多点地质统计学在三角洲相储层建模中的应用

基于两点统计的序贯指示模拟方法是一种常用的相建模方法,在少井的情况下刻画变量空间相关性的变差函数较难求取。多点地质统计学建模方法通过扫描训练图像获取变量的空间相关性,能够充分利用地质学家的经验,为少井条件下相建模提供了一种有效手段。介绍多点地质统计学的基本理论及常用的单一平衡方程模拟(SNESIM)算法,利用Snesim算法在南海北部湾盆地X井区进行实例研究,并与序贯指示模拟结果进行对比。结果表明,在三角洲储层沉积相建模中,该方法在刻画砂体形态上比传统的建模方法更具优越性。     

一种快速序列图像低信噪比点目标的检测与跟踪方法

文中提出用截断序贯似然比检测、多级假设检验及航迹点信号强度滤波相融合的处产现序列图像中低信噪比点目标的检测与跟踪,其中,点目标的位置,速度及运动方向均未知。文中推导了相应的序贯似然比判决准则及虚假航迹终结准则,并对该算法进行了详细的描述及仿真,仿真结果表明该算法可快速实现信噪比为２的点目标的检测与跟踪。     

三种典型模板匹配算法性能比较

为了在图像识别、配准和拼接等具体问题中能够针对不同条件来合理选取适当的匹配算法,详细介绍三种典型模板匹配算法,即基于索引表的图像匹配算法、基于图像相关性的图像匹配算法和序贯相似性检测算法(Sequential Similarity Detection Algorithm,SSDA),并从实时性、鲁棒性和精确性等角度出发,对其匹配性能进行差异分析。采用分组实验的方法对匹配算法的各项性能指标进行测试和比较,结果表明,三种算法都具有良好的精确性,其中基于索引表的算法和序贯相似性检测算法具有较好的实时性,而基于图像相关性的算法在噪声环境下具有良好的鲁棒性。     

针对序贯JSteg的提取攻击

JSteg是一种基于JPEG图像的常见隐写算法。对序贯JSteg算法的提取攻击本质上是对连续嵌入的隐蔽信息起止点的估计问题。文章提出一种针对序贯JSteg的提取攻击方法,该方法首先通过多次实验选择合适的窗口,在窗口内执行2χ检验;然后通过滑动窗口,估计出起止点可能的存在区间;最后使用CPA(Change-Point Analysis)法,进一步精确估计隐蔽信息的起止点。实验结果表明,误差范围能达到真实起止点的-190bits~190bits。对序贯JSteg算法来说,该方法还可以作为一种隐蔽信息存在性的检验手段。     

一种快速人脸目标检测和跟踪算法

以人脸为运动目标,利用图像的YUV模型和颜色检测算法在小范围内搜索,即时获得人脸的模板图像．在对序列图像进行目标搜索时,将金字塔方法和序贯相似匹配方法相结合,并采用粗精结合的两步匹配算法,获得运动目标的准确轨迹．实验证明,与传统的模板匹配算法相比,该算法的计算量大大降低,较大程度地提高了运动目标检测的速度．     

利用旋转归一化和粗匹配算法破解验证码

验证码是一种能够区分计算机程序和人类的图灵测试．提出了一种使用粗匹配序贯相似性检测算法来破解字符有旋转、非扭曲、无粘连的验证码的方法．通过对旋转字符的旋转角度归一化减少了模板的数量,使用粗匹配算法降低了单个模板匹配所用的时间,从而在速度和准确率方面有了很大提高．以网上的验证码为例,介绍了破解的4个阶段: 图像的预处理、提取字符、旋转字符和识别字符．实验结果表明,使用基于粗匹配的序贯相似性检测匹配算法,验证码破解成功率可以达到85％,平均破解一张验证码图片所需的时间为3.5s,远优于同类算法．     

基于宽度细化的图像过渡区提取

利用中心像素邻域灰度信息，提出一种新的图像边缘宽度细化算法，使斜坡边缘的细化效果有明显提高．采用新的灰度加权梯度算子对细化后的图像提取过渡区，能较好地抑制图像噪声．实验结果表明，结合灰度加权梯度算子和宽度细化算法提取的过渡区效果更佳．     

基于自适应遗传算法的分层图像匹配

图像匹配是计算机视觉的关键技术之一，图像匹配的速度和匹配的可靠性、精度一样，也是性能的重要体现。由于传统图像匹配算法是遍历性的，匹配速度较慢，因此在实际应用中受到限制。本文把自适应遗传算法与归一化积相关相结合实现图像的快速粗匹配，然后在粗匹配点的邻域内利用相位相关算法实现图像的精匹配。本文算法不但能保证匹配的精度，也能大大提高匹配的速度。在实验中，与传统的序贯相似性检测算法(SSDA)作了比较，证明了本文算法的有效性。     

应用序贯平差法探粗差

给出了序贯平差探测粗差原理，算例表明，该方法对粗差具有较强的发现能力，存在多个粗差时，采用逐步探测法，可逐个探测粗差。还给出了相关观测转换为２组相互独立观测值的一种算法，使相关观测也能进行序贯平差。     

一种新的低信噪比序列图像运动点目标检测与跟踪算法

提出了一种新的低信噪比序列图像运动点目标检测与跟踪算法,该算法有要地结合了遗传算法与截断序贯似然比检验算法,仿真结果表明应用用此算法,可实现信噪比为２的点的检测与跟踪,文中根据低信噪比点目标检测的特点,了合适的编码方案,遗传操作方法及虚假航迹终结准则,提出了合格个体保留法。     

