新的图像几何矩快速算法

矩技术作为一种有效的图像描述方法,在图像分析方面有着重要应用,但由于涉及大量计算,在一定程度上制约其应用.提出一种新的基于GPU的快速计算方法,它首先将图像加戟成纹理,然后在像素着色器中利用GPU内核同时对多个像素进行处理,快速计算所需矩值.实验结果表明,与当前的直接法和对称核快速算法相比,文中提出的算法可有效节省计算时间,尤其在图像尺寸较大及所使用的矩的阶数较高的情况下,计算性能更优.     

一种新的基于边界的几何矩快速分割算法的研究

在计算机视觉中，利用不变矩实现几何形状体的识别具有十分重要的意义^[1,2]，几何矩的算法实现在其中起着关键的作用，寻找图像的几何矩的有效快速算法一直是研究的热点。本文提出了一种新的基于边界的几何矩快速分割算法，其主要思想是对不依赖于图像中的具体几何形状体的那部分矩计算，预先分割出来，这样在处理一组实际图像之前，这部分计算可以被预先完成；然后对依赖于图像中的具体几何形状体的剩余部分矩计算，可以快速地求得；最后分别用经典几何矩算法，文献[5]的算法和本文的新算法，对一组阶梯轴的二值图像进行几何矩的求解，结果表明此算法的有效性和快速性。     

Adler滑动窗译码算法的改进

Ａｄｌｅｒ等人的滑动窗译码算法能保持滑动窗译码，但对状态的归并重视不够，根据状态分裂原理，文中提出了改进Ａｄｌｅｒ等人算法的想法，以及朝前看译码方式下的改进规则，文章以２／３（１，７）码为例，说明对Ａｄｌｅｒ算法改进的操作步骤，所得结果比Ａｌｄｅｒ等人算法的结果少用一个编码状态。     

二维Tchebichef 正交矩反变换的快速算法

提出了一种二维Tchebichef矩反变换的快速算法.借助Clenshaw递推公式,推导了一维Tchebichef矩反变换的快速算法,并将其推广至二维Tchebichef正交矩反变换的计算.与以迭代方式计算Tchebichef多项式进而计算二维Tchebichef矩反变换的方法相比,文中提出的算法有效地减少了算术运算的次数,大幅提高了计算速度.实验结果表明了该方法的有效性.     

基于差分法的灰度图像矩的快速算法

本文提出了一种新的对于灰度图像的几何矩的快速算法。首先运用图像差分法,将图像函数f（x,y）变换为图像函数d（x,y）。其次,从x^n（n=1,2,3）的递推求和得到一组数组。灰度图像的几何矩可以由该数组和函数d（x,y）计算获得。这种方法的优点在于：图像行（列）中具有相同像素值的连续部分,经差分后,除端点外的其它部分都为0,求矩无需考虑值为0的像素。所以,求矩计算量大大地降低了。文中给出了实验结果,和其它灰度图像求矩算法相比,文中算法在大多数情形下都极大地降低了计算复杂度。该算法乘法和加法的运算次数大约是Belkasim’s算法的47．4％和59．8％,大约是Yang’s算法的35％和51．8％。     

矩特征的一种快速算法

介绍了一种基于边界点计算形状矩特征的算法,并采用该算法计算了目标的形状特征。结果表明该算法比传统的矩特征计算方法是具有高的运算速度。     

一种新的二维图像几何矩快速计算方法

几何矩是二维图像形状特征的有效描述,本文提出了一种新的快速计算二维图像几何矩的方法,通过分离二维矩为计算两步一维矩,并将阶数高的一维矩计算中的乘法运算转换为加法运算,能够大幅度地提高计算二维图像几何矩的计算速度。本文从理论上证明了新算法的有效性与时间复杂度,并进行了实验分析,验证了新算法的运算速度效率。     

三维正交矩的快速算法

给出一种针对一类特殊三维物体－多面体的Ｌｅｇｅｎｄｒｅ正交知匠有效算法。首先利用高斯公式,将矩定义中的体积积分转化为表面积分,这使得矩计算中的运算量减少一个数量级。其次,为计算面积积分,彩格林公式将其转化为围线积分,后者可以方便地用迭代方法求出。文中介绍的方法能显著地减少三维正交矩的运算量。     

一种基于补偿法则的矩的快速算法

由于不变矩对图像的平移放大旋转的不敏感性，因此在模式识别、图像分类、场景匹配等图像处理和分析领域获得越来越广泛的应用．但是，求矩运算过程复杂、计算量大、使它的应用受到限制．基于Delta方法，提出了一种新的基于补偿法则的矩的快速算法．对任意二值图像分解为多条线段，图像的矩就等于所有线段的矩的和．对每一线段，将其左方(或上方)填满．每一线段的矩就等于填充后的线段的矩减去填充线段的矩．这样做的好处在于：一幅图像所有可能横(竖)线段的数目由N^2减少为N．引入一组N大小的数组，将求矩过程中大量重复计算的数据一次计算后存人数组，需要时查数组即得．从而极大地减少了计算量．由于填充后线段规格一致，便于用统一的公式计算且有利于编程．和已有的某些算法仅适用于无凹图像和矩计算结果是近似的相比，该算法计算结果准确，适用于任意复杂的二值图像．列出了已有矩算法运算量的评估，比较而言，所讨论的算法的计算量和用时都优于其他算法．     

