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。     

一种改进型全局最小熵ISAR距离对准算法

在研究全局最小熵距离对准算法的基础上,结合了亚距离单元对准方法,并通过分析回波相关性对原算法的影响,提出了一种改进型全局最小熵算法。该算法可分为距离像分块对准和亚距离单元对准两部分。本文通过对回波相关性的分析,利用距离像分块对准改善了原算法距离对准的准确性;并通过亚距离单元对准提高了原算法距离对准的精度。实测数据处理结果表明,改进型算法具有较高的距离对准精度,从而提高了成像质量。     

基于多分辨率分析和混合优化的医学图像配准

基于图像几何特征的配准方法速度快，应用价值高，但由于几何特征提取的不准确问题使配准易陷入局部极小，而目前常用的全局优化算法又存在收敛速度慢的问题。该文提出了一种以图像边界的平均Haudorff距离作为代价函数，基于多分辨率分析和混合优化策略的图像配准方法，将其用于医学图像配准，并与基于Hausdorff距离的几种传统方法进行分析比较，实验结果显示，在模拟退火算法和Powell算法的混合优化策略下，新方法具有良好的全局优化性能和时间性能。     

基于GPU的快速球面距离变换

文中提出了一种基于GPU加速的精确计算球面距离变换的算法.球面距离变换在球面网格剖分、气象建模等领域有重要的应用.目前主要的球面距离变换算法是基于有序扩散的,即每个球面像素的距离变换都需要参照相邻像素的信息.因而难以通过并行计算加速.在经度-纬度参数域上,该文给出了依次沿纬线和经线独立扫描进行球面距离变换的理论证明,提...     

距离变换细化算法的改进及实现

本文以Ｃ．Ｗａｙｎｅ Ｎｉｂｌａｃｋ的距离变换骨架抽取法为基础，讨论了如何改进其基本算法以提高执行效率，由距离变换法得到的骨架能很好地满足连通保持性、重构性，但对于细的程度而言，只能达到两像素宽。本文提出了串行的细化检测算法使骨架达到单像素宽的要求。     

基于距离场的三维模型网格重建

根据任意亏格和任意边界的3D网格模型,给出一种网格重建算法。该算法通过对原始网格进行一系列自适应的局部修改操作,改进网格中三角形的质量和顶点位置分布。为减少优化过程中误差的累积,提出基于距离场的算法将新生成的顶点保留到原始网格曲面上,该算法实现简单,不需要复杂的全局参数化操作。实验结果表明,该算法有效、快速、稳定。     

三维带符号的欧氏距离变换及其应用

距离变换是图像处理中历史悠久的研究课题．该文将二维带符号的欧氏距离变换推广到三维，对其进行了优化，分析了它的计算复杂度，并应用于解决计算机图形学中的两个重要问题：第一，将图形对象的三角网格表示转换为它的距离场表示．即首先将三角网格模型离散为体素表示，利用三维带符号的距离变换，将求空间一点到图形对象的最短距离的全局搜索过程，转化为求这一点到离它最近的特征体素所包含的图形对象部分的局部搜索过程；第二，利用类似的思想，求两张空间曲面之间的最短距离．     

基于模糊距离变换的岩心图像颗粒分割算法

岩心CT图像中相邻颗粒之间存在相互粘连,粒度参数分析等需要对粘连颗粒进行分割。结合岩心粘连颗粒的特性,提出一种基于模糊距离变换的改进颗粒分割算法。首先,对预处理后的岩心图像进行模糊距离变换并提取出距离信息的灰度图像,然后利用形态学膨胀重构方法提取标记作为后续分水岭算法的种子点,根据种子点采用一种基于测地重建的改进分水岭算法得到相邻种子点之间的分割线,最后完成粘连颗粒的分割。实验结果表明本文算法可以提高粘连颗粒分割的准确度并减轻分水岭算法的过分割现象。     

一种基于混合量子粒子群的快速运动目标跟踪算法研究

量子粒子群算法在优化过程中需要权衡局部探索性和全局开拓性,进化后期由于全局开拓能力的丧失使得种群多样性减少,设计了一种基于欧式距离的混合量子粒子群算法,通过计算粒子的种群多样性,当种群多样性低于阈值范围时加入基于欧式距离的种群划分策略划分子种群,从而保证获得全局最优解。利用标准测试函数验证提出的混合量子群算法有效性。提出了基于混合量子粒子群的Mean Shift算法(HQPSO Mean Shift)完成目标快速跟踪,克服传统Mean Shift算法的在跟踪快速移动目标时出现"跟丢"的问题。     

三维欧氏距离变换的一种新方法

常见的三维距离变换算法大都是对城市街区、棋盘等二维近似欧氏距离变换算法的三维扩展,得到的依然是近似欧氏距离.提出一种新的三维欧氏距离变换算法,可以得到完全欧氏距离,时间复杂度为O(n3logn).将该算法应用于三维医学CT图像内部软组织的显示,取得了较好的效果.     

