一种基于Hough变换的新直线段检测算法

为了获得图像中直线段的端点及长度信息,提出一种逆向Hough变换检测算法,由一个已知点和直线的斜率构造直线的方程,然后检测满足直线方程的点的个数.同时,为了克服Hough变换计算量大的弊端,引入直线梯度方向信息,避免重复的直线提取.实验证明,该方法较传统的Hough变换,可以很好地得到直线段的端点,并且算法快速简单.     

一种快速稳定的倾斜文档校正方法

在文档扫描数字化过程中会出现倾斜,依据文档图像自身的线条和文字行特征,提出了一种快速而稳健的文档校正算法.该算法首先对文本进行数学形态学处理、边缘检测,然后利用直线拟合技术得到直线,从中筛选出有代表性的直线,通过直线与主轴方向的夹角检测出角度,最后对图像进行旋转校正.通过实验验证以及与目前具有相关代表性的方法对比,论证...     

利用消失点列的射影不变量描述平面直线关系

消失点或消失直线蕴含了一组平行直线或一组平行平面的方向信息.同一平面上的所有直线对应的消失点共线于该平面的消失直线.消失线上的四点交比是射影不变量,该不变量与各点所对应的直线夹角存在内在联系.由此,本文提出了一种利用消失点列的射影不变量提取平面直线夹角的方法.在无需校准或3D重建的条件下,该方法可用于描述平面上直线间的相互关系,诸如平行、垂直、相交等.将本方法应用于真实图像的直线关系解释中,实验结果验证了方法的有效性.     

基于八方向卷积模板的边缘检测算法

针对传统图像边缘检测算法存在的边缘方向性不强及边缘较粗等问题,提出了一种基于八方向卷积模板的边缘检测算法。算法采用0°、22.5°、45°、67.5°、90°、112.5°、135°和157.5°八个方向的卷积模板进行边缘检测,模板权值根据中心像素点到邻域像素的距离及方向夹角的大小进行设定,充分考虑到了邻域内像素对中心点方向梯度的贡献大小,能够较好地检测出图像不同的方向边缘。对梯度图像采用了改进的非极大值抑制方法进行细化,可得到单像素的图像边缘。实验结果表明,该算法获取的边缘图像边缘较为完整,方向性强且边缘较细,整体效果明显优于传统Sobel算法。     

一种基于改进Canny的边缘检测算法

鉴于传统Canny边缘检测算法在高斯滤波方差和高低阈值选取上需要人工干预,不具备自适应能力,以及其在梯度计算上的缺陷。提出了一种改进的Canny边缘检测算法。改进算法使用自适应平滑滤波代替高斯滤波,在平滑图像的同时锐化了边缘;使用水平、垂直、45°和135°四个方向梯度模板计算图像梯度,改善了传统Canny算法在计算梯度时对噪声的敏感性;引进Otsu算法自适应地根据图像灰度生成高低阈值,避免了人为设定高低阈值的难题。实验结果表明,改进算法在检测到更多边缘细节的同时,也具备较强的自适应性。特别地,在噪声环境中,改进算法比传统Canny算法检测效果更优。     

基于蚁群搜索的直线检测算法

提出一种直线检测的蚁群搜索算法,以解决常用的直线检测方法抑制噪声能力不强、检测直线不连续的缺点.此算法首先进行边缘检测获取边缘点;然后利用边缘信息引导蚁群迭代搜索可能的直线边缘,根据直线的搜索长度更新蚂蚁运动路径上的信息素分布,使搜索逐渐向长直线收敛;最后,依据搜索路径的信息素遗留提取图像中的直线边缘.多组标准图像的实验表明:该算法能够有效地从图像中提取直线,同时具有较强的噪声抑制能力.     

基于二分查找的Radon变换直线检测改进算法

针对传统的Radon变换直线检测算法运行时间长、占用存储空间大的问题,提出了一种基于二分查找的Radon变换直线检测改进算法。在Radon变换直线检测算法的基础上,增加了对图像中待检测直线最小夹角的约束条件,使用区间划分结合二分查找的方法对Radon变换直线检测算法进行改进,并通过待检测直线在Radon空间中的位置参数确定出待检测直线在原始空间的直线方程。实验结果表明,相比于Radon变换直线检测算法,所提出的改进算法在保证抗噪声干扰能力不受影响的前提下,有效减少了高检测精度要求下图像直线检测算法的运行时间和占用的存储空间,提高了直线检测的实时性。     

