一种改进的实时凸壳算法

凸壳问题是计算机图形学、图像处理、模式识别等众多领域中的一个基本问题。正切线算法需对新加入的实时点进行实时编号,本文实现了对新加入点的自动编号,且增加一个实时点最多只需对2个单调段进行计算,提高了运算效率,在最坏情况下时间复杂度为。     

A Fast Parallel Algorithm for Convex Hull Problem of Multi-Leveled Images

In this paper, we propose a parallel algorithm to solve the convex hull problem for an (n×n) multi-leveled image using a reconfigurable mesh connected computer of the same size as a computational model. The algorithm determines parallely the convex hull of all the connected components of the multileveled image. It is based on some geometric properties and a top-down strategy. The complexity of the algorithm is O(logn) times. Using some approximations on the component contours, this complexity is reduced to O(logm) times where m is the number of the vertices of the convex hull of the biggest component of the image.This complexity is reached thanks to the polymorphic properties of the mesh where all the components are simultaneously and separately processed.     

基于栅格划分构建平面点集凸壳的算法研究

提出了一个构建平面点集凸壳的新算法。该算法用栅格阵列将待处理点集划分成若干个子集,这样凸壳可以由部分位于点集边缘的子集确定;然后按逆时针顺序逐步处理这些子集,得到一个包含待处理点集的简单多边形,删除凹顶点后就得到待处理点集的凸壳。由于只对点集边缘的点进行局部处理,从而提高了构建凸壳的效率。在最坏情况下该算法的时间复杂度为O(NlogN)。     

一种平面点集凸壳的快速算法

文章提出了一种对平面离散点集凸壳的快速算法,该算法首先对离散点进行扫描线方式排序,构造初始凸壳,然后把剩下的离散点加入到已有的凸壳中生成新的凸壳.实验表明该算法具有很好的效率.     

一种新的活动轮廓图像分割模型

基于区域的局部二值拟合模型在处理灰度不均匀图像方面有较大优势,但其只考虑原始图像灰度的平均统计信息,对于包含大量噪声的图像通常很难获得理想的效果。为克服上述缺陷,提出一种基于原始图像和差分图像统计信息的分割模型。该模型在原始图像灰度统计信息的基础上,加入差分图像信息,分别对原始图像和差分图像构造以高斯函数为核函数的能量方程,并运用梯度下降法求解,驱使活动轮廓向目标边缘演化。实验结果表明,与传统活动轮廓模型相比,该模型能正确提取含有噪声和信噪比低的图像,同时对初始轮廓曲线有更高的鲁棒性。     

海量数据凸壳快速优化算法研究

分析描述加速凸壳算法的基本思想.在分析传统的加速凸壳算法的基础上,根据加速算法剔除内点的时机将加速算法分成静态加速算法和动态加算法.同时阐述了动态加速算法的应用条件,并将动态加速算法应于金字塔凸壳算法之中.通过大量实验数据对比说明动态加速算法对提高平面海量散乱点集的生成速度非常有效。     

基于凸包算法的三维表面重建中边缘轮廓提取

在三维表面重建过程中，边缘轮廓的提取起着关键的作用。为了对头部CT图片中的颅骨边缘进行有效地提取，提出利用平面凸包进行边缘轮廓提取的方法。利用该方法提取出头部CT图像中的颅骨边缘，并将其作为三维表面重建中的轮廓输人，取得了良好的效果。同时，将通过该方法得到的颅骨边缘应用于基于颅骨的三维面貌复原技术研究中，为面貌复原技术的发展提供了新的思路。     

图像目标外接多边形及凸壳的一种构造方法

对二值图像进行Hough变换后,在(ρ,θ)空间中选取了一组边界对应点,通过计算与这些边界对应点对应的图像空间中直线的交点,构造了图像目标的外接多边形;通过比较相距π/2 rad的投影区间长度是否相等,或区间长度的乘积是否为最小,得到了形状外接正方形和外接最小面积矩形;利用构造形状外接多边形的方法并通过增加边的数目,构造了形状的近似凸壳.实验和理论分析表明,文中算法具有好的抗噪性能和广泛的适用范围.     

