基于行灰度投影相关的快速角度矢量估计算法

针对现存电子稳像算法估计图像旋转角度矢量的不足,提出了一种基于行灰度投影相关的快速图像旋转角度矢量估计算法。通过在当前帧图像中心位置选取灰度投影区域和参考帧图像相应区域作行灰度投影相关计算,估算出当前帧图像相对于参考帧图像的角度运动矢量。论述了灰度投影区域选取原则;分析了行、列灰度投影相关曲线的差异,得出行灰度投影相关曲线具有单峰性的结论;阐述了快速搜索算法的原理及其在本算法中的应用。实验表明,算法实现了对旋转图像序列角度运动矢量的快速估计（在PⅣ2.67GHZ,内存512M的PC机上,估算速度为37.7ms）,可对任意角度的角度矢量进行高精度的估计。     

电子稳像技术在船载电视监视系统中的应用

本文简述了电子稳像技术的基本原理,重点介绍了国内自主研发的船载电视监视系统电子稳像器的实现和主要性能特点,以及为满足性能要求而采用的运动检测和补偿技术.该电子稳像器采用灰度投影算法检测序列图像当前帧和参考帧之间的运动矢量,并且通过算法改进实现亚像元检测.在补偿图像运动时,通过采用平滑算法,避免了在图像补偿时出现的马赛克现象,保证了图像补偿精度.实验结果表明,本文提出的电子稳像器具有稳像精度高,实时处理能力强和较好的实际应用效果.     

局部特征点的鲁棒性数字稳像

针对视频序列受载体的影响,本文提出了基于Harris局部特征点的数字稳像方法。局部特征点在图像处理、模式识别、计算机视觉以及目标检测与跟踪领域得到了广泛的研究。首先,利用Harris算法提取动载体摄像系统中每帧图像的局部特征点,采用基于归一化互相关匹配算法进行局部特征点的匹配,提出了一种双向搜索的匹配策略来提取具有较强鲁棒性的特征点;然后,利用随机抽样一致算法进一步筛选所选定的特征点,并将保留下来的精确匹配特征点带入仿射运动模型求出全局运动矢量;最后,提取全局运动矢量中的抖动参数,并对原始图像进行补偿。实验结果表明,该方法可以快速有效地处理图像序列的仿射运动,水平和垂直方向的精确度小于1 pixel,并且具有较好的鲁棒性,可用于动载体摄像系统。     

采用下采样和位平面匹配的局部运动估计

针对电子稳像系统的实时性要求,提出了一种基于下采样、位平面匹配和三步搜索策略的快速局部运动估计算法。该算法将搜索比较次数由 225 次减少为 24 次而精度基本不变;利用图像下采样技术将参与估计的子图像像素增加 4 倍而运算量基本不变,提高了由于子图像中运动物体引起干扰的抵抗能力。实验表明,该算法搜索速度明显提高,而精度基本不变,所得到的匹配位置非常接近全搜索匹配法获得的匹配位置。     

一种方向延伸的快速运动搜索算法

利用图像块运动的方向特性,减小帧间编码中运动估计的运算量.该算法利用小模板钻石搜索,先确定中心检测点到最小块失真检测点为搜索方向,然后在此方向上不断延伸一个检测点进行块失真匹配,直至下一个检测点的块失真大于当前检测点的块失真.接着以当前检测点作为中心检测点,重复以上操作,直至中心检测点为最优检测点,结束搜索.搜索中利用自适应门限提前退出搜索.搜索速度比钻石搜索算法提高了20%～60%.     

机载摄像设备图像稳定方法探讨

通过对现有几种运动估计算法性能进行比较,结合机载红外摄像系统获取动态图像序列的特点,提出了有效地用于机载摄像系统电子稳像的运动估计算法。它具有精度高和速度快等特点,用该算法对实拍的航摄图像序列进行稳像试验,运动矢量的估计时间仅为10ms。实验证明了该算法用于航摄动态图像序列稳定的有效性。     

动背景下帧差分法与边缘信息融合的目标检测算法

针对动背景下运动目标的检测问题,文中提出了改进的三步搜索算法有效地提高灰度投影法检测序列帧间运动矢量搜索速度,同时保持了运动矢量的搜索精度.首先通过帧间运动矢量补偿将连续三帧图像的相同背景稳定在同一幅图像的相同位置上,其次对连续的三帧图像进行边缘信息提取,并对三帧连续的边缘图像进行差分法运算,最后结合数学形态学的闭运算...     

基于图形处理器的相位校正稳像

由于稳像算法中的运动估计占据整个算法60％～80％的运算量,并随着图像分辨率的提高,实时稳定连续图像序列的难度不断增加.本文提出一种基于图形处理器的相位校正策略,根据相位校正稳像算法教学模型,利用图像处理器统一并行架构与像素单线程模式,设计交叠复合相位运动估计结构,提升并行线程同步性能,缩短FFT并行运算时间;同时通过...     

基于LMedS估计的快速稳像方法

为了提高数字稳像的快速性和鲁棒性,研究了一种基于LMedS 估计的图像稳定方法.在图像的运动估计中,提出了预判局部模块的算法:为避免误匹配,在计算运动矢量前对模块的梯度信息进行预分析,具有独特纹理特性的模块才被选用,通过减少参与计算的模块数目提高处理速度;采用改进的快速序贯相似性算法(SSDA)进行块匹配,提高运动矢量的计算速度;采用LMedS 估计法去除不精确的运动向量,然后用最小二乘法得到全局运动模型的参数.仿真结果表明该方法在干扰下能保持1/4 像素以内的稳像精度,一次稳像时间小于7 ms .     

