基于运动信息的液剂可见异物自适应分割算法

允动异物分钊是实现液剂可见异物自动检测的关键。提出一种基于帧差图空间方差和方差梯度的液剂异物 模糊自适应阂值分割算法。首先将2幅帧差图分为J X J的块,计算2幅帧差图对应块间的空间方差和方差梯度,并 以两者的乘积构成新特征图;然后使用自适应闰值完成运动异物的分割,为使阂值能够跟随块灰度变化,阂值的调整 采用模糊推理,依据方差和方差梯度变化自适应实现。实验及实际测试结果表明,所提算法能够满足低对比度和局部 光照变化的液剂异物实时检测要求,是一种实用有效的图像分割方法。     

结合方差及方差梯度的指纹图像改进分割算法

通过对基于方差及方差梯度的指纹图像分割算法的分析,提出一种改进算法。将指纹图像分块,结合各块方差及其梯度信息,自适应选取两个分割阈值,分割后去除孤立图像块,得到最终分割结果。实验表明,该算法简单快速,能够更有效地去除图像中的局部模糊区域,同时更完整地保留有效指纹区。     

基于方差及方差梯度的指纹图像自适应分割算法

指纹图像分割指从图像背景中分离出有用的指纹区域的过程.利用图像方差及其梯度的性质提出一种自适应指纹分割算法.首先将待分割的图像分为3×3的块,计算块方差及其梯度,并以两者的乘积作为块特征;然后使用一种自适应的方法设定阈值完成分割;最后利用形态学方法进行后处理得到最终结果.在FVC2002和FVC2004数据库上的实验结果表明,该分割算法快速有效,且有较强的鲁棒性.     

分块帧差和背景差相融合的运动目标检测

提出了一种分块帧差和背景差相融合的运动目标检测方法。该方法利用图像分块建立初始背景模型,将视频图像划分为多个子块,对帧间差分图像的各子块进行自适应阈值检测,完成运动目标的粗分割,采用双阈值背景差分和邻域背景差分法对粗分割出来的运动区域进行细分割。背景采用自适应更新方法,能够克服光照变化和背景干扰。实验结果表明,该方法运算速度快、鲁棒性好,能够准确检测出运动目标。     

基于人工免疫的烟草异物图像多阈值分割

烟草异物图像分割是图像异物识别的基本任务。为了快速实现烟草异物图像多阈值分割,提出了一种基于人工免疫算法与最大类间方差法的多阈值烟草异物图像自动分割方法。算法首先定义了图像分割目标函数;接着运用人工免疫算法,结合最大类间方差法以及目标函数对图像进行自动分割,并产生最优的多阈值,从而实现图像的多阈值分割。人工免疫算法中,抗原是指最优图像分割目标函数,而抗体是指最优的多阈值。实验证明,方法对烟草异物图像多阈值分割的效果良好,分类清晰。     

基于分段自适应遗传算法的图像阈值分割

自适应遗传算法是一种有效的寻优算法,本文首先对自适应遗传算法进行改进,提出分段自适应遗传算法,达到了防止早熟,加快寻优速度的目的。阈值分割是一种经典的图像分割算法,本文将利用改进的自适应遗传算法(分段自适应遗传算法)对图像分割。本文算法以最大类间方差比作为适应度函数,通过最佳阈值进行寻优,以信息熵和最大方差比作为评价标准对图像分割进行比较,实验证明基于分段自适应遗传算法的图像阈值分割算法能够达到较好的分割效果。     

自适应梯度幅值和形态学组合滤波算法

针对传统梯度幅值滤波算法中阈值需人工确定而无法正确判断噪声点和产生新噪声点的问题,提出了一种自适应梯度幅值和多结构元素形态学组合滤波算法。首先使用梯度幅度均值与方差的和作为阈值,以及Otsu算法自适应阈值两种自适应滤波算法对图像进行滤波,以自动确定滤波阈值,最大限度滤除噪声点,保持图像细节;然后使用多结构元素组成串联形态学复合滤波器对自适应梯度幅值滤波后的图像进一步滤波,以解决在自适应滤波过程中产生的新噪声问题。通过实验结果对比与分析,该算法滤波后的图像视觉效果明显好于传统滤波方法,从而验证了该算法既能保持图像细节,又能实现较好的图像滤波效果。     

改进的OTSU射线图像分割算法

为提高对工业X射线图像的分割效果,提出一种改进的OTSU图像分割算法.分析了经典OTSU算法存在的不足,将类内方差也作为计算最佳阈值的一个因素考虑,从而提出了一种改进的OSTU阈值选择函数.在阈值分割过程中,采用局部递归法逐次进行分割.采用目标背景面积差和类内方差的比值作为递归结束的条件.通过与最大熵法、经典OT-SU法、局部递归OTSU法进行实验对比,证明本算法对于射线图像是一种优秀的阈值分割算法.     

一种自适应梯度幅值的边缘检测算法

提出了一种基于Otsu自适应梯度幅值的边缘检测算法。鉴于传统基于梯度幅值的自适应边缘检测算法中单阈值所带来的边缘断裂问题,分别使用传统Otsu算法和迭代Otsu算法进行自适应阈值,能保证图像梯度幅值的方差最大的情况下求得最优阈值,从而准确的检测边缘像素;针对梯度幅值边缘检测算法中边缘较宽的问题,在Otsu自适应梯度幅值检测算法检测到的边缘图基础上,使用经典的并行细化算法进行了边缘细化;最后,通过实验结果与对比分析,验证了算法能准确定位边缘和获得完整的边缘信息,实现了较好的边缘检测效果。     

基于运动补偿和自适应双闭值的镜头分割

镜头分割是视频检索的结构化基础.提出一种高效的镜头分割算法,首先针对视频中的图像帧序列间存在一定的运动,对视频中的图像帧采用运动矢量场自适应搜索技术进行分块运动矢量估计,然后进行运动补偿,接着在此基础上计算两帧间的像素值不变点数,并基于滑动窗口获取局部自适应的双阈值,最后基于自适应双阈值间的比较检测切变和渐变.实验结果证实,该算法不仅能够有效地检测出镜头的切变和渐变,而且对运动具有较强的鲁棒性.     

