误差最小的计算机插补原理

从包括的思想出发,解决了对单调光滑函数曲线构造一个带域,在此带域中所确定的绘图路径是误差最小的。另外,文中应用带域提出了一种误差最小插补法,得到递推公式,每次要计算的是进给步数,跟过去一贯采用的每走一步都要计算判别函数的传统方法比较,具有较强的优越性,最后给出计算实例。     

基于最小二乘支持向量机误差校正的多方向插值算法

视频在易出错的信道中传输会发生数据丢包和误码等现象,严重影响视频图像质量。为了改善出错图像的质量,首先使用错误隐藏技术中的空域多方向插值方法进行插值,然后利用最小二乘支持向量机学习插值像素点之间的误差相关性来预测插值误差,进而对使用多方向插值方法得到的宏块进行误差校正。实验结果表明,与目前采用的最近像素线性插值法和多方向插值法相比较,基于误差校正的多方向插值算法在错误隐藏视觉效果和峰值信噪比性能指标上都具有一定的优越性。     

基于最小生成树的加权中值滤波算法

根据图像纹理分布特点,提出一种基于最小生成树的加权中值滤波算法。依据最小生成树计算像素点的相关度,对像素点进行初次分类。对初次分类中不能确定性质的像素点,采用模糊理论进行二次分类。根据像素点的分类结果,保持像素点的原有灰度值或采用不同的滤波方法进行滤波处理。仿真实验结果表明,在去除噪声和图像细节保持方面,该算法优于其他中值滤波算法。     

直线生成算法的改进

直线是图形的基本元素,研究其生成算法具有重要意义。由于经典的Bresenham直线生成算法一次计算只能生成一个像素点,效率较低。为了提高直线生成效率,通过对其进行改进,提出了一种利用直线前两行像素行的像素点数目来计算其余各像素行的像素点数目的算法。该算法在保持Bresenham算法不使用取整和小数运算的优点下,还提高了直线生成效率,一次计算可以生成一个像素行。     

Bresenham直线生成算法的改进

直线是图形的基本元素,研究其生成算法具有重要意义。由于经典的Bresenham直线生成算法一次计算只能生成一个像素点,效率较低。为了提高直线生成效率,通过对其进行改进,提出了一种利用直线前两行像素行的像素点数目来计算其余各像素行的像素点数目的算法。该算法在保持Bresenham算法不使用取整和小数运算的优点下,还提高了直线生成效率,一次计算可以生成一个像素行。     

顾及空间各向异性的IDW插值算法

针对距离平方反比插值算法(IDW)未能考虑事物的方向性特征以及插值精度较低的情况,提出一种带方向的各向异性空间插值的优化算法。通过最小二乘法的椭圆拟合改进算法确定椭圆公式,利用距离平方归一化方法将椭圆转化为各向同性模型,构造一个新的计算模型。以油田真实地质分层数据和砂体地层面表面模型为例,对所提算法进行验证分析,实验结果表明,与传统的距离平方反比插值算法相比,该算法将椭圆作为搜索区域,考虑到搜索方向的各向异性特征,提高了搜索区域内已知点选取的有效性,精度较高,更能反映数据的实际情况。     

圆的像素级生成及反走样算法

介绍了圆的逐点生成算法的研究现状,指出被忽视了的Kuzmin逐点生成圆弧算法具有最小计算量,指出并纠正其存在的严重错误;然后,提出了一种双点生成圆弧算法．该算法只用整数运算来选择距离圆弧最近的像素点,比较结果表明,该算法比现有其他算法具有更快的执行速度;最后,在文中算法的基础上提出了一个生成反走样圆弧的算法且没有增加算法的计算量．该算法与惟一可比的双点生成反走样圆弧的Wu—Rokne算法进行比较的结果表明,该算法比后者多产生了4个中间灰度级,并且所生成的反走样圆弧的最大光强误差比后者减少了40％．文中算法便于硬件实现．     

