基于矩阵相似度的最佳样本块匹配算法及其在图像修复中的应用

在基于纹理合成的图像修复算法中,最佳样本块匹配算法存在匹配精度不高和时间复杂度高等问题。针对上述问题,首先构造了块匹配算法,采用矩阵相似度来计算模板块与样本块之间的匹配度,以相对较粗的粒度初步选出最佳样本块的候选集。然后,又构造了像素点匹配算法,采用模板块与候选最佳样本块之间的误差矩阵的内积来计算对应像素点之间的匹配度,以更细的粒度来确定最终的最佳样本块。块匹配算法降低了时间复杂度,像素点匹配算法提高了匹配精度,因此,在此基础上构造的基于相似矩阵的最佳样本块匹配算法能够在不增加时间复杂度的情况下提高算法的匹配精度。实例验证结果表明,与当前基于纹理的图像修复算法相比,该算法的匹配精度提高,时间复杂度降低。     

基于相关性反馈的自适应热点话题追踪模型

针对在热点话题追踪过程中容易发生话题漂移的问题,提出了基于相关性反馈的自适应热点话题追踪模型。为准确把握话题的动态演变过程,首先,在词频-逆向文档频率(term frequency-inverse document frequency, TF-IDF)的基础上引入了相关度因子。其次,构造了报道与话题的相关度计算公式和新特征词能否反馈加入到话题词汇库的判别函数。同时,利用了话题词汇库本身的特性,构造了自适应更新阈值和自适应相关阈值的动态计算方法。最后,根据各个特征词对该话题贡献度的大小,对更新后的词汇库中的各特征词动态赋予新权重。实验结果显示,和其它3类追踪器相比,该追踪器模型的漏报率平均降低0.018、误报率平均降低0.063,这表明,该追踪模型更适合于解决话题漂移问题。     

基于局部特性的图像修复算法

在研究基于样本块的图像修复算法的基础上,针对填充顺序不可靠、样本块模板窗口大小选取不当和修复效率低等缺点,提出了一种基于局部特性的图像修复算法。算法结合图像的局部梯度特性和局部相似性特征,通过对数据项增加补偿系数和加大其权重,保证图像的结构连通性;根据图像梯度信息,决定样本块模板窗口大小,减少错误衍生和块效应现象;利用置信度项值自适应选取局部搜索空间大小,提高修复效率,减少误匹配。实验结果表明,本文算法能很好地保持破损区域的纹理和结构特性。     

基于空洞卷积与特征增强的单阶段目标检测算法

基于卷积神经网络目标检测算法的浅层特征图包含丰富的细节信息,但缺乏语义信息,而深层特征图则相反.为充分利用浅层和深层特征图特征,解决多尺度目标检测问题,提出一种新的单阶段目标检测算法(AFE-SSD).以SSD算法为基础,分别对该算法中相邻的2个特征图进行特征融合,从而丰富浅层特征层的语义信息.通过对并行空洞卷积机制进...     

基于CRFs模型的敏感话题识别研究

条件随机场（CRFs）是一种判别式概率无向图学习模型,将其引入敏感话题识别中,提出了基于CRFs模型的敏感话题识别方法。将随机挑选出的一篇待检测文本s和剩余的待检测文本分别作为CRFs模型的观察序列和状态序列来计算文本s和其余待检测文本间的相关性概率值;然后将相关性最高的那篇文本和文本s合并表征一个类别;同时,将相关性最低的那篇文本作为另一个类别,将这两个类别作为CRFs模型新的状态序列,剩余的待检测文本作为新的观察序列进行迭代,据此实现敏感话题的识别。在数据集上进行的实验中,该方法的耗费函数的值为0.01943,宏平均F度量的值为0.8235,都取得了很好的效果。     

