N维Hilbert曲线生成算法

Hilbert曲线描述了一种多维空间与1维空间—映射的方法，在图像处理、多维数据索引等领域有着重要的地位。但因为高维Hilbert曲线的复杂性，对高维Hilbert的相关算法研究很少。提出了产生N维Hilbert曲线的一个新算法。该算法基于静态演化规则，自底向上地分析N维Hilbert曲线编码规律，实现N维Hilbert曲线的编码生成。与现有的算法相比，本文算法易于实现。实验结果表明，该算法具有更好的计算性能。     

三维Hilbert曲线在图像置乱中的应用

研究三维Hilbert曲线基元在空间中的24种形态,提出一种基于基元分形走向的n阶三维Hilbert曲线生成算法,将图像像素点存入到一个空间立方体数组中,按三维Hilbert曲线遍历顺序对空间立方体中的像素点进行顺序扫描存储,从而实现图像置乱处理。实验结果表明,相比二维Hilbert曲线,三维Hilbert曲线置乱具有更强的图像置乱度和更高的图像加密安全性。     

基于Hilbert扫描和小波变换的自适应图像分割

阈值的选择是图像阈值分割法的关键,针对现有阈值法中存在的没有充分地考虑图像像素之间的空间相关信息等问题,提出把Hilbert图像扫描方法和小波变换相结合,获得了连续光滑的阈值曲线,从而建立了一种局部自适应阈值法。首先通过Hilbert图像扫描的方法将2维图像信息转化为1维Hilbert序列;然后利用小波变换对其进行多分辨分析获得信号的发展趋势曲线,并将该曲线作为阈值曲线对Hilbert序列进行量化处理;最后对量化后的Hilbert序列运用Hilbert图像扫描的反过程恢复为2维图像信息,从而实现原图像的分割。该方法所建立的阈值曲线能够随像素点的环境变化而自适应调整,反映出当前区域图像灰度信息的变化趋势,从而充分地保留了图像的局部信息和原图像中相邻像素的相关性,提高了图像分割效率。实验结果表明,该方法具有分割性能好以及受噪声影响小等优点,是一种非常有效的图像分割方法。     

一种抗图像自交的优化分割算法仿真分析

研究图像的优化分割问题,在一些图像中,在图像敏感特征的边沿部分点中,像素的分布过渡不合理,使得图像的边沿像素渐变序列中出现了像素局部自交,或扭曲变形.传统的分割算法受到图像在插值变形过程中,部分特征点运行轨迹的不可预测性的影响,很难避免自交现象,造成分割的不准确.为了解决上述问题,提出一种抗图像自交的优化分割算法,通过Hilbert曲线扫描将二维数字图像转化为一维Hilbert数字序列,通过小波变换对数字序列进行多分辨处理,得到数字信号的趋势曲线,将曲线看成阀值曲线对Hilbert数字序列进行量化处理,再采用Hilbert曲线搜索的反过程获取相应的二维数字图像,完成图像分割.仿真结果表明:改进方法能够较好的解决图像的自交问题,分割效果得到了进一步的优化.     

纳米/CMOS电路单元的快速映射

针对纳米//CMOS混合电路(CMOL)单元映射问题,提出一种基于混合遗传算法的映射算法.将任意布尔电路转换为适于CMOL映射的基于或非门的电路,读入该电路进行染色体编码,形成初始种群;每一代种群经过二维交叉算子、变异算子进行解空间全局搜索,并引入模拟退火算法进行局部搜索使种群个体得以改进.对ISCAS和MCNC标准电路的实验结果表明,采用该算法进行求解不仅使电路面积小、时延短,且具有求解速度快、能处理规模较大电路的特点.     

基于IMM修正的降落伞折叠建模方法

针对降落伞折叠展开数值模拟中需要解决的降落伞多层折叠建模这一关键技术问题,根据降落伞折叠的特点,提出一种采用初始矩阵方法修正直接折叠模型的方法.该方法采用单元坐标空间转换实现直接折叠建模,通过映射关系将映射网格和参考网格间差异作为初始位移施加在映射网格上,从而对直接折叠产生的初始单元误差进行修正,以解决由于初始单元误差造成计算结果不准确的问题.最后以某模型降落伞为例进行了降落伞的多层“Z”型折叠建模,通过计算对比和风洞实验证明了文中方法的可行性和合理性;该方法不仅可以解决降落伞折叠建模问题,对其他柔性织物体积压缩比大的折叠建模也有一定的指导作用.     

LBS中外包空间数据的kNN安全查询方法

云计算服务允许数据拥有者将数据库外包出去,从而避免高昂的存储和计算资源,该方法的关键在于既要对第三方服务提供商保持数据的机密性,又要为认证用户提供实时查询结果。对此,提出一种转换和加密方法,应用到服务提供商在空间数据集上执行用户查询和响应过程中。采用空间填充Hilbert曲线将多维空间的每一个空间点映射到单维空间;基于顺序保留加密技术处理转换的空间数据;用户向服务提供商发起基于Hilbert值的空间kNN查询,并应用加密密钥对查询响应进行解密。实验证明该加密方法能减少认证用户与服务提供商之间的通信开销。     

利用二次B样条曲线逼近的图像压缩方法

提出了一种基于Hilbert扫描和二次B样条曲线逼近的图像压缩方法。首先利用Hilbert扫描曲线将二维数字图像转化为一维的灰度序列;然后采用二次B样条曲线对数据进行分段逼近,同时利用逼近的最大绝对误差小于最大允许误差来确定最终分段;最后对每段数据的逼近参数进行编码。实验结果表明,该方法获得的压缩效果较好,且计算量适中,是一种简单有效的数字图像压缩方法。     

