基于全局对比度的随机游走显著性视觉注意模型北大核心

模拟人类视觉的显著性视觉注意机制还没有形成统一的模型,依据对人类视觉的分析可知显眼、紧凑和对比度高的目标更加吸引人眼的注意,提出一种基于全局对比度结合随机游走的显著目标视觉注意算法,并将视觉显著性检测问题化为马尔科夫随机游走问题.首先计算输入图像的颜色和方向的全局对比度形成特征向量,利用向量间的距离确定图表示的边权重,从而构造随机游走模型的转移矩阵.同时通过全连通图随机游走和k_regular图随机游走提取图像的全局特性和局部特性,并将二者相结合得到显著图,从而确定显著目标.在国际上现有公开测试集上进行仿真实验,并与其它显著性视觉注意检测方法进行对比,结果表明,方法检测结果更加准确、合理,证明算法切实可行.     

基于统计特征和显著度的光谱信号提取算法

各类光谱信号都会受到噪声和基线畸变的影响,在提取光谱信号过程中若不考虑基线畸变和噪声的影响,将会严重影响信号提取的精度和准确性,所以需要在信号提取前消除噪声和基线畸变的影响。大多数信号提取算法的步骤是先提取整体基线,再提取信号,这样难以保证基线的提取精度。为了降低信号提取过程中背景噪声、基线畸变等不利因素的影响,根据信号的存在总是会导致该区域的统计特征不同于背景的特点,提出了一种基于显著度和统计特征的光谱信号检测与提取算法（SSD算法）。首先,在待测数据的不同尺度空间中计算出信号在各尺度下的显著度,将检测出的显著信号点作为候选信号点;其次,利用信号特征去除候选信号点中的伪信号点;最后,对候选信号点所在区域采用二次多项式进行基线拟合以剔除伪信号区域并实现最终的信号提取。为验证SSD算法的综合性能,首先,通过仿真的方法对高斯信号和矩形信号在不同基线类型、不同信噪比下进行实验;然后将该算法与AirPLS算法、Wavelet算法以及DoG算法对两种信号在不同信噪比,不同基线类型下的提取结果进行比较。仿真实验结果表明：与其他算法相比,SSD算法信号提取结果基本不受信号类型和基线畸变类型的影响,且当信噪比大于40时基本不受信噪比的影响;在不同基线畸变类型下,SSD算法对两种信号提取结果的准确度、稳定性、离散度均较好,其他算法则只适用于某种基线畸变类型。从总体提取结果上看,SSD算法提取结果的绝对误差的均值仅为AirPLS算法的8.71%、Wavelet算法的3.52%、DoG算法的2.01%;绝对误差的均方根也仅为AirPLS算法的13.08%、Wavelet算法的5.45%、DoG算法的3.11%。因此,所提出的SSD算法在提取信号时具有良好的综合性能,能够在不同的信噪比及基线畸变情况下准确的提取出信号。     

一种基于知识模型的红外目标检测方法

针对电厂冷却塔这类具有特殊建筑规范的典型目标,在分析目标红外特性与形状特性的基础上,提出了一种基于知识模型的红外目标检测方法.首先根据冷却塔目标的红外特性,提取图像的亮度、方向和局部熵特征,采用视觉注意模型提取红外图像中的显著区域,作为待检测目标的感兴趣区域;在此基础上,根据冷却塔目标的形状特性建立双曲线形状模型,在感兴趣区内进行结构特征边缘提取和形状模型拟合,构建相关判定准则检测出目标.在一组机载前视红外图像上的实验结果表明,该方法可以达到98.67％的查全率和93.97％的查准率,具有较好的目标检测效果.由于本文方法不需要基准图的参与,降低了对数据保障的要求,因此具有较大的实用性.     

固定费用特许最优规模分析

对于一个古诺多头市场外的创新者,给出了采用固定费用形式的最优特许规模,这一最优规模取决于市场大小及创新的程度.并对创新者选择固定费用形式特许或提成形式特许以最大化其利益给出了一个关于市场规模的阀值.最后,利用数值例子给出了固定费用特许的最优规模的直观图示.     

基于视觉注意力模型的背景斑点提取方法

针对传统人工选取背景斑点的不足,提出了一种基于视觉注意力模型的背景斑点提取方法。首先根据Itti显著图模型确定背景图中的显著区域;然后找出若干注意视点,并将这些视点作为种子点在原图上进行区域生长;最后在区域生长的基础上依据相关准则提取出斑点。实验结果表明,该方法可以准确地找到背景图中的明显斑点,使进一步的背景斑点分析成为可能。     

一种体视显微镜聚焦一致性的判定方法

针对立体显微图像在同一位置双目清晰度不同的问题,提出了一种体视显微镜聚焦一致的性判定方法。使用连通区域分割方法对不同深度标定板图像进行分割,提取圆点中心,选取清晰度评价区域;使用聚焦测度对不同深度图像进行清晰度评价,得到清晰度-深度关系曲线,利用曲线拟合求取曲线峰值得出深度信息;利用左右目圆点中心的三维坐标分别拟合出左右全聚焦平面,通过测量左右全聚焦平面夹角以及评价区域中左右目圆点中心距离来分析聚焦性。结果表明,能够有效地判定体视显微镜聚焦的一致性。     

基于高阶胡氏矩的多目标图象识别算法

本文提出了一种多目标图象识别算法,算法以小波变换和目标区域分割算法实现图象的前期处理,以高阶胡氏矩为基础,利用k邻近法构建了分类器,实现了多类目标的识别与分类.仿真实验证明,此算法具有较高的识别精度.     

基于伪Wigner-Ville分布和Rnyi熵的显著图目标检测

在复杂背景中,往往难以实现目标的自动检测,依据Wigner-Ville分布能够对图像在空间域/空间频率域上联合表示的特性.研究了图像经伪Wigner-Ville分布后Rnyi熵的统计特性,分析了人造目标的出现会引起自然场景中Rnyi熵统计特性的变化,并在此基础上提出了一种新的基于伪Wigner-Ville分布和Rnyi熵的显著图生成方法.之后对显著图进行简便的阈值分割,完成目标检测.实验结果表明,所提出的方法能够有效地检测复杂地面背景中的军用车辆.     

用于光学系统分析的质心配准法

将图像区域像素的统计特征引入活动轮廓模型,提出使分割轮廓所包括区域的质心对应角均方根误差极小的最优搜索方法——质心配准法。质心配准法有效地避免了散斑噪声等图像污染对图像区域分割精度的影响,实现了模糊图像精确的区域分割,求得图像最佳配准参数。对实际光学系统输出的多幅具有较大空时互补性的低分辨率图像进行了仿真实验,实验结果表明：该配准算法具有较高的精度,并在光学系统分析上得到了很好的应用。     

基于显著兴趣点颜色及空间分布的图像检索新方法

提出了一种基于显著兴趣点的图像检索新方法,此方法主要有显著兴趣点检测、基于显著兴趣点的特征描述和相似性度量三个步骤.先使用一个自适应滤波器对图像进行滤波,然后提取显著兴趣点;以显著兴趣点为线索,设计了一种基于显著兴趣点的环形颜色直方图,既利用了显著兴趣点的局部特征,又考虑了显著兴趣点的空间分布结构;用图像间的环形颜色直方图距离来度量图像间的相似性.该检索算法不但保证了对图像旋转、平移鲁棒性,而且克服了传统直方图没有空间位置的缺陷.实验结果表明,该方法对图像检索非常有效.