一种新的基于边界的几何矩快速分割算法的研究

在计算机视觉中，利用不变矩实现几何形状体的识别具有十分重要的意义^[1,2]，几何矩的算法实现在其中起着关键的作用，寻找图像的几何矩的有效快速算法一直是研究的热点。本文提出了一种新的基于边界的几何矩快速分割算法，其主要思想是对不依赖于图像中的具体几何形状体的那部分矩计算，预先分割出来，这样在处理一组实际图像之前，这部分计算可以被预先完成；然后对依赖于图像中的具体几何形状体的剩余部分矩计算，可以快速地求得；最后分别用经典几何矩算法，文献[5]的算法和本文的新算法，对一组阶梯轴的二值图像进行几何矩的求解，结果表明此算法的有效性和快速性。     

可重叠矩形多值图像表示及其上的几何矩生成

为了支持快速的多值图像运算,提出了一种无损多值图像表示方法,称为可重叠矩形多值图像表示(Over-lapping Rectangle Multi-valued Image Relpresentation,ORMIR).CIRM采用递归方式将一幅多值图像分割为具有不同基础颜色的可重叠矩形,并使用孩子兄弟树来组织这些矩形,通过弱化二值图像块表示中同一矩形所覆盖的所有像素必须具有相同颜色的约束,ORMIR能够使用较少的矩形无损地表示一幅多值图像,因而基于ORMIR的多值图像运算能够被快速实现.基于ORMIR,提出了一个多值图像几何矩生成算法,该算法首先生成多个仅包含一个矩形区域的二值图像的几何矩,然后将这些几何矩加权求和得到原始多值图像的几何矩.试验结果表明,基于ORMIR的几何矩生成算法能够以每秒50帧以上的速度计算8比特位深的512×512的灰度图像直到3 3阶的几何矩,从而满足实时应用的需要.     

矩快速算法综述

矩是图像处理、模式识别和计算机视觉中的通用技术之一.本文逐一介绍了几何矩和正交矩的各种快速算法,并对其性能进行了评估.几何矩快速算法包括图像变换、Delta方法、拐点方法、Green定理法、图像块表示法、可重构网格法、SIMD阵列法和VLSI算法.与几何矩相比,正交矩快速算法种类较少.     

应用几何矩和边缘检测的手势识别算法

提出了一种结合几何矩和边缘检测的手势识别算法。手势图像经过二值化处理后,提取手势图像的几何矩特征,取出几何矩特征7个特征分量中的4个分量,形成手势的几何矩特征向量。在灰度图基础上直接检测图像的边缘,利用直方图表示图像的边界方向特征。最后,通过设定两个特征的权重来计算图像间的距离,对30个字母手势进行识别,识别率为90％。     

一种计算图像几何矩的快速算法

提出了一种计算图像几何矩的快速算法.根据图像区域边界的顶点链码,给出了图像几何矩的计算公式.该算法可以看作是格林理论的离散版本的一个推广,对低阶几何矩,算法的复杂度为O(n).与原有的几何矩算法比较,该方法具有实现简单、计算量小、计算结果精确等优点.     

基于支持向量机和神经网络的实时警报系统

根据芯片生产线等场所的需要和现有人工监控手段以及国外基于支持向量机相关产品的缺陷,该文利用图像的二维矩不变量理论,将实时图像转换成灰度图像后,甩CANNY算子作边缘检测,并计算边缘检测图像的二维不变矩,再利用支持向量机的支持向量回归理论对二维不变矩进行训练和识别,提出了一种基于支持向量机与神经网络的实时警报系统的设计算法,给出了算法实例和结果。从实验仿真结果和实际运行情况来看,算法的效果是令人满意的。     

快速不变矩算法基于CUDA的并行实现

不变矩自提出以来被广泛应用于目标识别系统中进行特征描述,这需要能够实时计算不变矩值.虽然已经提出了许多不变矩的快速算法,但仍无法在单台PC机上实现不变矩的实时计算.分析了基于差分矩因子的不变矩快速算法的并行性,提出了一种基于统一计算架构(CUDA)的快速不变矩并行实现方法,并在NVIDIA Tesla C1060 GPU上实现.对所提出算法的计算性能与普通串行算法进行了对比分析.实验结果表明,所提出的并行计算方法极大地提高了不变矩的计算速度,可有效地用来进行实时特征提取.     