基于差分矩因子的灰度图像矩快速算法

由于不变矩对图像的平移放大旋转的不敏感性,因此在图像处理、模式识别、场景匹配和计算机视觉等领域获得越来越广泛的应用．但是,求矩运算过程复杂,计算量大,使它的应用受到限制．快速求矩算法不少,但大多限于二值图像．文中提出一种新的适用于灰度图像的快速求矩算法．算法基于文中提出和证明的差分求和定理,即两个离散函数数组的乘积,等于将其中一个差分、另一个累进求和后的乘积．将矩因子作为一个函数数组,图像作为另一个函数数组,对矩因子数组实施多次差分,差分结果使得矩因子数组除边界1个或几个数组元素外,其余数组元素值皆为0．这样需对所有数组元素的乘积变为只对边界1个或几个数组元素的乘积．由于边界上不为0的数组元素值几乎都为1,这实际上就无需乘法计算．该算法原理简单,编程容易,求矩结果精确,适用于任意灰度图像．利用该算法,对任意大小和任意级别的灰度图像,无需任何乘法计算,且加法运算次数也大幅减少．和其它求矩算法相比,计算复杂性大大降低．     

滑动时间窗算法的Matlab实现

滑动时间窗算法是飞机终端区排序算法中非常重要的一种。介绍了飞机终端区排序中滑动时间窗算法的思想,实现了滑动时间窗算法的Matlab编程,给出了编程代码,为进一步研究滑动时间窗算法提供了基础,通过算例仿真验证了所设计算法的有效性、优越性。     

低频快速切比雪夫矩的篡改图像检测算法

针对图像复制粘贴篡改的检测及篡改区域定位的研究,提出了一种低频快速切比雪夫矩的篡改图像检测算法.首先用非抽样小波变换对图像分解,选取图像的低频部分进行重叠分块,提取改进的低频快速切比雪夫矩做为特征向量,然后采用PatchMatch算法对提取的块特征匹配,最后用稠密线性拟合算法去除误匹配并且用形态学操作完成最后的篡改区域定位.与现有的篡改图像检测算法相比,所提出的算法对于单区域篡改、单区域多次篡改以及多区域篡改均具有较好的定位效果,并且减少了算法的运行时间,提高了实时性.     

一种中值滤波的快速算法

提出了一种中值滤波的快速算法。与中值滤波的传统算法相比较，该算法的特点是考虑到了相邻的两个中值滤波窗口内信号数据的相关性。在运算过程中，保留前面窗口内数据的排序信息，作为下一个窗口内数据排序的参考。这样可将传统算法中相邻的两次中值滤波运算合并为一次进行，从而减少了中值滤波过程中比较运算的次数，很大程度上提高了运算效率。     

图像搜索结果的滑动窗口多标记传播聚类

针对图像聚类中数据量大、部分重叠等问题,提出一种基于滑动窗口的多标记传播聚类算法。首先根据图像距离计算图像间的相似度,设定阈值将相似度转变为链接,构造出一个无向图;然后应用基于滑动窗口的多标记传播算法对无向图进行社区划分。滑动窗口可以存放多个标记,从而一个图像可以归属于多个类别。对公开网络数据和搜索引擎返回的真实图像数据进行实验,结果表明,该方法能有效发现具有重叠划分的簇,且簇的意义比较明确。     

基于投影的多尺度小波矩快速算法

多尺度小波变换矩采用几何矩定义，由信号在某一尺度下的小波逼近系数计算得到，它反映的是信号在该尺度下小波分解对应的视觉不变量。由于受到矩本身计算量的限制，小波矩的计算很难实时实现。本文提出了一种基于投影变换的二维多尺度小波变换矩快速算法。该快速算法通过投影变换将二维图像小波变换低频分量信息投影到一维空间中，从而降低了多尺度小波变换矩的计算复杂度，保证了计算精度。     

基于改进小波矩特征的快速无损图像描述算法

为了更有效地利用小波矩不变量算法来快速无损地计算图像特征值, 提出了一种融合Mallat算法的无损采样的新型小波矩不变量算法. 在此基础之上, 结合傅里叶变换的原理及特点, 提出了基于频率幅值谱与小波矩不变量的特征提取方法. 并将改进的小波矩不变量算法与传统使用三次B样条矩的小波矩、Hu矩进行了比较. 实验表明, 改进的小波矩不变量在比传统小波矩不变量算法性能几乎没有损失的情况下, 大大加快了小波矩不变量的计算速度, 并且基于频率幅值谱的小波矩有更强的抗噪性.     

三维编织复合材料几何成型算法及仿真研究

本文总结广泛应用的四步编织法工艺中携纱器的运动规律,建立了纺织工艺参数与几何结构参数之间的数学模型,针对四步法编织工艺的特点提出了固定网格法来分步模拟。首先解决了方形四步编织工艺算法的设计,然后分析了方形四步编织工艺和圆形四步编织工艺的异同点;最后实现了三维编织预制件的几何成型仿真。     

针对RSA滑动窗口算法的Cache计时攻击

研究RSA签名算法和Cache计时攻击原理,分析OpenSSL0.9.8a中的RSA实现过程,针对RSA滑动窗口算法中的访问初始化表操作,提出一种Cache计时攻击方法.实验结果表明,该方法在1次攻击中可获得1 024 bit密钥中700 bit以上的密钥,与传统基于统计方法的计时攻击相比,所需样本更少.