山脊线与山谷线的计算机自动检测

本文通过富里叶变换在频率域（或波数域）,通过求垂直于山脊线,山谷线的方向导数,来检测山脊线和山谷线。     

一种基于逻辑判断的山谷型边界检测方法

针对特定环境目标图象的分割,提出了一种基于逻辑判断的非监督边办检测方法,该方法可直接从原努图像中提取边界,而不需要进行边界强度计算和阈值分类,其算法简单,且具有噪声滤波功能,故适合于山谷型边界检测,通过堆积类球形颗粒轮廓的提取实验证明,效果较好。     

一种新型的航空图像城区建筑物自动提取方法

提出了一种新的从航空城区图像中自动提取矩形建筑物的方法．该方法基于从航空城区图像中提取的边缘，经过轮廓跟踪，采用Splitting方法提取直线，得出其相应的直线几何图形；针对航空图像的复杂及现有边缘检测算法的不足，提出了一系列直线处理的方法(如直线的分类、排序、合并、调整等)有效地弥补了前述处理的不足；为提高矩形房屋提取的准确率，引入知识定义了几种近似的矩形结构．文章采用几何结构元分析的方法，提取图形中构成矩形的各种基本结构元，再根据结构元合并的准则，将各种基本结构元通过一定的合并算法合并成矩形结构．大量试验结果证明该方法提取矩形房屋的准确率较高，鲁棒性好，运算速度快，具有较强的实际应用价值．     

一种新的快速模糊规则提取方法

提出一种高效的规则提取算法,采用熵测量改进Chi-merge特征区间离散化方法,模糊划分输入空间闻.先为每个数据生成单条规则,再聚集相同前项的单条规则产生带概率属性的分类规则.提取的规则无需任何调整,应用模糊推理便可获得较理想的分类效果,同时支持增量规则更新.最后给出了新方法的性能测试结果.     

一种自动布线方法：多级线探索法

本文介绍了一种在微机上实现的印制板自动布线方法──多级线探索法及其编程方法。这种方法是基于完备布线算法的概念，通过分析李氏算法和传统线探索法的不足之处而得到的。虽然它也是一种线探索法，但有较传统线探索法更强的探索能力，不需要结合李氏算法而能单独完成布线任务，是一种较理想的算法，通过实验获得了较为满意的效果。     

一种网箱养殖区自动提取方法

网箱养殖区的动态监测与分析是水库环境监测的一项重要指标.鉴于网箱养殖区在影像中存在较弱的光谱和形状规律性,自动提取难度较大,提出了一种综合基于像元和面向对象优势的自动提取方法.首先,通过优化归一化差分水体指数(optimized normalized difference water index,ONDWI)将水体(包...     

一种基于Canny算法的边缘提取改善方法

Canny算法作为一种优化的边缘检测算法，在用于检测图象的边缘时有着边缘上连续性等许多优良特性，在介绍Canny算法的基础上，通过对Canny算法进行改进，提出了一种基于动态阈值理论的边缘提取算法，该算法弥补了Canny算法在对非标准图像的模糊边缘进行检测时丢失边缘的不足，是一种具有实用价值的边缘检测算法。     

一种基于N-Gram的计算机病毒特征码自动提取方法

随着计算机和互联网技术的发展和普及,计算机病毒所带来的安全威胁日趋严重。基于特征码扫描的病毒检测技术是目前检测已知病毒最为简单、有效的方法,但病毒特征码需要经验丰富的计算机病毒分析师手动从病毒中提取出来,其效率并不高。提出了一种基于N-Gram的病毒特征码自动提取方法,将N-Gram统计语言模型应用到病毒特征码提取中。通过实验证明了该算法能有效提取病毒特征码。     

自动分割及跟踪视频运动对象的一种实现方法

随着MPEG-4压缩标准的制定,分割及跟踪视频运动对象的研究显得极其重要。在MPEG-4视频编码标准中,为了实现基于视频内容的交互功能,其视频序列的每一帧由视频对象面（VOP）来表示。为了生成视频对象面,需要对视频序列中的运动对象进行有效的分割;并跟踪运动对象随时间的变化,为此提出并实现了一种用于分割及跟踪视频运动对象的时空联合方法。该方法首先采用连续帧间差的4次统计量假设检验,确定运动对象的位置,自动地分离出运动区域与背景区域;在运动区域内,采用数学形态学的分水线算法来精确地提取运动对象的轮廓;最后,将提取到的运动对象作为模板,对后续的视频序列,用Hausdorff距离度量,来跟踪并提取后续帧中运动对象。实验结果表明,该方法能有效地分割和跟踪视频运动对象,且能有效减少计算复杂度,其调整参数也较少。     

一种新的特征描述符提取和匹配方法

特征描述符提取和匹配是基于特征点图像匹配方法的一个重要问题。针对特征描述符提取问题,分析了目前已提出的描述符提取方法存在的问题和不足,并针对这些问题提出一种新的描述符提取方法和相应的匹配方法,经过实验和比较,提出的方法有很高的准确率和稳定性。同时,还改进了特征点的梯度方向估计方法,使方向估计具有更高的准确率。     