八心圆弧拟合椭圆误差的理论解析及最优解及最优解

在数控加工领域,由于加工刀具一般采用的是球刀,因此在加工非圆的曲面时采 用的是用圆弧拟合的方法转换成圆弧加工,理论拟合精度决定了加工误差;圆弧拟合椭圆有无 数解,针对八心圆弧拟合椭圆没有准确的误差算法导致拟合椭圆的精度较模糊这一问题,根据 图形学理论提出了等差拟合弧的概念,确定了八心圆弧拟合椭圆的定解区间,导出了拟合椭圆 的八心圆弧法向误差超越方程解析式,并用二分法求解,在AutoCAD 环境下应用Visual LISP 语言编程,求解出根据法向误差确定八心圆弧拟合椭圆的最小误差带,从而确定八心圆弧拟合 椭圆的最优解,使八心圆弧是否可以拟合给定形状公差的椭圆有了准确的判断依据。     

Kinect深度传感器误差模型研究

针对现有Kinect误差模型没有考虑像素点位置对误差的影响,通过对Kinect深度传感器分别在x、y、z方向上的误差研究,考虑像素点对误差的影响并提出新的误差函数模型.首先,通过Kinect和激光雷达获得深度方向(z)的误差;水平(x)和垂直(y)误差通过提出的三维棋盘格测量获得.结果表明,Kinect深度传感器的误差与像素点的坐标和深度值有关,分别为x、y、z方向建立了误差函数模型,同时将所提出的模型与现存的误差模型比较,分析表明所提出的误差模型能够更加精确地表征Kinect传感器的误差分布情况.     

基于AdaBoost的计算机生成图像检测算法

提出了一种基于AdaBoost的计算机生成图像检测算法;该算法从空间域和变换域提取JPEG图像的特征值,利用特征组合技术来检测计算机生成图像.其中,小波域特征值是图像小波子带系数及其线性预测误差的高阶统计量,空间域特征是图像的梯度能量特征值.利用AdaBoost算法来构造分类器.相比于其它分类算法,AdaBoost算法是将弱学习算法通过一定规则上升为一种强学习算法,从而通过实际样本训练得到一个识别率较为理想的分类器.仿真实验表明,对计算机生成图像的检测率有了很大的提高.     

面向惯性约束聚变实验靶图像的快速椭圆检测

目的：针对惯性约束核聚变实验中靶图像轮廓模糊、亮度不均匀等问题,并从提高图像处理实时性角度出发,提出了一种高可靠性和高精度的快速椭圆检测方法。方法：首先利用椭圆边缘点在它与圆心相连方向上具有较大灰度变化率这一特点,以预估中心点为极点建立极坐标系,通过从极点出发的射线上灰度变化率极值点搜索实现椭圆边缘点检测,极值点搜索在图像局部范围进行保证边缘点检测的有效性和实时性;其次利用基于RANSAC的自适应椭圆参数提取算法得到最终椭圆参数,该方法利用椭圆参数空间聚类分析选取最优椭圆参数,从而实现了一致样本集的自适应选择,保证了椭圆参数拟合精度的同时提高了算法的适应性和鲁棒性。结果：采用本文算法检测一幅图像的平均时间约为110ms,与常用椭圆检测方法相比检测速度有显著提高。结论：对比实验表明,本文提出的椭圆检测方法与其他方法相比具有更高的精度、更快的实时性和更强的鲁棒性。     

持续有界扰动系统的嵌套不变椭圆集鲁棒控制

为了抑制外部持续有界扰动和模型不确定性对系统稳定性控制的影响,通过不变集理论,采用嵌套不变椭圆集鲁棒控制算法实现系统的快速稳定控制。控制算法分为离线算法和在线算法两部分。离线时根据公式得到一维状态变量序列,通过线性矩阵不等式方法优化得到嵌套不变椭圆集。在线时,根据系统状态变量在嵌套不变椭圆集的位置,构建新的不变椭圆集并计算得到系统的控制律。给出新的不变椭圆集满足系统控制要求的理论证明。通过与不变单椭圆集控制算法进行仿真比较,结果验证了上述算法的有效性,为持续有界扰动下模型不确定性系统的稳定控制,提供一种有效的控制方法。     

椭圆的双步生成算法

对已有的圆和椭圆生成算法进行深入研究后,提出了一种双点生成椭圆弧的算法。与同类算法相比,该算法判别式构造简单,具有递推性,且只有整数加减和移位运算。比较结果表明,该算法比现有其他算法具有更快的执行速度。文中算法便于硬件实现。     

