光学图象几何畸变的快速校正算法

实际光学镜头所成的图象难免会有几何变形，多项式坐标变换法是进行几何修正的有效方法，但是当次数较高的时候，运算量太大，难以应用到实时图象处理系统，为此在分析多项式坐标变换算法的基础上，提出了一次多项式非均匀分片逼近算法。该算法首先将图象非均匀划分成矩形区域，在每个矩形区域内部用一个一次多项式逼近高次多项式。基于对图象畸变的主要因素即径向畸变的分析，该算法的图象划分规则能在保证逼近精度的前提下占用最少的保存模型参数的空间。该算法大大降低了运算量，将运算时间减少了近2／3，同时能很好地保证逼近精度，空间代价也限制在很小的范围内，试验结果表明该算法是图象几何修正的有效方法，具有良好的工程应用价值。     

基于Delaunay三角剖分的图象变形技术研究

提出了一种新的图象变形方法 ,即基于 Delaunay三角剖分的图象变形方法 .与四边形网格方法相比 ,用三角形网格定义特征区域 ,特征点的选取更自由、数目更少 .针对变形过程中运算量最大的坐标变换 ,提出了一种基于 Bresenham算法的坐标变换算法 .该算法完全采用加减运算 ,避免了乘法及舍入取整运算 ,大大加快了图象变形的运算速度 .计算机仿真试验表明 ,在同等数目控制点的条件下 ,该算法变形效果及运算速度均优于四边形网格方法 .     

基于特征的三维移动平滑变形

数字图象变形是图象处理领域中的一个热点,具有较大的实用价值。通过对基于特征变形算法的分析,在三维体素数据模型上,提出了一种基于特征的散乱点三维变形算法。在算法中首先采用移动平滑插值函数实现对变形扭曲的拟合,其次采用融合等方法提高变形的精度和效果,最后通过试验表明该算法是可行的。该算法不但可以实现三维变形,而且可以用于二维影像的处理。     

一种基于相对熵的图象分割算法

提出了一种基于相对熵的图象分割算法，该算法的主要思想是通过相对熵来选择阈值，现场颗粒物料图象作为一个应用实例，在本文中得到验证，实验结果表明，提出的算法优于基于局部熵的图象分割算法。     

彩色地图图象的聚色算法研究

本文研究彩色地图图象中不纯净的颜色聚色问题，该问题是对地图图象进行自动识别的一个关键问题．本文对地图图象的颜色散射现象进行了分析，提出了对地图图象聚色的算法，该算法已经在ＩＢＭ４８６等微机上编程实现了，效果很理想．     

B样条在图象变形技术中的应用

提出了基于B样条的图象变形算法,详细介绍了算法的处理过程及算法的优点.最后讨论了在图象变形过程中遇到的问题。     

基于特征网格的面部图象变形算法

面部图象变形技术是人脸建模的关键技术之一，为了模拟人脸器官（如眼、嘴、鼻和眉等）周围及人脸轮廓肌肉的运动，选择适合描述人脸及其器官轮廓的几何形状的若干特征点，并根据器官周围肌肉点运动机理，建立了面部图象变形的特征网络模型，该模型构造了两类控制器官运动的合成肌肉，即控制垂直方向运动的轮廓肌和控制水平方向运动的线性肌，由此，面部肌肉点拉动肌肉即可作垂直和水平方向运动，由于该特征网络模型可实现人脸器官精细的变形操作，并能依据器官的轮廓变化展开，符合人的认知过程，因此，与其他算法相比，其变形效果更加自然，图象变形更加精确。     

基于小波域LS方法的图象超分辨率重构算法

为了能够有效地重构出高分辨率图象，提出了一种基于小波域最小二乘法(LS)的图象超分辨率重构算法．该算法是利用多尺度边缘的自相似性，由低分辨率图象通过预测来得到高分辨率图象小波变换的3个高频通道，以实现图象超分辨率重构．由于该算法保持了图象边缘附近的几何正则性，因而能够重构出较高质量的图象．同时，由于小波系数的预测只在边缘处进行，因此该算法具有较小的计算复杂度．实验表明，该算法较好地实现了图象超分辨率重构．     

