基于梯度树的光学层析正则化重建

光学层析成像是一个病态重建过程，为降低重建过程中的病态特性，需加入合适的先验信息。目前，大多数重建都是基于扩散方程的，在某些情况下，这种重建会失败。直接基于玻耳兹曼传输模型，并以图像熵为正则化项的梯度迭代重建是一种有效的方法。该方法中，梯度计算是个难点。对此，提出一种基于梯度树的求解方法，降低光学层析图像重建的病态性，有效地重建光学层析图像。     

多准则优化图象重建方法的奇异值分解研究

本文运用奇异值分解理论对多准则优化图象重建方法的求解稳定性及求解精度进行了研究，阐述了其重建质量的控制机理。     

一种基于正则化技术的超分辨影像重建方法

超分辨率影像重建已经成为近年来人们广泛研究的热点，利用超分辨率重建技术，可以得到分辨率高于原始影像的重建影像。为此，提出了一个利用多幅具有亚像素位移的低分辨率欠采样影像重建一幅高分辨影像的超分辨率重建方法。该方法利用正则化技术，通过迭代运算解求重建影像的最优解。在迭代过程中，得到的重建影像用于求解下一次迭代的正则化参数，不断的循环迭代，最后求解出重建影像的最优解。对Lena影像进行了处理，并用PSNR影像评价方法对重建影像进行了定量评价。实验结果证明，该方法能较大限度地减弱噪声对重建结果的影响，当重建比率较大时，仍可得到高质量的高分辨率重建影像。     

一种改善空间分辨率的电阻抗成像技术

电阻抗断层功能成像技术(Electrical Impedance Tomography简称EIT),是当今生物医学工程学重大研究课题之一,它是通过对物体表面电压、电流的测量来重建物体内部阻抗分布或变化的一种新颖的医学成像技术.它是继形态、结构成像之后,于近20年才出现的新一代无损伤功能成像技术.本文介绍了电阻抗成像技术的基本原理及研究的现状,针对成像技术中所需的有限元方法,采用了对某一物体内部阻抗变化的位置进行局部细化剖分,再重建出物体内阻抗分布图象的成像方法.这种方法不仅能减少重建算法的计算量,且能提高阻抗图象的空间分辨率.实验结果表明这种方法是可取的.     

基于非局部低秩矩阵重建的图像插值

传统图像插值方法往往只考虑了图像局部相邻像素之间的关系进行插值,而忽略了图像中广泛存在的非局部自相似性。为了充分利用图像中的这种非局部自相似性以提高插值图像质量,本文提出了基于图像非局部低秩重建模型的图像插值方法,为低秩重建模型提出了一种基于分解为子问题交替迭代求解的高效求解算法。提出的算法能获得更高的主观与客观重建图像质量,实验表明,相对于Bicubic、SAI等图像插值方法能取得平均1.37dB和0.77dB的PSNR增益。     

脑电产生源三维空间分布的仿真研究

对于脑电信号源的分布模型，在基于加权广义逆矩阵的最小范数解的框架下，进行了源分布图象的计算机仿真计算，主要包括两部分内容：通过求解脑电正问题的边界元算法获取导联场矩阵；以脑电生理学上的特性，即源活动的高度协同性、聚集性及稀疏性为先验前提，借鉴LORETA算法中有关拉普拉斯平滑算子，以及FOCUSS算法中有关重加权的竞争机制等，通过分阶段地构造加权矩阵的方法逐步对逆解做出约束，实现具有较高分辨率的脑内各处电活动源的强度与方向的三维图象重建。计算机仿真研究结果证实了此方法的可行性。     

基于一组对应消失线的度量重建

提出了一种由3幅图像间一组对应消失线进行度量重建的方法.首先利用对应的消失线和模值约束计算出无穷远平面的单应矩阵,然后根据无穷远平面的单应矩阵保持绝对二次曲线的像不动的性质,线性求解摄像机内参数,最后得到度量重建.模拟实验和真实图像实验均验证了这种度量重建方法的可行性和正确性.     

基于最大熵的光学层析图像重建*

基于最大熵的光学层析图像的正则化重建方法是将图像重建问题转化为对目标函数的优化问题,进而用基于梯度的迭代图像重建方法实现对目标函数的求解。针对此优化问题,给出了一个具体的梯度求解方法。实验证明,该方法能够降低光学层析图像重建的病态性,提高图像重建质量。     

基于改进固定点迭代方法的深层活体量化光声成像

针对限制视图下光声图像的重建伪影问题，提出一种改进的固定点迭代量化光声成像方法。首先，通过传统的反投影重建算法重建由探测器探测到的原始光声压数据，得到原始的光声压图像；接着，利用自适应维纳滤波算法对原始的光声压图像进行滤波去除重建图像伪影；然后，通过光传输模型求解目标成像区域的光通量；最后，进行迭代计算，获得目标组织的光学吸收系数。此外，在求解光通量过程中引入Toast++软件来实现光传输模型的前向求解，提高量化成像的效率和精确性。仿体和活体实验结果表明，与传统固定点迭代方法相比，所提方法能够获取更高质量的光声图像，重建得到的深层量化光声图像中存在较少伪影；量化重建的深层目标组织的光学吸收系数与浅层目标组织的光学吸收系数的数值非常接近，前者约为后者的70%，能实现深层生物组织光学吸收系数的定量重建。     

