二部图最大权匹配的符号ADD算法

利用代数决策图ADD数据结构,在KM算法基础上,提出了一种二部图最大权匹配的符号ADD算法。该算法引入优先函数概念,将传统的匹配选择转化成布尔运算,"并行"地搜索匹配集合。实验结果表明:与传统算法相比,该算法可以改善问题的状态空间复杂度。     

网络最大流问题求解的代数决策图（ADD）技术

Hachtel G．D．和Somenzi F．提出的0-1网络最大流问题的符号有序二叉决策图(OBDD)算法在一定程度上缓减了“状态爆炸”问题，但算法仅局限于求解0-1网络的最大流。Bachar R．I．等提出的代数决策图(ADD)数据结构，是描述伪布尔函数和有限域取值函数的一种有效技术。文中利用ADD存储表示网络及描述网络最大流问题，给出一种求解网络最大流问题的符号ADD技术新思路。实验结果说明了应用ADD技术求解一般网络最大流问题的有效性，可处理0-1网络最大流问题的符号OBDD算法无法处理的非0-1网络。     

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。     

网络最大流问题求解的代数决策图(ADD)技术

Hachtel G.D.和 Somenzi F.提出的 0 - 1网络最大流问题的符号有序二叉决策图 (OBDD)算法在一定程度上缓减了“状态爆炸”问题 ,但算法仅局限于求解 0 - 1网络的最大流。Bachar R.I.等提出的代数决策图 (ADD)数据结构 ,是描述伪布尔函数和有限域取值函数的一种有效技术。文中利用 ADD存储表示网络及描述网络最大流问题 ,给出一种求解网络最大流问题的符号 ADD技术新思路。实验结果说明了应用 ADD技术求解一般网络最大流问题的有效性 ,可处理 0 - 1网络最大流问题的符号 OBDD算法无法处理的非 0 - 1网络。     

自适应窗口和半全局立体匹配算法研究

针对区域立体匹配算法中匹配窗口的选择和在图像中视差不连续、弱纹理区域误匹配率较高的难题,提出了一种自适应窗口和半全局算法相结合的立体匹配算法.该算法先通过基于灰度的自适应窗口算法计算初始匹配代价,然后利用相邻像素之间的视差梯度作为约束,采用半全局立体匹配算法以得出视差图.最后对左右视差图进行左右一致性遮挡检测,获得精确的稠密视差图.针对不同的图像信息采用自适应窗口和半全局算法相结合的立体匹配算法,剔除、修正了视差不连续、弱纹理区域的误匹配点,得到匹配效果较好的视差图.实验结果表明:该算法有效降低了视差图在视差不连续、弱纹理区域和遮挡处的误匹配率.     

二部图及匹配算法的描述

二部图是数据库等应用系统的重要的数据结构。在对二部图及匹配的概念做了进一步阐述后，使用类C语言描述了如何识别无向图是否二部图及如何在二部图中寻找最大匹配乃至完全匹配的算法。     

一种依据慈善算法的偶图κ-完全匹配

在扩展一种基于内容的负载共享算法的过程中，总结了将初始化负载分布到集群成员服务器的模型和方法，探讨了依据慈善算法进行偶图一对多匹配即κ-完全匹配的问题。给出了一些应用慈善算法进行偶图匹配的重要实验结果，并对慈善算法存在的问题和在超图等研究领域的潜在应用进行了讨论。     

一种均值漂移与图割相结合的视差估计

针对传统视差估计方法匹配误差较大的问题,将输入图像低纹理区域的色度进行融合,提出了一种均值漂移与图割相结合的视差估计算法。先采用均值漂移原理对左右视点图像进行预处理,再将处理后的图像利用图割法进行视差估计。实验结果表明,与传统视差估计算法相比,所提出算法能有效提高视差估计的准确性。     

基于多重序列所有公共子序列的启发式算法度量多图的相似度

提出了启发式A*算法度量任意多个图的相似度方法,该算法将多图表示多重序列,在多重序列的匹配点上计算多重序列的所有公共子序列数,得到的所有公共子序列数用来度量多图的相似度。该算法避免了在非匹配点上的冗余计算,最大化后缀序列的所有公共子序列数的启发函数值,将访问的节点限制在两个序列匹配的子集,减少了计算节点的个数。与现有度量图的相似度方法相比,该算法不仅可以度量任意多个图的相似度,而且计算过程简单,通过启发信息的引导能够快速地度量多图的相似度。     

结合亮度序局部特征描述的图匹配算法

在图匹配问题中基于松弛迭代的方法能否收敛到全局最优解在很大程度上依赖于初始值的估计,针对这个问题,提出了一种结合亮度序局部特征描述的图匹配算法。该算法首先利用Hessian-Affine方法提取图像的特征点及局部特征区域,以特征点作为图的节点并结合特征点的邻近关系构造结构图;其次,根据亮度序约束关系对局部特征区域进行子区域划分,利用改进的中心对称局部二值模式(CS-LBP)获取局部特征描述;最后,将局部特征描述之间的相似性作为图匹配关系矩阵的初始值,通过松弛迭代的方法获取特征点的准确匹配结果。实验结果表明该算法匹配准确率较高。     

