基于区域特征和连接成分的地图规范化算法

地图图像规范化算法是使地图图像同类型对象的某种属性具有相同的表现形式的一种方法或过程，它是地理信息识别的一个重要步骤。根据彩色栅格城市交通地图图像中各类地理要素的特征，提出一种基于区域特征和连接成分的地图图像规范化算法。首先对地图图像中的区域特征进行分析，并建立区域识别测度，实现了区域颜色规范化；再通过对非区域对象的连接成分进行分析，并建立道路识别测度，在区域颜色规范化的基础上，实现了道路颜色规范化。实验结果表明，对于彩色城市交通地图图像，该算法取得了良好的效果。     

基于外延特征的栅格地图噪声去除算法

为了既能去除彩色城市交通地图的噪声，又能保持有用信息不致损失，在对彩色地图进行像素分类、聚类的基础上，提出了一种基于外延特征的栅格地图噪声去除新算法，该算法首先以所处理的噪声像素为原点建立一个极坐标，再通过8方向搜索来获得噪声像素的外延特征；然后按照“无偏”聚类准则与“有偏”聚类准则，确定该噪声点对道路或区域的新聚类。实验结果表明，该新方法不仅完全去除了地图中的噪声，而且使区域和道路界限分明。     

结合颜色特征和结构特征的彩色地图分层算法

在分析了彩色地图图像分层的特点、难点的基础上，提出直接基于RGB颜色模型的分层算法．同时针对分层得到的单版图存在信息丢失、难以恢复的问题，提出先对所有目标细化，然后再分层的新思路，并结合结构特征恢复丢失信息、改善分层效果．最后，通过对多幅真实地图的实验证明了该算法的有效性。     

一个室内清洁机器人的区域遍历与地图绘制

本文针对室内清洁机器人的区域遍历问题，提出了一种地图绘制的方法：该方法基于栅格地图表示环境，对环境地图进行分区，通过自由区域联结图广度优先搜索及深度优先遍历（WSDC）形成方形区域遍历顺序，对机器人探测环境的路线进行导航。实验研究表明栅格地图表示环境对于区域划分与区域遍历更有效：采用WSDC算法产生的区域遍历顺序导航机器人运动，可以减少机器人的运动距离，提高工作效率。     

基于特征区域的模板匹配改进算法

针对在复杂战场场景下识别提取战场目标过程中,存在识别跟踪效果不好的问题,本文提出了综合运用特征区域匹配算法。首先,对战场环境建立目标运动模型,然后,定义了一种新的最小失配距离(MMD)相似性度量,并基于目标的特征区域进行快速相关匹配,从可能区域中提取出目标。该算法通过精确模板匹配由粗到精的目标搜索策略,既保证了目标提取的精度、速度,又能对各种噪声干扰有较强的抑制,达到战场图像目标匹配的要求。     

特征地图的室内机器人路径规划融合算法

为利用特征地图计算效率高的优点,同时解决传统动态窗口法对全局参数敏感的问题,提出一种基于特征地图的路径规划融合算法。通过给出适用于路径规划的特征地图表达方式,改进机器人与障碍物间距离的计算方法,实现了特征地图中障碍物的检测;结合爬虫（Bug）算法的基本原理和线段特征的属性,使用搜索优化算法,先搜索全局可行路径,再进行节点优化得到全局最优路径的关键节点,并对内外角点处搜索方向选择、障碍物端点绕行等问题提出了解决方法;针对传统动态窗口法对全局参数敏感性高的问题,分析了目标函数中各参数在路径不同位置对规划路径的影响程度,使用动态参数的方法对原目标函数进行改进;算法融合时,改进方向函数的计算方法,解决了机器人在路径中间节点出现明显减速的问题。经仿真实验验证,搜索优化算法有效,改进后的动态窗口算法降低了参数的敏感性,融合算法在计算效率方面有较大的优势,计算耗时最多减小79.27%,最少减小43.16%,而且机器人移动更平滑。     

