复杂带状图像的快速三角剖分与骨架化算法

为了快速准确地计算带状图像的骨架，以便对其进行识别、重建等处理，提出一种基于快速三角剖分的骨架化算法，首先通过对带状图像边界的近似多边形进行三角剖分，生成一系列具有拓扑关系的三角形，然后根据三角形的类型生成局部骨架，最后连接生成整幅带状图像的骨架．该算法充分利用了图像的整体与局部信息，且与分辨率无关。     

基于三角剖分对偶图的结构表示模型及其算法

通过提取中轴骨架并对其进行跟踪而获得层次结构图是模式识别中最常用的一种方法。论文提出一种相对骨架的新型结构表示模型“三角剖分对偶图”。利用这种结构表示模型可以从二值图像中直接获得层次结构图,并表达为树的最基本的数据结构。此外,论文还给出了三角剖分对偶图的提取和优化算法,并与骨架表示模型的层次结构图作了比较。     

持续性三角剖分算法研究

详细介绍了Guy B1elloch等人提出一种新的支持持续性三角剖分的表示和一个新的三维凸包算法，同时介绍了基于核表示的地形模拟算法的实现，并比较度量了其实际应用的性能。     

任意形状平面域的通用三角化算法

基于平面上散乱数据点的Ｄｅｌａｕｎａｙ三角剖分准则，提出了任意形状平面域的通用三角剖分算法。该算法不仅能用于Ｔｒｉｍｍｅｄ曲面的消隐显示及加工，也能用于有限元网格自动生成及其它领域。该算法已经成功应用于ＨＵＳＴＣＡＤＭ曲面造型及加工系统。     

交互式轮廓线骨架的提取

为精确抽取自由绘制的二维轮廓线骨架,提出了一种新的自适应骨架提取方法.将用户绘制的轮廓线,采用离散曲率约束,自适应调整步长,提取样点,进行最小二乘法实现样条曲线拟合,有效地突出了曲线形状特征;依据曲线模型的特征点,改进约束化三角剖分方法,高效地重建三角网格的拓扑结构;基于Voronoi图优化提取轮廓线骨架.实验结果表明了该算法的高效性和鲁棒性.     

基于节点的线状图骨架提取算法研究

文中提出一种重视保留节点形位信息的线状图骨架提取算法,首先提出了截面序列的概念,光栅线索两侧的两个与线素走向近似垂直的轮廓点连线构成了一个截面,一组连续斋构成了一个截面序列,由不属于截面序列的轮廓点可计算出节点位置及拓扑结构关系;最后将通过同一节点并满足光滑性条件的截面序列归并为同源线索,并对其提取中心线得到的线状图骨架。     

三角网格模型骨架提取算法

骨架图能够直观表达三维模型几何形状,很好地反映模型的拓扑特征,在工业机器人抓取、特征识别等领域有着广泛的应用。针对三角网格表达的工业零件给出一种骨架提取算法,该算法采用Reeb图对三角网格进行骨架的抽取运算。首先读取三角网格文件,并对复杂的三角网格进行简化处理,然后遍历所有的三角网格,采用Dijkstra算法抽取基本点集,根据定义的连续函数计算每个顶点的函数值,最后根据函数值得出模型的基本骨架。实验表明,该算法具有良好的计算效果和效率,提取出的骨架图较好地保存了三维模型拓扑结构和姿态,可作为后续研究三维模型搜索的特征描述符。     

基于边界匹配的多张裁剪曲面的三角化算法研究

本文提出一种多张裁剪曲面的三角剖分算法。该算法在进行多张裁剪曲面的三角化时,首先采用匹配的方法离散各曲面的边界,确保离散后的各曲面边界在相交处重合。然后再对各曲面进行三角化,从而有效地防止了曲面相交处出现裂缝、孔洞和覆盖等现象。该算法已经成功应用于“超人ＣＡＤ／ＣＡＭ”曲面造型及加工系统,主要用于快速原型技术（ＲＰＴ） 的ＳＴＬ文件生成,算法表现稳定     

基于骨架的垂测电离图F层自动判读算法*

为了实现F层参数的自动度量,为电离层短期监测提供实时可靠的数据,以MATLAB7.6.0为仿真平台,首先对F层描迹图像进行预处理去除离散噪声点;针对F层描迹常见的寻常波和非寻常波重叠的现象,根据描迹形态特征,采用基于形态学算子的骨架提取方法以及骨架分解算法提取出寻常波;利用最小二乘分离F1层和F2层;结合形态学重建、Radon变换以及图像投影方法读取参数.该方法可以实时自动读取F层主要参数并获得较好的识别率.在不考虑Es层的多次反射遮蔽情况下,实验验证了方法的可行性同时具有一定的自抗干扰能力.     