联机指纹鉴别系统中的细化与中心点计算

指纹鉴别技术作为一种人身鉴别方法,是各种人体生理特征人身鉴别技术中最重要的一种,而指纹识别中细化处理非常重要。描述了一种两遍扫描串行迭代的细化算法,可以获得高质量的指纹骨架,在OCR等领域也收到了很好的效果。提出了一种在细化后的点线图上快速估算指纹中心点的方法,大大缩小了特征匹配的搜索范围,提高了速度,使其能够被应用到联机指纹鉴别系统之中。实验结果表明,当误识率接近于零的时候,本系统仍保持较小的拒识率。     

局部背景边缘干扰下运动视频完整轮廓检测方法

针对传统相邻帧差算法在对轮廓检测过程中无法有效解决局部背景边缘干扰的问题,提出基于高速并行细化算法的运动视频完整轮廓检测方法.基于Sobel算子对运动视频轮廓进行粗检测,通过形态学后处理对粗检测获取的运动视频目标轮廓进行腐蚀运算,过滤其中的噪声,使图像边缘向内紧缩;采用两次膨胀处理恢复并增强运动视频目标图像的连通区域,引入高速并行细化算法对图像进行细化处理,采集图像骨架,并获取线条平滑的完整运动视频目标轮廓图像.结果表明,所提方法检测出的运动视频目标轮廓更为完整、清晰,并且检测效率高.     

一个基于特征点匹配的联机指纹鉴别系统

描述了一个基于特征点匹配的联机指纹验证系统设计思想和实现方法，专用的CCD指纹采集设备通过自动跟踪二值化电路，可向处理软件提供高质量的二值图像。专门设计的一种两遍扫描串行迭代细化算法可以获得高质量的指纹的骨架。设计了一种新方法在细化后的点线图上计算指纹的中心点。特征点匹配算法通过动态建立极坐标系和弹性配对特征点来实现。预先计算出的中心点可使搜索范围大大减少，确保了本算法满足联机自动指纹验证系统的实时性要求。     

结构光测量系统中光条中心的提取算法

在线结构光视觉测量系统中,光条中心的提取精度直接影响到整个系统的测量结果.由于光条宽度不同、光照不均匀及待测物体表面性质的差异,使得精确地提取光条中心存在一定难度.根据线结构光的特点提出了2种提取算法,分别为二值形态学细化算法和高斯分布的曲线拟合算法.实验结果表明,2种算法在测量中均具有可行性,且后者提取精度较高,更适合于光条中心线提取.     

车牌识别系统中的图像预处理研究

车牌图像预处理是车牌识别系统中的一个关键步骤,预处理的结果直接影响后续的识别结果.先对彩色图像进行灰度化处理,再进行目标二值化、滤波,从而实现车牌的精确定位和字符分割.采用形态学细化算法对图像进行未完全细化处理,再用剥皮算法对其进行细微处理,最后得到比较好的车牌图像.仿真实验表明,提出的细化算法克服了传统算法中的缺点,...     

基于LUT的快速3D气道树骨架线提取

为提高肺部支气管骨架线的提取效率,提出并使用一种基于look-up-table(LUT)的腐蚀细化算法.分析建立腐蚀模型,并根据该模型优化建立了LUT,以该LUT为依据通过索引查找对原始数据进行快速腐蚀细化,对得到的腐蚀结果进行剪枝处理以得到最终的骨架线.实验结果表明:提取过程中LUT的应用从根本上降低了腐蚀细化中判断的复杂度,将复杂的简单点判断问题转化为LUT中的查询问题,从而极大地优化了腐蚀细化中关键的腐蚀过程.相比传统方法,基于LUT的腐蚀细化算法显著提高了骨架线的提取速度,较传统细化法提速近22.95倍.     

两种常用指纹图像细化算法的改进

本文对指纹图像的细化算法进行了较深入的研究，结合这两种算法，提出了一种综合的细化算法。经过实验证明，该算法能够很好的满足细化的要求。     

一种有效的基于八邻域查表的指纹图像细化算法

指纹图像预处理是指纹识别的第一步,它的好坏直接影响着后续指纹特征值提取和匹配的准确性,而细化是又是预处理过程的核心环节。因而文章重点研究了二值化后指纹图像细化算法基础上,提出更有效的基于“八邻域”查表细化算法及其改进算法。实验表明基于八邻域查表细化算法效率更高、处理后几乎没有毛刺、效果更理想,为后续的工作奠定了良好的基础。     

基于Hough变换的斑马鱼胚胎图像分析技术

在拼接后的斑马鱼胚胎显微图像基础上提出胚胎图像分析算法,以确定斑马鱼胚胎的3个形态特征：长度、头-干夹角以及尾部弯曲度.采用形态学方法将斑马鱼胚胎从背景中分割出来,然后采用二值细化算法提取它的中心线,最后测量上述形态特征.在测量尾部弯曲度时,采用环形Hough变换法去除胚胎头部,再由最小面积法将尾部曲线回归成一条直线,引入表示尾部曲线与回归直线间平均距离的均方根误差来表征尾部的弯曲度.实验结果表明,该自动分析技术处理速度较快,可以获得准确的形态参数值.     

二值图像形态滤波与滤波效果的定量评价

就多种形态滤波模型的特点进行了对比分析,并在此基础上提出了形态薄化和厚化滤波模型．此外,还构建了集合对称差距离作为评价形态滤波效果的定量指标．试验结果表明,新滤波模型在去除图像背景和目标中线性噪声方面十分有效,其定量评价指标也优于其它形态滤波模型