图像分割中分段光滑Mumford-Shah模型的水平集算法

图像分割和轮廓提取在计算机视觉和模式识别中具有重要意义,基于主动轮廓模型的图像分割和轮廓提取是目前研究热点,分析了Mumford—Shah模型的主动轮廓新的视觉机制;并推导了简化的分段光滑水平集模型,通过构造具有柔性距离函数,对迭代步骤中水平集函数重新初始化,结合本质上无振荡格式(ENO scheme)和预测校正格式,提出了一种新的有限差分算法,该算法不但能提取多个具有不同凹凸拓扑结构和灰度差异物体的轮廓,而且能保持分割后物体的灰度特性。最后给出了若干算例,算例表明,该水平集算法具有数值稳定性,不会出现振荡现象。     

关于求平面点集凸包的一个O(n)时间算法的商榷

王志强等于1998年提出了一个计算平面点集凸包的新算法,并且声称该算法的最坏时间复杂度为O(n),从而为张性时间排序提供了可能性,该文对王志强等提出的求平面点集凸包算法的时间分析提出了不同观点,进一步明确了平面集凸包算法和排序算法的时间下界为Ω(nlogn).     

A New Diffusion-Based Variational Model for Image Denoising and Segmentation

In this paper we propose a new variational model for image denoising and segmentation of both gray and color images. This method is inspired by the complex Ginzburg–Landau model and the weighted bounded variation model. Compared with active contour methods, our new algorithm can detect non-closed edges as well as quadruple junctions, and the initialization is completely automatic. The existence of the minimizer for our energy functional is proved. Numerical results show the effectiveness of our proposed model in image denoising and segmentation. Fang Li received the MSc degree in Mathematics from the South West China Normal University in 2004 and from then on she works in the South West University. Meanwhile, she studies mathematics at the East China Normal University as a doctoral student. Her research interests include anisotropic diffusion filtering, the variational methods and PDEs in image processing. Chaomin Shen received the MSc degree in Mathematics from the National University of Singapore (NUS) in 1998. He worked in the Centre for Remote Imaging, Sensing and Processing (CRISP), NUS as an associate scientist during 1998 to 2004. Currently he is a lecturer in Joint Laboratory for Imaging Science & Technology and Department of Computer Science, East China Normal University. His research interests include remote sensing applications and variational methods in image processing. Ling Pi received her MSc degree from the Department of Mathematics, East China Normal University in 2003. She is currently a lecturer in the Department of Applied Mathematics, Shanghai Jiaotong University. Her work involves the application of geometric and analytic methods to problems in image processing.     

一种新的B样条主动轮廓线模型

提出了一种新的B样条主动轮廓线模型,在拉格朗日动力学方程中,文章所推导的仿射不变性模板通过弹性势能项与主动轮廓线进行实时耦合,因此新的模型对运动目标的轮廓跟踪具有仿射不变性,文章进一步讨论了控制系统的李雅普诺夫稳定性,为了有效地跟踪复杂背景中的目标,提出了一种新的特征检测方法,这一方法融合了多种图像信息,因而具有较强的鲁棒性,对真实的序列图像的实验验证了新的模型的有效性。     

A Level Set Model for Image Classification

We present a supervised classification model based on a variational approach. This model is devoted to find an optimal partition composed of homogeneous classes with regular interfaces. The originality of the proposed approach concerns the definition of a partition by the use of level sets. Each set of regions and boundaries associated to a class is defined by a unique level set function. We use as many level sets as different classes and all these level sets are moving together thanks to forces which interact in order to get an optimal partition. We show how these forces can be defined through the minimization of a unique fonctional. The coupled Partial Differential Equations (PDE) related to the minimization of the functional are considered through a dynamical scheme. Given an initial interface set (zero level set), the different terms of the PDE's are governing the motion of interfaces such that, at convergence, we get an optimal partition as defined above. Each interface is guided by internal forces (regularity of the interface), and external ones (data term, no vacuum, no regions overlapping). Several experiments were conducted on both synthetic and real images.     

