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多阶段重建内容协同优化的图像修复算法 被引量:1
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作者 秦佳 白慧慧 +4 位作者 王梦丽 翟双姣 晋赞霞 秦品乐 曾建潮 《信号处理》 北大核心 2025年第2期325-337,共13页
随着数字图像技术的快速发展,图像已经成为日常生活学习中信息传递的重要载体之一。然而,由于错误传输、不当存储或者关键信息被遮挡等情况造成的图像信息丢失,往往影响人们对图像信息的理解和分析。近几年,大量渐进式图像修复算法被提... 随着数字图像技术的快速发展,图像已经成为日常生活学习中信息传递的重要载体之一。然而,由于错误传输、不当存储或者关键信息被遮挡等情况造成的图像信息丢失,往往影响人们对图像信息的理解和分析。近几年,大量渐进式图像修复算法被提出,通过由粗到精的修复方式逐步生成受损图像的缺失信息,使修复后的图像在视觉和内容上接近原始图像。然而,在这种渐进式图像修复的结构中,低渐进层的错误往往容易传递到高渐进层中,造成修复结果在图像内容上有误,难以达到人眼视觉要求。针对这一问题,本文提出了一种多阶段重建内容协同优化的图像修复算法(Image inpainting algorithm based on multi-stage reconstruction collaborative optimization,MSNet),在渐进修复中融入并行结构,通过对三阶段渐进层内容的协同优化,提高修复结果的准确性。具体来说,在该网络的初步修复阶段后,提出了一种并行的图像内容精细化修复模块(Parallel image content refinement module,PCRM),通过基于自注意力的U-Net和增强的残差网络两个分支并行地修复图像结构和细节信息。其中,基于自注意力的U-Net倾向于对图像的结构特征进行抽象提取,并通过Multi-Head自注意力机制进行全局恢复。而增强残差网络结构则通过优化特征值区分度的方式,提升重要细节信息的表征能力,使残差网络能够更关注于重要细节的恢复。在PCRM后,为了融合第二阶段所得的多个修复重建信息,细节-结构融合模块被提出来,将细节信息合理嵌入到结构中,提高多渐进层特征在空间表征上的兼容性,减少纹理与结构不统一所造成的图像视觉不连续问题,以生成更加符合客观现实的修复结果。实验结果表明,与现有的修复算法对比,本文提出的算法可以生成纹理更加清晰,视觉上更加逼真的结果。 展开更多
关键词 图像修复 特征融合 渐进式图像修复 图像复原
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基于图像分割的金字塔Lucas-Kanade光流法提取深度信息 被引量:13
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作者 李亚楠 赵耀 +2 位作者 林春雨 白慧慧 刘美琴 《铁道学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第1期63-68,共6页
在2D到3D视频的转换过程中,深度信息的提取是最关键的问题。本文利用图像分割的金字塔LucasKanade光流法提取2D视频中的深度信息,主要做了如下工作:1是通过计算当前帧的最大运动矢量来决定所需构建的金字塔层数,通过自适应的方式决定金... 在2D到3D视频的转换过程中,深度信息的提取是最关键的问题。本文利用图像分割的金字塔LucasKanade光流法提取2D视频中的深度信息,主要做了如下工作:1是通过计算当前帧的最大运动矢量来决定所需构建的金字塔层数,通过自适应的方式决定金字塔层数可以弥补因金字塔层数过多造成的信息丢失或者因金字塔层数过少而无法满足Lucas-Kanade光流算法的不足;2是在每层金字塔中,利用Mean Shift图像分割后的信息,去除本次迭代计算得到的运动矢量中的坏点,使得深度提取更加准确;3是自适应地调整每层金字塔的迭代次数,使得在实验结果的质量几乎不变的情况下,达到降低时间复杂度的目的;最后通过统计图像分割每类中的深度值对所得到的深度图进行优化,使得最终得到的深度图中物体边缘信息更加清晰。实验结果表明,利用本文算法所得到的场景深度的边缘信息更加清晰,深度图中的坏点明显减少,在降低时间复杂度的同时,得到了较高质量的深度图。 展开更多
