基于计算机视觉的车道标线与障碍物自动检测

车道标线与障碍物检测是智能车辆辅助驾驶系统的关键技术问题。论文提出了一种基于计算机视觉的车道和障碍物检测新方法。它根据摄影几何投影变换从图像内容重建出道路平面图,解决了图像中远方车道过于细小、难以检测的缺点,算法对虚线车道特别有效。文中对重建参数选择进行了分析比较,实验表明重建结果对参数变化具有很好的鲁棒性。     

三维实体的体几何模型

在科学可视化,体图形学及有限元等许多应用问题中,都需要处理三维实体的内部、从点集拓扑体模型的思想出发,实体内部的属性及结构可看作三维实体占据的空间位置的函数,该文 体几何模型描述三维形体占据的空间位置,并给出构造体几何模型的一些简单方法,体几何模型是三参量模型,容易离散化所需计算量及存储量皆很少,体几何模型可用于三维实体的有限元剖分,实体内部的可视化与体图形学等领域中。     

非线性连续神经网络全局指数稳定的定量特征

引入一个特征函数用以定量刻画最优化计算神经网络的全局指数稳定性。利用该特征函数得到了一族 范数下神经网络全局指数稳定的判定条件及下三角神经网络全局指数稳定的充分必要条件。所得结果推广了Bouzerdoum,Killy,Sug awara等人的结论 。     

时分制立体电视（3DTV）现在与将来

扼要地叙述了３ＤＴＶ（ＰＡＬ）的特色、系统构成、优缺点、解决对策及应用前景。     

树状小波分解及其在纹理图像压缩中的应用

本文提出了一种基于树状小波分解的图像压缩算法，它在一定的能量准则下，能够自适应地根据图像特征进行了带分解和编码，对纹理图像压缩的实验结果表明，这种算法在压缩比，视觉特性及信噪比方面均具有令人满意的结果，因而，它对于基于边缘和纹理区域分别编码的第二代图像压缩方案具有重要的意义。     

视频序列的棱镜阵列裸眼可视立体显示

对视频序列的棱镜阵列裸眼可视立体显示系统的关键技术进行了探索和研究，并分析了其影响视觉的效果重要因素。用LCD显示器结合棱镜阵列作效果测试，以两路MPEG立视频序列作为视频数据源，用VC 6.0作为开发工具，进行实时解码并矫自立体显示，实验结果显示，立本动画流畅，图像有明显的层次感。     

识别时间可控的人脸识别方案

在已有的人脸识别方法中,识别时间一般随数据库规模而线性增长,因而难以控制,影响算法对大型人脸数据库的实用性。为此,提出了一种新的人脸识别策略:首先通过训练确定一组有代表性人脸作为参考脸,并在此基础上建立基于相似度的排序结构;这样在识别时只需计算待识别人脸与参考脸的相似度,即可结合排序结构确定一组最相似人脸,再逐个比较确定最终识别结果。由于大量计算已离线完成,识别速度大大提高。通过选择参考脸和最相似人脸的数目,可大致控制不同规模数据库的识别时间。实验表明,该识别策略下识别性能略有下降,但识别速度大大提高。     

基于自组织特征映射网络的模糊矢量量化算法

自组织特征映射（SOFM）是一种常用的矢量量化算法，它具有设计码书不依赖于初始码书等优点。模糊矢量量化算法（FVQ）将模糊关系引入码书的设计，训练矢量与码矢之间的模糊关系用隶属函数表示。本文提出了一种基于自组织特征映射网络的模糊矢量量化算法（FSOFM），FSOFM算法将SOFM网络的调节节点邻域看作训练矢量的模糊集，网络权值学习步长的选择依赖于隶属函数。由于设计码书的评价一般采用最小均方误差准则，而隶属函数是训练矢量与码矢之间距离的函数，FSOFM算法保证了网络的全局成优化和网络权值的局部调整一致；因此，FSOFM算法能够优化码书的设计，改善设计码书的性能。此外，FSOOFM算法还具良好的适应性，当网络的将LBG、SOFM、FVQ和FOSOFM算法用于一组具有不同边缘特性的图像的矢量量化中，我们发现采用FSOFM算法进行矢量量化的所有图像都具有最高的峰值信噪比PSNR。     

各向异性纹理的图形参数化表征与综合

本文从纹理的图形参数化表征和综合的思想出发，提出了一种方向性纹理的多通道分析模型。分别从空域和频域研究了纹理图像的各向异性及各向同性特征，并导出了确定纹理主控方向的有效计算方法，和残余图像的随机场模型逼近。实现了纹理场的参数表征。该模型具有灵活、高效的优点，具有广泛的适用性。实验结果证实了该方法的有效性。     

基于各向异性分离的纹理图象分析及重构

纹理的各向异性特征（方向性）对于纹理分析有重要意义，基于各向同性和各向异性分离的思想，提出了一种用于方向性纹理分析和综合的多通道模型。分别从频域和空域研究了纹理图象的方向性及非方向性特征，导出了确定纹理主控方向的有效计算方法和残余图象的随机场模型逼近，并将分析所得的参数用于纹理的综合。实验结果和性能分析与比较证实了该方法的有效性和灵活性。