关键词： 全息   图像处理   动静分割   仿生算法   神经网络  

摘要： 全息成像广泛应用于水体微藻、空气花粉、生物细胞等溶胶颗粒检测。通过重建算法能够获得动态目标的多种图像,如振幅、相位、形貌等,但常常受到静态颗粒背景条纹的干扰。为了解决动、静颗粒全息图的分割问题,受生物视觉对光强及光强变化具有双重敏感性的启发,设计了一种同时处理灰度图像和事件数据的神经网络算法。通过融合双模态数据并结合自监督学习,成功实现了动、静目标相互叠加全息图的完整分割及独立输出。消融实验验证了仿生模块的必要性及优越性,自监督学习的策略确保了算法的泛化性。该仿生型神经网络算法保留了溶胶颗粒全息图中的高频条纹,为后续的相位成像、三维成像等任务提供保障。

关键词： 异常识别   目标检测   YOLOv8   监控预警   智慧景区  

摘要： 景区安全问题日益受到关注,火灾、溺水、滑坡等安全隐患亟待解决。系统以智慧景区为研究对象,拟从安全监控预警方面展开研究。该系统基于YOLOv8模型的迁移学习,实现了对景区多种异常行为的实时识别与告警,并构建了视频监控与告警联动的闭环管理系统。实验结果表明,该系统对景区异常目标的识别准确率达到95%,平均处理速度为30帧/秒,能够满足实时性要求。

关键词： 图像处理   立体图像质量评价   人类视觉系统   自顶向下   卷积神经网络  

摘要： 为了提高立体图像质量客观评价指标与人类主观评价指标的一致性,受人类视觉自顶向下机制的启发,提出一种基于立体注意力的无参考立体图像质量评价方法。在所提立体注意力模块中:首先,通过所提双目融合模块中的能量系数自适应调整双目响应的幅度,并在空间和通道维度对双目特征进行并行处理;其次,所提双目调制模块能够同时实现高层级双目信息对低层级双目信息和低层级单目信息的自顶向下调制。此外,双池化策略分别对双目融合图和双目差异图进行处理,可获取更有利于质量分数回归的关键信息。基于公开的LIVE 3D和WIVC 3D数据库对所提方法进行了性能验证。实验结果表明,所提方法实现了客观评价指标与标签的较高一致性。

关键词： 机器视觉   牛顿环   图像处理   曲率半径测量   干涉条纹分析  

摘要： 提出了一种基于机器视觉的牛顿环参数检测方法,用于测量平凸透镜的曲率半径。实验采用钠光灯为光源,通过分束镜反射入射光并采集牛顿环干涉图样,利用HALCON软件进行图像处理,包括预处理、图像锐化、取骨骼操作和轮廓分割等步骤。通过拟合圆形轮廓,提取暗条纹的圆心坐标和半径,进而计算透镜的曲率半径。实验结果显示,所提方法能在毫米级误差下准确测得平凸透镜的曲率半径。

关键词： 视频色彩校正   基于粒子滤波的多目标跟踪   照度分量   反射   降噪  

摘要： 在对交通监控失真视频增强过程中,由于受较多高斯噪声、色彩失衡、外界因素的干扰,导致出现增强效果差、效率低等问题。为此,提出多目标跟踪下交通监控失真视频增强算法研究。采用基于K-L变换算法校正视频色彩,采用基于粒子滤波的多目标跟踪方法获取目标的实时信息,避免增强过程忽略重要的汽车与行人。采用Retinex视频增强算法将交通监控失真视频分解为照度分量与反射分量,通过照度分量的降噪与反射分量的增强共同完成交通监控失真视频增强。仿真结果表明,所提算法的增强效果好,且效率高、均方根对比度较大。

关键词： 计算机技术   图形图像   处理应用   关键技术  

摘要： 随着现在计算机技术的深入发展,在进行图形图像处理过程中也朝着更加高效全面化的方向发展,同时也为各行各业提供了更多的帮助,为社会的经济发展和人们生活质量的提高也提供了一定的动力。因此本文将对计算机技术在图形图像处理中的应用进行详细的讲解并对其中的一些关键技术进行分析,希望能够对其进行深入的探索,能够为各行各业更好的服务。