基于代价地图和最小树的移动机器人多区域覆盖方法

提出一种基于代价地图和最小树的多区域覆盖方法.首先,确定先验静态地图的栅格代价,并将静态地图转化成动态代价地图;然后,将代价地图分割成若干个区域块,对区域块再作Boustrophedon单元分割处理,得到子区域信息;最后,根据子区域间的邻接关系构建图,图中的各节点代表一个子区域.将基于最小树的子区域规划算法应用于该图得到子区域规划序列,应用基于代价地图和Dijkstra算法的区域转移算法得到区域间转移路径,子区域内使用往返覆盖策略,以此实现区域的全覆盖.将本文提出的多区域覆盖方法在线应用于多种结构场景中,实验结果表明,相对于传统的区域覆盖方法,本文方法可以有效提高移动机器人区域覆盖的效率.     

一种基于局部特征的栅格地图拼接方法

栅格地图拼接是多机器人协作创建地图的必不可少的环节。提出一种基于局部特征的栅格地图拼接方法,旨在克服传统算法拼接效率低、拼接成功率低等问题。该方法先对栅格地图拼接建立数学模型,然后转化为图像匹配问题。搭建非线性金字塔,利用FAST算法定位特征点,使用PCA-SIFT算法建立描述符进行匹配,借助随机采样一致性优选匹配点,得到初始参数,并提出一种新型的栅格地图拼接规则。实验表明,该方法鲁棒性好、拼接速度快、拼接精度高。     

基于近邻成分分析的WebShell特征处理算法研究

为解决WebShell样本在文本向量化处理中出现的维度灾难和检测效果差的问题,提出了基于近邻成分分析(Neighborhood Component Analysis,NCA)的WebShell特征处理算法.算法通过NCA自动化学习投影矩阵,在保留全局信息的同时完成高维特征空间的约减,为避免过于依赖总体训练样本,采用...     

虫孔路由Mesh上的连通分量算法及其应用

用倍增技术在带有Wormhole路由技术的n×n二维网孔机器上提出了时间复杂度为O(log²n)的连通分量和传递闭包并行算法,并在此基础上提出了一个时间复杂度为O(log³n)的最小生成树并行算法.这些都改进了Store-and-Forward路由技术下的时间复杂度下界O(n).同其他运行在非总线连接分布式存储并行计算机上的算法相比,此连通分量和传递闭包算法的时间复杂度是最优的.     

一种基于词片识别的字符分割算法

在字符识别领域,对粘连字符的识别是一个被广泛关注的技术难点,而且粘连字符的分割更是产生识别错误的主要原因之一.为了快速准确地进行字符分割,在总结已有方法的特点及不足的基础上,针对电子阅读笔系统的工作特点和实时性要求,提出并实现了一种面向电子阅读笔系统的基于词片识别的分割算法.该方法由于通过对字母组合的识别,降低了传统的基于孤立字符识别方法对于字符切分的要求,而且以中心生长法和改进的峰谷函数为切分工具来进行字符分割,简单实用,因而其在减少因粘连字符切分错误引起的识别错误的同时,不仅降低了运算复杂度,而且适合在阅读笔等嵌入式设备上应用.实验证明,该算法不仅效率高,而且实现简单,还能够降低分割错误带来的识别错误.     

基于标签分类的道路提取算法

文中研究对彩色地图图像中的道路和区域识别提取的问题。讨论了基于标签分类的一种按颜色分离地图要素的算法,对于其结果用数学形态学方法进行优化。该算法充分利用栅格地图的颜色信息和空间信息并取得了良好的实验结果。     

海量遥感分类图连通域标记方法

针对遥感影像数据量大的特点,设计并实现了一种针对海量遥感影像分类图的连通域标记算法。通过对影像进行合理高效的分块,解决海量数据处理过程中对大内存的要求。对读入内存中的数据,采用了基于队列的种子填充算法进行连通域标记,通过采用贯序连通域标记算法中的冲突表机制,解决因分块之间隔离而造成的同一连通域标记不同的问题。该方法具有可以处理海量数据、对分类结果数据仅仅访问一次、无须对生成的结果进行重新标记就可以完成连通域的标记、可以获取连通域的基本统计信息等特点。实验结果证明了该方法的高效性。     

基于连通区域的仿射不变区域提取方法?

