多功能嵌入式远程信息采集与监控系统

设计了一种基于ARM-Linux多功能嵌入式远程信息采集与监控系统,实现了对大型光电望远镜工作现场的环境信息、图像信息以及相关设备开关量状态信息的采集与监控.采用CGI技术,通过对设备驱动编程、Internet网络和串口通信编程以及基于GSM网络收发短信息编程和图像信息采集编程的开发,客户端通过访问系统内置boa web服务器,可将远程采集的信息直观实时的显示在Web页面上,并可实现对现场相关设备开关量的控制.同时用发送短信息的方式也可实现同样的功能.系统性能稳定可靠、实时性好.     

基于随机聚类的复杂背景建模与前景检测算法

为了构建鲁棒的背景模型和提高前景目标检测的准确性, 综合考虑同一位置的像素点在时间上的关联性和与其相邻像素的空间关联性, 基于经典的ViBe算法中的随机聚类思想提出了一种复杂背景建模和前景检测方法. 利用样本一致性原理, 采用前n帧序列图像得到初始化背景, 避免了Ghost现象的发生; 根据实际复杂背景的动态反馈获取自适应聚类阈值和自适应更新阈值进行随机聚类, 从而实现了对动态背景的适应性; 通过全局扰动阈值和局部像素级判断阈值的结合, 实现了对光照缓慢变化、快速变化以及突然变化的免疫性, 准确地分割前景目标. 对多组数据集的测试结果表明, 本文算法较大地提高了背景模型对动态背景、光照变化及相机抖动的复杂背景的适应性和鲁棒性. 算法还能很好地适用于红外图像检测运动目标的场合, 扩展了本算法的应用范围. 在没有进行任何图像预处理和形态学后处理情况下, 得到的原始前景检测精度优于其他对比算法.     

三维激光扫描系统中曲面空洞的识别与修复

为了解决三维激光扫描系统中重构曲面存在的空洞问题,提出了基于Floyd最短路径选择算法的空洞识别与修复方法。该方法对三维曲面中所有可能构成空洞的边界点进行逐个处理,采用树搜索算法获得与处理点直接或间接相连的边界点;将搜索到的边界点作为路径选择的节点,将连接节点的边界边作为路径选择的边并根据节点的搜索级别设置边的长度。当新搜索到的边界点与已搜索点发生重复时,首先,利用Floyd算法处理距离矩阵和路由矩阵找到空洞端点;然后,根据重复点与空洞端点生成空洞边集,最后,采用波前法对空洞边集进行处理。实验结果表明:本文所提方法能够准确识别连接有孤立边的空洞以及两个相邻空洞的特殊空洞结构,与传统方法相比,该方法具有更强的通用性和鲁棒性,空洞修复数量与两个传统方法相比分别提高了54.1%和21.3%。     

基于照射_反射模型和有界运算的多谱段图像增强

根据多尺度照射_反射模型, 结合广义有界运算模型和引导滤波, 能够有效地解决多谱段降质图像的增强问题. 算法采用自适应的引导滤波核函数作为环绕函数, 估计反映图像整体结构的不同尺度的低频照射分量; 利用有界广义对数比(general log-radio, GLR)模型加法代替Retinex理论中的对数变换运算; 再由GLR模型减法去除照射分量, 将不同尺度的反射分量从原始图像中分割出来; 对不同尺度反射分量的有效信息采用有界GLR模型乘法和加法进行融合, 有效地避免光晕伪影现象及越界现象的发生, 得到多尺度反射分量图像, 即最终的增强图像. 通过对可见光波段的低照度图像和雾霾图像、红外图像、X光医学图像四组多谱段降质图像实验分析, 以对比度和信息熵作为评价指标, 与同类算法进行了图像增强效果的定性和定量对比, 结果表明本文算法增强后的图像纹理和边缘细节更加丰富、对比度更高、视觉效果更佳, 可广泛地应用于多种图像增强领域.     

复杂海背景下的自适应舰船目标检测

光学遥感图像海面舰船目标检测易受云雾、海岛、海杂波、阴影等多种复杂因素的干扰。同时,由于卫星遥感图像的幅宽较大,若需要满足实时检测和硬件移植的需求,还要考虑算法的计算量和可移植性。鉴于实际工程的需要,本文提出了一种基于视觉显著性适用于复杂背景下的自适应舰船目标快速定位与检测方法。本算法首先基于图像梯度自适应获取全局最优尺度,通过谱残差显著性模型获得全局显著性区域。对于显著区域局部存在全局阈值分割效果不佳的区域(称为复杂区域),本文通过设计轮廓等形状特征来筛选出局部复杂区域,并对其进一步计算显著图,之后将处理结果与原显著图进行融合,获取最终的疑似区域提取结果。最后使用支持向量机对候选区域进行进一步判别。结果表明,本文算法可以有效检测出复杂背景下不同尺寸和方向的舰船目标区域,算法检测正确率为91.4%,召回率为91.2%,优于大多数同类算法,接近深度学习算法精度。同时在算法体量上,本文算法的计算量和参数量远远低于大多数深度学习框架,更适合硬件移植,同时算法的迁移性更强,易于修改和维护。     

基于混沌与快速小波变换的多光谱图像压缩加密算法

针对多光谱图像存储和传输安全性问题,提出一种将混沌思想、小波变换和KL(karhunen-loeve)变换相结合的多光谱图像压缩加密算法。首先,采用K-means聚类方案将多光谱图像聚类为通用像素,通过选择合适的K值使算法的性能最优,同时便于后续处理;然后对通用像素进行二维离散9/7小波变换,对变换后的系数进行Arnold变换以及加密处理,消除多光谱图像大部分空间冗余,减少压缩过程中的块效应;之后对产生的小波系数进行改进的KL变换,消除残余空间冗余和光谱冗余;最后采用差分脉冲滤波器对系数进行编码,并采用Tent映射对码流进行混淆扩散加密。通过实验可知,本算法的信息熵达到11.794 3(选取12位多光谱图像),信息熵更接近最大值12,优于现有算法,可以更好的隐藏原图特征;该算法的像素变化率(NPCR)和归一化平均变化强度(UACI)分别为99.81%和34.19,优于现有的其他算法,本算法可以更好的抵御差分攻击;输出比特流变化率保持在47.62%～47.71%之间,密文比特流变化率保持在47.45%～47.52%,本算法具有较好的密钥敏感性;在压缩比为4∶1～32∶1范围内,系统PSN...