关键词 2D转3D视频技术 金字塔 Lucas-Kanade光流法 Mean Shift图像分割 运动估计 深度信息
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新一代视频编码标准HEVC的关键技术 被引量:14
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作者 赵耀 黄晗 +1 位作者 林春雨 白慧慧 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2014年第1期1-10,共10页
HEVC(High efficiency video coding)是新一代的视频编码标准,它仍然采用了与先前视频编码标准H.264/AVC一样的混合视频编码的基本框架,但在各个编码模块都进行了改进和革新。与H.264/AVC相比较,在相同视频质量和应用条件下HEVC的码率... HEVC(High efficiency video coding)是新一代的视频编码标准,它仍然采用了与先前视频编码标准H.264/AVC一样的混合视频编码的基本框架,但在各个编码模块都进行了改进和革新。与H.264/AVC相比较,在相同视频质量和应用条件下HEVC的码率降低将近一半。本文对HEVC的关键技术进行综述,着重研究探讨了帧内和帧间预测技术的原理和实现过程。 展开更多
关键词 视频编码 HEVC 帧内预测 高效视频编码
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基于卷积网络的帧率提升算法研究 被引量:3
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作者 侯敬轩 赵耀 +2 位作者 林春雨 刘美琴 白慧慧 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2018年第2期611-614,共4页
基于运动补偿的帧率提升算法是目前主要的帧率提升方法。为减小内插帧中的块效应、孔洞和遮挡问题,提高插值帧质量,提出一种基于卷积神经网络(convolutional neural network)的自学习帧率提升(frame rate upconversion)方法。卷积神经... 基于运动补偿的帧率提升算法是目前主要的帧率提升方法。为减小内插帧中的块效应、孔洞和遮挡问题,提高插值帧质量,提出一种基于卷积神经网络(convolutional neural network)的自学习帧率提升(frame rate upconversion)方法。卷积神经网络用于利用两相邻帧预测待插值帧。在卷积神经网络的训练阶段,假设高帧率视频是存在的,网络参数由高帧率视频与低帧率视频训练而来。最后视频数据以低帧率视频加网络参数的形式传输,在接收端就可以利用卷积神经网络重建高帧率视频。实质上,这样做是通过增加视频发布者的负担以提供给视频接收者更多便利。对于视频点播网站来说,这是提升用户体验的重要因素。实验表明,该方案相对于传统的基于运动补偿的帧率提升算法,平均PSNR提升至少0.6 d B,取得较大程度的提升,并且该方法是基于全局的帧预测方法,可以有效避免块效应、孔洞和遮挡问题。 展开更多
关键词 卷积神经网络 帧率提升 自学习
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基于双通道卷积神经网络的视频目标移除取证算法 被引量:3
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作者 白珊山 倪蓉蓉 赵耀 《信号处理》 CSCD 北大核心 2020年第9期1415-1421,共7页
针对现有数字视频目标移除取证算法的伪造帧识别准确率低的问题,本文提出了一种基于双通道卷积神经网络的视频目标移除取证算法。该算法利用双通道结构,分别提取视频绝对帧差图像的RGB特征和噪声特征,并利用双线性池化对二者进行特征融... 针对现有数字视频目标移除取证算法的伪造帧识别准确率低的问题,本文提出了一种基于双通道卷积神经网络的视频目标移除取证算法。该算法利用双通道结构,分别提取视频绝对帧差图像的RGB特征和噪声特征,并利用双线性池化对二者进行特征融合,而后通过分类层输出视频帧的分类结果,从而有效地识别经过篡改的视频帧。其中,RGB通道能够发现绝对帧差图像中不自然的篡改边界和对比度,噪声通道能够发现原始区域和篡改区域之间噪声的不一致性。此外,算法在网络前端增加了预处理层来放大篡改视频帧的伪造痕迹。实验结果显示,所提算法有效地提高了伪造视频帧的识别准确率,且相对于传统的单通道网络结构,双通道特征融合的方式取得了更好的检测性能。 展开更多
