用于二维形状描述圆周分解法

本文提出一种新的二维形状描述方法,用于描述二值和灰度图像物体的形状信息。该方法使用同心环状区域对二维形状进行分解,产生一组描述强度值的投影函数,并通过傅立叶变换实现旋转不变性和抗干扰能力。该方法与物体是否具有单一边界无关,能够适应各种复杂的、边界不规则的或者不连通的物体形状。此外,该方法还能够直接应用于灰度图象。     

形状自适应的二维水印方法

针对图像中含主要信息区域或任意感兴趣区域的保护,提出一种基于标准化形状自适应离散余弦变换(NSA-DCT)的形状自适应二维水印方法,对载体图像中用户选定的任意形状对象嵌入二维水印信息(一幅灰度图像),实现了水印图像的有效提取和恢复.攻击实验表明该算法可以抵抗常见的图像攻击手段,具有水印不可见性和较强的鲁棒性.     

形状自适应的二维水印方法

通过对空间数据的拓扑一致性问题的分析,给出了一种基于拓扑的空间数据模型,在此基础上提出了一种空间拓扑规则发现机制.利用所得的空间拓扑规则,判断空间数据是否具有拓扑不一致性,进而采取相应的策略进行拓扑一致性维护,以提高空间数据的质量.     

二维局部均值分解算法

为了获取不同尺度下的特征信息用于滤噪、边缘提取等图像处理,在一维局部均值分解基础上提出一种二维局部均值分解算法.首先用快速8-邻域窗算法或者灰度形态学重构算法提取图像的局部极值点;然后通过Delaunay三角剖分将求得的极值点划分成三角网格来确定每一个极值点的相邻极值点,进而得到相邻极值的局部均值函数和包络估计函数;最后采用一种综合考虑二维乘积函数极值点空间特征和包络估计函数极值大小的停止筛分条件,通过迭代寻优方法得到相应的二维乘积函数,将图像分解成不同尺度下的成分.在Tree,Cameraman等经典图像上的实验结果表明,该算法能快速有效地实施图像多尺度分解,性能好于二维局部均值分解算法及传统的二维经验模态分解算法.     

二维形状的透视不变性认别

在计算机视觉中,二维形状的识别有着十分重要的意义.为了实现二维形状的透视投影不变性识别,本文推导出了一种共面二次曲线对的透视投影不变量,提出了一种基于椭圆的平面曲线的透视不变性表示方法,并且给出了用该不变量和不变性表示方法实现二维形状识别的算法.实验结果证实了该算法的有效性.     

基于形状的二维灰度图象插值

内插是三维重建中的一个重要步骤 .一般传统的插值算法大体可分为灰度插值和基于对象形状的插值两种 .其中直接的灰度插值对二值及灰度图象均适用 ,但结果在多数情况下并不准确 ;而基于形状的插值 ,早期仅适用于二值图象 .近来 ,人们将两者较好地结合起来 ,使得基于形状的插值同样适用于灰度图象 .为了克服直接灰度插值易造成较严重的轮廓模糊问题及为克服 Chuang等人提出用基于形状的插值方法求得的对应点易产生偏差的问题 ,提出了一种新的基于形状的二维灰度图象插值算法 .该算法首先采用数学形态学的方法分别对两幅源图象进行膨胀和腐蚀 ,用于确定插值图象的轮廓 ;然后对轮廓内的点 ,分别找出其在两幅源图象上的对应点 ,再通过灰度的线性插值来求得此点的灰度 ,进而得到最终的插值图象 .实验结果表明 ,此算法得到的插值结果是令人满意的 .     

