【摘要】当我们需要深入分析复杂的视觉场景时，视觉系统会根据高对比度刺激来准确判断显著性目标。这种具有选择特性的视觉注意力机制能够突破信息处理瓶颈，帮助我们快速、高效地筛选输入的感知信息。通过研究视觉显著性，我们不仅可以了解人类大脑初级视觉皮层的工作原理，而且可以将其应用于计算机视觉与图像处理，降低计算复杂度和节省资源。本文分析现有的优秀显著性模型的优缺点，并且在此基础上针对这些显著性模型普遍存在的 […]

【摘要】移动机器人的目标识别以图像处理、分析和理解为基础，是一项多学科综合的复杂技术，现在已经参透到军事、空间探索、医学、工业等各个领域，作为室外移动机器人自主导航和环境认知的重要组成部分，得到了国内外研究者的广泛关注。受生物视觉系统的启发，视觉选择性注意机制模拟生物的视觉功能，从一个复杂的场景中提取出易引起观察者注意的图像区域信息，为解决大数据量的计算、提高系统实时性提供了新的思路。本文对基于视 […]

【摘要】目标跟踪是计算机视觉领域一项富有挑战性的工作。现实场景的复杂、目标自身的外观变化和目标运动的不确定性都给目标跟踪工作带来很大的困难。一个鲁棒性的跟踪算法,不仅需要构建具有判别力的外观模型,还需要设计一个好的目标搜索策略来预测目标的运动趋势。本文重点关注目标发生运动突变这一跟踪领域的技术难点,对构建鲁棒性跟踪算法进行探索和研究。针对复杂场景下的运动突变目标跟踪问题,本文首先从视觉显著性检测领 […]

【摘要】随着我国社会的不断进步和经济的快速发展,人们的工作和生活对电力的需求也越来越高。如何在不影响人们的生活质量和工作效率的情况下,安全高效且稳定的供应电能,是我国的电力工作者而临的巨大挑战。状态检修就是在这样的背景下应运而生的,状态检修主要是通过对设备进行带电检测的方法发现设备的安全隐患,并对存在安全隐患的设备单独进行停电检修处理。应用多光谱图像融合的电力设备故障点检测方法已成为智能电网中状态 […]