基于运动区域检测的运动目标跟踪算法*

针对传统基于模板匹配的运动目标跟踪算法存在着计算量大、模板漂移导致跟踪失败的问题,提出了一种基于运动区域检测的运动目标跟踪算法。该算法通过采用光流法对目标运动区域进行估计,计算出光流场区域的形心,确定待匹配图相匹配范围,再用模板框在已确定区域进行模板匹配跟踪。根据某开放实验室行人录像跟踪实验表明,本算法能够有效解决模板漂移问题,提高了跟踪实时性, 实现了视频对象目标的跟踪。     

盲环境下数字图像的自动修复算法研究*

当前所有的数字图像修复算法都是一种半自动的方法,因为在对图像修复前,都是由用户给出想要修复的区域,而算法无法自动获取照片的破损所在。提出了盲环境下图像自动修复的概念,以基于数字图像的样本修复为基础,改进了基于纹理合成的图像修复算法。首次运用数字图像可信性评估体系于图像修复,并通过可信性综合度量模型判断确定待修复区域。实验证明,该算法最终达到了盲环境下的图像自动修复效果。     

基于广义Beta函数的图像自适应增强方法*

针对传统Beta函数的图像增强方法应用于较暗区域、较亮区域,以及两端区域拉伸与中间压缩图像增强中的不足,引入增强算子和新的形状控制参数,提出了新的直方图变换函数,即广义Beta函数.在此基础上,给出了广义Beta函数增强算子选择机制,并建立了新形状控制参数的自适应选取模型.实验结果表明,提出的基于广义Beta函数的图像增强方法不仅增强了图像的对比度,而且保留了较多的图像细节信息,增强结果明显优于传统Beta函数.     

Fuzzing技术的样本数据组合研究*

提出了基于样本数据组合的Fuzzing技术,并抽象出了解决样本数据覆盖问题（data sample covering problem,DSCP）的数学模型;为了更好地解决样本数据覆盖问题,提出了改进遗传算法(developed genetic algorithm,DGA),通过实例实验说明了DGA的有效性,并且通过仿真实验,验证了算法在求解复杂协议文件样本数据覆盖问题时比贪心算法和简单遗传算法具有更高的效率。     

一种基于Multiway cut的多对象图像分割*

多对象分割是图像处理中的一个难题,基于Multiway cut的图像分割是一种人工交互式多对象分割方法,能够实现图像的粗分割和精确分割。使用分水岭分割图像,把图像分割为属性相似的小区域;根据交互建立节点层次图,构建带权无向网络;不同层次的节点参与不同的运算,采用Multiway cut迭代分割;交互和分割可以多次执行,直至满足用户的要求。实验结果表明,该方法人工参与方便,准确度得到提高,速度满足现场操作的要求。     

基于运动图像序列的异常行为检测*

针对公共重点区域的智能监视问题,研究了一种基于运动历史图像（motion history image,MHI）的行人异常行为检测方法。利用运动图像序列得到的MHI获取视频帧中运动目标的运动方向,由运动方向的变化分类确定人体运动模式和行为是否异常,同时给出相应的实验结果。结果表明,该方法实现简单,具有较好的实时性与鲁棒性,可以作为实时监控系统中异常行为检测的有效方法。     

基于混沌理论的DCT域隐蔽通信算法

提出了一种新颖的基于DCT域的自适应信息隐蔽通信算法。首先对原始图像块的多特性参数进行模糊聚类,将图像块分成两类,一类适合隐藏信息,另一类不适合,其隶属度作为隐藏信息强度的自适应系数。将混沌系统产生的序列嵌入到通信载体上,利用混沌同步进行隐蔽信息的检测。仿真实验表明,该算法有较强的鲁棒性,同时能保证通信载体的隐藏信息质量,确保通信安全。     

情感计算与工程理性*

通过对情感与理性的相容性分析以及情感在集成、适应、动力和交互等方面的功能研究,指出情感是人类解决现实复杂问题的有效机制。在情感功能与工程需求的适配性分析的基础上指出,围绕情感所展开的情感计算在复杂工程问题的求解上潜力巨大,具备有效性和一定的必要性。提出了情感计算在工程领域研究的本源性、相关性和可操作性策略,指出情感计算的工程实现需要对研究的切入点、情感发生机制、情感效应机制、平台选择等关键环节予以关注,并给出了相关建议。     

基于TreeMiner算法的XML文档结构相似度量方法*

提出了一种基于TreeMiner算法挖掘频繁子树的文档结构相似度量方法,解决了传统的距离编辑法计算代价高而路径匹配法无法处理重复标签的问题。该方法架构了一个新的检索模型—频繁结构向量模型,给出了文档的结构向量表示和权重函数,构造了XML文档结构相似度量计算公式;同时从数据结构和挖掘程序上对TreeMiner 算法进行了改进,使其更适合大文档数据集的结构挖掘。实验结果表明,该方法具有很高的计算精度和准确率。     

基于Tsallis熵差的遥感图像边缘检测方法

基于Tsallis熵差和百分位形态变换,提出了一种改进的遥感图像边缘检测方法。该方法通过构造基于百分位形态变换的边缘检测算子和选择不同方向结构元素进行变换来增加图像的边缘信息,并且该方法在百分位形态变换的基础上还改进了百分位变换的评价准则。它利用图像Tsallis熵差来选择边缘检测算子的百位变换值,将选择Tsallis熵差最大的百分位变换作为变换结果。实验结果表明,与传统的基于数学形态学的边缘检测方法相比,该方法可以最大程度上抑制噪声,有效地提高图像的边缘检测效果。