一种基于Canny的改进车灯光轴检测算法

在车灯配光性能检测中,近光光照方向和光形是重要的检测项目。本文研究边缘检测技术在提取前照灯近光光轴中的应用,主要对Canny边缘检测算法的性能进行了分析和评价,针对传统Canny算法在梯度幅值计算上的缺陷,提出了一种通过计算像素八邻域内图像一阶偏导数有限差分来确定梯度幅值的方法．在此基础上,在基于非极值抑制原理检测边缘点时,将像素的八邻域分为4个像限结合双线性插值的方法进一步提高了边缘检测的精度和准确度．根据前照灯配光在线检测的特点及要求,最终选用改进后的Canny边缘检测算法,有效地检测出近光灯的光轴。     

一种基于分数阶次微积分模板的新型边缘检测方法

利用分数阶次微分和分数阶次积分组成复合导数, 在复合导数基础上提出了一种边缘检测新算子. 为实现分数阶次微分, 推导出一种新的复数模板. 通过检测一维曲线, 验证了复合导数可以近似模拟一阶导数并具有抑制噪声的能力. 二维图像的检测结果表明, 新算子在无噪声干扰情况下可以精确、有效地完成边缘检测任务; 在有噪声情况下可以有效地抑制噪声干扰. 最后, 对新算子进行了定量分析并与 Canny 算子进行比较. 结果表明新算子具有低定位错误率的优势.     

一种基于δ函数的图象边缘检测算法

提出了一种基于δ函数的图象边缘检测算法 .首先提出了正则化的 Shannonδ函数 ,它是低通滤波器 ,且其傅立叶变换是无限可微的 ,接着推导了正则化的 Shannonδ函数及其一阶导数的时域和频域公式 ,研究了正则化的 Shannonδ函数及其一阶导数与参数 s和 t的关系 .然后根据正则化的 Shannonδ函数及其一阶导数 ,提出了两种边缘检测算法 :一种是用于精细地检测边缘的 D算法 ;另一种是用于从含噪图象中检测边缘的 C算法 .D算法用正则化的 Shannonδ函数的一阶导数检测边缘 .C算法用正则化的 Shannonδ函数平滑噪声 ,用正则化的 Shan-nonδ函数的一阶导数检测边缘 .最后进行了仿真实验 ,仿真实验表明 ,D算法的性能由其参数决定 ,且该算法优于Sobel算法和 Prewitt算法 ;C算法优于 Sobel算法和 Prewitt算法 ,且与 Canny算法的性能相当 .总之 ,该算法是一种能有效地从无噪声图象中检测细节边缘和从噪声图象中检测边缘的边缘检测算法     

利用Gabor方向导数相关矩阵的角点检测

为了提高角点检测的准确率,提出了一种使用图像的Gabor方向导数构建相关矩阵来进行图像角点检测的算法。算法首先通过Canny边缘检测算法提取检测图像的边缘轮廓;然后使用Gabor滤波器对图像进行平滑,利用每一个边缘像素和其邻近像素的Gabor方向导数构建相关矩阵,若相关矩阵的归一化特征值的和大于预定阈值并且是局部极大值,则标记该像素为角点。算法利用邻近像素Gabor方向导数之间的相关信息提取角点,与传统的基于轮廓的角点检测算法相比,检测性能更加稳健。实验结果表明：在含噪声和无噪声情况下,提出的算法检测到的真实角点更多,而错误角点更少,整体性能有明显提升     

一种新的图像边缘检测方法

图像边缘检测的传统方法一般仅基于边缘邻域的一阶或二阶导数,为了克服特征单一的缺陷,提出了一系列多特征的边缘检测算法,这类方法往往采用标准FCM聚类算法来达到边缘检测的目的,但是标准FCM聚类算法在类间数据量相差较大时容易产生错分,因此对图像中边缘点少而非边缘点多的特征数据库进行聚类分析,会产生一定的偏差,使图像的检测质量下降.对此该文提出了一种新的图像边缘检测算法,利用加权FCM算法代替标准FCM对特征矢量数据集进行分类,克服了上述问题,取得了较好的边缘检测效果.仿真实验也证明了新算法的有效性.     

基于FPGA的图像边缘检测Sobel算法的研究与实现

图像边缘是图像识别信息最集中的地方,Sobel算法是基于一阶导数的边缘检测,通过逼近导数来找到边缘。FPGA(Field Programmable Gate Array)即现场可编程门列阵,是在可编程逻辑器件(Programmable Logic Device)基础上发展的一种产物。该文即是采用FPGA技术实现基于Sobel算子的边缘检测算法。     

基于改进Harris角点提取算法的网格图像破损检测

针对周界网格状围栏破损预警问题,提出一种基于改进Harris角点的网格图像破损检测算法。传统Harris角点提取算法需要对图像中每个像素点计算横纵方向上的一阶导数以及角点响应函数值,算法复杂度高,通过引入灰度“相似度”的参数来计算像素点与其周围像素灰度值的相似程度,从而滤除伪角点,减少Harris角点提取时间,最后通过分析角点分布信息来界定破损区域。对移动机器人采集的典型围栏破损图像进行了检测试验,由实验结果可看出,Harris角点提取时间大大减少,表明该算法有效且满足围栏破损检测实际应用要求。     