二维EMD分解的数字图像压缩

二维EMD为图像处理提供了一个强有力的工具。图像进行EMD分解后,将会得到一系列的IMF和图像残差。由于分解出来的第一层IMF包含了图像的细节部分,笼统地对其进行压缩会造成图像高频部分损失,压缩图像质量不高。针对这种情况,将第一层IMF与其他层分开处理。通过与块离散余弦变换压缩方法进行比较,得出结论。     

从二维轮廓线重构三维二次曲面形状

由轮廓形状是计算机视觉研究的一个重要问题，通常Ｏｃｃｌｕｄｉｎｇ轮廓线用来恢复三维表面朝向、高斯曲率的符号等局部性质，本文则直接利用Ｏｃｃｌｕｄｉｎｇ轮廓线全避地恢复二次曲面形状，我们证明了两视图轮廓包含的信息不足以重构二次曲面，三幅视图对于恢复二次曲面三维表面是充分而且必要的。我们利用导出的不变量来建立二次曲面轮廓线夺不同视图的对应关系，最后我们给出线性最小二乘重建算法以及实验结果。     

一种新的二维形状渐变技术

文中提出了一种二维形状渐变的新方法,即基于连分式插值metamorphosis技术。用此方法可以实现多个不同形状之间的渐变。它是一新的非线性插值算法,与其他算法相比,该方法具有计算精度高、多边形过渡平滑、易于编程实现等优点。     

基于二维手绘草图的三维形状检索

随着互联网上三维模型数量的迅猛增多,需要发展便捷、可靠的基于内容的三维形状(模型)检索引擎。手绘草图具有以视觉形象表达概念的能力,符合人类传递信息的习惯,因而成为三维形状检索的重要交互手段。然而,直接表达人类意识的二维手绘草图与标准的三维形状表达之间常常存在较大的语义鸿沟,这给基于手绘草图的三维形状检索带来很多技术难题。文章对基于手绘草图的三维形状检索相关背景以及技术进展进行了介绍,重点介绍了用上下文信息填补语义鸿沟的最新方法。     

基于多层次特征结构的二维形状渐变

二维形状渐变在二维角色动画、模式匹配、几何造型中有着重要的应用.已有方法大多根据边长、角度、面积等局部几何属性来完成形状之间的最佳对应和渐变,忽略了形状的内在特征结构.为此,提出一种基于多层次特征结构的二维形状渐变方法,首先将源形状和目标形状分解为若干个视觉显著性特征,并通过一种用户启发式的半自动方法建立2个形状的特征对应关系;然后根据形状的特征信息构建源形状和目标形状的多层次特征结构,分别表示形状特征的整体位置和朝向、形状特征的局部朝向和形状特征的局部细节;最后组合不同特征层次上的插值结果,重构出中间形状.在源形状到目标形状的渐变过程中,针对不同层次上的特征信息分别使用近似保刚性插值、边角插值以及弹性线性插值方法进行过渡.实验结果表明,该方法简单高效,有效地避免了形状的内部扭曲,保持了形状的局部特征,可产生自然、光滑且视觉真实的形状渐变序列.     

尺度空间二维形状描述的一种算法

尺度空间形状描述属计算机视觉与模式识别领域内一个重研究课题,文章将介绍作者在这方面所做的工作。首先给出用形状特征曲线表示二维形状方法,然后用不同尺度的高斯拉普拉斯算子和高斯梯度算子求形状特征曲线过零点,最后用这些过零点,得到从粗到精确表示二维形状边界的多边形。实验结果表明,该方法既有效又简单。     

基于二维经验模式分解的图像去噪

通过二维经验模式分解(BEMD),可将被噪声污染的图像分解为一系列细节信息和趋势信息.由图像的趋势信息重建图像,可达到去除图像噪声的目的.实验结果表明该方法对去除高斯白噪声、乘性噪声具有较好的效果,峰值信噪比(PSNR)得到明显提高.     

二维转发表的分解存储模型

现有互联网基于目的IP地址实施报文转发,传输过程没有关注源IP地址,转发策略不够灵活.基于目的IP地址与源IP地址的二维路由,支持网络提供更灵活的转发服务.但是,源IP地址的引入会急剧增加转发表（forward information base,简称FIB)的存储空间,大幅增加硬件成本.提出了一种二维转发表分解存储模型（decomposition storage model of two-dimensional FIB,简称DSTF),基于目的IP前缀对转发表进行分解存储.它把归属于同一个簇头IP前缀（cluster-head IP prefix,简称CP)的二维转发项集合作为一个子二维块（sub two-dimensional block,简称STB),并根据STB所属CP的不同,将转发项存储到不同的线卡（line card,简称LC).报文转发时,系统可根据CP与LC间的对应关系,快速定位报文的宿主线卡（LC_host),并在宿主线卡中实施转发处理.实验结果表明,该模型能将二维转发表均衡存储在不同线卡上,有效地减少了二维转发表在路由系统中的存储空间.     