核最大方差差分嵌入在生物特征提取中的应用

最大方差差分嵌入算法（VDE）最大化全局方差和局部方差之差,该算法直接通过求解一个特征值问题而获得投影矩阵,无需矩阵求逆运算,因此VDE克服了无监督鉴别投影（UDP）算法的小样本问题,为了进一步增强VDE算法的非线性描述能力,提出了核最大方差差分嵌入算法（KVDE）,该算法首先采用核函数将样本映射到非线性高维空间,然后采用核方法得到一个低维子空间,人脸和掌纹数据库上的实验表明KVDE算法比VDE算法具有更好的性能。     

New interpretation of laser gyro drifts

Discuss and develop some contents which are relevant to the IEEE Std 647TM-2006 in this paper. The IEEE Std only involves Allan variance, and decomposes it into five primary noise terms, in which, however, the noise nature of the so called rate random walk noise and the rate ramp is doubted by the IEEE Std editors. Here we use a mathematical identity to entirely affirm the first query and partially the second query as mentioned above. Besides, we argue that only the classical variance can be used in navigat...     

On Nonparametric Residual Variance Estimation

In this paper, the problem of residual variance estimation is examined. The problem is analyzed in a general setting which covers non-additive heteroscedastic noise under non-iid sampling. To address the estimation problem, we suggest a method based on nearest neighbor graphs and we discuss its convergence properties under the assumption of a Hölder continuous regression function. The universality of the estimator makes it an ideal tool in problems with only little prior knowledge available.     

一种基于修正系统预测输出的自适应控制算法

本文利用预测误差的历史数据修正系统的预测输出,以抑制模型失配的影响.给出了修正的最小方差调节器和广义最小方差控制器的算法,并分析了所给修正算法能增强系统鲁棒性的机理.仿真结果表明了本算法的有效性.     

Minimizing weighted waiting time variance on a single processor

This paper considers the problem of scheduling n non-preemptive jobs on a single processor. Each job may have different size and weight. The objective is to minimize the weighted waiting time variance (WWTV). It is shown that the proof of one previous established optimality property in the literature, called “agreeably weighted property”, is wrong and the corrected proof is presented. Additional optimality properties are proved for the cases where job sizes are directly or inversely proportional to their weights, respectively. In addition, we show that the objective function of the problem can be expressed as a function of positional weights and processing times. With this new functional form, the proofs of several previously established optimality properties in the literature become rather straightforward.     

动态总方差及其在陀螺振动信号分析中的应用

动态Allan方差是分析动态环境下陀螺仪随机误差变化规律的一种新方法。针对其运用窗函数截取信号导致方差估计值置信度降低,尤其是长相关时间上估计误差大的问题,提出了动态总方差法。用矩形窗分段截取陀螺仪量测信号,再对截断窗内数据进行倒像映射延拓以增加方差估计的实际自由度,最后计算延拓后样本的Allan方差并提取其噪声系数,将其按时间顺序分别以三维和二维的形式表征出来,以细化和辨识陀螺输出的动态特性。从对半球谐振陀螺线振动试验实测数据处理结果来看,新算法不仅能及时跟踪信号的非平稳变化,而且有效提高了振动信号方差估计值的置信度。     

最大方差展开的快速松弛算法

最大方差展开(maximum variance unfolding,MVU)是在流形局部等距概念基础上提出的一种新的非线性维数约减算法,能有效学习出隐含在高维数据集中的低维流形结构.但MVU的优化需要解决一个半定规划(semidefinite programming,SDP)问题,巨大的计算和存储复杂度限制了它在大规模数据集上的可行性.提出了MVU的一种快速算法——松弛最大方差展开(relaxed maximum variance unfolding,RMVU),算法基于Laplacian特征映射(Laplacian eigenmap)近似保留数据集局部结构的思想,对MVU中严格的局部距离保留约束进行松弛;算法求解转变为一个广义特征分解问题,大大降低了运算强度和存储需求.为了适应更大规模数据集的处理需求,同时提出了RMVU的一种改进算法——基于基准点的松弛最大方差展开(landmark-based relaxed MVU,LRMVU).在模拟数据集和COLT-20数据库上的实验验证了算法的有效性.     

基于邻域保持的流形学习算法评价模型

应力函数和残差只适合于评价距离严格保持的流形学习算法,dy-dx表示法又是一个定性模型。虽然距离比例方差可以比较和评价大多数的流形学习算法,但其需要计算测地线距离,具有较高的计算复杂度。为此,提出一种基于邻域保持的流形学习算法定量评价模型,该模型仅仅需要确定两个空间中每个对象的k个近邻,并计算出每个点在低维空间中的近邻保持情况,不用计算测地线距离。理论分析表明,邻域保持模型的计算复杂度远远低于距离比例方差的复杂度。在三个数据集上比较了两个模型的性能,实验结果表明,利用邻域保持模型不但可以评价同一算法在不同邻域参数下的嵌入效果,而且可以在不同的流形学习算法之间进行比较,并且其评价流形学习算法的性能优于距离比例方差。