遥感地形图象的灰度与分形分析

为了能够更加充分、准确地在遥感地形图象中利用分形信息,需要将其与其他特征配合使用。文章通过从视觉成像的角度,深入地剖析物体不同区域的形状和位置对成像灰度的影响,进而将有关结论与图象分形指数数据相结合,应用于基于图象内容的遥感图象的区域(标识)分割,取得了令人满意的效果,从中检查出分形数据中对应于图象深灰度区无意义的数值部分,从而保证了分形数据的可靠性,同时也说明了结合灰度或其它信息于分形图象应用的图象分析方式是十分必要的。     

基于频谱的人脸识别方法

小波变换后的低频子带图像既去除了某些表情变化，又减小了数据量，而图像的频谱特征则具有良好分类特性，因此两者结合后得到的频谱脸在人脸识别方面具有相当高的应用价值。先利用小波变换和Fourier变换求得原始人脸图像的频谱脸(Spectrofaces)，再对频谱脸继续求取各自的本征脸(Eigenface)和LDA(Linear Discriminant Analysis)特征作为分类特征，并利用了不同的分类方法进行识别。实验是利用ORL人脸库进行的，实验结果证明了比起直接利用空间域上原始图像的识别方法来说，基于频谱的方法可以有效提高识别率。     

基于分形理论的SAR图像分割

SAR(合成孔径雷达)图像包含有相干斑噪声,传统方法不能很好对其进行分割,文章将SAR图像的特点和分形理论相结合,提出了一种新的SAR图像分割方法。该方法首先对原始SAR图像每个像元为中心取两种不同窗口,计算在该两种窗口下基于区域自选的分形维数并求均值,将其作为分形纹理特征。然后根据SAR图像噪声在小波域中的分布特点对SAR图像进行滤波,最后以SAR图像分形纹理特征和滤波后的灰度组成特征向量对SAR图像进行分割。实验结果分析表明,该方法是一种有效的SAR图像分割方法。     

一种有效的运动模糊图像恢复算法

探讨了任意方向的匀速直线运动模糊图像的恢复问题。证明了对任意方向的商线运动模糊图像只能直接设置二维点扩展函数进行二维恢复，不可先进行x方向的一维恢复再进行y方向的一维恢复。给出了估计PSF的方向和模糊范围D的频谱方法。并用实验验证了PSF谱估计方法的有效性，以及带窗的维纳滤波方法相比于标准维纳滤波方法的优越性。     

语音信号的预滤波和倒谱参数方差的统计

对于非实验室条件下的实时语音识别系统来说，能否准确提取出所需要的语音信号特征，是决定该识别系统正识率高低的关键因素之一，对语音信号进行预滤波以抑制噪音，有利于语音信号特征的提取，本文结合一个实际系统，讨论了其降噪问题，并建议以倒谱参数方差之统计特性是否符合一定规律的为标准，来衡量预滤波的效果，文中还对数字滤波器及随机低门限时域中心削波在预滤波中的作用进行了讨论，实验结果表明，预滤波取得了较好的效果     

Shape From Shading最小化方法分析

由明暗重构三维形状(SFS)是计算机视觉当中有关初级视觉的研究内容之一。由于该问题存在明显的不适定性,因而需要采用使问题正则化的形式,其中,将问题转变成变分形式的最小化方法是最早并得到广泛研究的方法类,但这类方法的整体表现并不好。论文对此类方法从其解决问题的思路上进行分析,找出了该类方法当中存在的一些问题,即在正则化问题的过程当中引入了无具体意义的约束条件,从而对该类算法所表现出的一些现象给出了较为合理的解释。     

核学习机研究

该文概述了近年来机器学习研究领域的一个热点问题———核学习机。首先分析了核方法的主要思想,然后着重介绍了几种新近发展的核学习机,包括支持向量机、核的Fisher判别分析等有监督学习算法及核的主分量分析等无监督学习算法,最后讨论了其应用及前景展望。     

一种基于共振峰恢复和Ｍellin变换的非特定人语音特征提取方法

针对非特定人语音识别中的声道长度归一化问题,首先研究一种能够去牛基音激励的,基于自相关估计的共振峰（Ｆormart) 频谱恢复方法,说明了不同说话人发同一元音时的频谱互为尺度化的关系,以及它们与同一说话人发不同元音时频谱的差别,然后结合具有尺度不变性的Ｍellin变换,提出了一种适用于非特定人的语音特征提取方法,在实难中,对从非特定人收集的２０个汉语元音,分别提取了其ＦＦＴ倒谱,Ｍel倒谱,ＦＦＴ－Ｍellin倒谱及本文Ｆormant-Mellin倒谱,并用一种很直观的Ｆ－roato分辨率准则进行了性能评价,结果表明,无论是对纯净的,还是对带附加白噪声的发音样本,本文由共振峰恢复和Ｍellin变换相结合得到的语音特征都具有较高的分辨率。     

基于人类视觉感知特性的一种纹理图象分割方法

在纹理图象分割的研究领域中,基于人类视觉感知特性的图象分割方法是一个重要的新方向,本文给出了一种纹理图象分割的方法,设计了一组参数不同的2D最佳正交极可分方向滤波器来提取图象特征,然后经过四叉树平滑,用模糊C－均值聚类对图象进行分类,最后进行边缘确定,实验结果表明,这种方法能获得较好的分割效果。     

一种视频序列中的运动对象自动分割算法

提出了一种自动、准确的运动对象分割算法。首先通过直方图拟合获得准确的背景噪声方差,克服了以往只能依据经验设定背景噪声方差的缺点,并使用显著性测试技术有效地对帧差图进行二值化,确定出运动区域。然后进行形态学和对称差分处理消除噪声及显露背景,获得初始运动对象。但由于分割结果不够精确,再使用梯度向量流场作为外力的改进活动轮廓算法得到运动对象精确轮廓。实验结果表明,该方法能够得到运动对象精确的轮廓,并且具有调整参数少,抗干扰能力强,可并行处理等优点。