一种基于图像块的Legendre矩高精度快速算法

针对图像的Legendre正交矩计算量大和矩值求解过程中存在离散近似误差等问题,提出一种新的高精度快速计算图像Legendre矩方法.文中首先提出一种最大块优先分块策略,然后在此基础上,根据图像像素灰度值的取值特征将图像进行分块表示,以每个图像块为单位计算图像的Legendre矩.实验结果表明,与现有的快速算法相比,文中方法在保证矩值高精确的前提下,有效地减少了算术运算的次数,降低了计算复杂度,具有较快的计算速度.     

基于不变矩和神经网络的交通标志识别方法研究

在交通标志实时识别过程中，由于参考图像与实测图像不是同时获取的，因此摄像机与被摄交通标志之间的位置难以保证完全相同。于是，所获取的参考交通标志图像与实测交通标志图像之间就可能产生几何失真。几何失真将对于图像识别的结果带来很大的影响。因此，需要寻找一种具有旋转和比例不变性的图像识别方法，以满足实际应用中的需要。针对上述问题，提出了一种基于不变矩和神经网络的交通标志识别算法。实验结果表明，所提出的识别算法具有很好的识别能力。     

基于改进Hough变换的信号灯视觉识别系统

提出一种基于改进Hough变换的铁路调车信号灯识别算法.算法利用信号灯图案的几何性质简化了计算,可以应用快速变化的实时图像序列.对现场获取的图像序列的处理验证本算法的有效性.     

快速不变矩算法基于CUDA的并行实现研究

不变矩自提出以来被广泛应用于目标识别系统中进行特征描述,这需要能够实时计算不变矩值。虽然人们提出了许多不变矩的快速算法,仍无法在单台PC机上实现不变矩的实时计算。本文分析了基于差分矩因子的不变矩快速算法的并行性,提出了一种基于CUDA（Compute Unified Device Architecture）的快速不变矩并行实现方法,并在NVIDIA Tesla C1060 GPU（Graphic Processing Unit）上实现。对所提出算法的计算性能与普通串行算法进行了对比分析。实验结果表明,本文所提出的并行计算方法极大地提高了不变矩的计算速度,可有效地用来进行实时特征提取。     

A fast algorithm for the computation of axial moments and its application to the orthogonal fitting of curves

This paper describes a fast algorithm to compute local axial moments used in the detection of objects of interest in images. The basic idea is the elimination of redundant operations while computing axial moments for two neighboring angles of orientation. The main result is that the complexity of the recursive computation of axial moments becomes independent of the total number of computed moments at a given point, i.e., it is of the order O(N) where N is the size of the data set. This result is of great importance in computer vision since many feature extraction methods rely on the computation of axial moments. The use of this algorithm for fast object skeletonization in images by orthogonal regression fitting is described in detail, with the experimental results confirming the theoretical computational complexity.     

Fast computation of exact Zernike moments using cascaded digital filters

Zernike moments have been extensively used and have received much research attention in a number of fields: object recognition, image reconstruction, image segmentation, edge detection and biomedical imaging. However, computation of these moments is time consuming. Thus, we present a fast computation technique to calculate exact Zernike moments by using cascaded digital filters. The novelty of the method proposed in this paper lies in the computation of exact geometric moments directly from digital filter outputs, without the need to first compute geometric moments. The mathematical relationship between digital filter outputs and exact geometric moments is derived and then they are used in the formulation of exact Zernike moments. A comparison of the speed of performance of the proposed algorithm with other state-of-the-art alternatives shows that the proposed algorithm betters current computation time and uses less memory.     

一种快速计算Zernike矩的改进q-递归算法

提出了一种快速计算Zernike矩的改进q-递归算法,该方法通过同时降低核函数中Zernike多项式和Fourier函数的计算复杂度以提高Zernike矩的计算效率。采用 q-递归法快速计算Zernike多项式以避免复杂的阶乘运算,再利用x轴、y轴、x=y和x=-y 4条直线将图像域分成8等分。计算Zernike矩时,仅计算其中1个区域的核函数的值,其他区域的值可以通过核函数关于4条直线的对称性得到。该方法不仅减少了核函数的存储空间,而且大大降低了Zernike矩的计算时间。试验结果表明,与现有方法相比,改进q-递归算法具有更好的性能。     