关键词 数字视频取证 视频目标移除取证 双通道卷积神经网络 Inception-v3网络
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面向压缩图像复原的网络增强训练方法
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作者 廖理心 赵耀 韦世奎 《信号处理》 CSCD 北大核心 2022年第6期1192-1201,共10页
高质量的数据是深度卷积神经网络成功的关键因素之一。在计算机视觉领域,常用图像数据集通常以JPEG格式存储。这种有损压缩技术不可避免地会导致原始数据信息的丢失,进而造成利用压缩数据训练的卷积神经网络的性能降低。因此,为了增强... 高质量的数据是深度卷积神经网络成功的关键因素之一。在计算机视觉领域,常用图像数据集通常以JPEG格式存储。这种有损压缩技术不可避免地会导致原始数据信息的丢失,进而造成利用压缩数据训练的卷积神经网络的性能降低。因此,为了增强卷积神经网络的性能,本文提出了一种面向压缩图像复原的增强训练方法,通过复原压缩图像实现卷积神经网络的性能增强。该方法具体为一个包含复原模块和任务模块的联合增强框架。复原模块致力于恢复有损压缩技术造成的信息丢失;任务模块专注于基于任务需求增强压缩图像。两个模块联合训练,使得压缩图像的复原增强更具有目的性。本文通过图像分类任务的实验表明,与压缩图像相比,该方法能有效地复原压缩图像,增强卷积神经网络的性能。此外,该方法中两个模块间的低耦合性和可替代性保证了该方法的适用性。 展开更多
关键词 压缩图像 复原 联合增强
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基于多层显著性模型的SAR图像舰船目标检测 被引量:4
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作者 扈琪 胡绍海 刘帅奇 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2024年第2期478-487,共10页
针对合成孔径雷达图像舰船目标检测问题,提出了一种结合选择机制与轮廓信息的多层显著性目标检测方法。首先,利用非下采样剪切波和频谱残差法进行全局显著性区域提取。其次,提出了一种基于动态恒虚警率的活动轮廓显著性模型,逐步滤除候... 针对合成孔径雷达图像舰船目标检测问题,提出了一种结合选择机制与轮廓信息的多层显著性目标检测方法。首先,利用非下采样剪切波和频谱残差法进行全局显著性区域提取。其次,提出了一种基于动态恒虚警率的活动轮廓显著性模型,逐步滤除候选区域的虚警,提取目标轮廓,从而实现目标的精确检测。所提方法能够由粗到细地快速捕获目标区域,从而实现高效、高分辨率合成孔径雷达图像舰船检测。最后,在真实SAR数据集进行了测试,与其他经典的舰船检测方法相比,所提算法不仅有效地抑制了海杂波的影响,而且在检测精度上有较大提高。 展开更多
关键词 SAR图像目标检测 非下采样剪切波变换 显著性检测 活动轮廓模型
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针对身份证文本识别的黑盒攻击算法研究
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作者 徐昌凯 冯卫栋 +3 位作者 张淳杰 郑晓龙 张辉 王飞跃 《自动化学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第1期103-120,共18页