偶图求最小覆盖的一种算法

以Konig定理作为理论基础,分析偶图的任一最大匹配的饱和顶点集与其任一最小覆盖的关系,得出偶图的任一最小覆盖都包含在该偶图的任一最大匹配的饱和顶点集中的结论。并利用此结论寻求到从偶图的非饱和顶点出发,利用偶图最大匹配求出偶图最小覆盖的一种算法。     

一种基于形状的意匠图检索算法

针对纺织工业的意匠图库难以检索的问题，提出一种基于形状的意匠图检索算法．该算法先将彩色意匠图转换为灰度图，通过改进的模糊索贝尔算法增强并检测出意匠图的边缘，对边缘图像进行二值化处理得到二值边缘图像，再用7个不变矩构造图像的形状特征向量，使用特征向量的归一化欧式距离作为相似度进行相似匹配，检索出形状相似的意匠图．实验结果表明，算法具有较好的平移、尺度、旋转不变性，能够达到快速准确检索的效果，可用于大型意匠图库的检索．     

一个3-可扩Cayley图

运用交错圈，完美匹配等工具，证明了一个Cayley图是3-可扩的，也即证明了该图的可扩性达到了最大．     

求偶图最大匹配的矩阵算法

深入研究了偶图与其简化邻接矩阵之间的关系，提出了(0，1)—矩阵的无关元对角形概念，利用此概念给出了定理“任一(0，1)—矩阵的项秩与线秩相等”的一种直接简单证明，得到了判断(0，1)—矩阵的无关元集为最大无关元集的充要条件。最后给出了寻找偶图最大匹配的算法——矩阵算法，该算法与匈牙利算法比较具有较高的运算效率和易于在计算机上实现等优点。     

保持空间准确度与时间一致性的深度估计算法

为提高深度图的准确度,提出了一种基于图割的深度估计算法. 利用平均亮度 梯度联合匹配测度函数代替单像素亮度匹配,并考虑邻近像素深度相关性改变图割网络结构,提高深度估计的空间准确度;采用前一时刻同位置像素的深度约束当前时刻像素的深度值,使估计的深度图在时间上保持一致. 提出的算法考虑了深度图的空间、时间特征,可以提高深度图的准确度. 实验结果表明,与传统的基于图割的深度估计算法相比,新算法估计的深度图更加准确.     

基于面积比不变量的遥感图像配准算法

为提高遥感图像配准性能和效率,提出一种基于面积比不变量的遥感图像配准算法,目的是利用面积比这一邻域约束快速去除错误匹配。为表征匹配的邻域结构,对每个初始匹配构建中值K最近邻（KNN）图,在中值KNN图中计算面积比不变量作为邻域结构的表示。由于错误匹配会打破邻域结构的相似性,其邻域结构之间的误差较大,可设置阈值将其移除。该算法最大的优点是不需要迭代便可以得到较为精确的特征匹配。实验结果表明,该算法具有较好的匹配效果和较快的处理速度,能够较好地实现遥感图像的自动配准。     

针对图像区域连续化问题的立体匹配算法

传统图割算法解决双目立体匹配问题,在高精度的同时需要消耗大量时间.提出一种新的算法,将最小割求取问题转化为贪心问题,从而降低算法复杂度.由于转化后的图割在处理图像区域连续化问题时效率低下,给出了图割与区域匹配相结合的GR（Graphic Cut in Region）算法,算法不仅将图割理论运用到立体匹配问题中,且在求取...     

基于光流的景象匹配定位算法研究

在景象匹配定位过程中，实时图与参考图常常因为天气、季节不同等原因差别很大，这就造成匹配概率和匹配精度下降。为此，提出了一种基于光流的景象匹配定位算法，它利用光流估计实时图序列中2个相邻帧的相对运动，并根据上1帧的匹配结果确定当前帧图像和参考图的大致位置关系，进而在1个小范围内进行搜索，完成实时图的匹配定位。仿真结果表明该算法不仅具有很高的匹配概率，还具有较好的实时性。     

一种新的模糊逻辑函数表示及化简方法

提出了一种新的模糊逻辑函数表示及化简方法——模糊Ｋ图法．首先给出了模糊逻辑函数的最小化析取范式，接着提出了模糊逻辑函数的Ｋ图（ＦＫ图）表示方法、模糊一致定理、ＦＫ图的蕴含图及覆盖分数．最后给出了模糊逻辑函数的ＦＫ图化简算法．与传统的解析法相比，该方法不仅直观、简便，还易于计算机实现，具有一定的实用价值．