基于二维小波分解的图象编码

本文给出一个基于二维小波分解来进行图象压缩编码的方法。这里是使用正交小波变换来由行图象分解，得到一个图象的多分辨率表示，各频道分量对图象结构的把握是整体的，从更大程度上解除了图象象素之间的相关性，克服了由ＪＰＥＧ方法进行图象压缩编码而产生的块效应。对图象进行二维正交小波分解后，我们使用ＣＶＱ对小波系数进行编码，得到了较高的编码效率和重建图象质量。     

基于二维EMD分解的图像压缩研究

综合Anna的极值点压缩算法和多抽样重叠块压缩算法,提出了一种新的基于二维EMD分解的数字图像压缩方法。先对自然图像进行二维EMD分解,对分解后的IMF抽样点进行熵编码。与两种压缩方法所得的结果比较分析,在确保图像质量的前提下,找到了一种更好的方法,对图像进行压缩。     

快速搜索任意形状二维目标质心策略

快速搜索任意形状二维目标的质心,一直是模式识别,目标跟踪等领域中的关键问题,通过对矩方法的进一步分析,提出基于目标质心与目标上各点间蹭之和取得最小值这的一特性的质心快速搜索策略。     

新的二维形状描述方法与边界平滑

提出了一种新的二维形状描述方法,该方法利用对目标图像边界搜索的结果,将目标边界曲线像素的坐标（xi,yi）分别用两个数组x =X［i］;y=Y［i］描述。将一个二维图像的问题转换成两个一维数组的分析问题,简化了分析的复杂度。通过分别对两个数组的处理可以对原目标边界进行一系列处理,如边界圆滑、锐化、拐点检测等。介绍了该描述方法及其基本性质,并利用该描述方法通过小波分解对工件目标边界的平滑进行了具体分析。     

二维形状特征描述及分类识别研究进展综述

二维形状分类识别是计算机视觉和模式识别等领域的一个重要问题,在目标识别、图像理解等应用中发挥着重要作用.针对二维形状分类识别研究,主要从特征描述、形状分类识别、形状标准数据库三个方面综述了该方向近年来最新的研究工作.综合分析了二维形状特征表示方法,主要包括基于轮廓的、基于区域的、基于骨架的以及基于多特征融合的方法,并简...     

二维分子形状和定量手性程度的研究

以二进制编码描述苯环型化合物分子在二维空间的形状,所得到的编码能够区分二维平面上一对苯环型化合物对映体。由于对映体的二进制编码不同,基于化合物和其镜像的编码计算得到了海明距离,并以其表征1对对映体的定量手性程度。以28对周长为22的手性苯环型化合物对映体为实例,计算苯环型化合物的定量手性程度,其结果仅仅有2个数值,分别为海明距离4和6。具有不同形状的该类化合物很多,为了提高分辨率,分别计算了窗口宽度从1～16时的海明距离,并分别以其来代表定量手性程度。结果显示全部16个窗口的海明距离的加和具有最大的区分能力,共得到17种海明距离。如果将每一窗口的细节引入到计算中,并采用类似的方法计算,则实例中所有的28个苯环型化合物实现了完全的区分,所得到的定量手性程度的区分能力是令人满意的。本研究证明如果用适当的编码来描述二维空间中分子的边界,能够解决分子形状的定量表征。尽管本文的二进制编码衍生于平面系统的苯环型化合物,并以其描述分子的边界来进行手性程度的测量,但是,原则上同样的方法可以应用到所有二维平面上的形状描述。