原子簇快速匹配追踪算法

针对稀疏表示中匹配追踪算法计算复杂度过大的问题,提出了基于冗余字典原子相关性的匹配追踪算法.该算法利用相邻迭代过程中匹配原子的相关性对冗余字典进行簇化,得到M个多原子集合(原子簇);每次迭代过程中利用LVQ神经网络的快速学习能力从原子簇中选取目标簇;最后在目标簇中选取匹配信号结构的若干原子进行信号的稀疏逼近.实验采用一维稀疏信号进行仿真,结果表明与匹配追踪算法相比,其逼近性能相近,同时稀疏分解速度大大提高.     

黄河下游2010年汛前调水调沙河势监测分析

利用环境减实卫星遥感监测影像,分析了2010年黄河调水调沙下游河势现状,并通过对比近几年河势变化情况,分析了调水调沙对河势的影响。结果表明:①经过多年调水调沙,黄河下游河道主槽刷深,过流能力大大增强,河势也相对稳定;②一些原来靠溜较好的工程,如驾部、南裹头、马庄、马渡险工等,有脱河脱溜的趋势,建议对这些河段加强河势变化监测;③在多年调水调沙作用下,毛庵—三官庙、黑岗口—东坝头河段工程靠溜状况趋好,河势逐步向有利方向发展,尤其是柳园口—欧坦工程河段,大部分原来不靠河的工程开始逐步靠溜,当前河势较为顺畅。     

并行交互教学模式在程序设计课程中的应用

提出在程序设计课程教学过程中采用并行交互教学模式,通过建立无线网络教室实现在教学过程中的同步实践、及时实践和饱满实践,实现教与学的并行交互,通过将教学活动中的各个步骤并行执行,加强课堂互动,实现课堂的多元化知识获取,实现程序设计思维的培养,将教学过程变成"导致学习的交流活动",最大程度提高教学效果。     

光照变化条件下的人脸识别研究

本文提出了两种研究光照变化条件下人脸识别的方法.第1种方法光照子空间方法,它适用于训练集中存在与测试人脸图像相同或者相似光照的人脸训练图像.当这个条件不满足时,可得用径向基函数产生虚拟光照条件下的人脸图像样本图像特征加入训练集,该方法适用于更一般的情况。实验结果证明文中提出的方法可以有效提高识别率。     

基于多流动态贝叶斯网络的音视频连续语音识别

针对说话时发音和口形的异步问题,提出了一个多流异步动态贝叶斯网络(DynamicBayesian Network,DBN)模型,以实现基于音视频特征的连续语音识别,在这个模型中,音频流和视频流在词节点同步,而在词节点之间,音视频流有各自独立的拓扑结构以及节点变量之间的条件依赖关系,同时词转移节点变量由音视频流共同确定,模型在词级别上体现了音视频流的异步性.采用连续数字音视频数据库的实验结果表明,在信噪比为O～30 dB的测试环境下,比较单流DBN模型和多流隐马尔可夫模型,平均识别率分别提高了8.68%和10.07%.     

一种新的自适应Lee图像增强算法

该文对Lee图像增强算法及其改进型算法进行了较深入的研究,发现了其存在的问题,提出了一种新的图像增强方法。该方法补充了一个有用的非线性变换,增加了原Lee算法的普适性;其次利用灰度值的统计特性达到了图像自适应增强的目的。实验结果表明:新算法不仅具有较大的适用范围,而且能够有效地增强整个图像的对比度,提高图像的视觉效果。     

基于QP_TR信任域的序列图像目标跟踪

本文将信任域算法和尺度空间理论相结合,提出了一种能够精确描述目标尺寸连续变化的新的序列图像目标跟踪算法;将信任域算法与灰度模板相结合,提出了一种新的实时目标跟踪算法。在第一种算法中,首先将序列图像按照颜色直方图转换成目标概率分布图,目标区域在概率分布图中呈现为灰度块。然后通过检测该图在尺度空间中微分滤波器输出的极值,来决定这些灰度块的尺度。最后我们使用QP_TR信任域算法在尺度空间里和图像平面内快速搜索概率分布图的多尺度规范化Laplacian滤波函数极值,实现了目标定位并同时决定了其尺度,从而完成了跟踪任务。在第二种算法中,首先记录目标初始模板,在随后每一帧中应用OP_TR信任域算法搜索与该模板最相似的区域,实现目标定位。和现有算法的比较以及在大量真实序列图像上的实验表明,两种算法分别在目标大小描述,跟踪精度上以及运算速度上有了显著提高。     

直方图计算的数据并行实现方法

灰度直方图计算是图像分割与图像灰度变换等图像处理操作中一种重要的分析工具。本文将首先讨论直方图计算在单处理机上的执行效率,并讨论两维处理元阵列上直方图计算的数据并行实现方法,然后以每个处理元中至少有256个寄存器的一维处理元阵列为应用背景,提出了一种新的直方图计算的数据并行实现方法,使处理元阵列的执行效率达到了每个像素只需1次数据并行的计数操作。     

融合光谱和空间信息的黄河主溜特征提取

本文基于多光谱遥感图像,提出了一种融合光谱特征和空间信息的主溜特征提取方法.将遥感影像的两大表现形式--光谱和空间信息结合,利用像元及其邻域的关系来描述其空间结构,用方向线来描述黄河主溜,从而确定其位置和走向.实验结果表明,该方法可有效地提取出黄河主溜特征.     

一种星空背景的运动补偿方法

运动背景补偿技术是提高运动星空背景下弱小目标检测精度的关键技术之一。本文提出了一种基于块匹配与质心提取法相结合的星空背景运动补偿技术。该方法在样本运动参数估计阶段直接剔除异常点;为了减少块匹配过程中每个待匹配位置的运算次数,保持块匹配的精度,又引入了连续排除算法,降低了计算复杂度。实验验证了该方法的有效性和优越性,证明了该方法能有效地提高目标的信噪比并且降低差分残余图像灰度均值。