加权模板匹配的二值化阈值不敏感性研究

数字图像二值化处理过程中,阈值的选取非常之关键,为了在实际应用中能够快速准确地匹配出二值化图像中的目标图像,文中采用模板匹配的方法,对标准模板匹配算法和加权模板匹配算法的二值化阈值敏感性进行了研究。根据实验图像在二值化处理过程中所取阈值的波动对图像匹配结果的影响情况,得到加权模板匹配算法与标准模板匹配算法的二值化阈值敏感性差异。实验结论同时表明加权模板匹配算法具有较强的二值化阈值不敏感性和匹配性能好的优点。     

两层物资配送中心车辆调度问题研究

在分析物流配送物资问题的基础上,提出一种基于两层物流配送中心的物资配送方法。供应方在配送物资时需经过两层配送中心到达需求方,否则将予以惩罚。在建立供应方、两层物流配送中心及需求方四层物流网络模型的基础上,采用Dijkstra算法求出从各供应点到各需求点的最短运输距离并将其转化在供需平衡表中,采用表上作业法和节约里程法相结合的算法求解四层物流网络模型。结合算例计算验证,该算法在保证运输总费用最少的同时可有效地减少配送过程中车辆调度的次数。     

基于LTS Hausdorff距离与遗传算法的图像配准方法

提出了一种基于LTS Hausdorff距离与遗传算法的图像配准方法。算法首先对参考图像和待配准图像进行压缩、二值化和边缘检测预处理,然后在此基础上结合遗传算法对待配准图像进行配准操作。     

SUSAN算法与虚拟圆技术在图像配准中的应用

图像配准是数字图像处理中的一个重要研究方向。在本文中把SUSAN算法和虚拟圆技术结合起来。提出了一种新的图像配准方法。经过SUSAN算法处理并二值化后的图像去除了原图像中的大部分信息，只保留了明显的边缘信息．这样就大大提高了虚拟圆的提取速度。试验表明这种新的配准方法具有简单、高效并具有较高的准确度等优点。     

基于移动设备的JSON数据传输效率研究

为了在移动应用开发中选择数据传输效率较高的数据格式,对当前主流数据传输格式JSON(JavaSeript Object Notation)的数据传输时间及客户端反序列化效率进行了研究,并将JSON和XML在移动应用开发中的数据传输效率进行了比较.实验数据表明JSON的数据传输效率明显高于XML,将其应用在移动应用开发中可大大提高Web开发效率并提高用户体验.     

非文本文件的增量存储

不同版本文档的存储是每一个软件版本和配置控制工具的重要部分。为了节省磁盘空间，增量存储是一种常用技术。增量存储有助于减少互联网上的传输带宽需求和文件存档的空间需求。本文论述了在没有时文件结构进行任何假设的前提下任意文件间增量的产生技术，介绍了非文本文件间的增量产生算法，最后给出了增量脚本的编码方法。     

基于支持向量机的电子邮件分类模型设计

本文就目前电子邮件的数量越来越多，人们急需一种分类机制，设计了基于支持向量机的电子邮件分类模型，有效的对电子邮件进行分类，并可对垃圾邮件进行过滤。     

基于BP神经网络的脱机手写数字识别

脱机手写体数字识别有着重大的使用价值,特征提取占据了重要的位置,本文针对手写体数字识别中单一识别方法的局限性,提出采用BP神经网络进行识别,并且提出了一种特征提取方法。采用BP神经网络,利用其良好的监督学习功能进行识别,结合提取的降维数字符号的特征,能较好的识别出手写数学符号。BP神经网络（Back-Propagation）,又称误差反向传递神经网络,是一种依靠反馈值来不断调整节点之间的连接权值而构建的一种网络模型。最后,在Mnist手写数据库上的试验结果表明,该方法具有较好的识别率和较高的可靠性。     

基于灰度投影和块匹配相结合的稳像算法

在视频稳像过程中为兼顾算法的精度与效率,本文通过分析稳像的原理及目前常用的几种算法,提出了一种基于灰度投影和块匹配相结合的匹配策略.首先运用灰度投影算法来缩小块匹配的待匹配区域,然后运用块匹配算法进行运动估计与补偿.在此过程中,充分地体现了灰度投影算法运算量小以及块匹配算法精度高的特点.实验结果表明在保持块匹配算法优势的同时降低了算法的运算复杂度.