Fast and high-precision corner detection algorithm based on geometric features

角点检测应用十分广泛,是许多计算机视觉任务的基础。本文提出了一种快速、高精度的角点检测算法,算法简单新颖,角点条件和角点响应函数设计独特。和以往不同的是:算法在设计上考虑的是角点的局部几何特征,使得处理的数据量大为减少,同时能够很好地保证检测精度等其他性能指标。通过和广泛使用的SUSAN算法、Harris算法在正确率、漏检、精度、抗噪声、计算复杂度等方面进行综合比较,结果表明该算法无论对人工合成图像还是对自然图像均具有良好的性能

Optimization of Distributed Synchronous System Zookeeper

针对分布式同步系统Zookeeper在大规模计算机集群上运行效率低下的问题,在研究手动设定响应节点方法的基础上,提出一种基于成员节点选举的自动设定响应节点算法.在一个大规模Zookeeer系统中,采用选举因子可配置的选举算法(包括计算能力、磁盘读写速度、请求率、失效率和网络延迟的测试),挑选出适合完成Zookeeper响应工作的一个或数个节点,进行数据更新请求的应答,降低系统的响应时间,提高系统的性能.实验结果证明,与目前手动设定响应节点相比,自动选举算法能够选举出最合适的节点,并且效率高,性能稳定.在对系统访问延迟的测试中,自动选举算法比手动设定响应节点的平均值减少了11％,且比手动设定响应节点的最大值减少了17％.Aiming at distributed synchronous system Zookeepers low-efficiency problem in a large-scale computer cluster, this paper puts forward an automatic response-node set algorithm based on the method of member node election. In a large-scale Zookeeper system, using a factor configurable election algorithm(includes computing capacity, disk reads and writes rate, request rate, failure rate and network latency test), it picks out one or several of the most suitable nodes for completing the Zookeepers response work, responding to the data updating request, it reduces the systems response time, and improves the performance of the system. Experimental results show that, compared with the manual setting response node algorithm, the automatic election algorithm can always elect the most suitable nodes, and it has high efficiency, stable performance. In the tests of systems access latency, automatic election algorithm has a response latency decrease of 11% than manual setting node in average, and a decrease of 17% than manually sets maximum response latency

Texture synthesis method based on generative adversarial networks

纹理合成是计算机图形学、计算机视觉和图像处理领域的研究热点之一。传统的纹理合成方法往往通过提取有效的特征样式或统计量并在该特征信息的约束下生成随机图像来实现。对抗生成网络作为一种较新的深度网络形式,通过生成器和判别器的对抗训练能够随机生成与观测数据具有相同分布的新数据。鉴于此,提出了一种基于对抗生成网络的纹理合成方法。该算法的优点是不需要经过多次迭代就能够生成更真实纹理图像,且生成图像在视觉上与观测纹理图像一致的同时具有一定随机性。一系列针对随机纹理和结构性纹理的合成实验验证了该算法的有效性。</p

The Research of Image Annotation based on Hypergraph Transduction Non-negative Matrix Factorization

为解决传统图像标注方法难以准确建立从低层视觉特征到高层语义空间映射关系的问题,提出了一种基于超图直推非负矩阵分解的图像标注算法。通过把有监督超图正则化思想引入到非负矩阵分解框架,使得图像标注算法可以有效地利用样本间复杂的多元关系和标注信息,而直推学习正则项的利用又增加了算法对标签预测误差进行合理控制的能力。在图像标注数据集上的仿真结果表明,相对于支持向量机、鉴别式度量学习等传统的图像标注算法,提出的算法大幅提高了标注的准确率和模型的鲁棒性。并具有很好的可行性和有效性

Object Tracking Method Based on Structural Appearance Model with Weighted Associated Features

为了解决单目标跟踪中的光照变化、部分遮挡问题,提出了一种结构化的加权联合特征表观模型.该模型将被跟踪的目标图像划分成若干图像块,在每个图像块内计算其颜色特征和纹理特征,将这些特征加权形成特征向量作为目标的表观模型.以该模型为基础,利用贝叶斯理论,提出一种跟踪方法.实验结果表明了该方法的有效性

Image Edge Detection Algorithm Based on Rough Set Theory and Mathematical Morphology

分析了数学形态学和粗集理论之间的联系，对基于粗集的数学形态学在边缘检测领域方面的应用作了探讨，并将其与传统的形态学方法进行了比较。从实验的结果可以明显看出，基于粗集的形态学方法处理的结果清晰，其性能明显优于传统的形态学

Low rank constraint of the online monitoring and automatic learning and the scene classification method

本发明涉及低秩约束的在线自监督学习的场景分类方法，包括以下步骤：对离线的图像数据进行训练并进行特征提取；进行小批训练来获得一个最初的度量学习者；依次输入在线数据图像并提取图像特征；判断图像特征有无标签；如果有标签，则更新度量学习者；如果无标签，则测量图像特征与每个训练样本之间的相似度，利用生成的双向线性图来传播它的标签；判断样本的特征向量相似度得分；如果得分高则更新度量学习者；否则输入在线数据图像。本发明能够逐渐地实现自我更新并且合并从标记样本和未标记样本获得的有用信息；用统一的在线自我更新模型的框架用来处理在线场景分类，能够实现场景的在线自动分类，保证了分类的准确性，提高了工作效率

多输入融合对抗网络的水下图像增强

针对水下图像出现对比度低、颜色偏差和细节模糊等问题,提出了多输入融合对抗网络进行水下图像增强。该方法主要特点是生成网络采用编码解码结构,通过卷积层滤除噪声,利用反卷积层恢复丢失的细节并逐像素进行细化图像。首先,对原始图像进行预处理,得到颜色校正和对比度增强两种类型图像。其次,利用生成网络学习两种增强图像与原始图像之间差异的置信度图。然后,为减少在生成网络学习过程中两种增强算法引入的伪影和细节模糊,添加了纹理提取单元对两种增强图像进行纹理特征提取,并将提取的纹理特征与对应的置信度图进行融合。最后,通过构建多个损失函数,反复训练对抗网络,得到增强的水下图像。实验结果表明,增强的水下图像色彩鲜明并且对比度提升,评价指标UCIQE均值为0.639 9,NIQE均值为3.727 3。相比于其他算法有显著优势,证明了该算法的良好效果

Autonomous Stairways Detection for UGV Based on Stereo Vision

本文提出了一种结构化环境下,基于立体视觉的机器人楼梯识别算法,并将算法该应到自主移动机器人上。该算法首先利用二维图像分析的方法搜索楼梯的疑似区域;进而利用立体视觉对各个疑似区域进行精确三维重建,结合三维信息重构楼梯平面,排除虚假疑似楼梯区域;最后判定机器人和楼梯的相对位姿关系,引导机器人爬楼梯。最终我们将该算法应用到了自主移动机器人上,通过在各种光照条件下的实验,进一步验证了该算法的准确性和快速性

Segmentation and recognition of bridge over water based on Mumford-Shah model

在桥梁知识的基础上,从河流和陆地的区域特性出发,提出了一种基于MumfordS-hah(MS)模型的水上桥梁分割算法。首先对MumfordS-hah模型中的区域权重进行相关性定义,实现对水域的分割,然后根据桥梁与河流区域边界的几何位置关系实现对桥梁目标的提取和识别。实验表明,该算法能够实现对水上桥梁目标的提取,尤其对远距离小目标水上桥梁及灰度梯度较弱图像的桥梁分割更有效