目的图像拼接通过整合不同视角的可见光数据获得广角合成图。不利的天气因素会使采集到的可见光数据退化,导致拼接效果不佳。红外传感器通过热辐射成像,在不利的条件下也能突出目标,克服环境和人为因素的影响。方法考虑到红外传感器和...目的图像拼接通过整合不同视角的可见光数据获得广角合成图。不利的天气因素会使采集到的可见光数据退化,导致拼接效果不佳。红外传感器通过热辐射成像,在不利的条件下也能突出目标,克服环境和人为因素的影响。方法考虑到红外传感器和可见光传感器的成像互补性,本文提出了一个基于多模态数据(红外和可见光数据)特征融合的图像拼接算法。首先利用红外数据准确的结构特征和可见光数据丰富的纹理细节由粗到细地进行偏移估计,并通过非参数化的直接线性变换得到变形矩阵。然后将拼接后的红外和可见光数据进行融合,丰富了场景感知信息。结果本文选择包含530对可拼接多模态图像的真实数据集以及包含200对合成数据集作为测试数据,选取了3个最新的融合方法,包括RFN(residual fusion network)、ReCoNet(recurrent correction network)和DATFuse(dual attention transformer),以及7个拼接方法,包括APAP(as projective as possible)、SPW(single-perspective warps)、WPIS(wide parallax image stitching)、SLAS(seam-guided local alignment and stitching)、VFIS(view-free image stitching)、RSFI(reconstructing stitched features to images)和UDIS++(unsupervised deep image stitching)组成的21种融合—拼接策略进行了定性和定量的性能对比。在拼接性能上,本文方法实现了准确的跨视角场景对齐,平均角点误差降低了53%,避免了鬼影的出现;在多模态互补信息整合方面,本文方法能自适应兼顾红外图像的结构信息以及可见光图像的丰富纹理细节,信息熵较DATFuse-UDIS++策略提升了24.6%。结论本文方法在结合了红外和可见光图像成像互补优势的基础上,通过多尺度递归估计实现了更加准确的大视角场景生成;与常规可见光图像拼接相比鲁棒性更强。展开更多
文摘目的图像拼接通过整合不同视角的可见光数据获得广角合成图。不利的天气因素会使采集到的可见光数据退化,导致拼接效果不佳。红外传感器通过热辐射成像,在不利的条件下也能突出目标,克服环境和人为因素的影响。方法考虑到红外传感器和可见光传感器的成像互补性,本文提出了一个基于多模态数据(红外和可见光数据)特征融合的图像拼接算法。首先利用红外数据准确的结构特征和可见光数据丰富的纹理细节由粗到细地进行偏移估计,并通过非参数化的直接线性变换得到变形矩阵。然后将拼接后的红外和可见光数据进行融合,丰富了场景感知信息。结果本文选择包含530对可拼接多模态图像的真实数据集以及包含200对合成数据集作为测试数据,选取了3个最新的融合方法,包括RFN(residual fusion network)、ReCoNet(recurrent correction network)和DATFuse(dual attention transformer),以及7个拼接方法,包括APAP(as projective as possible)、SPW(single-perspective warps)、WPIS(wide parallax image stitching)、SLAS(seam-guided local alignment and stitching)、VFIS(view-free image stitching)、RSFI(reconstructing stitched features to images)和UDIS++(unsupervised deep image stitching)组成的21种融合—拼接策略进行了定性和定量的性能对比。在拼接性能上,本文方法实现了准确的跨视角场景对齐,平均角点误差降低了53%,避免了鬼影的出现;在多模态互补信息整合方面,本文方法能自适应兼顾红外图像的结构信息以及可见光图像的丰富纹理细节,信息熵较DATFuse-UDIS++策略提升了24.6%。结论本文方法在结合了红外和可见光图像成像互补优势的基础上,通过多尺度递归估计实现了更加准确的大视角场景生成;与常规可见光图像拼接相比鲁棒性更强。
文摘状态迁移矩阵(state transition matrix,简称STM)是一种基于表结构的状态机建模方法,前端为表格形式,后端则具有严格的形式化定义,用于建模软件系统行为.但目前STM不具有时间语义,这极大地限制了该方法在实时嵌入式软件建模方面的应用.针对这一问题,提出了一种基于时间STM(time STM,简称TSTM)的形式化建模方法,通过为STM各单元格增加时间语义和约束,使其适用于实时软件行为刻画.此外,针对TSTM给出了一种基于界限模型检测(bounded model checking,简称BMC)技术的时间计算树逻辑(time computation tree logic,简称TCTL)模型检测方法,以验证TSTM时间及逻辑属性.最后,通过对某型号列控制软件进行TSTM建模与验证,证明了上述方法的有效性.
文摘软件工程自1968年提出以来,一直是提高软件开发效率、保障软件质量的有效手段.软件的发展及内涵被归纳为3个空间：平台空间、认知空间和问题空间,相应地,软件工程发展也从传统的模式化转向知识化和智能化.基于搜索的软件工程（search based software engineering,简称SBSE）是传统软件工程和智能计算（intelligent computing）交叉的新兴研究领域,从问题的解空间出发,
