基于OBDD的灰度图像无损压缩算法

提出一种基于有序决策二叉图(OBDD)的灰度图像无损压缩算法,该算法将灰度图像划分成独立的位平面,利用二值图像的开关性,用OBDD模型来表征位平面,然后对OBDD进行有效的编码,最后用算术编码压缩进一步减少冗余.实验结果表明,本算法的压缩比优于WinZIP.     

基于有序二叉决策图的装配序列符号表示方法

通过建立装配状态的二进制编码和装配操作的布尔特征函数,给出了装配序列描述的有序二叉决策图(OBDD)方法;建立了从装配序列的与或图模型到OBDD模型的转换规则;并对装配序列表示的与或图模型和OBDD模型进行了存储效率比较.实验结果表明:OBDD方法具有较好的存储性能,可以改善复杂装配体的装配序列表示的存储效率,适合于复杂装配体的可行装配序列的描述.     

基于OBDD的编码算法

论文提出一个新的无损图像压缩算法,主要是通过有序二叉决策图(OBDD)的方法,寻找图像中重复的模式来减少其存储空间的一种变换编码,因而成为表示图像的另一种数据结构。我们通过该算法来寻找OBDD以精确地表示图像,并给出了其OBDD的有效编码,所获得的结果表明,所提出的算法及其编码是实现无损图像压缩的一种有效的方法。     

装配序列规划问题的CSP模型及其符号OBDD求解技术

完全、正确的可行装配序列的表示和生成是装配序列评价、优化和选择的前提,为此建立了单调非线性装配意义下的可行装配序列规划问题的约束满足问题(CSP)模型,并给出了基于有序二叉决策图(OBDD)的符号求解算法.首先以装配联接图和移动向量函数为装配体模型,给出了装配联接图模型的共享二叉决策图(SBDD)表示、移动向量函数的OBDD表示,以及装配序列规划问题的CSP描述;然后将生成所有可行装配序列的问题转化为对CSP求解所有可能解的问题,利用回溯算法对CSP问题进行符号OBDD求解,得到了满足几何可行性约束的所有可行装配序列.最后通过装配体实验验证了基于CSP模型和OBDD推理的装配序列生成技术的正确性和可行性.     

基于OBDD的拆卸几何可行性判别方法研究

在基于割集的拆卸序列生成算法中,对拆卸操作的几何可行性进行判别是频繁的操作.引进有序二叉决策图OBDD合理表示拆卸约束,设计了基于OBDD的几何可行性判别算法,比较了基于OBDD的判别算法与基于移动函数的判别算法的时间复杂度,结果表明基于OBDD的几何可行性判别算法比基于移动函数的判别算法具有更高的判别效率.     

一种用于图像拼接的图像序列自动排序算法

为实现全景图拼接中图像序列的自动排序,提出了一种利用相位相关法判断两幅图像是否重叠以及两幅重叠图像的位置关系的完全自动的图像序列排序算法。该算法避免了图像序列排序中的人工干预。实验结果表明,该算法能有效地实现顺序混乱的图像序列的自动排序,并能很好地应用于全景图拼接。     

一种新的基于混沌序列的图像加密技术

利用混沌序列的特性,提出了一种新的基于混沌序列的图像加密技术。首先由密钥生成实数值混沌序列,然后结合图像置乱在空间域对图像进行加密。实验证实了该技术的有效性,具有很好的加密效果。     

红外与可见光序列图像融合方法的研究

本文简述了红外与可见光图像融合的意义及其应用,介绍了多种红外与可见光序列图像融合方法。在对这些融合方法进行比较分析的基础上,总结了红外与可见光序列图像融合的研究现状、当前研究热点及未来的发展趋势。     

基于焦深扩展的图像融合算法研究及其实现

针对显微图像清晰度小于人眼通过目镜和物镜观察到的图像清晰度的问题,提出了焦深扩展图像这一概念,即在物体聚焦范围内按照某一选定的步距采集多幅图像,使用图像融合技术对图像序列进行计算得到的图像;探讨了两种图像融合算法对显微图像序列进行实时焦深扩展,有效地提高清晰度和增强立体感;通过图像信息量统计方法,并针对这两种算法的特点进行了实验分析.     