身份证认证场景多采用文本识别模型对身份证图片的字段进行提取、识别和身份认证,存在很大的隐私泄露隐患.并且,当前基于文本识别模型的对抗攻击算法大多只考虑简单背景的数据(如印刷体)和白盒条件,很难在物理世界达到理想的攻击效果,... 身份证认证场景多采用文本识别模型对身份证图片的字段进行提取、识别和身份认证,存在很大的隐私泄露隐患.并且,当前基于文本识别模型的对抗攻击算法大多只考虑简单背景的数据(如印刷体)和白盒条件,很难在物理世界达到理想的攻击效果,不适用于复杂背景、数据及黑盒条件.为缓解上述问题,本文提出针对身份证文本识别模型的黑盒攻击算法,考虑较为复杂的图像背景、更严苛的黑盒条件以及物理世界的攻击效果.本算法在基于迁移的黑盒攻击算法的基础上引入二值化掩码和空间变换,在保证攻击成功率的前提下提升了对抗样本的视觉效果和物理世界中的鲁棒性.通过探索不同范数限制下基于迁移的黑盒攻击算法的性能上限和关键超参数的影响,本算法在百度身份证识别模型上实现了100%的攻击成功率.身份证数据集后续将开源. 展开更多
关键词 对抗样本 黑盒攻击 身份证文本识别 物理世界 二值化掩码
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基于光滑l_0范数和修正牛顿法的压缩感知重建算法 被引量:34
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作者 赵瑞珍 林婉娟 +1 位作者 李浩 胡绍海 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第4期478-484,共7页
基于光滑l0范数最小的压缩感知重建算法——SL0算法,通过引入光滑函数序列去逼近l0范数,从而将l0范数最小的问题转化为光滑函数的最优化问题.针对光滑函数的选取以及求解该函数的最优化问题,提出一种基于光滑l0范数和修正牛顿法的重建... 基于光滑l0范数最小的压缩感知重建算法——SL0算法,通过引入光滑函数序列去逼近l0范数,从而将l0范数最小的问题转化为光滑函数的最优化问题.针对光滑函数的选取以及求解该函数的最优化问题,提出一种基于光滑l0范数和修正牛顿法的重建算法——NSL0算法.首先采用双曲正切函数序列来逼近l0范数,得到一个新的最优化问题;为了提高该优化问题的计算效率,推导出针对双曲正切函数的修正牛顿方向,并采用修正牛顿法进行求解.实验结果表明,在相同的测试条件下,NSL0算法无论在重建效果还是在计算时间方面都明显优于其他同类算法. 展开更多
关键词 压缩感知 稀疏重建 光滑l0范数 修正牛顿法
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分块的有序范德蒙矩阵作为压缩感知测量矩阵的研究 被引量:15
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作者 赵瑞珍 王若乾 +2 位作者 张凤珍 岑翼刚 胡绍海 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第6期1317-1322,共6页
测量矩阵是压缩感知(Compressed Sensing,CS)的重要组成部分,确定性的测量矩阵易于硬件实现,但是重构信号的精度一般不如随机矩阵。针对这一缺点,该文提出并构造了一种新的确定性测量矩阵,称作分块的有序范德蒙矩阵。范德蒙矩阵具有线... 测量矩阵是压缩感知(Compressed Sensing,CS)的重要组成部分,确定性的测量矩阵易于硬件实现,但是重构信号的精度一般不如随机矩阵。针对这一缺点,该文提出并构造了一种新的确定性测量矩阵,称作分块的有序范德蒙矩阵。范德蒙矩阵具有线性不相关的性质,在此基础上加上分块操作和对元素进行有序排列得到的分块的有序范德蒙矩阵,实现了时域中的非均匀采样,特别适合于维数较大的自然图像信号。仿真实验表明,对于图像信号该矩阵具有远高于高斯矩阵的重构精度,可以作为实际中的测量矩阵使用。 展开更多
关键词 压缩感知 测量矩阵 线性不相关 非均匀采样 范德蒙矩阵
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一种基于特征值分解的测量矩阵优化方法 被引量:30
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作者 赵瑞珍 秦周 胡绍海 《信号处理》 CSCD 北大核心 2012年第5期653-658,共6页