Ridge Polynomial神经网络带动量项异步梯度算法的收敛性

将动量项引入到Ridge Polynomial神经网络异步梯度训练算法的误差函数中,有效地改善了算法的收敛效率,并从理论上分析了Ridge Polynomial神经网络的带动量项的异步梯度算法的收敛性,给出了算法的单调性和收敛性(包括强收敛性和弱收敛性)。算法的这些收敛性质对于如何选取学习率和初始权值来进行高效的网络训练是非常重要的。最后通过计算机仿真实验验证了带动量项的异步梯度算法的高效性和理论分析的正确性。     

从DEM中自动提取自然水系

为了从数字高程数据中自动提取区域水资源信息，以提高基于GIS的区域水资源勘查评价工作的效率，提出了一种从DEM中自动提取自然水系的实用方法，该方法通过DEM数据预处理，首先将其中的洼地和小平原改造成斜坡；然后依据水总是沿斜坡最陡方向流动的原理，确定DEM中每一个栅格点的水流方向，再根据各点的水流方向数据，计算出每一个栅格点的上游给水区；接着，根据栅格点上游给水区数值，用阈值法确定水系栅格点，并对水系栅格点进行筛选；最后，根据水系栅格点的水流方向，将整个水系追索出来，另外，还用该方法对试验区的DEM数据进行了自动提取自然水系的试验，其结果与用手工方法提取的水系基本一致，证明该方法是有效的。     

一种基于统计窗的纹线距离估计方法

纹线距离在自动指纹识别中有着广泛的应用 .但迄今为止 ,研究纹线距离估计的文献并不多见 ,且所述方法对质量较差的指纹图象的处理效果也不尽如人意 .为了对质量较差的指纹图象进行可靠的纹线距离估计 ,提出了一种基于统计窗的纹线距离估计方法 ,该方法是首先将指纹图象分成互不重叠的块 ,并为每块图象定义统计窗和基线 ,然后采用距离统计的方法来获取统计窗内的指纹纹线分布 ,进而估计每块图象的纹线距离 .部分典型图象的实验结果证明 ,该方法是有效的 .     

一种SPOT图像公路信息全自动提取新方法

提出了一种基于模糊连接度的SPOT图像公路信息全自动提取算法。该方法首先运用Sobel算子对SPOT图像进行边缘检测,然后使用阈值优化道路边缘点从中选取出道路种子点,接着通过计算图像中各点与种子点间模糊相似程度来提取道路信息,最后进行进一步完善处理。实验表明,该方法性能良好,在整个提取过程中不需要人工输入种子点,可以快速地实现道路特征的全自动提取。     

一种新的基于距离的汉字笔画抽取方法

在定义了相关术语的基础上提出了一种新的基于距离的汉字笔画抽取方法，并给出了实验结果，结果表明该方法可有效可行，为后续基于笔画的汉字信息处理打下了坚实的基础。     

一种用于多坐标系统的新的线性插补方法--比值积分法

本文在分析传统的DDA法的基础上引入了最优脉冲分配原则,用比值积分法实现线性插补,改善了多坐标线性插补系统的稳速性能.试验表时,该法精度高、稳速性能好.文中介绍了该法的原理、算法和应用实例.     

基于压缩Voxel模型的五坐标数控加工仿真新方法

文章介绍了一种基于压缩Voxel模型的五坐标数控加工仿真新方法。该方法采用压缩Voxel模型表示数控加工工件模型和刀具空间扫描体模型,计算机内部存贮空间小,布尔操作简单、速度快。通过MarchingCubes方法提取数控加工仿真工件表面三角网格模型并进行图形显,提高了仿真工件显示质量。文章同时提出了一种基于压缩Voxel模型的刀具空间扫描体构造新方法,通过构造基本几何体球体、圆柱体、圆环体、锥形体和鼓形体的空间扫描体,完成各种加工刀具棒刀、球头刀、环形刀、锥形刀和鼓形刀空间扫描体压缩Voxel模型。该方法在《基于压缩Voxel模型的五坐标数控加工仿真系统》中得到了应用,仿真结果三维信息完备,操作人员可从任意方向观察、验证仿真结果,克服了现有五坐标数控加工仿真方法和商品化软件系统的不足,该方法是虚拟数控加工的关键技术。     

自动变速器换档规则的粒子群优化提取方法

针对神经网络“黑箱”模型的缺陷,利用粒子群优化的换档规则提取算法,将规则编码为粒子的方法,通过粒子群优化算法的“位置-速度”搜索模型生成换档规则集。实验分析了标准粒子群与惯性递减粒子群在最优解搜索过程中的性能差异,并验证了该方法的有效性。     

网络协议特征的自动提取方法

介绍了提取网络协议特征的研究意义和传统方法,提出了自动提取协议特征的方法,提取流量中的频繁字符串作为协议的特征字符串。设计了实验分析方法,并阐述和分析了实验结果。实验结果表明,提出的方法能较准确地自动提取网络流量中的协议特征字符串。     

一种新的基于统计的自动文本分类方法

自动文本分类就是在给定的分类体系下,让计算机根据文本的内容确定与它相关联的类别。为了提高分类性能,本文提出了中文文本多层次特征提取方法和基于核的距离加权KNN算法。多层次特征提取方法在汉字、常用词表和专业词表三个层次上提取文档的统计特征,能够更好地反映文档的统计分布。基于核的距离加权KNN算法解决了样本的多峰分布、边界重叠问题和分类器的精确分类决策问题。实际应用中,互联网和文本库提供了大量经过粗分类的训练文本,但普遍存在样本质量较差的问题,本文通过样本重要性分析技术解决此问题。实验系统证明了新方法的有效性。