Robinson算子的并行计算

通过对图像边缘检测方法中Ｒｏｂｉｎｓｏｎ算子的研究，提出计算Ｒｏｂｉｎｓｏｎ算子检测图像边缘的快速算法和并行算法，在并行虚拟环境ＰＶＭ中实现了用Ｒｏｂｉｎｓｏｎ算子检测图像边缘的并行计算，为大规模图像处理的并行算法在ＰＶＭ环境中的实现进行了有益的探索．     

实对称三角矩阵特征值的一种并行算法及实现

给出了基于二分法求实对称三对角矩阵特征值的一种并行算法及实现方案,它适合于ＭＥＳＨ结合的分布式并行计算机的计算。虚拟环境（Ｐａｒａｌｌｅｒ Ｖｉｒｔｕａｌ Ｍａｃｈｉｎｅ,简称ＰＶＭ）及大规模并行处理机（Ｍａｓｓｉｖｅｌｙ Ｐａｒａｌｌｅｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ,简称ＭＰＰ）下实验结果表明,该算法具有较好的并行性及较高的加速比。     

实对称三对角矩阵特征值的一种并行算法及实现

给出了基于二分法求实对称三对角矩阵特征值的一种并行算法及实现方案．它适合于ＭＥＳＨ结构的分布式并行计算机的计算．虚拟环境（ＰａｒａｌｅｌＶｉｒｔｕａｌＭａｃｈｉｎｅ,简称ＰＶＭ）及大规模并行处理机（ＭａｓｉｖｅｌｙＰａｒａｌｅｌＰｒｏｃｅｓｉｎｇ,简称ＭＰＰ）下实验结果表明,该算法具有较好的并行性及较高的加速比．     

积分马尔柯夫算子谱的一些性质

在Ａ．Ｌａｓｏｔａ，Ｍ．Ｃ．Ｍａｃｋｅｙ，ＪＴｙｒｃｈａ，Ｊ．ＪＴｙｓｏｎ和Ｈａｎｎｏｓｇｅｎ专家们的一些文章中出现了平稳密度用积分马尔柯夫算子的数学模型来研究问题。Ｈ．Ｇａｃｋｔ和Ａ．Ｋａｓｏｎ给出算子Ａ的渐近平稳的充要条件。     

二氧化碳／正丁烷,二氧化碳／异丁烷二元系活度系数计算

本对对Ｍａｒｄｕｌｅｓ方程，ＶａｎＬａａｒ方程和Ｗｉｌｓｏｎ方程预测二氧化碳／正丁烷、二氧化碳／异丁烷体系在２５０－２８０Ｋ温度范围活度系数的精度作了比较。１４１个数据点的计算结果表明，Ｍａｒｇｕｌｅｓ方程显优于ＶａｎＬａａｒ方程和Ｗｉｌｓｏｎ方程。     

自适应图像边缘检测LOG算法的DSP实现

LOG算子是图像边缘检测的重要算子,可以在不同尺度下检测图像的边缘特征。针对LOG算子存在的缺陷,并借助于LMS自适应算法获取最佳空间系数σ值,成功抑制了图像中的大部分噪声。并通过基于TMS320C6000专用信号处理器的图像处理系统实现了图像边缘检测的自动提取。实验结果表明,当σ值较小时,LOG算子对高反差像素比较敏感,能够检测出物体的精细边缘,并且与实际边缘的一致性较好,但同时高斯滤波不彻底,图像中出现大量的虚假边缘;当σ值较大时,算子能够检测出原图像的边缘,噪声情况明显减小,但是边缘间存在相互干扰,位移严重等情况;本算法检测出的图像边缘,不仅成功抑制了图像中大部分噪声和微小的灰度变化,还保证了较高的边缘定位精度。增强了LOG算子的实用性,并且该算法易于实现,可以较好的解决图像边缘检测问题。     

一个有效的图匹配并行分布式算法

本文介绍了柔性制造系统（ＦＭＳ）中资源分配问题的一种有效的并行分布式算法，将资源分配转换成一个图匹配问题后，对多项式复杂性Ｂｌｏｓｓｏｍ算法，改制并设计成并行算法。该算法采用了分割，子图的ＣＭＰ，边界桥对接，渗透生长及合并方法，在并行机Ｔｒａｎｓｐｕｔｅｒ上用并行方法实现了图的最大匹配。     

一种快速医学图像亚像素边缘检测方法

针对目前医学图像配准中使用的多是配准精度较低的像素级的边缘检测的问题，提出一种新算法将像素级算子sobel，log，prewitt，roberts，zerocross和canny分别与Zemike矩算子及搜索算法相结合，并对边缘检测结果进行比较，从中选取较优的算子来实现医学图像亚像素边缘检测，实验结果表明该算法克服了像素级算子和Zemike。矩算子的缺点，提取的边缘定位精度高，计算时间短，抗干扰性强。     

基于三次B样条小波的图像边缘检测技术研究

图像的边缘信息在图像的各种变换和处理中至关重要,边缘检测是为了获取更多的图像细节信息。根据边缘信息的多尺度特性和小波变换的性质,研究了基于B样条小波的图像边缘检测方法。采用三次B样条小波设计的平滑滤波窗算子,实现相对简单、效率较高。测试表明,该算子与其他边缘检测算子具有相似的视觉处理效果。     

一种基于方向形态学的图像轮廓提取方法

提出了一种基于方向形态学的图像轮廓提取新方法，该方法首先通过形态学梯度边缘检测算子实现图像的边缘检测，处理的过程中考虑到了边缘的方向信息，从而能够更好地跟踪图像中主要的边缘，最后通过滚动膨胀正确的提取物体的轮廓信息，在结构元素移动的过程中引入了方向控制条件因子，减小了计算的冗余度，实验结果表明该方法能够实现自动边缘检测与轮廓提取，精度较高。     

