基于Delaunay三角形网格的立体图像编码算法

传统的立体图像编码方法多采用基于块的视差补偿算法，但这种算法不能更为准确地估计视差矢量，在低码率时重建图像的块效应比较严重．提出了一种新的基于Delaunay三角形网格的立体图像编码算法，该算法首先对参考图像进行自适应的三角形网格剖分，然后对三角形顶点在目标图像中进行视差矢量估计．利用三角形模型和6参数仿射变换计算三角形内部各点的视差矢量，并产生残差图像．结合实验统计对文中算法产生的残差图像进行了分析，采用嵌入式DCT算法编码残差图像．从实验结果看，文中算法视差矢量估计的准确性较传统算法提高了10％左右．在相近比特率下，平均PSNR大约提高1dB．     

基于三角形网格的浓密视差图提取

提出一种基于三角形网格的浓密视差图提取算法。用SUSAN算法从立体图像对中提取某一幅图像的特征点，用Delaunay的方法将特征点三角化．然后再进行视差的计算，最终得到浓密的视差图。该算法将SUSAN算法和DT（Dalaunay triangulation）N格结合起来，使算法更加简单化，实现了浓密视差图的快速提取。     

Delaunay三角形模型基立体图像编码

立体图像具有2倍于普通图像的数据量,给存储和传输带来了一定的困难,因此对立体图像的压缩和编码非常重要.文中讨论了Delaunay 三角形模型基立体图像编码的各个环节,提出一种可以保持网格拓扑结构不变的视差估计方法.该方法是一个三步迭代过程:首先利用迭代块匹配算法得到较精确的匹配结果;然后利用迭代多边形匹配算法对得到的匹配结果进行优化,使得一些三角形的预测误差最小;最后删除掉视差不可靠的节点.利用变长编码来编码网格节点和视差矢量,并对残差图像利用DCT进行编码.实验结果表明,与基于块的传统编码方法和其他网格匹配算法相比,该方法在获得较高压缩比的同时,解码图像亦具有较高的主客观质量.     

基于视差矢量特点的视差估计快速算法

视差估计是立体视频压缩中的一项关键技术。针对极线校正算法存在的不足,提出了一种基于视差矢量特点的快速视差估计算法。算法分析了平行摄像机与会聚摄像机系统中视差矢量特点,并根据它们的特点通过三步搜索来确定最佳匹配块。分别在分辨率640×480与1280×720两种素材中进行了实验,实验结果表明,与JMVC中的TZ搜索算法相比,所提算法能够在保证图像质量与压缩效率基本不变的前提下,有效缩短编码时间,提高编码效率。由于所提算法不再进行极线校正,所以不会产生极线校正算法存在的问题。     

基于三角形网格的浓密视差图提取

提出一种基于三角形网格的浓密视差图提取算法。用SUSAN算法从立体图像对中提取某一幅图像的特征点,用Delaunay的方法将特征点三角化,然后再进行视差的计算,最终得到浓密的视差图。该算法将SUSAN算法和DT(Dalau-nay triangulation)网格结合起来,使算法更加简单化,实现了浓密视差图的快速提取。     

一种无需基础矩阵的鲁棒性极线校正算法

立体视觉校正也称为极线校正,它的目的是使得立体图像的对应极线平行于水平方向,消除垂直方向上的视差,从而使得在立体匹配过程中可以更为快速准确地寻找对应点.在传统的投影校正算法的基础上提出了一种鲁棒性校正算法,直接通过原始匹配点计算投影变换矩阵,利用遗传算法良好的全局搜索能力和Levenberg-Marquardt算法稳定快速的局部搜索功能进行分步优化计算,同时本算法采用了随机抽样一致算法（RANSAC）鲁棒估计思想,避免了由于对应点噪声引起的误差.此外,还针对两个平行放置的摄像机之间具有较小运动的情况,提出了一种鲁棒的优化函数.实验结果说明,该算法是一种有效的极线校正方法.     

新的单目立体视觉的视差图的获得方法

在立体视觉中,视差间接反映物体的深度信息,视差计算是深度计算的基础。常见的视差计算方法研究都是面向双目立体视觉,而双焦单目立体视觉的视差分布不同于双目视差,具有沿极线辐射的特点。针对双焦单目立体视觉的特点,提出了一种单目立体视差的计算方法。对于计算到的初步视差图,把视差点分类为匹配计算点和误匹配点。通过均值偏移向量（Mean Shift）算法,实现了对误匹配点依赖于匹配点和图像分割的视差估计,最终得到致密准确的视差图。实验证明,这种方法可以通过双焦立体图像对高效地获得场景的视差图。     

基于对应点匹配的物体深度信息测量

提出了一种基于对应点匹配的物体深度信息测量方法。首先给出了物理图像坐标系与像素坐标系之间的关系；其次，借助于相关法计算两幅图像中目标的相似度，以实现同一目标在不同成像中的匹配；然后从目标几何形状的角点出发，结合对应点的外极线约束条件，提出一种有效的对应点匹配算法，并利用对应点的视差计算基于光轴平行的双摄像机成像的目标深度信息。计算机仿真结果验证了算法的有效性。     

一种用于立体图像匹配的改进置信传播算法

给出了一种用于立体图像匹配的改进置信传播算法.基于视差场的连续性假设,传统视差估计置信传播算法将稠密视差场抽象为一种马尔可夫场,置信传播在消息双向传递的马尔可夫网络上进行.考虑到在物体遮挡区域视差场并不连续,首先采用基于初始视差估计的交叉不稳定检测技术检测出遮挡区域,将稠密视差场更加精确地抽象为一种马尔可夫场和贝叶斯场的混合场,置信传播在马尔可夫和贝叶斯的混合网络上进行,使得遮挡区域像素视差信息不传递给非遮挡区域,提高了视差估计精度并降低了算法复杂度.采用Middlebury网站提供的标准测试图像对本文算法进行了客观评估,实验结果表明,本文算法同时具有较好的视差估计精度和运算效率.     

