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基于边缘修复的超像素平面立体匹配

电视技术 2018年第4期42卷 14-19,40页

作者：马行沈书好杜志江穆春阳北方民族大学信息与通信技术研究所宁夏银川750021 哈尔滨工业大学机器人技术与系统国家重点实验室黑龙江哈尔滨150080 北方民族大学机电工程学院宁夏银川750021

视差估计的准确程度直接影响到整个系统的性能,为解决遮挡暴露引起的视差图中物体边缘出现较大面积的空洞问题,对半像素灰度差与Census变换得到初始视差图进行边缘区域修复,以此提高内点所占的比例,从而影响迭代计算的次数;然后基于RAN... 详细信息

视差估计的准确程度直接影响到整个系统的性能,为解决遮挡暴露引起的视差图中物体边缘出现较大面积的空洞问题,对半像素灰度差与Census变换得到初始视差图进行边缘区域修复,以此提高内点所占的比例,从而影响迭代计算的次数;然后基于RANSAC计算超像素视差平面。采用Middlebury提供的测试图,对固定窗口半径和动态规划中惩罚代价的最佳选取范围进行实验测试,结果表明经过边缘修复可以得到相对完整的物体轮廓视差图,并且适当增大Census的权重将有助于检测到细长的目标对象。

关键词：超像素视差平面 Census变换边缘修复 RANSAC Middlebury

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人机交互手势特征识别及边缘修复算法研究

自动化技术与应用 2022年第11期41卷 43-46页

作者：梁英西安铁路职业技术学院陕西西安710000

如何精确地从人脸区域中检测并分离出手势部分,是人机交互领域中重要的研究部分及研究热点。人手的纹理与脸的纹理高度相似,对手势识别的稳定性造成很大的影响。针对人脸与手会出现重叠的现象,本文提出一种基于计算机边缘修复的手势识... 详细信息

如何精确地从人脸区域中检测并分离出手势部分,是人机交互领域中重要的研究部分及研究热点。人手的纹理与脸的纹理高度相似,对手势识别的稳定性造成很大的影响。针对人脸与手会出现重叠的现象,本文提出一种基于计算机边缘修复的手势识别算法,在Chamfer距离匹配算法的基础之上,通过边缘修复算法修复人脸与手重合交界处的模糊边缘处。研究结果显示,边缘修复算法的正确率高达94.6%,而其他算法的正确率仅为8.7%,该算法对头部运动以及手势变换频繁的情况下等具有较强的鲁棒性。

关键词：手势识别手势分割边缘修复

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一种基于知觉组织的边缘修复模型

一种基于知觉组织的边缘修复模型

中国图象图形学会第十届全国图像图形学术会议（CIG’2001）和第一届全国虚拟现实技术研讨会（CVR’2001）

作者：衣晓飞陈福接杨学军国防科技大学计算机学院

初级视觉提取的边缘往往是断裂的边界片段;后续的边缘连接和边缘修复是形成中级视觉的关键过程。本文提出了一种基于知觉组织和几何结构的边缘修复模型;首先从增强的图像中用微分算子提取边缘,然后通过特定形状的导向掩模,计算边缘端点... 详细信息

初级视觉提取的边缘往往是断裂的边界片段;后续的边缘连接和边缘修复是形成中级视觉的关键过程。本文提出了一种基于知觉组织和几何结构的边缘修复模型;首先从增强的图像中用微分算子提取边缘,然后通过特定形状的导向掩模,计算边缘端点的延拓矢量场,在此基础上对边缘进行编组连接;最后通过边缘重整,得到规则轮廓。此模型在我们对工业图像的处理中效果显著。

关键词：知觉组织边缘修复导向掩模延拓场

来源： cnki会议评论

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cnki会议

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人机交互手势特征识别及边缘修复算法研究

西安轨道交通职业教育研究 2020年第3期 29-32页

作者：梁英西安铁路职业技术学院电子信息学院计算机教研室陕西西安710026

为了能够在图像采集区域将人的脸部和手势准确区分,需要将人机交互相互联系,同时也成为该领域的研究热点。脸部的特征和手的纹理高度相似,对手势准确识别产生了较强的干扰性。针对人脸与手会出现重叠的现象,本文基于人机交互手势识别特... 详细信息