测量矩阵是压缩感知中一个很重要的部分,为了减小测量矩阵与稀疏变换矩阵的互相干性,从而改善重建质量,本文首先通过测量矩阵和稀疏变换矩阵的乘积构造得到一个Gram矩阵,然后定义了一种基于Gram矩阵非对角线元素的整体互相干系数,推导... 测量矩阵是压缩感知中一个很重要的部分,为了减小测量矩阵与稀疏变换矩阵的互相干性,从而改善重建质量,本文首先通过测量矩阵和稀疏变换矩阵的乘积构造得到一个Gram矩阵,然后定义了一种基于Gram矩阵非对角线元素的整体互相干系数,推导出整体互相干系数与Gram矩阵特征值之间的关系。在此基础上,我们提出了一个最优化模型,在不改变Gram矩阵特征值和的前提下,让每个大于零的特征值的大小都为它们和的平均值,使得测量矩阵和稀疏变换矩阵的整体互相干系数达到最小,从而优化了测量矩阵的性能。将该方法用在一些已知的测量矩阵上,实验结果中矩阵的优化速度快,并且用优化矩阵所得的图像的PSNR有所提高,表明本文优化测量矩阵的方法在重建效果和优化速度方面都有一定的优势。 展开更多
关键词 压缩感知 测量矩阵 GRAM矩阵 互相干系数 特征值分解
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双目立体视觉的目标识别与定位 被引量:33
12
作者 尚倩 阮秋琦 李小利 《智能系统学报》 2011年第4期303-311,共9页
双目立体视觉系统可以实现对目标的识别与定位.此系统包含摄像机标定、图像分割、立体匹配和三维测距4个模块.在摄像机标定部分,提出了基于云台转角的外参数估计方法.该方法可以精确完成摄像头旋转情况下外参的估计,增强了机器人的视觉... 双目立体视觉系统可以实现对目标的识别与定位.此系统包含摄像机标定、图像分割、立体匹配和三维测距4个模块.在摄像机标定部分,提出了基于云台转角的外参数估计方法.该方法可以精确完成摄像头旋转情况下外参的估计,增强了机器人的视觉功能.并利用广茂达机器人系统,基于改进的双目视觉系统进行目标识别与定位,以此结果作为依据控制机器人的手臂进行相应运动,最终实现了对目标物体的抓取,验证了提出方法的可行性. 展开更多
关键词 双目立体视觉 摄像机标定 图像分割 立体匹配 三维测距
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跨媒体语义共享子空间学习研究进展 被引量:15
13
作者 张磊 赵耀 朱振峰 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第6期1394-1421,共28页
随着信息技术的飞速发展,现实世界中涌现出大量的跨媒体数据.所谓跨媒体数据是指那些表达的内容相似,但以不同模态、不同来源、不同背景等形式出现的数据.比如,一张描述花豹的网页通常采用共生的图片和文本等不同的模态刻画花豹的外形... 随着信息技术的飞速发展,现实世界中涌现出大量的跨媒体数据.所谓跨媒体数据是指那些表达的内容相似,但以不同模态、不同来源、不同背景等形式出现的数据.比如,一张描述花豹的网页通常采用共生的图片和文本等不同的模态刻画花豹的外形和习性.这些跨媒体数据通常呈现出底层特征异构、高层语义相关的特性.传统的单媒体学习方法已无法适应跨媒体数据呈现出的特征异构性.因此,跨媒体学习相关理论与方法的研究是当前数字媒体分析领域的热点研究课题之一.该文主要介绍了跨媒体学习的研究背景和应用价值,概括介绍了各类跨媒体学习相关方法的数学原理和基本特性,并重点介绍了跨媒体共享子空间学习的研究进展,比较了基于投影、矩阵分解、任务和度量等四大类子空间学习方法的优缺点,分析了未来的发展方向. 展开更多
关键词 跨媒体 异构数据 共享子空间 多视角学习 优化 人工智能
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基于差分的稀疏度自适应重构算法 被引量:11
14
作者 张凤珍 赵瑞珍 +2 位作者 岑翼刚 胡绍海 张勇东 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第6期1047-1052,共6页
针对压缩感知贪婪迭代重构算法要求给定信号稀疏度或迭代阈值的缺点,提出一种基于差分的稀疏度自适应重构算法.该算法在信号稀疏度未知的情况下,利用测量矩阵Φ与残差的相关系数的变化的不均衡特性,来选择重构信号的支撑集,以此逼近原... 针对压缩感知贪婪迭代重构算法要求给定信号稀疏度或迭代阈值的缺点,提出一种基于差分的稀疏度自适应重构算法.该算法在信号稀疏度未知的情况下,利用测量矩阵Φ与残差的相关系数的变化的不均衡特性,来选择重构信号的支撑集,以此逼近原始信号的稀疏度,达到重构的效果.仿真结果表明,在相同采样率下,文中算法可以获得较好的重构效果,尤其在采样率较低(采样率≤0.5)的情况下,这种优势更加明显. 展开更多