关键词： 机器视觉   三维重构   位姿估计   图像处理   EPNP   ICP  

摘要： 为实现对3D打印件检测与控制,提高打印件打印精度,完成了3D件的三维重构以及位姿估计研究。系统基于双目结构光的周视扫描视觉检测原理,采用双目结构光照明方式,以双色相机周视扫描成像模式,通过对不同位置彩色及红外场景、双目视觉及散斑结构光深度信息等,实现图像获取及视觉标定,完成图像融合、点云着色、多帧点云配准融合、分割等图像处理及分析,实现重构对象场景点云重构。采用基于EPNP和ICP算法的相机位姿估计方案,通过EPNP算法完成重构对象场景点云和单视角点云的粗配准,ICP算法完成重构对象场景点云和单视角点云的精配准得到目标的位姿估计。采用计算场景点云与标准点云的倒角距离评估3D打印件的三维重构精度,平均精度为0.675 mm;采用重投影的方法进行位姿估计的精度评估,平均精度为1.669 mm。通过系统研究,为3D件打印检测提供了较好的评价方法,为后续检测及控制3D件精度提供了较好的参考。

关键词： 职业教育   校企合作   教材开发   计算机视觉技术与应用  

摘要： 教材是教学之本,加强教材建设对促进职业教育教学发展,提高职业教育人才培养质量具有重要作用。在校企“双元”合作育人的国家职业教育改革背景下,文章以建设高职人工智能技术应用专业核心课程“计算机视觉技术与应用”教材为例,重点探讨了在内容设计、结构设计、课程思政体系设计、数字资源建设上的调整和特色创新,以适应新时代职业教育的发展,落实职业教育“教材”改革的目标,为相关同类专业核心课程开发及教材编写提供有益借鉴。

关键词： 图像字幕生成   深度学习   跨模态   计算机视觉   自然语言处理  

摘要： 图像字幕生成是一个重要且充满挑战的研究领域,旨在为静态图像生成自然语言描述,其在深度学习和视觉—语言预训练技术的推动下取得明显进步。阐述深度学习方法在图像字幕生成中的应用,介绍几种基于深度学习的模型和算法,包括循环神经网络、卷积神经网络、对抗生成网络和Transformer等模型,以及最新的视觉—语言预训练技术。这些模型在图像字幕生成任务中发挥了重要作用,通过学习图像与语言之间的关联,能够生成准确且流畅的描述。同时,强调该领域面临的挑战,如物体虚构、缺失上下文、光照条件、语境理解和指代表达等问题,需要模型具备推理能力。未来,将进一步提高图像字幕生成的性能和质量,推动其在实际应用中的应用。

关键词： 摩崖石刻   裂缝检测   计算机视觉   深度学习   YOLO v11  

摘要： 摩崖石刻由于长期暴露于自然环境中,遭受着多种病害的侵扰,其保存状况值得关注。其中,裂缝是石刻常见的病害形式,不仅削弱了石刻的观赏价值,更可能导致石刻上的文字难以辨认。因此,石刻裂缝的检测对于其保护与传承具有重要意义。传统的裂缝检测方式为人工检测,但人工检测耗时费力,且成本较高。随着计算机技术的快速发展,计算机视觉与深度学习技术为石刻裂缝检测开辟了全新途径。文章旨在探索利用这些技术实现石刻裂缝自动检测的可行性,收集了湖南省永州市祁阳浯溪碑林风景名胜区的摩崖石刻图像资料,通过采用YOLO v11算法,构建了一个能够自动识别图像中石刻裂缝的计算机视觉模型。研究结果表明,该模型的识别准确率高达88%,为快速、高效地检测石刻裂缝提供了技术支持,也为后续的石刻修复工作奠定了坚实的基础。