一种简化卷积模板的抗噪型边缘检测算法

针对传统Sobel算法在边缘定位精度不高、抗噪性能差以及提取边缘较粗等不足,提出一种简化卷积模板的抗噪型边缘检测算法。算法定义了水平方向、垂直方向、45°方向和135°方向的四个简化卷积模板计算图像梯度。在计算方向梯度时,先对参与梯度计算的像素点采用阈值法进行脉冲噪声判断,将灰度值在设定阈值范围内的点视为噪声点,采用3×3窗口进行中值滤波,然后参与梯度计算,对于非噪声点,用其原值计算梯度;对获得的梯度图像进行细化处理并提取边缘图像。仿真实验表明,文中算法提取的图像边缘较细、定位精度较高,而且对脉冲噪声具有较强的抑制能力,图像整体清晰、噪声边缘较少。算法在边缘检测效果及噪声抑制能力上均优于传统的边缘检测算法及小波模变换算法。     

一种改进的等分迭代Bresenham直线生成算法

本文利用直线的对称性,采用等分迭代的思想对Bresenham直线生成算法进行改进,使得原算法一次只能生成一个点的Bresenham直线生成算法改进为一次能生成四行扫描线上的所有像素点.该算法思想简单,效率较高.如果直线的长度较大时,可以将迭代分段,生成更多扫描行上的所有点,该并行操作成使算法速度成2的幂次方增加,因此该改进算法对直线生成算法效率的提高研究有重要的价值.     

自适应模糊Hough变换

提出一种直线检测的新方法——自适应模糊Hough变换.该方法在依据梯度方向信息对边缘像素进行模糊映射的基础上,以模糊累积矩阵作为全局约束条件,采用模糊推理求取每像素所属直线的具体参数,并通过二次累积检测直线段.实验表明所提算法计算消耗小,检测精度高,并能提供直线段的完整描述.     

基于全局最优的快速一致性点漂移算法

目前受到广泛关注和研究的一致性点漂移(CPD)算法是一种基于高斯混合模型的点模式匹配算法,虽然该算法具有较强的鲁棒性,但其存在局部最优性和收敛速度随点集大小增加而下降等问题。针对上述问题,该文提出了一种新的基于全局最优的快速一致性点漂移算法。该算法首先将点集进行正交标准形约简,利用约简后点集的重要性质,推导出不完全观测数据的对数似然函数在全局最优解附近凸函数区域的边界值,再以该边界值为基础,采用多重初始化策略来实现全局最优。最后,提出了基于置信域的全局收敛二次平方迭代期望最大化算法,实现了全局优化算法的超线性收敛。模拟仿真与真实数据实验验证了该文算法是有效的、快速的以及鲁棒性较强的。     

Semiblind BLUE Channel Estimation With Applications to Digital Television

A semiblind iterative algorithm to construct the best linear unbiased estimate (BLUE) of the channel impulse response (CIR) vector h for communication systems that utilize a periodically transmitted training sequence within a continuous stream of information symbols is devised. The BLUE CIR estimate for the general linear model y=Ah+w, where w is the correlated noise, is given by the Gauss-Markoff theorem. The covariance matrix of the correlated noise, which is denoted by C(h), is a function of the channel that is to be identified. Consequently, an iteration is used to give successive approximations h^(k),k=0,1,2,... to h_BLUE, where h⁽⁰⁾ is an initial approximation given by the correlation processing, which exists at the receiver for the purpose of frame synchronization. A function F(h) for which h_BLUE is a fixed point is defined. Conditions under which h_BLUE is the unique fixed point and for which the iteration proposed in the algorithm converges to the unique fixed point h_BLUE are given. The proofs of these results follow broadly along the lines of Banach fixed-point theorems     

An interior point iterative maximum-likelihood reconstruction algorithm incorporating upper and lower bounds with application to SPECT transmission imaging

The algorithm we consider here is a block-iterative (or ordered subset) version of the interior point algorithm for transmission reconstruction. Our algorithm is an interior point method because each vector of the iterative sequence [x(k)], k = 0, 1, 2, ... satisfies the constraints a(j) < x(j)k < b(j), j = 1, ..., J. Because it is a block-iterative algorithm that reconstructs the transmission attenuation map and places constraints above and below the pixel values of the reconstructed image, we call it the BITAB method. Computer simulations using the three-dimensional mathematical cardiac and torso phantom, reveal that the BITAB algorithm in conjunction with reasonably selected prior upper and lower bounds has the potential to improve the accuracy of the reconstructed attenuation coefficients from truncated fan beam transmission projections. By suitably selecting the bounds, it is possible to restrict the over estimation of coefficients outside the fully sampled region, that results from reconstructing truncated fan beam projections with iterative transmission algorithms such as the maximum-likelihood gradient type algorithm.     