用兴趣点凸包和SVM加权反馈实现图像检索

针对采用环状颜色直方图的图像检索方法存在的不足,提出一种基于兴趣点凸包的图像特征提取方法,通过对用小波变换检测出的必趣点递归求出它们的凸包,并将每个凸包上的兴趣点按一定的算法安插在相应的桶内,对每个桶求出颜色直方图,利用桶与桶之间的相似度定义两幅图像的相似度.这种特征提取方法可有效抑制兴趣点集合中出现游离兴趣点的情况,结合基于兴趣点的空间离散度和Gabor小波纹理等特征实现图像检索,可有效提高图像检索精度.最后,提出一种新的相关反馈方法,通过利用支持向量机分类结果设置权值来改进移动查询点相关反馈方法.实际图像数据库上的实验表明,引入这种反馈方法后可将图像检索的查准率提高20%左右,查全率提高10%左右.     

A Total Order Heuristic-Based Convex Hull Algorithm for Points in the Plane

Computing the convex hull of a set of points is a fundamental operation in many research fields, including geometric computing, computer graphics, computer vision, robotics, and so forth. This problem is particularly challenging when the number of points goes beyond some millions. In this article, we describe a very fast algorithm that copes with millions of points in a short period of time without using any kind of parallel computing. This has been made possible because the algorithm reduces to a sorting problem of the input point set, what dramatically minimizes the geometric computations (e.g., angles, distances, and so forth) that are typical in other algorithms. When compared with popular convex hull algorithms (namely, Graham’s scan, Andrew’s monotone chain, Jarvis’ gift wrapping, Chan’s, and Quickhull), our algorithm is capable of generating the convex hull of a point set in the plane much faster than those five algorithms without penalties in memory space.     

基于方向气球力活动轮廓模型的图像分割

针对传统参数活动轮廓模型存在对轮廓线初始位置敏感的缺点,提出了方向气球力活动轮廓模型并应用于MRI图像分割。该模型利用底层图像分割的结果确定外力的方向,使气球力方向始终指向目标边界,引导轮廓线变形。当轮廓线运动到目标边界附近时,在高斯势力作用下继续变形,完成图像高层分割。实验结果表明,该模型与轮廓线初始位置无关,能实现MRI图像的自动分割。     

基于凸包重心模型的群组运动模式分析方法

通过对群组成员的位置信息收集、分析,提取群组的运动状态和行为模式,它是如群体突发事件的处理、大规模军事行动等领域的为指挥决策人员提供决策支持的重要依据.提出一种基于凸包_重心模型的群组运动模式分析方法,侧重在态势上对群体运动状态进行整体性描述,以凸包描述群组在整个空间的覆盖范围,重心与中心描述成员在覆盖区域内的分布状态,并通过中心矢量和核心矢量来描述群组成员在空间上的布局合理程度.给出了详细的分析过程,并结合应用背景通过实验分析,证实了该方法能够准确提取群组的运动状态和行为模式,为评估群组的行动方式提供技术支持.     

一种新型主动式网络体系结构模型

主动网是一种允许用户“按需”定制自己的服务的可编程网络。由于允许用户编程,主动网不但应具有较好的可编程性,而且应具有较好的性能和安全性。文章基于组件和安全语言技术提出了一种新的主动网体系结构模型----Ac-tiveWare。它包括网络基础设施、协议件和主动包三个层次。基于这一模型,用户可以利用协议件安全、方便地在主动网上构建自己的服务。     

基于改进活动轮廓模型的图像分割

针对图像分割中的灰度不均匀和轮廓初始化问题,提出一种基于区域的活动轮廓模型。将图像的全局信息和局部信息作为能量项驱动活动轮廓向目标边缘演化,以有效分割灰度不均匀图像,为保证图像分割的速度和精度,在能量方程中加入长度项和惩罚项,并采用梯度下降法得到该模型的最小化能量方程。实验结果表明,和局部二值拟合模型、局部图像拟合模型相比,该模型能分割灰度不均匀的图像,对初始轮廓曲线大小和位置更不敏感,且分割图像所需的迭代次数、迭代时间更少。     

遥感影像增量更新中影像块生成方法研究

传统的基于金字塔的影像增量更新方法中,变化区域的影像以金字塔的影像块形式存储。本文提出一种自动生成影像块的方法,将较为集中的变化区域合并为近似其外边界的最小凸多边形,以此为边界裁剪原始影像得到变化区域的影像块,一定程度上减少了数据的冗余。