基于拼贴误差拟合（补偿）的分形压缩算法

采用分形压缩算法来提高压缩速度和压缩比的一种有效途径是降低对拼贴误差的要求 ,然而这往往导致图象失真 .为克服该问题 ,在经典分形压缩算法的基础上 ,提出了一种新的基于拼贴误差拟合 (补偿 )的分形压缩算法 .该算法可以提供两种不同拼贴误差的分形编码 ,由于通过对不同区块使用与之相适应的相似变换类型 ,可以有效地补偿拼贴误差 ,从而可降低压缩图象的失真度 .理论研究和实际应用表明 ,该算法为分形压缩图象所面临的失真度和压缩比的矛盾提供了一种有效的解决方案 .     

基于灰关联规则和连通分支的聚类算法

提出一种新的聚类算法,分析待考察属性间的灰关联度,将其转化为属性权值,用于连通分支聚类的距离量度。该算法被用于处理铝电解工业生产中的分类问题。实验结果证明,它在一定程度上克服了欧氏距离的缺陷,能反映属性间的相互影响,提高聚类质量和性能。     

一种改进的遥感图像地标边缘匹配方法

基于距离变换的边缘匹配算法是一种有效的地标匹配算法,针对传统算法中重复冗余的计算和搜索效率低的问题,采用边缘距离扩展和设置相似门限的方法,对该算法进行了计算和搜索的优化。仿真实验表明,改进算法在保证匹配精度的基础上,大大降低了算法的计算量,提高了算法的搜索效率。     

Separable algorithms for distance transformations on irregular grids

In this article, we propose to investigate two extensions of the E²DT (squared Euclidean Distance Transformation) on irregular isothetic grids (or I-grids), such as quadtree/octree or run-length encoded d-dimensional images. We enumerate the advantages and drawbacks of the I-CDT, based on the cell centres, and the ones of the I-BDT, which uses the cell borders. One of the main problem we mention is that no efficient algorithm has been designed to compute both transforms in arbitrary dimensions. To tackle this problem, we describe in this paper two algorithms, separable in dimension, to compute these distance transformations in the two-dimensional case, and we show that they can be easily extended to higher dimensions.     

基于距离变换的粘连蚕茧分割方法

蚕茧计数时,面对蚕茧粘连情况,常见的膨胀腐蚀方法并不能很好地将蚕茧分割开来,针对这一情况,提出了一种基于距离变换的粘连蚕茧分割方法。对蚕茧图像进行锐化处理,利用最大类间方差法对图像二值化,对其进行距离变换,再进行归一化,同时进行阈值化二值分割,采用形态学膨胀处理,进行连通域标记,统计连通域个数。实验结果表明,该算法能有效地分割粘连的蚕茧,能够实现对蚕茧的准确计数,计数准确率达99%以上。     

基于栅格三元距离变换的GPS里程统计算法

为了提高GPS里程统计的精度,提出了一种基于栅格三元距离变换的GPS里程统计算法.首先,将离散的GPS轨迹数据映射成为连续的栅格序列,进而通过三元栅格子序列的空间排列定义距离变换算子,并基于统计分析建立距离变换算子的动态调整模型,进行误差补偿,最终实现高精度的GPS里程统计.为验证算法有效性,设置了连续线段法与栅格欧氏距离变换法两个传统里程统计算法作为对照组,进行里程统计对比实验.实验中,该算法里程统计误差均值约0.24％,标准差为0.55％.相较于对照组算法,该算法表现出了更好的误差特性,实现了更高的里程统计精度.     

A unified distance transform algorithm and architecture

Standard distance transform algorithms produce approximate results and are unsuitable for real-time implementation since they require massive parallelism. A new unified algorithm that computes distance and related nearest feature transforms concurrently for arbitrary bit maps based on any distance function from a broad class is presented. The algorithm has an efficient implementation on serial processors and a unified transform architecture is proposed for feasible real-time performance based on parallel row followed by parallel column scanning. Its importance lies in that it supports real-time performance and a broader set of machine vision applications than the standard approach.     

基于非线性规划理论的凸多面体最小平移距离算法

凸多面体的最小平移距离问题一直以来都成为计算机图形学的一个研究热点.目前已有的距离算法在稳定性、可实现性、精确度和实现效率这几方面或多或少都存在一定的缺陷.为此,从最小平移距离定义出发,引入广义分离平面概念,提出一种用非线性规划求解距离问题的新算法.算法先定义一对最优广义分离平面以确定凸多面体最小平移距离;然后,将最优广义分离平面对的搜索问题等效变换为非线性规划问题;最后,用非线性优化工具软件对非线性规划问题进行求解,从而确定最小平移距离.实验结果表明：该算法能提供一个准确的距离值和实现向量,其性能优于其他同类算法;迭代次数与多面体的顶点数呈线性关系.此外,该算法只需提供顶点信息即可实现,求解过程中避免了死循环,故实现简单、可靠.因此,此算法是一种快速而有效的距离算法.     

基于编辑距离的Web数据挖掘

Div+CSS流行于Web页面的布局,在这种布局下,网页中很多数据记录以重复结构的形式聚集在一个层级。为了更好地从网页中挖掘数据,提出了一种新的Web数据挖掘算法,把树编辑距离转化为字符串编辑距离的计算,改进字符串编辑距离算法,利用字符串编辑距离评价树的相似度,进而找到网页中的重复模式,提取数据。通过针对不同重复模式特征的网页的实验说明,基于编辑距离的Web数据挖掘算法不仅能提取具有根节点及上面几层相同的网页的数据,对具有底层节点相同的网页也是有效的。