Blind signal separation for coprime planar arrays: An improved coupled trilinear decomposition method

In this study, the problem of blind signal separation for coprime planar arrays is investigated. For coprime planar arrays comprising two uniform rectangular subarrays, we link the signal separation to the tensor-based model called coupled canonical polyadic decomposition (CPD) and propose an improved coupled trilinear decomposition approach. The output data of coprime planar arrays are modeled as a coupled tensor set that can be further interpreted as a coupled CPD model, allowing a signal separation to be achieved using coupled trilinear alternating least squares (TALS). Furthermore, in the procedure of the coupled TALS, a Vandermonde structure enforcing approach is explicitly applied, which is shown to ensure fast convergence. The results of Monto Carlo simulations show that our proposed algorithm has the same separation accuracy as the basic coupled TALS but with a faster convergence speed.     

椭圆曲线密码体制中点的数乘的一种快速算法

该文基于椭圆曲线密码体制,提出了椭圆曲线上点的数乘的一种快速算法.该算法通过引入2~k进制序列,缩短了乘数的相应序列长度,从而大大减少了点的数乘中的加法运算次数,并且分析了k的最佳选取,使得我们提出的算法比通常点的数乘算法效率提高了60％以上。     

基于点云数据特征的电力线快速提取和重建

为了解决电力线点云可能存在交跨线点云较难处理、绝缘子点云较难分割、现有算法模型研究不完整问题,采用了基于点云数据特征的电力线快速提取和重建方法,首先通过输电线路体素栅格高程特征进行点云快速粗分类,然后运用随机一致性算法进行点云快速精化,采用顾及交跨线的滤波算法高效准确提取电力线点云,针对电力线局部线性模型分割出绝缘子,最后采用局部加权质心的方式提取电力线关键点,实现电力线的快速重建,并进行了理论分析和实验验证,取得了较好的实验结果。结果表明,电力线提取与重建综合准确率95.3%,总体耗时2.5s以内,验证了算法的快速性、准确性和鲁棒性。这一结果对电力线点云提取和重建有一定帮助。     

金属膜电阻器用高阻溅射靶材研究

利用真空熔炼的方法，研制出用于金属膜电阻器生产用的高阻溅射靶材。用该靶材可溅射制备得到薄膜电阻值达１～１０ｋΩ，电阻温度系数α在±１００×１０－６℃－１以内，脉冲稳定性在０．５％以下的电阻体。其阻值和其他电性能稳定可靠，分档集中，产品性能达到ＧＢ５８７３－８６标准，适用于金属膜电阻器生产。     

Sn,Cn,Dn波导的研究

Sn函数是一种正弦函数,Cnu、dnu则类似余弦函数(Cayley),而圆函数sinu、cosu是单周期的,Snu、Cnu、Dnu则是双周期的。Snu有两个焦点对±1及±1/k,Cnu有两个焦点对±1及±jk′/r,而dnu也有两个焦点对±1及±k′,故动点至这些焦点对有4个距离,它们之间的和差关系是我们要研究的对象,以便计算决出动点的轨迹。     

Polygonal approximation based on coarse-grained parallel genetic algorithm

This paper proposes to apply coarse-grained parallel genetic algorithm (CGPGA) to solve polygonal approximation problem. Chromosomes are used to represent digital curves and genes correspond to points of curves. This method divides the whole population into several subpopulations, each of which performs evolutionary process independently. After every migration interval number of generations, these subpopulations exchange their information with each other. Inspired by the designing theory of ensemble learning in machine learning, this paper further improves the basic CGPGA through adopting different but effective genetic algorithms, respectively, in different subpopulations. Both the diversity among different subpopulations and the accuracy in each individual subpopulation are ensured. Experimental results, based on four benchmark curves and four real image curves extracted from the lake maps, show that the basic CGPGA outperforms the used genetic algorithm, and further the improved CGPGA (ICGPGA) is more effective than the basic CGPGA, in terms of the quality of best solutions, the average solutions, and the variance of best solutions. Especially for those larger approximation problems, the ICGPGA is more remarkably superior to some representative genetic algorithms.