针对现有仿射不变特征提取方法存在计算量大、鲁棒性差的问题,提出一种基于连通区域的仿射不变区域提取方法。对输入的灰度图像进行各向异性高斯滤波,并对滤波后的图像进行灰度直方图均衡化。找到图像中灰度值相同点所组成的连通区域,将灰度值差小于delta的相邻连通区域进行合并,把满足条件的最后一次合并结果作为图像的局部仿射不变区域。实验证明,该方法提取效果好、速度快且鲁棒性强。     

针对高分辨率遥感影像分割的改进连通域标记方法

针对高分辨率遥感影像信息量大的特点,提出一种新的连通域标记方法-包围判断式标记,快速完成对影像分割结果的连通域标记。尤其对分割结果中含有大面积连通分割子区域的情况,此方法能大大减少像素4-连通比较的次数,并且能在标记步骤有效地去除部分无意义的分割小区域。复杂度分析和实验结果证明,包围判断式标记方法比传统的顺序式标记方法具有更高的运行效率,更能适应高分辨率遥感影像处理的要求。     

基于颜色连通区域多特征融合的图像检索

颜色一致向量方法容易丢失图像内容的空间信息,针对该问题,提出一种新的图像检索方法。引入狭长度和标准差特征,设计改进的图像分块策略,给出离心距概念和距离比较公式。提取颜色连通区域的大小、狭长度和颜色特征,以及图像的像素个数、标准差和离心距特征,计算图像间内容的相似度。在Corel图像库上的实验结果表明,该方法能有效利用图像的空间分布信息,检索精度较高。     

基于区域特征映射的模糊掌纹识别方法

针对掌纹在非接触采集时易出现模糊现象从而导致系统识别性能降低的问题,建立了区域到点的特征映射模型,提出了一种基于区域特征映射(Region feature map, RFM)的模糊掌纹识别方法.首先根据图像的模糊原理,建立等价的模糊模型,获取模糊掌纹; 然后使用RFM对模糊掌纹进行操作,将高维的区域特征映射到低维的点特征; 最后,采用归一化相关性分类器对掌纹所属类别进行判定识别.使用模糊模型对PolyU掌纹库进行处理得到PolyU模糊掌纹库,并分别在PolyU掌纹库和PolyU模糊掌纹库上进行测试,识别结果较为稳定. 在模糊掌纹库上,本文算法的等错误率(Equal error rate, EER)最小可达0.9069%,优于传统算法,且进行一次识别的时间为33.95ms,得到的特征数据维数较小,降低了算法复杂度,表明了本文算法的有效性和实时性.     

基于动态加权的城市路网地图匹配算法

针对密集且复杂的城市路网提出了一种基于动态加权的几何地图匹配算法,将采集的原始GPS车辆轨迹点进行校正,并将其精确定位到数字地图中的实际路段上.在匹配过程中,将数字地图按网格进行划分,根据待匹配GPS点所在的网格的经纬度范围确定匹配候选路段集;分别使用待匹配GPS点的投影距离、航向夹角和轨迹夹角,通过动态加权算法从候选路段集中查找最佳匹配路段,并获得待匹配GPS点的校正坐标,其中动态加权算法中使用的权值系数在匹配过程中根据待匹配GPS点动态计算获取;最后进行动态加权和固定加权几何地图匹配仿真实验,结果表明,所提算法优于固定权值匹配算法.