基于围线扫描的快速完全欧氏距离变换算法

欧几里德距离变换（EDT）是为由黑白像素构成的二值图像中所有像素找到距离其最近的黑色像素,并计算它们之间的欧几里德距离,目前广泛地应用于图像分析和计算机视觉等领域.本文采用基于围线扫描的思想,提出了一个在二值图像中进行完全欧氏距离变换的算法.算法首先将二值图像中的像素进行分类,对那些本身既不是特征像素且其4-邻域内也没有特征像素的点作上标记,然后对这些标记的像素自内向外进行围线扫描,搜索与它最近的黑点并计算它们的欧氏距离.算法能够计算精确的欧氏距离.同时对算法的时间复杂度进行了简单的分析,并给出了程序实现中得到的一些实验数据,结果表明该算法运算速度快,时空需求在当前的硬件环境下令人满意,是一种有效的和有着巨大实际应用价值的距离变换算法.     

快速欧几里德距离转换算法的硬件实现

基于二维图像的快速欧几里德距离转换算法，本文提出了一个运算时间为的距离转换电路。采用inplace算法，使中间数据存储和计算结果共用同一个存储区间，减少了存储器数量；此外，采用计数器和加法器来代替乘法器，使电路的规模进一步减小，计算速度也得到改善。     

三维欧氏距离变换快速算法

为了提高三维距离变换在实际应用中的计算效率,提出一种三维快速距离变换算法.首先将三维图像降维为多张二维图像,为每张二维图像设置2个标记数组,并根据标记数组运用围线扫描方法依次计算出每一像素在二维图像上的距离变换;然后依据二维结果计算出所有像素在三维图像中的距离变换.实验结果表明,文中算法实现简单,比已有的边界剥离算法及基于Voronoi图的算法在时间和空间消耗上均有较大的提高,有更好的实用性.     

一种新的完全欧氏距离变换算法

论文提出了一种基于边界剥离的二维完全欧氏距离变换算法。该算法从物体目标的最外层边界开始,自外向内、逐层对物体目标区域进行边界跟踪、剥离。在跟踪过程中,根据当前边界像素点的已获得距离变换结果或为背景的邻域像素信息,计算其与最近背景像素间的欧氏距离,从而实现距离变换。和已有算法相比,文中算法具有简单快速、容易实现,得到的是完全欧氏距离的优点,在分离粘连物体的应用中,取得了良好分离效果。     

近似欧氏距离变换的一种并行算法

提出了一种基于超大规模集成电路(VLSI)硬件结构的新型距离变换并行处理算法。距离变换是一种基于二值图像的全局操作，在骨架抽取、形状匹配、目标重建、机器人避障等图像分析与模式识别算法中有着广泛的应用。欧氏距离是精确的L2范数距离，但是由于欧氏距离的非线性，不利于各种并行算法和加速算法的设计与实现，因此在应用中各种变形的加权距离作为欧氏距离的近似得到了实际推广。本文算法是有别于传统近似欧氏距离的并行计算方法，可应用于传统IC硬件或数字信号处理芯片(DSP)。理论分析和实验结果表明，该方法具有算法简单、快速、误差小等特点，可以更好地近似欧氏距离，并同时得到图像的Voronoi图，是一种实际可行的升级算法。     

基于快速高斯变换的辅助边缘粒子滤波算法

针对辅助粒子滤波算法计算量大,滤波效率较低的问题,提出了一种基于快速高斯变换（Fast Gaussian transform, FGT）的辅助边缘粒子滤波算法。该算法假设状态噪声是加性的,并且是高斯的,这样非线性滤波的Chapman Kolmogorov方程的求解近似于执行了核密度估计（Kerner density estimation, KDE）,从而可将KDE中的快速算法FGT引入,以提高算法的计算效率和实时性。仿真结果表明,该算法利用少数粒子就可以获得与常规粒子滤波相似的误差,大大提高了计算效率。     

基于近似高斯金字塔的视觉注意模型快速算法

利用输入图像的近似高斯金字塔,将经典的基于显著性的视觉注意模型改造为时空开销更小的版本,从而使其更加适合在嵌入式实时系统中实现.首先采用矩形窗口近似圆形窗口,矩形平均算子近似高斯卷积核;然后采用“先做行累加,再做列累加”的方法来实现矩形平均算子,并直接采样计算出各个特征通道的显著性分布图,该算法关于输入图像像素点个数具有线性时间复杂度;最后,还给出了在显著性分布图中抑制已提取区域显著性的快速算法.在Berkeley分割图像库上的实验结果表明,该方法极大地减小了系统实现的时空开销,且输出结果的误差在可接受范围内.提出的用矩形窗口近似圆形窗口,用矩形平均算子近似高斯卷积核的方法,还适用于其他需要在嵌入式实时系统中实现的图像处理问题.     