基于P^2不变量的图象检索

基于内容的视觉信息检索是由于视觉信息的飞速膨胀而得到关注并被提出来的。现代的基于内容的视觉信息检索算法通常存在一个重要的不足：算法常随着图象的平移、旋转、尺度等变化，准确性和效率都大幅度降低。本文提出一种新的基于p^2不变量的图象检索算法，该算法提取图象中关键点的位置（SIFT key localion），计算该图象点集的p^2不变量．并通过比较图象中p^2不变量的值的方式来确定图象间的相似度。用3类图象库（战斗机、花朵、动物）实验的结果都验证了该算法具有较好的平移、尺度和旋转不变性。     

基于视觉的车辆牌照检测

本文提出了一种基于线模板的二值图象中角检测算法。该算法简单、快速、稳健。在将含车牌的彩色图象转化为二值图象、并经形态滤波器滤波后,该快速算法被用于检测车牌的四个角点。实验表明,即使是在车牌由于视角原因发生倾斜或变形的情况下,这种基于角检测的车辆牌照检测与提取方法能准确地提取图象中的车牌,因而是一种稳健的车牌提取方法。     

基于全局优化的影象变形方法

该文首先对影象计算中变形算法的研究作了一个简要的概述，然后结合我们目前所进行的智能动画的研究工作，提出了一个在影象空间中基于全局优化的影象变形算法。在文中第二节较主详细地介绍了该算法中所用到的散乱点播值算法，最后给出了该算法的详细描述。     

基于图象空间分布的Shading算法

本文首先介绍了基于局部光照模型的串行Shading算法，然后对设计分布式Shading算法所用到的动态任务分配、数据适应性任务分配、任务粒度等因素作了较为详细的论述，并给出了所设计的新的数据适应性任务划分算法，最后给出了所设计的分布式Shading算法的描述和实验结果.     

基于数据挖掘的网络入侵检测中k-NN分类规则改进研究

采用数据挖掘技术来扩展入侵检测的功能以判别未知攻击是当前的一个研究热点。本文在分析了各种数据挖掘算法的基础上,提出将k-NN分类规则运用于入侵检测,给出了可运用于入侵检测的k-NN分类规则改进算法k-NN for IDS。最后,我们在KDD99上对k-NN for IDS算法进行试验,验证了算法的有效性。     

Web文本信息的特征获取算法

Internet的发展为人们提供了大量的信息资源，Web文本挖掘是从非结构化的文本中发展潜在的、有价值知识的一种有效技术，本文以矢量空间模型为Web文本的表示方法，提出了一个基于遗传算法的Web文本特征抽取算法，进一步提高了Web文本诉处理效率，为文本的分类、聚类以及其它处理提供了简炼的特征表示方法，实验证明，该种处理方法有效地降低了文本特征矢量的维数。     

基于聚类索引树的高维近似检索算法

提出了一个基于聚类索引树的高维近似检索方法。详细描述了其建树算法和检索算法。由于传统索引对高维空间的k-近邻检索效率的提高非常有限，我们把近似检索和聚类索引树结合起来。从而用很小的精度损失换取很高的检索效率。实验表明，与精确检索相比，本方法的误差非常小，而检索速度大大优于其他方法，因此具有广泛的应用前景。     

嵌入式微处理器页面管理部件PMU研究

设计拥有我国自主版权的微处理器在国防及民用有着重大意义。页面管理部件是微处理器保护模式设计的重要组成部分。该文探讨了页面管理部件的结构、定义以及地址的变换过程,给出了保护方式下页面管理的算法及硬件实现策略;最后用EDA工具SYNOPSYSDesignComplier和AlteraFLEX10K250-3器件对页面管理部件PMU的RTL级VHDL描述进行了综合以及FPGA验证,验证了其设计正确性与有效性。