改进的基音检测方法及在音乐检索中的应用

基音检测是音频分析和基于内容的音乐检索中的关键技术,是基于内容音乐检索中实现哼唱检索的基础。提出一种改进的自相关函数（autocorrelation function,ACF）方法进行基音检测。从对音频信号进行去噪预处理、清浊音判断及后处理等方面对ACF进行改进,使之能够生成规整的音高变化曲线。在音乐检索的实现中,提出一种有限长度的最长公共子序列（Local Longest Common String,LLCS）方法,该方法可有效解决传统方法存在的误检问题。开发实现了一个通过哼唱/歌唱进行歌曲检索的原型系统。对大量的歌曲哼唱的实验表明,提出的改进ACF算法和LLCS算法对于提高检索正确率是正确有效的。     

PCNN模型在彩色图像增强中的应用

应用灰度图像增强方法对真彩图像进行增强,往往都会产生色彩偏离,影响增强结果和视觉效果。因此基于人眼视觉系统对亮度变化比较敏感,提出在HSV色彩空间,应用PCNN模型进行增强的方法。将真彩图像由RGB空间变换到HSV空间,保持色度H和饱和度S不变,结合入射反射模型,利用脉冲耦合神经网络（PCNN）,对亮度V通道进行增强处理。将HSV空间得到的增强图像变换到RGB空间。实验证实,对一些对比度低、细节不明显的图像应用此方法进行增强,色彩基本无偏差,细节部分明晰,动态范围压缩较好,视觉效果得到了较大的改善。     

基于变换域和噪声估计的路面图像去噪研究

针对不考虑噪声的统计分布,仅使用傅里叶变换或小波变换对图像进行降噪处理会带来图像的失真（扭曲）的问题,提出基于变换域和噪声估计的图像去噪方法。算法根据傅里叶变换和小波变换对图像的有效表示侧重点不同,以及图像噪声在不同变换域下的统计特性,提出先将图像进行傅里叶变换,根据噪声的统计特性构造传递函数H,使用Wiener滤波器进行降噪处理,得到一次降噪图像;再对图像再进行小波变换,根据噪声在小波的各尺度下,以及同一尺度下的不同特性,分别采用软门限降噪法和MMSE准则的降噪方法,得到二次降噪图像。仿真实验证实,该算法能有效提高降噪效果,降噪后的图像不失真,包含噪声少。     

结构与纹理融合的三维文物孔洞修复方法

由于外在因素导致出土的文物模型呈现破碎状态,对其进行虚拟修复对考古学具有重要意义.现有孔洞修补方法大多仅针对三维模型结构进行补全,并且在三维结构修复后缺少表面的颜色纹理信息.本文基于文物三维空间结构和纹理信息,提出一种三维文物孔洞修复方法.首先,为了解决三维文物结构修复问题,利用基于径向基函数的算法填补三维文物网格模型...     

应用提升格式小波变换的数字水印算法

针对彩色文物图像在WEB共享时面临的版权保护问题,提出了一种改进的应用提升格式小波变换的数字水印算法.采用YCbCr颜色模型以保证视觉系统对亮度和色彩的敏感性;使用Daubechies9/7双正交小波对图像信号进行频域转换后嵌入水印,提高水印的抗攻击能力,同时采用提升格式实现小波变换,提高算法的稳定性;将水印图像的低频和中频信息嵌入到文物图像的中频信息中,并利用频域相邻系数关系动态地改变嵌入位置和数值来实现嵌入过程,提高水印嵌入的健壮性和安全性.实验结果表明,本算法在嵌入水印后,文物图像视觉质量损失较小,其峰值信噪比(PSNR)为51.602 4,高于同类算法;在抗几何攻击和有损压缩攻击等方面,效果比LSB算法和DCT算法有较大程度的提高.此技术可应用于数字博物馆等具有高精度安全要求的领域中.     

基于实时视频的笔画信息提取技术

描述了一种基于实时视频的笔画信息提取方法,采用视频输入设备捕捉用户手指的运动轨迹,并对此进行实时处理、简化和分析,根据手指的轨迹特征以及笔画的特点从中滤除无用的信息的方法,提取出笔画.通过笔画信息识别定义手势控制,可实现简单的人机交互.     

基于小波分析的指纹图像增强技术研究

提出一种新的指纹图像增强算法,该算法以小波变换为基础,利用小波的多尺度分析的能力,根据尺度不同进行非线性增强,解决了因噪声过强而造成差的指纹图像质量,同时保证了图像的整体增强效果。     

基于体积误差的三角形收缩网格简化算法

本文提出了一种基于体积误差的三角形收缩网格简化算法。根据体积误差方程和指定的体积误差门限,通过计算体积误差的最小值把对应的三角形收缩到一点,从而简化了表示物体模型的三角形网格。实验结果表明,这种算法简化效果好、效率高,误差可以控制。     

基于提升格式小波变换的医学图像融合技术

图像融和是对取自不同时间、不同传感器或不同视角的同一场景的两幅图像或者多幅图像进行信息融合的过程,主要用于消除来自不同传感器图像中目标的位置差异。在分析常见算法的基础上,提出了一种新医学图像融合算法,新算法以提升格式小波变换为基础,利用图像多级小波分解后近似分量的轮廓相似性进行图像的快速融合。实验结果表明,新方法高效精确。     

基于音乐旋律轮廓的特征提取算法

提出了一种基于音乐旋律轮廓的特征提取算法。该算法从哼唱片断中提取出歌曲基音序列,经规整、合并、分段后转化为旋律轮廓序列,然后使用标准音调生成的标准音调差值表将此序列转化为旋律轮廓特征。结果表明,该系统对环境噪声有较好的鲁棒性;在含有405首歌曲的搜索空间中,检索前5位成功率超过90%。