立体视频对象分割及其三维重建算法研究*

为更加有效分析立体视频对象,本文提出了一种基于离散冗余小波变换的立体视频对象分割算法,首先采用离散冗余小波变换提取特征点结合DT网格技术的视差估计方法,获得了可靠的视差场,再利用视差信息对立体视频中静止对象进行分割。对于立体视频序列中的运动对象,采用离散冗余小波提取运动区域的方法进行分割。实验结果表明,本算法对有重叠的多视频对象具有较好的分割效果,可同时分割静止物体和运动物体,具有较好的精确性和鲁棒性。对于分割出的立体视频对象,结合深度信息对其进行三维重建,得到较好的三维效果。     

Call for Papers The 6^th International Conference on Grid and Cooperative Computing

Recent years have seen rapid advances in various grid-related technologies, middleware, and applications. The GCC conference has become one of the largest scientific events worldwide in grid and cooperative computing. The 6th international conference on grid and cooperative computing (GCC2007) Sponsored by China Computer Federation (CCF),Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences (ICT) and Xinjiang University ,and in Cooperation with IEEE Computer Soceity ,is to be held from August 16 to 18, 2007 in Urumchi, Xinjiang, China.     

Only connect: teaching, technology and telesis

Abstract This paper describes an approach to the design of interactive multimedia materials being developed in a European Community project. The developmental process is seen as a dialogue between technologists and teachers. This dialogue is often problematic because of the differences in training, experience and culture between them. Conditions needed for fruitful dialogue are described and the generic model for learning design used in the project is explained.     

法律信息库系统

本文分析了法律数据库的结构和特点，介绍了采用面向对象设计方法和超文本数据库技术开发和实现法律信息库系统将作为重要网络资源之一为不同用户进行法律咨询服务。     

International Journal of Automation and Computing Table of Contents

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Information for authors

正SCIENCE CHINA Information Sciences(Sci China Inf Sci),cosponsored by the Chinese Academy of Sciences and the National Natural Science Foundation of China,and published by Science China Press,is committed to publishing highquality,original results of both basic and applied research in all areas of information sciences,including computer science and technology;systems science,control science and engineering(published in Issues with odd numbers);information and communication engineering;electronic science and technology(published in Issues with even numbers).Sci China Inf Sci is published monthly in both print and electronic forms.It is indexed by Academic OneFile,Astrophysics Data System(ADS),CSA,Cabells,Current Contents/Engineering,Computing and Technology,DBLP,Digital Mathematics Registry,Earthquake Engineering Abstracts,Engineering Index,Engineered Materials Abstracts,Gale,Google,INSPEC,Journal Citation Reports/Science Edition,Mathematical Reviews,OCLC,ProQuest,SCOPUS,Science Citation Index Expanded,Summon by Serial Solutions,VINITI,Zentralblatt MATH.     

Erratum to: Fast global kernel fuzzy c-means clustering algorithm for consonant/vowel segmentation of speech signal

正Erratum to:J Zhejiang Univ-Sci C(ComputElectron)2014 15(7):551-563doi:10.1631/jzus.C1300320The original version of this article unfortunately contained mistakes.Algorithm 6 should be as follows:Algorithm 6 FGKFCM-F clustering Input:(1)X={x_1,x_2,…,x_N},,x_iR~d,i=1,2,…,N,the dataset;(2)C,1C≤N,the number of clusters;(3)ε0,the stopping criterion;     

Journal of Zhejiang University-SCIENCE C (Computers & Electronics) Total contents

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磨机负荷专家控制系统设计及仿真研究

磨矿过程的大滞后和时变性等特点,致使对磨机负荷的最佳工作点很难进行稳定、高效的控制,针对以上情况,借鉴生物界的免疫反馈原理和遗传算法,利用模糊控制可以有效地实现对非线性、纯滞后、复杂的对象进行控制的优点,并结合PID与自寻优方法,设计出磨机负荷专家控制系统,用VB编写OPC客户端及控制程序,实现对磨机负荷的动态优化控制;试验结果表明,文章提出的控制策略能够增强系统的稳定性,且在干扰存在的情况下也能很好的跟随系统的参数变化,在提高磨机台时产量的同时增加了矿厂的经济效益.     

基于人工蜂群的无线传感器网络能耗均衡算法

由于无线传感器网络中的节点链路状况、数据传输能耗及节点剩余能量的限制,造成网络中部分感知节点寿命缩短,影响网络生存周期,提出了一种基于人工蜂群算法的WSNs能耗均衡算法,优化网络能耗均衡,从而提高网络寿命;文章给出了网络能耗相应的数学模型及优化求解算法,介绍人工蜂群算法的寻找食物过程,阐述了人工蜂群算法在网络能耗均衡方面的实现步骤;通过实验仿真证明,文章提到的算法与LEACH分簇算法、蚁群优化算法相比,具有更好的能耗和负载均衡能量、丢包率和时延性,有效地提高了网络生存周期.