该随机蕨用于对兴趣目标的检测和跟踪. 目标模型的更新通过多实例在线学习与更新蕨池实现. 提出的方法在选定6个标准视频序列进行测试, 测试结果与现在较流行的OnlineBoostingTracker、MILTracker等跟踪算法进行了比较和分析. 结果表明, 在各种复杂环境下, 本研究提出的方法具备良好的跟踪鲁棒性, 在抗局部遮挡和光照变化方面具有一定的优势; 同时算法具备一定的抗尺度变化能力; 在抗旋转方面, 该算法仍有一定的可改善空间.     

基于CNN-SVM的地下目标形状识别

针对传统地下目标识别算法中特征提取方法的缺陷,鉴于深度学习中的卷积神经网络（CNN）能自动从数据中提取特征,但CNN自带的分类器不能很好的解决非线性分类问题,由于SVM具有良好的泛化分类能力,为此提出基于CNN-SVM的地下目标形状识别方法。本文首先在地表面光滑场景下,利用该方法对地下圆形和矩形目标识别,然后加大场景难度,在地表面粗糙场景下进行地下目标形状识别。实验结果表明,相比传统人工设计的特征分类方法,该算法利用CNN自动提取的特征联合SVM提高了CNN的分类准确率,并且在两种场景下都具有更高的地下目标识别精度。     

基于道路监控的图像增强算法研究

为了提高道路监控系统在光照条件变化状况下的人脸识别率,针对采集到低照度彩色图像提出一种将多尺度Retinex算法和限幅自适应直方图均衡化(CLAHE)融合的图像增强算法.首先对含有噪声图像去噪后进行CLAHE处理,可增强图像局部像素的对比度,再通过多尺度Retinex图像增强可有效提高暗区域的细节,最后根据两种算法特点进行加权融合.经过matlab2015b平台仿真测试得到很好的视觉效果,图像的标准差和平均梯度等指标得到了提升,验证了融合算法对图像增强的独特优越性以及算法可行性.     

基于深度信息的单幅图像自动阴影检测

为解决复杂场景阴影的自动检测问题,提出一种基于深度信息的单幅图像自动阴影检测算法。该算法首先利用深度信息估计图像的法线、点云信息,并对图像进行多尺度纹理滤波;然后利用法线、点云和色度信息估计不同尺度下滤波图像的阴影置信度和亮度置信度,并对两种置信度图分别进行阴影边界相关的多尺度融合,消除纹理影响的同时保留了复杂的阴影边界信息和结构信息;最后利用拉普拉斯算子对阴影置信度进行插值优化,得到更精确的阴影检测结果。实验结果表明,对于简单场景和复杂场景图像,该算法都能完整检测出其中的硬阴影和软阴影,具有较好的阴影检测效果。通过与其他算法的阴影检测结果进行对比,验证了本文算法的准确性和鲁棒性。     

基于JPEG2000的压缩图像纹理信息重建

提出了基于JPEG2000的压缩图像纹理信息重建的一种方法．该方法在编码端用高斯模型来描述图像的统计纹理信息，并对这些纹理信息进行统计和编码，在解码端根据编码的信息重建图像的纹理．通过和非线性量化扩展补偿法的结果在客观指标和主观品质上的比较，说明本文提出的方法可以通过较小的比特开销（低于10％）重建丢失的纹理信息，从而获取压缩图像的品质在主观视觉效果上的提高．