基于半八边形模板的运动估计算法?

H.264视频编码标准中,运动估计占用了编码器极大的运算量.针对 H.264快速块匹配,本文提出了一种基于半八边形搜索模板的运动估计算法.该方法使用一个十字形模板来预测搜索方向,依据绝对差和(Sum of Absolute Differences, SAD)分布的方向性自适应地选取半八边形模板进行搜索,在搜索过程中,判断 SAD 值下降最快的方向精确定位匹配点,减少搜索点之间的冗余,提高搜索速度.理论分析表明该算法同经典六边形算法相比可以减少搜索点数.实验结果显示,在重建图像质量接近全搜索的同时,新算法减少了运动估计20%–30%的运算量.     

退火-遗传算法寻优及其实现

分析了遗传算法及退火算法的优缺点,提出用退火算法改进遗传算法局部的最优值搜索效率低问题。退火算法与遗传算法融合后,使算法在寻优结果上更加迅速精确。通过水泥的配比工程实例,与单纯的遗传算法的结果进行对比,说明该方法是有效的。     

李级数法与Runge-Kutta法

对线性自治系统证明了二阶、四阶李级数法分别与Runge—Kutta法中二级二阶改进Euler法和四级四阶经典R—K法的一致性；说明了李级数法和Taylor级数法的一致性，但两者计算导数的方法不同，导致不同的应用价值。分析了李级数法在求解非线性问题时的优越性。     

基于免疫密母算法的图像分割

密母算法具有全局和局部搜索能力,但其具有对参数敏感、个体学习计算复杂度高的缺点.为了克服密母算法的缺点,本文提出了基于免疫密母算法的图像分割(IMAIS)方法.该方法对图像分割时采用了两个种群,并分别用密母算子和免疫克隆算子对这两个种群同时进化,加快种群收敛速度.实验结果表明了本方法的可行性和有效性.     

光互连网络中排序算法研究

通过对光互连网络排序算法的研究,提出利用二分法构造二分图依次确定内外节点开关的连接状态,得到可重排无阻塞的 Omega 网络, Banyan 网络和 Crossover 光网络,每种光互连网络都可实现 8×8 信号全排列无阻塞的输出和排序。针对二分法互连函数不一致的问题,继而采用优化的 Looping Algorithm 算法,生成路由标签确定各级节点开关的状态,从而得到互连函数相同结构简单性能优越的光网络。     

基于混合粒子群算法的物流配送路径优化问题研究

针对物流配送路径优化问题,提出了一种融合Powell局部寻优算法和模拟退火算法的混合粒子群算法,以克服单用粒子群算法求解问题早熟收敛的不足,增加算法的开发能力,提高算法的全局搜索能力,并进行了实验计算.计算结果表明,用混合粒子群算法求解物流配送路径优化问题,可以在一定程度上提高粒子群算法在局部搜索能力和搜索全局最优解概率,从而得到质量较高的解.     

可靠性优化的一种新的算法

建立了可靠性冗余优化模型,提出了一种基于粒子群优化算法的可靠性优化的新方法,该方法结合了遗传算法的思想。实例结果表明,粒子群算法比模拟退火算法和遗传算法效果好。     

基于BP算法与遗传算法的气体识别模型应用

本文采用遗传学习算法和误差反向传播算法（BP 网络）相结合来训练前馈人工神经网络（BPN），使网络收敛速度加快并避免局部极小。依据算法建立网络模型，用小批量训练替代单样本训练和大批量样本训练，提高网络的训练速度。通过模拟，预测结果表明，该算法收敛速度快，预测精度高，为气体模糊识别和预报提供了一种新思路和新方法。     

k-supplier问题的贪婪近似算法

给定无向完全图G=(V,E)和正整数k,图G的顶点集V被划分为子集F和子集D=V-F.k-supplier问题主要研究如何寻找F中顶点数不多于k的子集S,使得S中的顶点到D中顶点的最大距离最小.研究了k-supplier问题,得到了一个近似比为3的多项式时间贪婪近似算法,并通过实例验证了该算法的有效性.     

对Sutherland-Cohen算法的改进

提出了对Sutherland-Cohen算法的改进.通过引进辅助直线进行直线裁剪,只需两次求交运算就即求出线段的可见部分,还减少了对线段的重编码运算,具有和NLN算法相同高的效率.通过引入辅助平面进行三维裁剪,克服了NLN算法不能扩展到三维的缺点,而且其三维裁剪效率高于Sutherland-Cohen算法和梁友栋-Barsky算法.     

求解大规模TSP问题的混合算法

遗传算法求解大规模TSP时呈现出求解时间长、后期效率明显降低等缺陷。通过结合分块方法、局部搜索算法以及禁忌算法,本文提出一个求解TSP的混合算法,以提高初始解质量,减少计算量。利用遗传算法和混合算法对几个TSP进行数值实验,表明无论在结果的质量上还是在运行效率上,混合算法都明显优于遗传算法,而且,规模越大效果越明显。