关键词 压缩感知 稀疏度 重构算法
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三维散乱点云模型的特征点检测 被引量:40
15
作者 王丽辉 袁保宗 《信号处理》 CSCD 北大核心 2011年第6期932-938,共7页
随着三维点云模型越来越受到人们的关注,如何对数据量大,无序的三维点云模型进行特征点检测也是近几年的研究热点。本文提出了基于曲率和密度的特征点检测算法,为每个数据点定义一个特征参数,这个参数由三部分组成:点到邻居点的平均距离... 随着三维点云模型越来越受到人们的关注,如何对数据量大,无序的三维点云模型进行特征点检测也是近几年的研究热点。本文提出了基于曲率和密度的特征点检测算法,为每个数据点定义一个特征参数,这个参数由三部分组成:点到邻居点的平均距离;点的法向与邻居点法向夹角的和;数据点曲率。然后通过八叉树方法计算模型的数据点密度,将这个密度与模型到中心点的最大距离相除得到特征阈值,特征参数大于阈值的点就是特征点。本文计算时,检测模型的特征点只需用到三维点云模型的几何特征,如数据点法向,曲率和邻居点。实例表明本算法可准确地检测出散乱数据点云的特征点。 展开更多
关键词 三维点云模型 特征参数 特征点检测 K近邻
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显著性光流直方图字典表示的群体异常事件检测 被引量:5
16
作者 岑翼刚 王文强 +2 位作者 李昂 梁列全 王恒友 《信号处理》 CSCD 北大核心 2017年第3期330-337,共8页
在视频监控系统已被广泛应用的今天,基于监控视频的群体异常事件检测已成为保障社会安全的迫切需要,越来越受到人们的重视。该文基于这一现状,提出了一个新的群体异常事件检测方案,实现对监控视频自动高效的检测。在特征提取方面,提出... 在视频监控系统已被广泛应用的今天,基于监控视频的群体异常事件检测已成为保障社会安全的迫切需要,越来越受到人们的重视。该文基于这一现状,提出了一个新的群体异常事件检测方案,实现对监控视频自动高效的检测。在特征提取方面,提出了显著性光流直方图特征描述符,并利用该特征描述符构建字典;在字典优化方面,提出了基于聚类的多字典组合学习框架,将原始的大字典分为多个子字典;最后,对于测试样本,找出最适合的子字典并计算测试样本在该子字典下的重建误差,即可判断测试样本是否异常。在两个数据集上的实验表明,与其他方法相比,该文提出的方法对拥挤场景下监控视频中的群体异常事件检测取得了较好的检测性能。 展开更多
关键词 异常事件检测 光流直方图 字典训练 聚类 稀疏重构
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基于复轮廓波域高斯比例混合模型SAR图像去噪 被引量:5
17
作者 刘帅奇 胡绍海 肖扬 《北京交通大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2012年第2期24-28,共5页
在分析了SAR图像的噪声成因及其噪声模型的基础上,提出了一种适用于复轮廓波变换域的高斯比例混合模型的SAR图像去噪(CCT-GMS)算法.本文所提出的算法具有多方向多尺度移不变性,并且充分的利用了复轮廓波的时域和频域的特性,改善了图像... 在分析了SAR图像的噪声成因及其噪声模型的基础上,提出了一种适用于复轮廓波变换域的高斯比例混合模型的SAR图像去噪(CCT-GMS)算法.本文所提出的算法具有多方向多尺度移不变性,并且充分的利用了复轮廓波的时域和频域的特性,改善了图像的视觉效果.实验结果表明:相比使用小波-轮廓波加上Cycle Spinning去噪,本文算法的峰值信噪比提高2 dB,相比使用BLS-GMS去噪,本文的算法抑制了人造纹理产生,视觉效果得到了明显的改善. 展开更多
关键词 复轮廓波变换 高斯比例混合模型 轮廓波(Contourlet)变换去噪 合成孔径雷达图像去噪
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单幅图像融合参考模型的三维人脸重建 被引量:3
18