图神经网络在人体骨架序列中的动作识别

在骨架序列的动作识别中,为了更好的突出身体中不同部位的关联性,提出一种将人体骨架图定义为有向图来提取身体部位中的关键信息。首先找到每个关键部位的顶点,对任意的骨架关节点进行拼接工作;其次对给定的张量乘以对应部位的关联矩阵并执行聚合函数;最后根据依靠图卷积网络对得到的邻接矩阵进行空间流和时间流的卷积,并在训练阶段增加Res结构增强模型的稳定性。结果表明:该方法在NTU-RGBD数据集上的CS和CV子集上取得了87.6%和96.5%的准确率,更好的提高了视频中人体动作的准确率。     

基于混沌序列的数字图像加密算法

文章给出了一种基于混沌序列的图像加密算法,该算法可以实现对两幅数字图像的快速加密,实验证明,该算法具有较高的效率和较好的加密效果。     

医学图像三维重建中的关键算法

该文主要讨论了基于序列图像的三维重建中的两个关键算法:特征数据点列的重采样算法与三角化算法。把Douglas-Peucker线性简化算法应用在特征边界的重采样上,数据的压缩比得到了明显的改善,也显著地提高了可视化速度。并使用一种简单的三角化算法,对重采样后的数据点列进行三角化,实现目标的三维重建。     

一种基于混沌序列的图像加密算法

混沌序列具有易生成性，对初始条件强敏感性，可完全重现性等特点，基于以上特性提出了一种基于混沌序列的图像置乱加密算法，以初始条件为密钥生成混沌序列，然后依据该序列随机修改图像中每一个象素点的RGB值，同时采用基于DES的双向异或置乱算法对图像进行置乱．模拟实验证明该算法实现简单，计算量小，且图像的解密结果对混沌序列的初始值有较强的依赖性，安全性高．     

一种基于超混沌序列的图像加密技术

本文给出一种构造超混沌序列的方法,并把该混沌序列应用于数字图像加密。该方法基于n次有理Bezier曲线,生成的混沌序列具有很好的伪随机性。通过对混沌序列的非线性离散化处理,可以生成相应的整数型伪随机序列。利用该整数型混沌序列对数字图像进行加密,使得加密的效果更好。其中,加密的混合参数也可用这里生成的混沌序列代替。数字实验表明,该算法生成的混沌序列对数字图像加密效果良好,而且该加密算法简单易行,具有较好的安全性。     

基于声图像序列的快速目标跟踪算法

针对声图像具有对比度低、不同时刻目标回波变化大等特点,提出了一种基于卡尔曼滤波和数据关联算法的快速目标跟踪算法.该算法首先对声图像序列进行高斯平滑和自适应阈值分割处理,在此基础上建立卡尔曼滤波目标跟踪模型和数据关联目标匹配算法,分析计算了可跟踪的目标速度上限值.仿真结果表明,该算法可较准确地实现目标跟踪,允许的目标速度可满足实际应用的需要.同传统文献算法相比,该算法具有实时性好、鲁棒性强,能更好地适应目标分裂或合并等情形.     

基于混沌序列的二值图像加密算法

随着Internet和多媒体技术的飞速发展,多媒体通信成为人们进行信息交流的重要手段,信息的安全和保密显得越来越重要,促进了多媒体信息、图像信息和声音信息的加密研究。信息隐藏和信息安全技术越来越重要,成为大家研究的一个重要课题。这里提出了一种以混沌二值序列为基础的图像加密算法,改进了灰度差置乱度算法来评价二值图像加密效果,最后对混沌序列对初始条件的敏感性、相邻像素差置乱度、图像加密/解密速度进行了大量测试。实验表明本算法具有加密速度快、加密效果好、安全性高等特点。     

基于混沌序列的数字水印图像认证算法

本文在研究离散小波分解和混沌序列特点的基础上,提出了一种新的基于DWT域半脆弱水印算法。该算法以小波系数之间的关系作为水印信息,利用混沌映射产生一个密钥来加密水印信息,并分别嵌入到图像块深层小波域的低频子图中。水印的检测不需要原始图像。大量仿真结果证明,该算法嵌入的数字水印既具有很好的隐蔽性,又具有很理想的鲁棒性。     

基于混沌序列的频域图像加密技术研究

混沌序列具有容易生成,对初始条件敏感等特点。该文提出利用混沌序列实现对图像小波系数矩阵的加密,为图像加密提供了一个新方案。实践表明,该方案对图像进行加密取得了较高的保密性,利用小波与混沌序列相结合的加密技术,具有密图文件保密性高,密钥简单等特点,具有广阔的应用潜力。     

一种基于交叉混沌序列的图像加密算法

当前研究的混沌加密算法大都是基于单级混沌系统或低维的混沌加密技术,而这些混沌映射的密钥空间太小,可以轻易地被破译,它们还不算具有严格密码学意义上的保密性。文中提出了一种利用Logistic映射与Chebyshev映射作为2个混沌发生器的算法,在这种交叉混沌映射的图像算法中,不仅通过加密矩阵对图像像素进行灰度置乱,而且根据离散映射生成相应的符号矩阵和置换矩阵。实验结果证明了该算法实现简单,计算量小,且图像的解密结果对混沌序列的初始值有较强的依赖性,安全性高,同时也证明了给出的图像置乱度能更好地反映图像加密前后的视觉差别和加密效果。     

基于Delaunay三角形网格的立体图像编码算法

传统的立体图像编码方法多采用基于块的视差补偿算法,但这种算法不能更为准确地估计视差矢量,在低码率时重建图像的块效应比较严重．提出了一种新的基于Delaunay三角形网格的立体图像编码算法,该算法首先对参考图像进行自适应的三角形网格剖分,然后对三角形顶点在目标图像中进行视差矢量估计．利用三角形模型和6参数仿射变换计算三角形内部各点的视差矢量,并产生残差图像．结合实验统计对文中算法产生的残差图像进行了分析,采用嵌入式DCT算法编码残差图像．从实验结果看,文中算法视差矢量估计的准确性较传统算法提高了10％左右．在相近比特率下,平均PSNR大约提高1dB．