基于双十字曲率驱动扩散模型的图像修复算法

当前各种基于曲率驱动扩散(CDD)模型的图像修复算法在修复待修复点时均只利用了其邻域中的4个点的参考信息,使修复后的图像边缘过渡不自然且修复精度不够高。针对以上问题,提出了基于双十字CDD的图像修复算法。该算法在充分利用原始CDD算法中4个邻域点的参考信息得到待修复点的修复像素值的基础上,再利用新引入的4个点的参考信息得到一个新的修复像素值,并将这两个修复像素值进行加权平均得到最终的修复像素值。最后,将提出的算法和原始的CDD算法以及改进的CDD算法用于实例验证,其结果表明,新提出的算法在不增加算法时间复杂度的条件下,使得图像边缘过渡更加自然,修复精度得到了有效提高。     

Add-Mult型模糊神经网络

提出了一种Add-Mult型模糊神经网络模型(AMFNN)，给出了该模型的结构。根据梯度下降算法，给出了AMFNN模糊神经网络的误差反传学习算法。与6种极具代表性的模糊推理方法进行比较的结果表明，AMFNN模糊神经网络模型具有推理精度高、适用范围广、泛化能力强以及实现容易等特点，因而具有广阔的应用前景。     

有限域GF（q）上安全椭圆曲线的选取

椭圆曲线密码体制是安全性最高的公钥密码体制,它的安全性是基于椭圆曲线上的离散对数问题,同时椭圆曲线参数的选择对系统的安全性也至关重要。本文首先介绍了椭圆曲线密码体制的基本概念和相关数论知识,其次阐述了选择安全椭圆曲线的原则,最后详细介绍了如何通过选取合适的椭圆曲线参数来产生安全椭圆曲线,并对这些参数的合理性进行了验证。结果表明,按照这种方式所选取的椭圆曲线,抵御现有算法攻击能力大大增强。     

模糊神经网络用于非线性系统模型辨识

提出了一种非线性系统的模型辨识方法。在只有被辨识系统的输入输出数据的情况下,利用一种无监督的聚类算法来进行结构辨识,从而自动获得模糊规则库,并可以得到模糊系统的初始参数。在聚类的基础上,构造一个与之相匹配的模糊神经网络,用它的学习算法来训练网络得到一个精确的模糊模型,从而实现参数辨识。同时,证明了所构造的模糊神经网络具有通用逼近能力,这个能力在模糊建模和模糊控制方面非常有用。通过对两个非线性系统辨识的仿真结果验证了该方法的有效性。     

不规则块的图像补全算法

目的 目前在图像补全领域研究的重点和难点是补全具有复杂结构信息和丰富纹理信息的大破损区域的图像。传统的基于样本块的图像补全算法主要采用规则的模板块和匹配块来进行补全,补全过程中不能充分利用图像的结构或纹理的不规则信息,从而影响算法修复的精度和效率。针对这一问题,本研究提出一种基于不规则块的图像补全算法。方法 在该算法中,首先利用结构稀疏度来区分图像的结构信息和纹理信息并基于结构稀疏度和置信度计算破损区域边界点的优先级,然后选择优先级最高的点构造规则模板块。对处于复杂结构区域的模板块,如果其邻域含有已知的结构信息,则膨胀该规则模板并利用其周围的结构信息来辅助构造不规则模板块。接下来,在图像完好区域内搜索与该模板块对应的匹配块,如果该匹配块的邻域包含有效的结构信息,则膨胀该匹配块并补充其周围的结构信息来完善该不规则匹配块。最后,利用该不规则匹配块补全破损区域。对于补全过程中块间接缝造成的视觉不连通问题,本研究利用图像的纹理信息来进行修饰。结果 将本文算法与4种修复效果较好的算法（3种基于规则块的算法和1种基于局部敏感哈希的修复算法）进行对比,通过8组经典图像进行实例验证,采用客观评价指标峰值信噪比PSNR和主观视觉连通性进行评价,结果表明本文提出的算法峰值信噪比相较4种对比算法均有04 dB的提高,且在补全的精细度和视觉连通性方面有更佳的效果。结论 本文算法在补全含有较复杂结构和丰富纹理的破损自然图像、壁画图像和目标物体移除上有较好的修复效果,普适性较强。