Bresenham画圆法提取图像信息

在图像处理中, 若操作图像某区域中的像素, 必须先提取这些待处理的像素。待处理的像素区域可以是规则的, 也可能是不规则的。对于规则区域, 可采用经典的图形学算法完成选取; 对于不规则区域, 可通过适当方法将其转换为规则区域来完成选取。讨论了24位真彩色图像文件的结构、位图数据阵列中的像素与其在屏幕上显示的像素间的关系; 采用Bresenham画圆法提取图像圆形区域中的像素并将其可视化等问题。     

Iris segmentation in non-ideal images using graph cuts

A non-ideal iris image segmentation approach based on graph cuts is presented that uses both the appearance and eye geometry information. A texture measure based on gradients is computed to discriminate between eyelash and non-eyelash regions, combined with image intensity differences between the iris, pupil, and the background (region surrounding the iris) are utilized as cues for segmentation. The texture and intensity distributions for the various regions are learned from histogramming and explicit sampling of the pixels estimated to belong to the corresponding regions. The image is modeled as a Markov Random Field and the energy minimization is achieved via graph cuts to assign each image pixel one of the four possible labels: iris, pupil, background, and eyelash. Furthermore, the iris region is modeled as an ellipse, and the best fitting ellipse to the initial pixel based iris segmentation is computed to further refine the segmented region. As a result, the iris region mask and the parameterized iris shape form the outputs of the proposed approach that allow subsequent iris recognition steps to be performed for the segmented irises. The algorithm is unsupervised and can deal with non-ideality in the iris images due to out-of-plane rotation of the eye, iris occlusion by the eyelids and the eyelashes, multi-modal iris grayscale intensity distribution, and various illumination effects. The proposed segmentation approach is tested on several publicly available non-ideal near infra red (NIR) iris image databases. We compare both the segmentation error and the resulting recognition error with several leading techniques, demonstrating significantly improved results with the proposed technique.     

Detection of incomplete ellipse in images with strong noise by iterative randomized Hough transform (IRHT)

An iterative randomized Hough transform (IRHT) is developed for detection of incomplete ellipses in images with strong noise. The IRHT iteratively applies the randomized Hough transform (RHT) to a region of interest in the image space. The region of interest is determined from the latest estimation of ellipse parameters. The IRHT “zooms in” on the target curve by iterative parameter adjustments and reciprocating use of the image and parameter spaces. During the iteration process, noise pixels are gradually excluded from the region of interest, and the estimation becomes progressively close to the target. The IRHT retains the advantages of RHT of high parameter resolution, computational simplicity and small storage while overcoming the noise susceptibility of RHT. Indivisible, multiple instances of ellipse can be sequentially detected. The IRHT was first tested for ellipse detection with synthesized images. It was then applied to fetal head detection in medical ultrasound images. The results demonstrate that the IRHT is a robust and efficient ellipse detection method for real-world applications.     

基于像素值排序与块再分的可逆数据隐藏算法

基于像素值排序的可逆数据隐藏算法通过修改图像块中的最大像素和最小像素嵌入数据,但并未充分利用图像块内的每一个像素,从而影响嵌入性能。结合块再分原理,提出基于像素值排序的可逆数据隐藏算法。将原始图像划分为3×3的图像块,计算每一个图像块的局部复杂度。设计12种分块模式将局部复杂度小于阈值的图像块细分为子块A和B。根据子块A和B的不同局部特征分别采用2种不同的扫描顺序读取像素。子块A的像素序列使用次小值预测最小值和次大值预测最大值的方法,获得2个预测误差值,子块B的像素序列利用中值像素连续预测其余4个像素的方法,得到4个预测误差值。在此基础上,利用图像块中预测误差值为0和1的像素嵌入隐藏数据。实验结果表明,该算法在一个图像块中最高可嵌入6 bit的数据,在较低计算复杂度的情况下能够有效提高像素的嵌入性能。     

基于视觉灵敏度及改进方向距离彩色图像迭代滤波算法

为消除人眼视觉差别对彩色图像滤波的影响,提出了RGB非均匀色彩空间中三基色(红、绿、蓝)的视觉灵敏度的计算方法。滤波算法先用粗糙集理论对噪声像素做初步判断,再结合视觉灵敏度修正判断结果,最后用改进的方向距离滤波器(DDF)滤除噪声像素。仿真实验表明,算法在颜色保持、边缘细节保护、噪声滤除率方面均优于现有滤波算法;且在各种密度噪声情况下,其归一化均方差最小,峰值信噪比最大。