基于生成对抗网络的HDR图像风格迁移技术

针对高动态范围(high dynamic range,HDR)图像较为复杂耗时的合成流程,提出一种基于生成对抗网络的HDR图像风格迁移技术.首先,构建两个生成对抗网络的训练集:普通图片与低曝光HDR图片,普通图片与高曝光HDR图片;然后,通过生成对抗网络训练,得到普通图片到低曝光HDR图片和普通图片到高曝光HDR图片两个生成模型;最后,将模型输出的高低曝光图像和原图合成HDR文件,再通过色调映射形成最终HDR风格迁移后的图像.实验结果表明,这种方法不仅有效解决了HDR图像风格迁移问题,也充分表明了生成对抗网络在图像编辑中的优越性.     

基于角点及局部特征的饮料瓶识别方法

将机器视觉技术引入饮料瓶自动回收系统中.针对饮料瓶（PET材质）自身的特点,基于局部特征及几何不变性,采用一种亚像素级精度的角点提取方法,定义以角点为中心的左右曲线夹角及其符号作为饮料瓶的特征值,并提出基于“块”的快速匹配算法.实验结果表明,该算法具有较好的稳定性和可区分性,算法识别率高、速度快,能很好地满足饮料瓶自动识别回收的准确性和实时性要求.     

基于多小波神经网络簇轮廓伸展的手写体数字识别

提出采用多小波神经网络簇伸展轮廓识别手写体数字的方法. 该方法的原理是： 跟踪待识别数字的轮廓, 对轮廓进行均衡化和重采样, 使其具有平移不变性和缩放不变性;采用多小波神经网络簇对轮廓壳进行伸展得到数级多分辨率和其平均值;将这些壳系数输入前馈神经网络簇, 以识别该手写体数字. 研究结果表明, 该方法可用于将轮廓壳进行多分辨率分解.     

基于纹理和轮廓的铅笔素描画生成方法

为避开常规铅笔画生成算法中图像分割的限制,提出一种基于纹理与边缘轮廓的铅笔素描画自动生成算法.该算法先用主成分分析法对原始图像进行分析,确定高频提升过滤的参数,然后融合相应的相似度测量方法来检测并定位图像的边缘.同时,利用线积分卷积产生原始图像的纹理,并将其与边缘图叠加,得到铅笔素描画的效果.实验结果表明,该方法简单且有效.     

基于像素流的视频彩色化

针对利用传统光流传递关键帧颜色信息的视频彩色化方法计算耗时问题,以及全局传递颜色的视频彩色化方法导致欠饱和度问题,提出基于像素流的视频彩色化方法.首先,将参考帧与目标帧转换到Lab颜色空间中,利用其亮度通道通过一个深度学习网络得到像素流,该像素流中的数值指示了目标帧的颜色在参考帧中的位置;然后,利用该像素流对参考帧颜色...     

广义Ball曲线的性质及其应用

本文讨论了任意次数的广义Ball曲线的性质和它们的应用,如一般的升阶公式,Bézier曲线与广义Ball曲线之间的转换,极限定理,对偶基,广义Ball基函数下的Marsden恒等式,降阶赋值算法,单位分解性质等.     

双参数Bezier片与平面的相交条件

讨论双二、三次Ｂｅｚｉｅｒ片和平面相交的充分必要条件和求交的算法．其中双三次Ｂｅｚｉｅｒ片与平面相交的条件与最新文献的等价，证明却简单直观．并给出了两例．     

基于递归特征估计的图像修复算法

针对现有图像修复方法纹理不清晰和结构错乱等问题,提出基于递归特征估计的图像修复模型,此模型基于部分卷积和注意力机制且不需要额外的标签。整体框架分为两个部分,粗修复模块和精修复模块,前者初步修复前景,后者利用递归特征估计递进式地修复缺失区域的边界,不断缩小空洞的面积,这种方式不断加强对缺失区域中央的约束,使得修复结果更加精细。实验表明,与其他经典的方法相比,此结构提高了图像修复的性能,其定性和定量分析均表现最优。