中文文语转换系统中基于决策树的基频模型提取

普通话是有调语言,基频是TTS系统中选择单元时一个非常重要的参数。为了能根据基频这个声学参数来选择语音单元,就必须建立文本上下文环境信息与基频曲线之间映射关系,即基频模型。本文将通过决策树的方法来提取这个模型,并将这上模型应用到普通话的文—语转换系统中。     

基于双重Hilbert扫描的数字水印算法

提出一种基于双重Hilbert扫描的数字水印算法。该算法先将原始图像各4×4块按Hilbert扫描顺序排列,再对4×4块内的像素按Hilbert扫描顺序转换为准均匀三次B样条曲线的控制顶点向量。然后对B样条曲线进行小波分解获得曲线的低分辨部分。通过调整Hilbert逻辑相邻的两B样条曲线低分辨系数关系来实现水印信号的嵌入。水印嵌入后重构新的B样条控制顶点,新的控制顶点经逆Hilbert重置得到水印图像。实验结果表明,算法对图像压缩、滤波、缩放等攻击具有较强抵抗力。     

基于Hilbert变换的数字图像置乱新算法

文章提出了一种新的图像置乱改进算法,该算法可以有效的提高图像置乱效果。实验结果表明,利用Hilbert曲线路径进行置乱不仅在置乱路径上有更多的选择空间,而且本算法结合灰度值改变的按位异或运算,使得置乱效果更优,具有较大的实用性。     

基于Hilbert曲线的高维k-最近对查询算法

利用Hilbert曲线的数据聚类特性,将高维空间中的点映射到线性空间中,给出相应的降维方法,提出基于Hilbert曲线的高维k-最近对查询算法,并证实了其正确性。算法能够删减点集中大量的点以优化扫描过程,减少运行时间,实验结果表明该算法优于连续扫描算法。     

A new algorithm for encoding and decoding the Hilbert order

An iterative algorithm is described, based on the replication process of the Hilbert matrix, for encoding and decoding the Hilbert order. The time complexity of the proposed algorithm is smaller than those published previously, and the space complexity is bounded by a constant. Moreover, the new algorithm has a wider applicability when compared with existing algorithms for certain machine‐word lengths. A new variant of the Hilbert curve is suggested to overcome a shortcoming of the traditional Hilbert curve for the mapping problem. The proposed coding algorithms for the traditional Hilbert curve are also applicable to the new variant without increasing the time and space complexities. Copyright © 2006 John Wiley & Sons, Ltd.     

基于Hilbert曲线的近似k-最近邻查询算法

在低维空间中R树的查询效率较高,而在高维空间中其性能急剧恶化,降维成为解决问题的关键。利用Hilbert曲线的降维特性,该文提出基于Hilbert曲线近似k-最近邻查询算法AKNN,分析近似k-最近邻的误差。实验结果表明算法在执行时间上优于线性扫描和基于R树最短优先查询算法,近似解的质量较好。     

多核环境下Hilbert曲线划分简单要素多边形合并算法

为了解决大规模复杂多边形数据合并运算效率问题,减少在空间数据库中检索多边形时的磁盘读取次数,针对多核环境下简单要素类多边形合并的特点,利用Hilbert曲线划分方法对简单要素的多边形进行空间数据划分,利用多核处理器并发执行,充分利用了多核计算环境中CPU的计算能力,保证了合理的任务分配与充分利用。介绍了该算法中用到的简单要素类多边形合并算子,利用对重合边的判断来进行多边形的合并;最后对提出的算法进行了实验分析。实验证明,本算法在进行大数据的多边形集合合并时效率较高,基于本算法开发的功能用于实际问题中可较好地解决大规模复杂多边形数据层合并运算的效率问题。     

改进的基于高斯混合模型的运动目标检测算法

针对固定场景视频监控中,由于运动物体在运动目标检测算法初始化时的存在而导致传统的基于高斯混合模型的运动目标检测算法收敛速度慢的问题,提出了改进算法。该改进算法通过采用在线K-均值聚类方法对混合高斯模型进行初始化,提高了算法的收敛速度。同时在模型更新时,通过对匹配准则和新高斯分布生成准则的改进,节约了存储空间。实验结果表明,与传统算法相比,改进算法能够快速、有效地检测运动目标,具有更好的鲁棒性。     

图像扫描波动性定量标准及分形扫描矩阵的快速生成

在图像扫描技术中，首要的问题是如何尽量减小生成数据的波动性。本文在深入研究各种扫描技术的基础上，定义了一种描述扫描产生数据波动性的度量指标，基于图像存在局部连续性，证明了Hilbert分形曲线扫描优于其他传统扫描，表明在生成数据的最佳连续特性，并通过实验 分析了图像扫描方式对DCT变换编码效果的影响。最后，给出了一个构造Hilbert扫描矩阵的快速算法。     

图象扫描波动性度量及Hilbert扫描矩阵的快速生成

在图象扫描技术中，首要的问题是如何心量减小生成数据的波动性。为些深入研究各种扫描技术的基础上，定义了一种扫描方式产生数据波动性的度量指标，基于图象存在局部连续性，证明了Hilbert分形曲线扫描优于其他传统扫描，表明其生成数据的最佳连续特性，并并通过实验分析了图象扫描方式对DCT变换编码效果的影响。最后，给出了一个构造Hilbert扫描矩阵的快速算法，以方便该方法的进一步研究及应用。