为了能够在图像采集区域将人的脸部和手势准确区分,需要将人机交互相互联系,同时也成为该领域的研究热点。脸部的特征和手的纹理高度相似,对手势准确识别产生了较强的干扰性。针对人脸与手会出现重叠的现象,本文基于人机交互手势识别特征,提出了边缘修复算法,在像素点空间匹配算法的基础之上,通过边缘修复算法修复人脸与手重合交界处的模糊边缘处,研究结果显示,边缘修复算法的正确率高达94.6%,而其他算法的正确率仅为8.7%,该算法对头部运动和手势变换频繁等情况具有显著的分辨效果。

关键词：人机交互手势特征图像采集边缘修复

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基于边缘与注意力跨层转移的图像修复模型

计算机工程 2023年第6期49卷 180-192页

作者：樊瑶石英男柏劲咸西藏民族大学信息工程学院陕西咸阳712000

针对现有基于深度学习的图像修复算法在处理大面积不规则缺损图像时出现局部结构不连通与模糊的问题,提出一种基于边缘和注意力跨层转移的二阶生成式图像修复模型。该模型由边缘修复网络和图像修补网络构成,边缘修复网络在自编码器的基... 详细信息

针对现有基于深度学习的图像修复算法在处理大面积不规则缺损图像时出现局部结构不连通与模糊的问题,提出一种基于边缘和注意力跨层转移的二阶生成式图像修复模型。该模型由边缘修复网络和图像修补网络构成,边缘修复网络在自编码器的基础上结合扩张卷积对缺损图像的边缘二值图进行修复,并将边缘修复图作为先验条件与缺损图像一起输入到图像修补网络,在图像修补网络中,给出注意力跨层转移网络对各尺度编码特征由深到浅进行重构,并将重构特征图跳跃连接至解码层与对应潜在特征融合进行解码,提高各级解码层输出的上下文一致性,减少结构信息和语义特征丢失,最终得到修复图像。在Celeba、Facade、Places2这3个数据集上的实验结果表明,与当前主流算法相比,该方法平均L1损失降低了1.044%~3.801%,峰值信噪比和结构相似性分别提升了1.435~4.486 dB和1.789%~8.755%,不仅能够生成整体语义合理的内容,而且在局部结构连通性和纹理合成方面更符合人眼视觉感受。

关键词：图像修复边缘修复扩张卷积注意力跨层转移网络跳跃连接

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火焰图像边缘检测及修复算法的研究

火焰图像边缘检测及修复算法的研究

作者：乔建强华北电力大学

学位级别：硕士

锅炉燃烧充分性及稳定性直接关系燃煤电厂机组运行的稳定和经济。为了监视锅炉内燃烧情形,现已发展出很多锅炉火焰检测器。但是,这些火焰检测器都需要直接跟燃烧火焰接触,设备所用材料要求高,造价较高,检测结果不精确。目前,专家普遍认... 详细信息

