辽宁工程技术大学 电子与信息工程学院，辽宁 葫芦岛 125105
针对现有图像重定向方法视觉效果差和处理速度慢的问题，提出一种基于主成分分析法和分块的内容感知图像重定向方法。首先，利用主成分分析法融合梯度图和显著图来提取更加丰富的图像特征，避免主体信息失真；其次，相邻裁缝线由均值代替，避免像素不连贯；最后，根据能量图中列能量值的大小将图像分为显著区域和非显著区域，并行缩放分块，更加注重图像特征并提高运行效率。在MIT RetargetMe、DUT-OMRON和NJU2000数据集上进行实验分析，以主观感受和客观因子运行时间、SIFT-flow作为评价指标，与几种常用算法对比。实验结果表明，该方法保证了图像主体信息的完整性，平均运行时间为线裁剪算法的1/3。本文提出的方法不仅具有较优的视觉效果，而且可降低运算量。
主成分分析法 能量图 分块 裁缝线 缩放 principal component analysis energy map blocking seams scaling
季华实验室光电科学与技术研究部，广东 佛山 528200
针对角谱法在远距离衍射计算时的失真问题，分析其原因为有效频谱成分减少和频谱混叠造成的计算误差。结合带限角谱法的频域采样特性，对缩放角谱法进行了改进，并应用于大尺寸方形长焦透镜、圆形轴锥透镜和平顶光束衍射光学元件的衍射场分布计算。结果表明，相较于原始的带限角谱法和缩放角谱法，改进算法获得的衍射场分辨率更高且不存在边缘失真现象，在大尺寸口径、长距离、小衍射场精确计算方面具有重要的应用潜力。
衍射 角谱法 失真 带限角谱法 缩放角谱法 激光与光电子学进展
2023, 60(23): 2307001
江苏科技大学电子信息学院, 江苏 镇江 212000
针对图像中小尺寸行人目标检测识别率低的问题, 提出一种基于改进多尺度特征融合的行人检测算法。首先, 在原始YOLOv3模型的基础上将BN层融合到卷积层; 其次, 增加检测层, 借鉴特征金字塔思想将高低层特征进行融合与预测; 最后, 利用线性尺度缩放的K-means聚类算法优化候选框, 提高小尺寸行人检测效果。在INRIA行人数据集上的实验结果表明, 改进算法准确率达到91.4%, 与YOLOv3算法相比提高了3.4%; 在复杂监控环境下也证明了所提算法的有效性。
行人检测 特征提取 多尺度特征 线性尺度缩放 pedestrian detection feature extraction YOLOv3 YOLOv3 multi-scale feature linear scaling
1 江苏科技大学 海洋学院, 镇江 212003
2 江苏科技大学 镇江市智慧海洋信息感知与传输技术重点实验室, 镇江 212003
为了解决直流偏置光正交频分复用(DCO-OFDM)水下可见光通信系统中存在的高峰均功率比(PAPR)问题, 采用了一种基于范德蒙类矩阵(VLM)预编码与改进的自适应缩放联合PAPR抑制的算法。首先, 该算法利用VLM对频域信号进行预编码处理, 以此降低其自相关性, 再通过比值计算方式改进的自适应缩放因子对时域信号进行缩放, 使其更好地减小发光二极管带来的非线性失真, 最后实现了抑制系统PAPR的效果。结果表明, 在互补累计分布函数为10-3时, 相比于原始系统, 此联合算法的PAPR下降了3.2dB。由此可知, 该研究对抑制DCO-OFDM水下可见光通信系统的PAPR是有帮助的。
光通信 直流偏置光正交频分复用 峰均功率比 范德蒙类矩阵 改进的自适缩放 optical communication direct current biased optical orthogonal frequency peak-to-average power ratio Vandermonde-like matrix improved adaptive scaling
1 南京信息工程大学 自动化学院，江苏 南京 210044
2 江苏省大气环境与装备技术协同创新中心，江苏 南京 210044