大整数Comba和Karatsuba乘法的多核并行化研究

大整数运算广泛地应用于公钥加密算法、大规模科学计算中高精度浮点数运算类以及构建大特征值等领域,然而其大部分算法空间和时间开销都很大,尤其对于核心运算之一的大整数乘法,当数据达到一定规模时,超长的串行计算时间已成为制约算法应用的巨大瓶颈.近几年来,伴随着多核、众核芯片的迅猛发展,通过充分挖掘算法本身的并行度以利用并行处理器的强大计算能力,进而高效地提升算法性能,成为一种研究趋势.本文基于通用多核并行计算平台,研究了大整数乘法Comba及Karatsuba快速算法的并行化,提出了高效的多核并行算法.在算法实现及性能优化上,采用了OpenMP+SIMD的多级并行技术,使性能获得巨大提升.在性能测试上,我们使用优化的并行算法与原始串行算法进行对比试验,结果显示,8线程并行Comba算法和Karatsuba算法相比串行对应算法分别实现了5.85倍以及6.14倍的性能加速比提升.     

基于DCT的频域块匹配法及其实现

用软件实现在低码率信道上的实时视频编解码是图像压缩领域的研究热点,该文就此提出了一种基于离散余弦变换（ＤＣＴ）系数的频域块匹配法,通过引入阈值矩阵,降低了运动估值算法的运算量,提高了搜索效率。计算机仿真表明,该算法可在ＰＣ机上用软件实时实现,具有较好的实用价值。     

ESOLID—a system for exact boundary evaluation

We present a system, ESOLID, that performs exact boundary evaluation of low-degree curved solids in reasonable amounts of time. ESOLID performs accurate Boolean operations using exact representations and exact computations throughout. The demands of exact computation require a different set of algorithms and efficiency improvements than those found in a traditional inexact floating-point based modeler. We describe the system architecture, representations, and issues in implementing the algorithms. We also describe a number of techniques that increase the efficiency of the system based on lazy evaluation, use of floating-point filters, arbitrary floating-point arithmetic with error bounds, and lower-dimensional formulation of subproblems.ESOLID has been used for boundary evaluation of many complex solids. These include both synthetic datasets and parts of a Bradley Fighting Vehicle designed using the BRL-CAD solid modeling system. It is shown that ESOLID can correctly evaluate the boundary of solids that are very hard to compute using a fixed-precision floating-point modeler. In terms of performance, it is about an order of magnitude slower as compared to a floating-point boundary evaluation system on most cases.     

Two new algorithms for efficient computation of Legendre moments

Orthogonal moments have been successfully used in the field of pattern recognition and image analysis. However, the direct computation of orthogonal moments is very expensive. In this paper, we present two new algorithms for fast computing the two-dimensional (2D) Legendre moments. The first algorithm consists of transforming the pixel-based calculation of Legendre moments into the line-segment-based calculation. After all line-segment moments have been calculated, Hatamian's filter method is extended to calculate the one-dimensional Legendre moments. The second algorithm is directly based on the double integral formulation. The 2D shape is considered as a continuous region and the contribution of the boundary points is used for fast calculation of shape moments. The numerical results show that the new algorithms can decrease the computational complexity tremendously, furthermore, they can be used to treat any complicated objects.     

基于算术傅里叶变换的离散Hartley变换的快速算法

离散Hartley变换是一种有用的实值正交变换。文中对其快速算法进行研究,首先介绍利用算术傅里叶变换（AFT）计算离散傅里叶变换（DFT）可使其乘法计算量仅为O（N）,然后文章根据这一特点,分析离散Hartley变换（DHT）的结构特征,通过DFT将AFT和DHT建立了直接联系,提出了一种新的快速DHT算法。算法的计算复杂度能够达到线性O（N）,且算法结构简单,公式统一且易于实现,并与其他快速算法进行了比较,分析可知在数据长度不是2的幂次方时,文中提出的算法的计算时间明显比其他算法的计算时间要小。实验结果也验证了文中算法的有效性,从而为DHT的快速计算开辟了新的思路和途径。     

大位移变分光流计算的快速算法

目的 多尺度方法的提出解决了传统HS（Horn Schunck）算法不能计算大位移光流的问题,但同时也增加了迭代运算的步数。为加快迭代收敛速度,研究大位移变分光流计算的快速算法,并分析其性能。方法 将用于加快变分图像处理迭代运算的Split Bregman方法、对偶方法和交替方向乘子法应用到大位移光流计算中。结果 分别进行了精度、迭代步数、运行时间的对比实验。引入3种快速方法的模型均能够在保证精度的同时,在较少时间内计算出图像序列的光流场,所需时间为传统方法的11%~42%。结论 将3种快速方法应用到大位移变分光流计算中,对于不同图像序列均可以较大地提高计算效率。