锅炉燃烧充分性及稳定性直接关系燃煤电厂机组运行的稳定和经济。为了监视锅炉内燃烧情形,现已发展出很多锅炉火焰检测器。但是,这些火焰检测器都需要直接跟燃烧火焰接触,设备所用材料要求高,造价较高,检测结果不精确。目前,专家普遍认为采用图像处理技术对火焰进行检测视最经济有效的方法,为此,提出火焰图像检测技术,从而对炉膛中燃烧的火焰实现实时的、准确的检测,为了控制器可以准确的做出动作进而可以高效的控制锅炉。一般地,火焰图像检测流程为：提取火焰图像信息、提取火焰图像特征、辨别检测、判断结果。锅炉炉膛内被分为煤粉未燃烧区、初步燃烧区、充分燃烧区、火焰尾迹和烟气区等不同区域,这些区域都会体现在火焰图像中。基于火焰图像的检测结果可以精确地辨认出不同燃烧区域以及分析其燃烧火焰的特征,检测结果着重关注检测图像中的边缘细节信息,因此提出火焰图像边缘检测及修复工作。通过图像边缘检测及修复技术,完善炉膛火焰图像信息,清晰看到不同燃烧区域的位置分布,为判断炉膛内煤粉燃烧情形提供有力的可视证据,为后续运行操作提供有效判断依据,保证电厂燃煤锅炉安全、稳定、高效、经济地运行。本文首先讲述了研究火焰图像边缘检测及修复工作的重要意义及研究背景,详细叙述了图像边缘检测技术和图像边缘修复技术的发展历程,整体提出本论文的内容结构。仔细研究分析比较不同经典图像边缘检测算法的基础上,从检测图像滤波算法的角度出发,提出基于灰度主导的滤波算法。通过结合基于灰度主导的滤波算法和改进Prewitt算子的思想,提出了基于灰度主导滤波的图像边缘检测算法。该算法创新地提出滤波窗口前列中心参考点Ib、修正因子,根据滤波窗口各像素不同灰度值计算滤波空间权重,去除噪声的同时完好保留了炉膛火焰图像的边缘信息。滤波后,通过改进Prewitt梯度算子方法实现完成图像边缘提取工作,得到图像边缘信息。改进Prewitt梯度算子模板大小由2×2扩大到3×3,计算梯度方向由双方向扩展到八个方向,以此克服炉膛火焰图像边缘不规则导致边缘检测不完整的缺陷。由于火焰被烟雾所包围,现有边缘检测算法在检测火焰图像时,普遍存在边缘检测不连续,边缘细节丢失现象,根据图像边缘检测结果存在的以上问题,本文提出了一种改进三角形的图像边缘修复方法。通过运用该图像边缘修复方法,优化图像边缘检测算法的图像检测结果。将本文提出的基于灰度主导滤波的图像边缘检测算法和一种改进的三角形图像边缘修复方法结合使用,火焰图像边缘检测结果更加趋于理想化。

关键词：火焰图像边缘检测边缘修复算法灰度主导滤波三角形区域

基于边缘先验与重构特征约束的图像修复技术研究

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基于边缘先验与重构特征约束的图像修复技术研究

作者：石英男西藏民族大学

学位级别：硕士

图像修复是在图像缺损区域内补充像素信息,使修复结果具备视觉真实性的过程,在图像编辑、图像渲染、物体移除等方面有着重要应用。随着生成对抗网络(Generating Adversarial Network,GAN)的提出,基于深度学习的修复方法展现出远优于传... 详细信息