欧氏Steiner最优树的快速算法

针对欧氏平面内连接固定原点的最小树长问题,即欧氏Steiner最优树问题,给出了插入算法、递增优化算法、遗传算法等三种快速算法,并在微机上予以实现。经大量实例测试和结果比较,获得了满意的效果。     

通信网络随机模拟的快速方法研究

引入现代控制科学离散事件动态系统摄动分析思想，提出通信网络随机模拟的快速并行算法。在一台个人计算机上根据被模拟网络在一组参数下的仿真样本轨迹，同时构造一簇不同参数集合的网络系统样本轨迹。     

局部统计量的快速计算算法

本文提出了在领域中计算局部统计量的一个快速算法.根据局部统计量的性质,设计卷积算子,将该算子与图象作循环卷积以达到快速计算的目的.比较了循环卷积算予和线性卷积算子在计算局部统计量上的异同点.本算法的最大特点在于计算速度与运算空间不随计算窗口的变化而变化.植物染色体图象的实验表明:本算法较在时域中直接运算约快6倍.     

一种用于运动目标检测的快速收敛混合高斯模型

背景模型是交通监控视频中检测运动目标的一种常用方法。混合高斯模型在训练背景模型的过程中效果良好,但其收敛速度较慢。目前各种改进模型,只是提高其初始化的收敛速度;为了加快检测过程中背景改变时的收敛速度,必须实时检测背景是否发生改变,若改变,则需要对模型重新进行初始化。基于以上情况,提出了一种改进的混合高斯模型,该模型不需要重新初始化,避免了实时检测背景是否发生改变的多余步骤,实验结果明显著提高了检测过程中的收敛速度。     

用快速EM算法实现小波系数的高斯混合分布模型

提出了一种小波系数的高斯混合分布模型。该模型用两个分量的高斯混合分布来拟合小波域每个高频频带系数的分布:其中,先验概率小方差大的分布代表了少量幅值较大的小波系数;先验概率大方差小的分布代表了大量幅值较小的小波系数。该文采用基于特征的快速算法完成对高斯混合分布参数的求解。实验结果证明了模型的有效性。     

A Greedy EM Algorithm for Gaussian Mixture Learning

Learning a Gaussian mixture with a local algorithm like EM can be difficult because (i) the true number of mixing components is usually unknown, (ii) there is no generally accepted method for parameter initialization, and (iii) the algorithm can get trapped in one of the many local maxima of the likelihood function. In this paper we propose a greedy algorithm for learning a Gaussian mixture which tries to overcome these limitations. In particular, starting with a single component and adding components sequentially until a maximum number k, the algorithm is capable of achieving solutions superior to EM with k components in terms of the likelihood of a test set. The algorithm is based on recent theoretical results on incremental mixture density estimation, and uses a combination of global and local search each time a new component is added to the mixture. This revised version was published online in August 2006 with corrections to the Cover Date.     

二维Otsu自适应阈值选取算法的快速实现

Otsu 自适应阈值算法作为图像阈值分割的经典算法, 在图像领域得到了广泛的应用, 在此基础上发展起来的二维阈值法因为计算时间长而制约了其应用. 针对二维 Otsu 自适应阈值算法计算复杂度高的缺点, 通过消除二维自适应阈值算法中的冗余计算, 用迭代的方式得到查询表, 从而大大提高了二维阈值算法的计算速度. 实验结果表明, 该算法不仅计算时间远远小于原始二维 Otsu 算法, 并且求得的阈值跟原始的算法一样.     

Chebyshev-Fourier矩的快速计算方法

给出了求解Chebyshev-Fourier正交矩及其反变换的快速算法．和其它类型的正交矩相比,Chebyshev-Fourier正交矩不仅表达形式简单,而且具有更好的图像描述能力和鲁棒性．利用Clenshaw递推公式,作者实现了一维Fourier变换及多项式求和运算的快速计算,大大减少了复指数运算的次数,降低了计算复杂度,从而加快了Chebyshev-Fourier矩正、反变换的运算时间．图像的重建结果表明,该算法和直接计算方法具有相同的精度和稳定性,但效率更高．     

A Fast Algorithm for Inverse Colormap Computation

The inverse colormap operation is the process which allows an image to be displayed with a limited set of colors. In order to obtain a minimal visual distortion between the input image annd the one displayed, inverse colormap algorithms associate each color with its nearest representative. The method presented in this paper is carried out in two steps. First, the 3D Voronoi diagram implicitly used by inverse colormap algorithms is approximated using a Karhunen-Loève transformation. Then, a correcting step is carried out in order to reduce the in uence of the first approximation. The complexity of our algorithm is independent of the size of the colormap. Moreover, its results are equal or quite close to the optimal solution.