Carleson测度和某些算子的关系

本文定义了几个算子，又给出了α阶Ｃａｒｌｅｓｏｎ测度（α〉的定义，利用算子理论方面的知识讨论了α阶Ｃａｒｌｅｓｏｎ测度与这些算子的有界性的紧密关系，这些算子在以后讨论α阶Ｃａｒｌｅｓｏｎ测度的等价命题的有很重要的作用。     

基于光照方向不一致的图像盲取证技术

通过提取单一数字图像中目标物体的边缘信息,可估计图像拍摄场景中的光照方向. 为了提高光照方向的估计效率,引入图像边缘检测算子,实现了待取证图像中目标物体的准确定位和边缘拟合,并进行了数据分析,建立了系统的基于光照方向不一致的图像篡改检测流程. 实验结果表明,边缘检测算子优化了图像检测流程,提高了该取证技术的可行性和可扩展性.     

有关拟共形理论之特殊函数的几个问题

本文利用拟共形理论中的特殊函数的已知性质，研究并解决了ＧＤＡｎｄｅｒｓｏｎ、ＭＫＶａｍａｎａｍｕｒｔｈｙ和ＭＶｕｏｒｉｎｅｎ的二个问题、ＭＫＶａｍａｎａｍｕｒｔｈｙ的一个猜测和ＭＶｕｏｒｉｎｅｎ的一个猜测。此外，获得了平面Ｇｒｏｔｚｓｃｈ环的模μ（ｒ）的几个新性质，特别地，改进了μ（ｒ）之忆知的界。     

火灾视频图像的边缘检测

针对火灾视频图像存在较多噪声的特点，介绍了图像边缘的概念和几种传统的边缘检测算子，对各种边缘检测算子的优缺点进行了分析，给出了一种图像阈值分割与边缘检测相结合的方法.该方法先对火焰灰度图像进行分割，采用阈值迭代算法找到分割的阈值，使火焰与背景分离，然后再应用传统的边缘检测算子.通过利用拍摄的火焰视频图像对传统的算法和给出的算法进行多次试验及图像的对比分析，结果表明，提出的边缘检测方法检测出的火焰边缘在完整性和清晰度上具有更好的效果.     

动态图像边缘检测性能评价的实验研究

介绍了几种传统的边缘检测算子,给出了这几种边缘检测算子在静态图像上的检测效果,并以TMS320DM642DSP为实验平台,设计了一种可以用来检测动态图像边缘的实验装置,对动态图像进行边缘检测,得到了在不同速度下的图像边缘检测效果,并对不同算法的检测效果进行了比较,得出Sobel算子在动态图像边缘检测中具有优势,为边缘检测技术在动态图像处理中的应用提供一种方法参考.     

复杂光照下的车牌定位方法

车牌定位是车牌识别系统的关键,为了提高复杂光照下车牌定位的效率,提出了一种基于车牌图像预处理和纹理边缘特征相结合的车牌定位方法. 在预处理过程中利用ＨＳＶ颜色空间中亮度和色度相互独立的特性,对图像进行亮度处理,得到了一幅有效去除背景干扰且亮度适度的二值图像;然后采用Ｃａｎｎｙ算子对车牌进行边缘检测,得到大致的车牌区域;最后对车牌分别进行水平和垂直投影,得到精确的车牌区域. 整个过程用Ｍａｔｌａｂ软件实现,结果证明该方法在复杂光照下具有较强的适应性与稳健性,有一定的实用价值.     

基于形态灰度边缘检测算法的一种改进

使用形态学的思想进行图像的边缘检测,提出了在一次形态处理中使用双结构元的一系列一般性形态边缘检测算子和抗噪型形态边缘检测算子的算法,并给出算子的性质。新算子在使用同一对结构元处理中既具有定位能力又具有细节保留功能,抗噪型算子能很好地检测出图像的单像素宽的边缘。     

基于多尺度和多结构元的形态边缘检测

图像的边缘检测是图像处理中的基本，并且又十分重要的内容，它是图像分割、模式识别和计算机视觉的基础．当前存在许多边缘检测的方法，如Robert算子、Sobel算子、Laplaccian算子等，但是这些算子大都基于邻域平均的方法，使得处理后的图像边缘模糊，影响人的视觉．提出了一种基于多尺度多结构元的形态边缘检测算法，并通过试验证明文中算法的有效性，也得到了比较好的效果，得到了比较清晰的，多类型的边缘．     

一类大规模系统的三层递阶最优控制算法

对大系统的最优控制问题，应用空间和时间分解，提出一个新的三层递阶控制并行算法．用平行变量尺度法（ＰＶＭ）求解第三层的算法；在第二层子问题中，其约束要求某一个小子系统的初始状态等于前一个子系统的终止状态，协调变量用修正的牛顿方法校正；而低层更小子问题用推广微分动态规划（ＤＤＰ）并行求解．数值结果显示，与ＤＤＰ方法比较，ＰＶＭ／ＤＤＰ算法具有明显的加快速度．     

基于开关式周围抑制的轮廓检测方法

传统的基于梯度的边缘检测算子旨在提取图像中所有由灰度变化引起的边缘,并不区分目标轮廓边缘和由杂波造成的干扰边缘。为提高这类算子在自然图像中检测主要轮廓边缘的性能,提出了基于开关式周围抑制的轮廓检测算法。与其他基于周围抑制的方法相比,该方法仅对干扰边缘进行抑制,对轮廓边缘不进行抑制,从而进一步提高了传统边缘算子的轮廓检测性能。利用自然图像和标准的参考轮廓边缘图像对该方法进行性能评估,结果表明,本文方法的轮廓检测性能优于传统的边缘算子及其他基于周围抑制的方法。