基于Hu向量相似度的图像序列自动排序算法

为了实现全景图拼接中图像序列的自动排序,提出了一种利用图像Hu矩向量相似度的图像序列全自动排序算法。首先利用图像的七个Hu矩构造一个矩向量,然后计算两个矩向量的欧氏距离,用以表示两幅图像的相似度,最后根据图像序列中各图像之间的相似度实现全自动排序。实验结果表明,该算法能有效地实现顺序混乱的图像序列的自动排序;同时,对图像序列中存在旋转及尺寸大小不同的特殊情况也能很好地处理。     

Symbolic OBDD representations for mechanical assembly sequences

Assembly sequence planning is one typical combinatorial optimization problem, where the size of parts involved is a significant and often prohibitive difficulty. The compact storage and efficient evaluation of all the feasible assembly sequences is one crucial concern. Ordered binary decision diagram (OBDD) is a canonical form to represent and manipulate the Boolean functions efficiently, and appears to give improved results for large-scale combinatorial optimization problems. In this paper, subassemblies, assembly states and assembly tasks are represented as Boolean characteristic functions, and the symbolic OBDD representation of assembly sequences is proposed. In this framework, the procedures to transform directed graph and AND/OR graph into OBDDs are presented. The great advantage of OBDD-based scheme is that the storage space of OBDD-based representation of all the feasible assembly sequences does not increase with the part count of assembly dramatically so quickly as that of both directed graph and AND/OR graph do. We undertake many experimental tests using Visual C++ and CUDD package. It was shown that the OBDD scheme represented all the feasible assembly sequences correctly and completely, and outperforms either directed graph or AND/OR graph in storage efficiency.     

The symbolic OBDD scheme for generating mechanical assembly sequences

Assembly sequence planning is one of typical combinatorial optimization problems, where the size of parts involved is a significant and often prohibitive difficulty. The compact storage and efficient evaluation of feasible assembly sequences is one crucial concern. Ordered binary decision diagram (OBDD) is a canonical form to represent and manipulate the Boolean functions efficiently, and appears to give improved results for large-scale combinatorial optimization problems. In this paper, assembly knowledge models of liaison graph and translation function are formulated by OBDDs, and OBDD-based representation of assembly sequences is proposed. A novel OBDD-based procedure was presented to generate all geometrically feasible assembly sequences from the OBDDs of liaison graph and translation relation. This procedure can be used conveniently on the computer and all the feasible sequences can be derived. The great advantage of OBDD-based scheme is that the storage space of OBDD-based representation of feasible assembly sequences does not increase with the part count of assembly dramatically so quickly as that of AND/OR graph does. We developed the prototype tool for generating assembly sequence using Visual C++ and CUDD package, and undertake some experimental tests. It was shown that the OBDD scheme generated feasible assembly sequences correctly and completely.     

无损图像压缩算法与有损图像压缩算法分析

随着图像信息的大量存储和传输,图像压缩技术的研究越来越深入。分析现有的无损图像压缩技术——基于统计概率方法、基于字典编码方法和预测编码方法。并详细介绍有序二叉决策图OBDD,并对其进行新型和有效的编码,同时分析有损图像压缩技术,并对无损压缩算法和有损压缩算法进行比较。     

同一变量排序下的多OBDD合并算法

有序决策图（OBDD）是一种用于表示布尔表达式的数据结构,并在许多领域得到了广泛应用。在分布式或者动态环境下,利用已知布尔表达式的OBDD构造目标布尔表达式的OBDD是一个决定实际问题解决效率的关键问题。基于Shannon分解原理提出了一个同一变量排序下的OBDD合并算法。该算法首先建立目标布尔表达式的表存储模型,然后按照变量排序的逆序,依次处理各个变量,并且合并取值相同的行,直到所有变量处理完毕。     

基于Arnold变换和双混沌序列的二值图像置乱算法

提出一种基于Arnold变换和双混沌序列的二值图像置乱算法。首先使用Arnold变换扰乱像素间的逻辑联系,并使用中间截取法取得Logistic和Hybrid两个离散化的混沌序列中间序列部分,再用两个取得的序列与图像作“异或”处理来修改图像的像素值。仿真实验结果证明,该算法可有效地实现二值图像的加密,密钥空间大;加密后的图像,像素分布均匀,安全性好。     

基于超混沌序列的图像加密技术

基于n次有理Bézier曲线给出构造超混沌序列的方法,生成的混沌序列具有很好的伪随机性,通过对混沌序列的非线性离散化处理,可以生成相应的整数型伪随机序列,利用该整数型混沌序列对数字图像进行加密.数字实验表明,该算法生成的混沌序列对数字图像加密效果良好,且该加密算法简单易行,具有较好的安全性.