利用偏置校正的分数阶正则化水平集分割算法

针对待分割图像中含有强度不均匀性和噪声情况,传统水平集分割方法不能得到理想的分割结果且效率低、抗干扰能力弱等不足。为此,提出一种利用偏置校正的分数阶正则化水平集分割算法。该方法利用分数阶距离正则项惩罚水平集函数（level set function,LSF）与带符号符号距离函数之间的偏差,抑制LSF在平坦区域的急剧反向扩散,保证LSF平稳演化。采用（Grünwald-Letnikov,G-L）分数阶导数,设计了新的分数阶导数及其共轭覆盖模板并采用改进的边缘停止函数和偏置校正,用于驱动LSF演化曲线快速地接近目标边缘。将偏置校正和分数阶距离正则化相结合用水平集函数来定义得到了能量泛函最小化的数值解。实验结果表明,所提方法对图像分割效率和鲁棒性有明显的提升。     

用于曲线拟合的一个一阶导数估计方法

科学研究和工程技术计算中,常常在得到一组离散数据点列(x_i,y_i),i=1,2,…,N之后,要求通过这些点拟合一条曲线,并保证在节点处一阶导数或二阶导数连续.为此,目前经常采用样条函数插值方法.计算机曲线输出常常使用一阶导数连续的方法,例如抛物线加权混合方法及Akima提出的建立在估计一阶导数基础上的分段三次多项式拟合方法等.在一般情况下,样条函数插值方法的精度是比较高的,但它需要N个节点整体求解,并且要求预先提供两个比较精确的边界条件.这些限制往往不适于某些应用.计算机曲线输出使用的拟合方法其结构都有局部性,只要计算出若干数据点后即可开始边绘图边计算,无需等待N个点全部算完.此外,它们除要求提供节点数据外不需其它条件,这对一般用户是有吸引力的. 节点处一阶导数连续的插值实际上就是Hermite插值.这里的关键是要知道节点处的导数值.Akima提出用几何条件来估计节点处的一阶导数值.这种估计方法计算简单,对于直线和曲线交接处的切线估计比较自然,但这种估计的精度不够高,由这种办法     

二阶导数型边缘检测算子边缘定位误差的研究

本文首先导入了离散的高斯-拉普拉斯(DLOG)及二项分布--拉普拉斯(LOB)两种二 阶导数型边缘检测算子.由独立的高斯噪声所污染的数字边缘作为边缘图象模型.使用二阶 导数型边缘检测算子对图象模型进行卷积后,用均方误差最小的准则对卷积后的图象进行平 面拟合,并求出零交点作为图象的边缘点.推导了二阶导数型算子的边缘定位概率Pd及假边 缘检测概率Pf,继而比较了两种二阶导数型边缘检测算子的性能.     

一种基于关系型构造的知识库协调性维护方法——序化分析法

本文提出了一种基于关系型构造的知识库协调性维护方法：序化分析法。这种方法可以在训管理层次上对推理知识进行知识冗余、矛盾和蕴涵等语义检查，并在工程知识处理平台ＲＥＫＰ上实现，在较大范围内处理了知识库的协调性问题。     

Schur法解Riccati方程时的一种加速解法

当前,在解代数Riccati方程的各种方法中,Schur向量法是一种相当有效的算法。Schur向量法的关键在于交换伪上三角形矩阵对角线上的对角块的位置。以前,均使用EXCHNG程序来实现这一交换过程。它用的是QR方法,因而占用了很大一部分计算时间。本文提出用一种直接方法来实现这一交换,可节省一些计算时间。     

规则与统计结合进行汉英机器翻译消歧

采用基于转换的方法进行汉英机器翻译，在机器翻译的每个阶段（汉语切分、词性标注、句法语义分析、树转换、词串生成）采用规则方法和统计方法相结合进行消歧。实验结果表明：两种方法结合提高了机器翻译的正确率。     

基于单纯形优化学习算法的前向神经网络电机模型辨识

研究了基于单纯形优化学习算法的前向神经网络，并将其用于无刷直流电动机数学模形的动态辨识，在实现全局最小和改善学习性能方面获良好效果。     

一种程序综合方法

通过证明程序规约的方法可构造相应程序，但对“难题”和无证明的规约，无法使用这种方法构造程序，另一方面，如果可构造程序规约的验证程序，则可把这种程序看成该仙约的程序。本文讨论了程序规约的验证程序的构造方法，作为研究程序自动佛的一种途径。     

实现RPC的一种方法

本文首先讨论了ＲＰＣ的功能和通信模式，在分析了几种典型的ＲＰＣ机制之后，提出了一种实现ＲＰＣ的方法，内容包括ＲＰＣ语义的研究，ＲＰＣ机制的构成成分及功能，实现时所用的主要数据结构和算法步骤及其特点。     

一种因果推理形式

针对定性推理在有冲突情况下进行传播时所存在的问题，本文提出了一种因果关系形式，引入了“时间”和“效果”概念，给出了因果推理过程：先建立因果关系图，再传播原因变量的行为，并应用定性代数方法来处理冲突问题．这种因果推理形式推广了Ｉｗａｓａｋｉ因果推理方法.     

基于形式化的面向对象开发方法(FMOO)

主要讨论如何把形式化方法应用于面向对象的软件开发过程中 ,以提高软件的安全性和可靠性 ,并给出一个小型交通控制系统的形式化规范和验证实例。     

面向Cyber空间的任务建模方法

针对目前Cyber空间中任务与实体资源之间的关系难以刻画、任务执行过程中包含的逻辑关系难以描述的问题,提出一种面向Cyber空间的任务建模方法。首先,采用分层方法和图理论建立Cyber空间模型,描述Cyber空间结构和不同层次的实体资源及其交互关系。然后,定义Cyber空间任务及其作业组成,分析Cyber任务受到的实体约束、关系约束和完整性约束。最后,给出组成任务的作业之间存在的逻辑关系,用形式化的方法对Cyber任务执行关系进行描述。通过建立面向Cyber空间的典型军事任务模型,表明该方法能够完整描述任务执行过程中的逻辑关系,从而验证了该建模方法对Cyber任务描述的有效性。