作者 李小利 阮秋琦 +1 位作者 安高云 阮成雄 《北京交通大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2014年第2期56-60,共5页
基于单幅图像的三维人脸重建以其数据获取简易而具有广阔的应用前景.本文提出了一种融合参考模型的方法实现基于单幅图像的三维人脸重建,其主要思想是以球面调和函数表示图像的光照模型,从而建立图像的光照信息与深度信息之间的解析关系... 基于单幅图像的三维人脸重建以其数据获取简易而具有广阔的应用前景.本文提出了一种融合参考模型的方法实现基于单幅图像的三维人脸重建,其主要思想是以球面调和函数表示图像的光照模型,从而建立图像的光照信息与深度信息之间的解析关系;进而可基于参考模型的深度信息获得输入图像的近似光照系数,再根据近似所得的光照系数恢复其深度信息.该法不仅可完全自动化地实现,而且因不需要多个人脸模型的信息而优于基于统计模型的三维重建;由实验中对不同库中人脸图像及真实采集的人脸图像进行重建的结果发现,本文提出的重建方法是切实可行的. 展开更多
关键词 三维人脸重建 单幅图像 参考模型 球面调和函数
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基于DM6467的视频处理软件设计与优化 被引量:2
19
作者 姚春莲 郭克友 +1 位作者 阮秋琦 万丽莉 《北京交通大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2013年第5期162-167,共6页
针对视频处理系统的实时性要求及视频压缩编码算法的现状,本文给出了基于TI DM6467的嵌入式视频处理软件及关键算法的优化实现.TMS320DM6467 ARM+DSP的ARM核进行实时采集与传输视频数据,DSP内核进行视频处理;软件基于嵌入式Linux操作系... 针对视频处理系统的实时性要求及视频压缩编码算法的现状,本文给出了基于TI DM6467的嵌入式视频处理软件及关键算法的优化实现.TMS320DM6467 ARM+DSP的ARM核进行实时采集与传输视频数据,DSP内核进行视频处理;软件基于嵌入式Linux操作系统,采用达芬奇软件框架实现视频采集和编码服务器的设计.为了提高压缩效率,本文提出一种快速半像素运动估计算法,在最佳整像素点周围通过计算直接推导出最佳半像素点的位置,避免全搜索的大运算处理,快速半像素运动估计算法所用时间为标准全搜索算法所用时间的41%~57%.本文所设计的视频处理软件能达到实时进行高清视频的采集与压缩处理,并将处理的结果存入U盘,同时能通过扩展实现多路视频的处理.实现系统控制与存储等功能. 展开更多
关键词 视频 达芬奇(Davinci)技术 DM6467 H 264 运动估计
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基于灰度直方图的加权模板匹配法在摄像机标定中的应用 被引量:3
20
作者 李小利 阮秋琦 阮成雄 《北京交通大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2013年第2期22-26,共5页
采用基于灰度直方图的加权模板匹配法实现摄像机的标定.首先以一个游标卡尺作为目标采集图像,此采集图像作为后续分析的同时用于模板的多处提取;提取的每个模板都将用于后续的模板匹配来提取目标区域(Region of Interest,ROI);匹配所获... 采用基于灰度直方图的加权模板匹配法实现摄像机的标定.首先以一个游标卡尺作为目标采集图像,此采集图像作为后续分析的同时用于模板的多处提取;提取的每个模板都将用于后续的模板匹配来提取目标区域(Region of Interest,ROI);匹配所获得的所有目标区域二值化后并旋转90°,以提取其水平方向的灰度直方图;所获得灰度直方图经过优化获得单一峰值后用于获取测量精度;最终标定出的测量精度是由所获得的所有测量精度值进行可信区间的加权平均决定的.本文所采用的加权模板匹配方法不仅降低了单一模板匹配的风险,而且充分利用了具有相似纹理这一有利信息,实验结果表明,提出的方法可以达到工程要求的亚像素级别误差,由此说明该方法在摄像机标定的应用中是行之有效的. 展开更多
关键词 摄像机标定 模板匹配 加权平均 灰度直方图
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