不完全乔莱斯基分解预优共轭梯度的模型

在超分辨率影像重建中，基于最大后验估计(MAP)框架的重建方法具有较大的优势，应用非常广泛。然而，常用的迭代求解方法如最速下降法、共轭梯度法等收敛速度慢、处理时间长，经常难以满足实际处理的需要。该文在MAP框架的基础上，提出了基于不完全乔莱斯基分解预优共轭梯度的模型求解方法，即在迭代求解过程中利用不完全乔莱斯基分解构造预优矩阵，降低系数矩阵的条件数，从而提高收敛速度，节省处理时间。实验结果证明，该方法是有效的、可行的。     

人脸识别技术的研究

对人脸识别的几个关键技术进行了深入研究，提出了一种快速的基于眼睛像素特征的人脸检测方法：一种有效的基于SVD分解的特征提取方法和一种基于特征差别的SVM人脸识别方法．改进的基于SVD分解的特征提取方法能在一定程度上削弱光照和表情的影响，从而更好地抽取人脸的差别特征．基于特征差别的SVM方法将人脸识别这一典型的多分类问题构造成适合SVM处理的二分类问题，克服了传统SVM方法在解决多分类问题上的缺陷．实验表明该人脸检测方法有较高的正确检测率，提出的特征提取方法能有效地减弱光照和表情对人脸特征的负面影响，使得识别率有较大提高，基于特征差别的SVM方法有更好的概括能力和更高的正确识别率．     

基于HSV变换与小波变换的遥感图像融合

在IHS变换与小波变换相结合的图像融合法的基础上提出了一种近似的图像融合方法,即基于HSV色彩空间模型与小波变换的图像融合法.传统的IHS变换融合法会产生较大的光谱失真和退化现象,而基于HSV色彩空间变换的融合法则较好的保留了多光谱信息,通过将HSV色彩模型与小波变换相结合,使得融合图像无论在细节纹理还是多光谱信息上都得到了很好的保持.通过Matlab平台实验对比表明,新算法具有较好的融合效果,且优于IHS与小波变换融合法.     

A new similarity computing method based on concept similarity in Chinese text processing

The paper proposes a new text similarity computing method based on concept similarity in Chinese text processing. The new method converts text to words vector space model at first, and then splits words into a set of concepts. Through computing the inner products between concepts, it obtains the similarity between words. The new method computes the similarity of text based on the similarity of words at last. The contributions of the paper include： 1） propose a new computing formula between words; 2） propose a new text similarity computing method based on words similarity; 3） successfully use the method in the application of similarity computing of WEB news; and 4） prove the validity of the method through extensive experiments.     

敏捷实施在企业信息化中的应用

原型迭代敏捷实施方法是在实施多个以具有特殊技术架构平台为基础的项目过程中,克服传统原型法的缺点,结合敏捷过程这种先进的软件过程模式,形成的一种企业信息化软件项目实施方法。原型迭代敏捷实施方法在可实际运行的原形基础上,快速挖掘新的需求,快速开发新的原型,直至产品交付。原型迭代敏捷实施方法可以改进项目管理,提高软件项目成功率。     

基于小波分析的图像融合新方法

针对多源像素级数字图像融合,给出了一种基于小波分析的融合新方法。根据不同的频率域特点选择不同的融合规则,对低频系数给出了基于边缘信息的融合规则,对高频系数给出了基于窗口与分形思想相结合的融合规则。实验结果表明,新方法得到的融合图像无论在视觉效果还是在客观评价方面,均优于传统的融合方法,这为图像融合算法的研究提供了一种新方法。     

基于可信区域的移动IPv6切换优化*

首先介绍了一种改进的转交地址的配置方法,以便缩短移动IPv6切换中重复地址检测（DAD）的时间;然后介绍了目前移动IPv6常用的两种切换技术,即快速移动和分层移动切换技术;最后提出了一种新的基于可信区域的切换技术。利用OPNET对改进地址配置后的基于可信区域的切换方法进行仿真,并与通常切换方式进行比较。结果表明,基于可信区域的切换方法对乒乓式运动反复切换中绑定时间延迟、绑定信令在骨干网交互数目上都有很大的优化,从而提高了网络的性能。     

基于SVM决策树判别测试点类别的新方法

从测试点的类别判断方式上进行改进，对容易错分的测试点给予多次判别机会，从而降低了SVM决策树的错分累积程度。仿真试验表明，改进的基于SVM决策树判别测试点类别方法与传统的基于SVM决策树判别测试点类别方法相比，具有较高的分类精度。     

欠定情形下语音信号盲分离的新方法

提出了一种新的两步法来实现欠定情形下语音信号的盲分离。第一步,采用一种重构观测信号采样点搜索法来估计混合矩阵;第二步,提出了一种伪提取矢量的概念,通过伪提取矢量来提取取值占优的源信号的采样值来恢复源信号。在源信号的恢复过程中,还使用了经典的基于线性规划的欠定盲源分离方法。结果表明：该方法由于在信号的各采样点处无须优化,在源信号的分离过程中,分离速度要比基于线性规划的方法快数倍,且分离精度不低于基于线性规划的方法。仿真结果表明了该算法的良好性能。     

基于速度场的背景估计方法及在交通视频图像处理中的应用

本文提出了一种视频图像处理中基于速度场的背景估计方法。针对简单统计平均方法的不足，提出对包含运动目标区域的估计方法，和在此基础上消除运动目标遮挡影响的背景估计方法，提高了背景估计的准确性和收敛速度。     

改进的基于空间特征的划痕检测

改进基于空间特征的划痕检测算法。在延续原有算法的有效性和稳定性的基础上,重新建立划痕空间特征量的阈值选取和宽度自适应参数之间的联系,并添加划痕长度的检测。经实验验证,和原算法相比,改进的基于空间特征的划痕检测算法能更多地检测到视频序列中的划痕,提高了9.2%的准确率,并且功能更加完善,能检测划痕长度。