3 南京信息工程大学 大气物理学院，江苏 南京 210044
基于FPGA平台，采用双线性插值缩放算法，实现了对多路实时视频任意比例的缩放。进行了DDR3的读写逻辑设计，采用乒乓操作以及多通道读写仲裁模块，实现了实时的图像缓存。采用Alpha叠加融合算法，实现了对多路视频任意位置的漫游叠加，以及任意通道视频透明度的调节。实验结果表明，本次设计的多路实时视频处理系统，实现了最大分辨率为3 840×2 160、最低分辨率为100×100的缩放，能够灵活改变叠加位置的大小和位置，图像清晰、无闪屏、无错位情况的发生。
FPGA 双线性插值 视频缩放 图像漫游 FPGA bilinear interpolation video scaling image roaming
1 海军航空大学航空作战勤务学院，山东 烟台 264000
2 烟台大学光电信息科学与工程学院，山东 烟台 264000
3 中国人民解放军92485部队，辽宁 大连 116041
为充分利用光学相关识别系统的空间-频谱带宽，提高光学相关识别系统的速度和精度，提出一种基于多通道联合变换相关器和综合鉴别函数的旋转和缩放不变性目标识别方法，并将峰值位置变化标准差作为识别判据。首先，分析以局域峰值杂波均值为相位优选约束条件时存在的问题，提出新的相位优选约束条件——峰值位置变化值，用于选择一定旋转和缩放范围内目标的公共相位，将公共优选相位用于多通道联合变换相关器并结合综合鉴别函数实现了旋转和缩放不变性识别；然后，分析了当目标缩小或综合鉴别函数集成训练图像数量增加时系统的识别容限；最后，分析了场景图像中背景发生变化时所提方法的适用性。研究结果表明，在设定的图像尺寸和背景复杂度条件下，所提方法能够在9通道并行处理的前提下对目标缩小60%、综合鉴别函数集成9幅图像的旋转和缩放目标进行有效识别，且对像素数变化不超过50%的背景具有较好的适应性，提高了目标识别的速度和精度，对多通道光学相关器的实用化具有重要意义。
信息处理 光学模式识别 多通道联合变换相关器 综合鉴别函数 旋转和缩放不变性识别 中国激光
2022, 49(13): 1309001
兰州交通大学电子与信息工程学院, 甘肃 兰州 730070
为了进一步提高大规模多种类点云模型识别与分类的准确率,提出了一种K近邻卷积神经网络模型。首先,利用最远点采样算法对点云模型均匀采样;其次,对采样后的点云模型用K近邻算法构建每个点的局部邻域,为防止信息的非局部扩散,对卷积层提取的特征也逐个建立局部邻域;然后,通过最大池化聚合所有局部特征得到点云模型的全局特征表示;最后,用全连接层与Softmax函数计算各类别对应的概率并分类。实验结果表明,本算法在公开数据集ModelNet40上的识别准确率为92%。与已有的点云模型识别与分类算法相比,能更有效地融合局部结构特征,提高点云模型识别与分类的准确率。
机器视觉 模型识别 K近邻 局部特征 缩放指数线性单元函数 激光与光电子学进展
2020, 57(10): 101510
1 南京信息工程大学 自动化学院, 江苏 南京 210044
2 江苏省大气环境与装备技术协同创新中心, 江苏 南京 210044
3 南京信息工程大学 大气物理学院, 江苏 南京 210044
针对目前视频源的分辨率与显示器支持的分辨率不对应, 导致无法在目标显示器上播放的问题, 提出一种实时视频流缩放系统的硬件结构设计。该系统基于双三次插值图像算法, 采用了流水线的设计思路对算法的浮点运算进行优化, 采用乒乓操作的思想避免了视频流输入与输出不同步的情况, 减少了计算延时, 易于FPGA的实现, 在提高系统运算速度的同时减少了对硬件资源的消耗, 并在VIVADO环境中对该设计进行测试验证, 实现了任意比例缩放。实验结果表明, 该图像缩放系统支持分辨率为3 840×2 160的实时图像缩放, 并以最低100×100的分辨率输出, 达到了预期的效果。
图像缩放 双三次插值 任意比例 FPGA FPGA image scaling bicubic interpolation any ratio
