机器人头部的视觉跟踪系统研究

对运动目标进行识别和跟踪是机器人视觉的一项关键技术。提出了一种可以快速跟踪运动目标的系统设计方案,采用了双计算机处理和Memolink通信方式的机器人控制结构,以图像处理为基础,在图像经过校正之后,通过区域分割和目标识别两个步骤来确定目标的位置,并控制机器人对目标进行跟踪。实验表明,该方法具有较高的速度和准确性。     

乌骨鸡磷脂侧链脂肪酸的GC-MS分析

用氯仿:甲醇(2:1)超声提取乌骨鸡总磷脂,丙酮脱油精制后,经皂化、甲酯化处理,应用GC-MS联用技术对其侧链脂肪酸组成进行分析,并以面积归一法,计算各脂肪酸的相对百分含量.结果显示,乌骨鸡总磷脂中含有硬脂酸27.46%、花生四烯酸21.39%、油酸18.22%、亚油酸16.67%、棕榈酸12.13%、二十二碳六烯酸(DHA) 2.26%、二十碳三烯酸1.71%、棕榈油酸0.16%.不饱和脂肪酸和多不饱和脂肪酸的含量分别为60.41%和42.03%.乌骨鸡磷脂侧链脂肪酸中高比例的多不饱和脂肪酸和花生四烯酸含量是乌骨鸡磷脂的显著特征.     

中高分辨力遥感图像中飞机目标自动识别算法研究

提出了一种中高分辨力的航空航天遥感图像中飞机目标快速自动识别的新算法。在分割和分类过程中充分利用飞机目标的先验知识,提出了一种改进区域分割方法,并应用树分类器对飞机目标进行自动识别。所提出的改进区域分割方法较好地实现了区域分割中阈值的准确自动选取,克服了复杂背景图像中小目标的全局阈值自动分割的失效问题。采用二叉树分类器,通过提取简单的目标几何特征,分层进行种类识别,提高了识别速度,降低了漏检率和虚警率。运用该方法进行了实验。结果表明,识别率达到了100%。     

基于形态学水线区域的深度图像分割

深度图像分割是基于特征关系图匹配的曲面物体识别中的关键技术之一,针对已有深度图像分割方法存在的问题,提出了一种基于二值形态学的水线区域增长算法对深度图像进行分割。首先用结构元素迭代腐蚀深度图像形成距离图像;然后根据距离图像计算极限腐蚀的集合,提取出目标的种子点;最后用条件粗化从种子点开始生长回到原尺寸但不使各区域相连,完成深度图像的分割。实验证明,算法的分割结果与人的主观视觉感知具有良好的一致性。     

256色模式下图形图像处理系统中对不规则区域的处理

概述了图形图像处理系统中关于不规则区域的基本算法，包括：区域填充，边界跟踪，边界标志，几何处理，区域分割等等．并且，根据２５６色模式的特殊性，对传统的算法做了有针对性的改进，加快了处理速度，使其更适合于电影电视字幕、动画卡通人物等不规则图形图像区域．同时还给出了改进算法的程序设计的技巧．     

结合光场深度估计和大气散射模型的图像去雾方法

目前大部分基于物理模型的图像去雾算法存在复原图像色彩失真和天空边界区域出现光晕效应的问题.为了解决这些问题,本文提出了一种将光场深度计算与大气散射模型相结合的图像去雾方法.该方法通过光场极平面图像计算得到场景深度,将场景深度信息计算所得的透射率与暗通道透射率融合得到最终透射率.同时利用场景深度对天空边界进行判定,单独对天空区域进行处理.在合成雾天图像和真实雾天图像上的实验结果表明,与现有的单幅图像去雾算法相比,本文提出的方法在峰值信噪比以及结构相似性上均有提升.同时对去雾之后的图像的色彩保真度以及光晕效应的抑制方面都取得了较好的结果 .     

谐波显著度的基频提取方法

我们提出的谐波显著度的基频提取方法,目的是从语音信号中自动获取人声基频,该方法利用抑制因子计算出基频的谐波显著度谱,对各次谐波显著度加权求和之后进行基频轨迹跟踪确定语音的基频序列。在TIMIT掺噪数据集和音乐信息检索评测2005主旋律数据集上,谐波显著度方法的准确率分别达到了88.5%和73.3%,使倍频、半频错误相对降低了80%。实验表明,基于谐波显著度的基频提取方法增强了系统的抗噪性能以及抗倍半频错误的能力。      

一种基于区域特性的红外与可见光图像融合算法

提出了一种基于区域分割和à trous小波变换的红外与可见光图像融合算法.首先,对红外与可见光图像进行区域分割及区域关联,并按关联映射图所划分区域提取红外与可见光图像的的能量信息及梯度信息;然后,对红外与可见光图像进行多尺度à trous小波变换分解,分解后的低频部分按照文中所提出的区域能量比和区域清晰比指标进行区域融合,高频部分采用绝对值取大算子进行融合;最后进行重构得到融合图像.结果表明,该算法既可保持可见光图像的光谱信息,又可有效获取红外图像的热目标信息.     

区域分割的计数问题

首先讨论了k维欧氏空间被n 个(k-1)维超平面分割的区域计数问题.然后用角形线和锯齿形线分割平面,采用递归和余差公式两种方法,解决了平面区域分割的计数问题.最后对分割问题的条件与限制进行了讨论.