基于误差扩散算法的（2，2）可视密码方案

为解决传统可视密码存在像素膨胀及分存图像无意义等问题,研究并实现了将黑白反色的密图嵌入到两个灰度图像的方法。通过采用对灰度图像进行预处理增加分存图像叠加后,黑色像素恢复的概率以及在误差扩散的过程中同时嵌入密图信息、适当降低白色像素恢复概率以及恢复黑色像素时随机选择修改其中一个分存图像的方法,有效地提高了分存图像的质量。方案符合可视密码解密简单的特性且分存图像有意义,没有引入任何像素膨胀。     

基于时空视觉显著性特征的行人检测

在分析现有的行人检测算法的基础上,针对前景提取不完整及检测误差较大等不足,提出了一种基于时空视觉显著性特征的行人检测改进算法.在具有代表性的Itti模型的基础上,使用更接近于人类视觉的Lab颜色空间对其颜色空间进行改进,并将运动特征及基于轮廓搜索的内部空洞填充法引入其中,生成总显著图.提取ROI,采用HOG特征结合SVM分类器对ROI进行行人检测.实验结果表明,该算法在一定程度上避免了误检和漏检的发生,相比较HOG算法具有较好的检效果.     

视频目标跟踪算法综述

介绍了视频目标跟踪算法及其研究进展,包括基于对比度分析的目标跟踪算法、基于匹配的目标跟踪算法和基于运动检测的目标跟踪算法.重点分析了目标跟踪中特征匹配、贝叶斯滤波、概率图模型和核方法的主要内容及最新进展.此外,还介绍了多特征跟踪、利用上下文信息的目标跟踪和多目标跟踪算法及其进展.     

面向集群应用的太阳能中央热水器控制与管理系统设计

针对当前太阳能中央热水器信息化程度不高,管理、维护和售后服务困难的问题,提出采用分散检测、集中控制和管理的技术方案;采用嵌入式系统、无线通信、计算机软件和Web等技术,实现系统的可视化管理与操作,对于提高太阳能利用率、降低管理维护成本、统计和发布节能数据、以及促进太阳能光热利用的推广均具有重要意义。     

基于人类视觉的快速自动调焦法

为了提高自动调焦算法的性能,对调焦评价函数和调焦搜索算法进行了研究。在分析人类视觉系统(HVS)特性研究成果的基础上,提出了一种基于HVS加权的小波调焦评价函数。根据视觉多通道特性和视觉敏感度带通特性,对不同方向、不同空间频带的小波高频系数分别赋予不同的权值。为了克服爬山法搜索速度慢的缺点,提出了一种基于SOM神经网络的搜索算法,采用训练完成的SOM神经网络预测镜头的最佳聚焦位置。实验结果表明,提出的小波调焦评价函数得到了比传统小波调焦评价函数更优的调焦特性曲线;采用本文的搜索算法平均仅需要采集处理7.3幅图像就能找到最佳聚焦位置,与基于全搜索的爬山法相比,节省了大量的搜索时间。说明提出的调焦方法不但可以得到符合人眼视觉的调焦效果,还可以实现快速自动调焦。     

基于纹理子块的小波变换数字水印算法

提出了一种基于纹理子块的小波变换数字水印算法，该算法能够依据人眼视觉特性，通过水印图像降维、图像子块划分等措施．将随机置乱的数字水印信息嵌入到高频子带的纹理区内，从而高效率地实现局部水印和全局水印之双重目的。实验结果表明：本文提出的数字水印算法不仅具有较好的透明性，而且对诸如叠加噪声、JPEG压缩、平滑滤波、几何剪切、图像增强、马赛克等攻击均具有较好的鲁棒性。     

一种基于梯度的频域滤波去块效应算法

为了减少基于分块DCT变换的压缩处理时产生的块效应失真,通过从DCT分量计算块边界的梯度值来评估各个DCT分量对块效应的影响,再结合HVS特性对图像进行频域滤波,可以有效地去除块效应。该方法性能有效且优异,同时避免了多数频域滤波方法产生的严重模糊失真。     

基于三维分层图模型的复杂情况下多运动目标跟踪

复杂情况下的多运动目标跟踪是视频监控中的关 键问题,在多目标运动中相互遮挡时二维视觉信息容易丢失而造 成无法准确跟踪识别目标。本文采用kinect摄像机获取三维视觉信息,从节点、边、空间结 构三个层次上建立目标的三维分 层图模型表征目标的三维特征,并在每层进行通过视频帧间的匹配从而获得三维分层图模型 匹配结果,并根据匹配结果先初 步分析目标跟踪情况,如发生遮挡则通过遮挡区域聚类块与三维分层图模型中各特征匹配确 定其匹配结果,从而得到多运动 目标在复杂运动情况中的跟踪结果。实验表明,在实验室kinect拍摄的视频序列上当目标出 现遮挡等复杂情况,也能取得较 好的跟踪结果,在实验视频中比经典方法的跟踪总体性能指标改善约3%,说明本方法能较好 地实现复杂情况下的多运动目标跟踪。     

彩色负片印片颗粒指数的准确测定

分析了彩色负片印片颗粒指数σper实际测试中不同性能负片的测试特点和影响因素。印片颗粒指数的测试点应根据彩色负片的感光特性确定,为正常扩印时对应正片0．74中灰密度的负片密度点。影响印片颗粒指数值的两个主要因素是彩色相纸的反差修正系数α和彩色负片的覆盖力系数ECP;建立了α和ECP的实验求取方法,并通过对几种负片参量的实际测定,分析和说明了参量变化对印片颗粒指数数值的影响程度和应进行的修正。     

基于多流架构与长短时记忆网络的组群行为识别方法研究

提出一种基于多流架构与长短时记忆网络的上下文建模框架,旨在克服组群行为识别的两个难点,其一对复杂场景中多视觉线索进行信息融合;其二对情景人物进行建模,以获得长视频上下文关系.并且,对基于全局信息和基于局部信息的识别结果进行决策融合,判定最终组群行为属性.该算法在CAD1和CAD2上分别取得93.2%和95.7%平均识别率.