图像修复是在图像缺损区域内补充像素信息,使修复结果具备视觉真实性的过程,在图像编辑、图像渲染、物体移除等方面有着重要应用。随着生成对抗网络(Generating Adversarial Network,GAN)的提出,基于深度学习的修复方法展现出远优于传统方法的修复效果,但在处理大孔洞时,当前方法仍存在不足。在大面积不规则缺损的图像修复任务中,针对修复结果存在语义缺失和纹理模糊的问题,提出基于边缘指导的修复方法;针对上下文特征在编解码过程中传递受阻,局部信息丢失的问题,提出注意力跨层转移网络以增强上下文连续性,并结合U-Net进行图像修复;为了改善修复结果的结构性错误,增强对缺损图像多层次信息的表征能力,提出基于结构约束与多尺度特征融合的图像修复方法,实现结构和细节上的共同提升。总体而言,本文的主要工作如下:(1)提出基于边缘指导的二阶图像修复模型,通过基于自编码器的边缘生成网络和基于U-Net的内容填充网络完成图像修复。首先,边缘生成网络根据已知像素灰度值和边缘信息推断缺失边缘,得到边缘生成图。然后,内容填充网络以边缘生成图为先验引导条件进行纹理填充。为了减少纹理重建过程中的上下文信息丢失,采用U-Net网络架构作为内容生成器,通过跳跃连接将各级编码特征传递至对应解码层,同时引入移位连接层(Shift Connection Layer,SCL)对指定解码层特征进行重构,并与对应尺度的潜在特征、编码特征融合进行后续的解码工作,约束内容生成器以优化局部细节。(2)提出基于注意力跨层转移网络的生成式图像修复模型,通过在相邻特征空间跨层应用注意力机制以实现细粒度的修复效果。该模型包括生成器和判别器两部分。首先,生成器在U-Net的基础上,结合注意力跨层转移网络(Attention Transfer Network Across Layer,ATNAL)对各层编码特征进行重构,减少上下文信息丢失。然后,利用跳跃连接将多尺度重构特征与对应的潜在特征融合进行解码,缓解编、解码层间信息丢失的同时,激励多尺度解码器生成上下文相似的内容。最后,在解码完成后将多尺度解码特征转为RGB图像,并以L1范数进行约束,进一步提升上下文一致性。(3)提出基于结构约束与多尺度特征融合的二阶生成式图像修复模型,以完成具有挑战性的大面积不规则缺损修复任务。该模型分为边缘修复网络和图像修补网络两部分。首先,边缘修复网络将自编码器与扩张的残差特征金字塔融合块(Dilated Residual Feature Pyramid Fusion Block,DRFPFB)结合,提升对图像多层次语义信息和结构细节的表征能力,在缺失区域实现更高质量的边缘修复。其次,图像修补网络将真实边缘作为先验条件,在自编码器中嵌入扩张的多尺度注意力融合块(Dilated Multi-scale Attention Fusion Block,DMAFB)进行纹理合成,通过聚合不同维度的远距离特征,实现边缘约束下的细粒度修复。最后,以边缘修复结果代替真实边缘,对两个网络进行融合训练,实现从缺损图像到完整图像的端到端修复。

关键词：深度学习生成对抗网络图像修复边缘修复注意力跨层转移网络

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基于生物识别的汽车人机交互拓展化研究

专用汽车 2024年第2期 29-33页

作者：刘子衿林海英北京航空航天大学北京102206

随着智能汽车的逐步普及,智能汽车用户群体的需求和问题也在逐渐变化。在智能汽车快速发展的大环境,以及符合各项规章制度的前提下,通过生物识别及其相关技术探究如何满足用户的个性化需求,以实现更加安全、高效的新一代人机交互方式。... 详细信息

随着智能汽车的逐步普及,智能汽车用户群体的需求和问题也在逐渐变化。在智能汽车快速发展的大环境,以及符合各项规章制度的前提下,通过生物识别及其相关技术探究如何满足用户的个性化需求,以实现更加安全、高效的新一代人机交互方式。以调研中用户反映的驾驶体验问题和日常发现的驾驶问题为导向,针对性地进行了拓展化研究,提出相应的技术解决方案。

关键词：生物识别人机交互车联网深度学习算法边缘修复

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基于生物识别的汽车人机交互拓展化研究

上海汽车 2024年第2期 27-31页

作者：刘子衿北京航空航天大学北京102206

随着智能汽车的逐步普及,智能汽车用户群体的需求和问题也在逐渐发生变化。文章旨在探究在智能汽车快速发展的大环境趋势下,在符合各项规章制度的前提下,通过生物识别及其相关技术满足用户的需求,以实现更加安全、高效的新一代人机交互... 详细信息

随着智能汽车的逐步普及,智能汽车用户群体的需求和问题也在逐渐发生变化。文章旨在探究在智能汽车快速发展的大环境趋势下,在符合各项规章制度的前提下,通过生物识别及其相关技术满足用户的需求,以实现更加安全、高效的新一代人机交互方式。以在调研中用户反馈的驾驶体验问题和日常发现的驾驶问题为导向,针对性地进行了拓展化研究,提出了相应的技术解决方案。

关键词：生物识别人机交互车联网深度学习算法边缘修复