Vuforia的AR识别图像目标设计探析

文章基于计算机视觉中的角点检测算法,以Vuforia AR SDK的目标星级评定系统为例,从图形细节与角点分布,图案内容重复性与角点尺度不变性、旋转不变性,图片明暗反差阈值与角点数量三个方面探析作为AR识别物的图像目标的设计要点,以期为从事AR应用开发的美术设计人员提供通俗易懂的参考,为现今AR图像目标在美术设计中面临的系统化、规范化文献缺失问题,提供一个探析方向。     

全景显示技术的分析及实现

文章介绍了全景图像的制作技术,重点对全景显示的操作界面和显示的关键技术进行了分析,并给出了详细的描迷．对实现技术等方面进行了分析,同时采用控件技术实现了全景显示．     

新一代深度学习图像重建算法在腹部低剂量CT中的应用研究

目的 探讨深度学习图像重建算法(DLIR)在腹部低剂量CT中提高图像质量和降低伪影方面的价值。方法 前瞻性连续纳入2019年10月-2020年6月进行CT尿路造影的患者26例,男14例,女12例,平均年龄(60.35±10.89)岁。所有患者均行常规剂量平扫、门静脉期增强(噪声指数10;体积CT剂量指数：9.61 mGy)和低剂量排泄期扫描(噪声指数23;体积CT剂量指数：2.95 mGy)。排泄期图像采用ASiR-V 50%、低强度DLIR(DLIR-L)、中强度DLIR(DLIR-M)、高强度DLIR(DLIR-H)共4种方式重建,采用重复测量的单因素方差分析和Kruskal-Wallis H检验分别比较4组图像的客观评价[偏度、噪声、信噪比(SNR)及对比噪声比(CNR)]及主观评价内容(图像质量、噪声、伪影),并采用Bonferroni检验进行事后两两比较。结果 无论是客观评价还是主观评价方面,DLIR图像的SNR、CNR、整体图像质量评分及噪声均相似或优于ASiR-V 50%,且SNR、CNR和图像质量评分随DLIR权重增加而增加,噪声随着DLIR权重增加而降低。4组图像在失...     

海上监测图像去雾增强的交互式方法

雾天时图像对比度和颜色严重退化。为提高雾天海上舰船监测图像的质量,提出了一种海上图像去雾增强的交互式方法。方法结合海上图像的特点,改进原有的等景深模型和景深估计公式,获取图像每一点的近似深度信息,通过用户指定区域得到大气光线值,最后根据雾天图像的光学成像模型,得到清晰图像。实验证明,该方法有效改善了海上雾天图像的质量,方法简便,能够满足一定的实用要求。     

探地雷达数据处理及在交通土建中的应用

前探地雷达已经广泛应用在建筑、铁路、公路、水利等领域,阐述了探地雷达的原理、组成及参数及方式,介绍了直流成分消除、时间零校正、直达波消除、时间增益、反褶积等探地雷达数据处理方法,通过实例介绍了探地雷达在公路隧道等交通土建工程中的应用。     

图像拼接中鬼影消除算法研究

文章针对重叠区域运动物体在图像拼接过程中容易产生鬼影的问题,引入对运动物体区域只采用一幅图像信息的方法。提出运动区域单元的概念,它以运动物体区域重叠即相关的标准形成,以此为单位进行图像信息源的选择。结合随后提出的运动区域单元与重叠区域两边是否相接的权重系数,进行图像信息源的选择,在解决鬼影问题的同时防止了重叠区域边缘处易造成的同一物体的不连续。整个过程采用Matlab加以实现,实验结果验证了算法的有效性。     

基于误差分析的DCT域图像隐藏算法

为有效减少在AWGN信道下取整误差对秘密信息提取造成的影响,通过分析取整误差、DCT系数误差和秘密信息提取误差三者的关系,得出DCT系数误差是服从N（0,0.0833）正态分布,进而推导出在DCT域扩频算法和量化索引调制（QIM）盲提取算法中秘密信息提取误差的概率密度函数。基于误差分析分别提出采取容错和纠错编码方式的两种改进算法,提高图像隐藏的隐蔽性和秘密信息提取的准确率。仿真结果验证了这两种算法的可行性和有效性。     

基于子空间投影的舰船图像轮廓特征提取方法

特征提取技术是计算机视觉以及图像处理领域的一个研究热点,在各领域都取得了较为显著的应用成效。本文从舰船图像轮廓特征提取入手,通过正交化各类投影子空间,设计出一个舰船图像轮廓特征的二元损失函数,不断优化识别检测算法,验证本次基于子空间投影的舰船图像轮廓特征提取方法的分类性能与泛化能力。     

舰船图像颜色特征目标自动采集系统视觉优化

船舶遥感图像的识别技术在军事、民用领域的应用潜力非常大,船舶遥感领域的遥感卫星、计算机处理器等硬件设备获得了迅速发展,而图像过滤、特征识别等软件技术亟需提升。本文分别从图像滤波、图像聚类算法、图像分割等方面进行研究,结合C++编程语言,在Microsoft Visual Studio 2010平台上开发了船舶图像颜色特征目标自动采集系统,取得了良好的效果。     

基于视觉传达的舰船遥感图像复原研究

为可靠完成图像退化处理,提升图像视觉质量,提出基于视觉传达的舰船遥感图像复原方法。该方法采用多项式校正方法获取控制点舰船图像坐标和坐标变换结果,依据变换关系校正舰船遥感图像的几何畸变;通过傅里叶变换方法变换校正后图像,将其变换至频率域内,在该域中分析舰船遥感图像退化过程后,采用超复数频域变换模型实现舰船遥感图像复原,获取复原后图像结果。测试结果表明：能够有效完成图像几何畸变校正,校正后图像对应坐标位置精准性显著提升;空间频率结果均在0.92以上;复原后图像的颜色、目标和背景的对比度等均显著提升,满足人眼视觉标准。