Variation-based approach to image segmentation

A new approach to image segmentation is presented using a variation framework. Re-garding the edge points as interpolating points and minimizing an energy functional to interpolate a smooth threshold surface it carries out the image segmentation. In order to preserve the edge informa-tion of the original image in the threshold surface, without unduly sharping the edge of the image, a non-convex energy functional is adopted. A relaxation algorithm with the property of global conver-gence, for solving the optimization problem, is proposed by introducing a binary energy. As a result the non-convex optimization problem is transformed into a series of convex optimization problems, and the problem of slow convergence or nonconvergence is solved. The presented method is also tested experimentally. Finally the method of determining the parameters in optimizing is also explored.     

一种基于改进CP网络与HMM相结合的混合音素识别方法

提出了一种基于改进对偶传播（ＣＰ）神经网络与隐驰尔可夫模型（ＨＭＭ）相结合的混合音素识别方法．这一方法的特点是用一个具有有指导学习矢量量化（ＬＶＱ）和动态节点分配等特性的改进的ＣＰ网络生成离散ＨＭＭ音素识别系统中的码书。因此,用这一方法构造的混合音素识别系统中的码书实际上是一个由有指导ＬＶＱ算法训练的具有很强分类能力的高性能分类器,这就意味着在用ＨＭＭ对语音信号进行建模之前,由码书产生的观测序列中     

任意方向运动模糊的消除

对运动模糊图象的恢复而言,虽然维纳滤波法可解决反滤波法中Ｈ（ｕ,ｖ）零点的噪声的放大问题,但无法消除由于模糊罗象信息的不完整性而造成的边缘误差,该文所述的带最优窗的纳滤波方法却可有效地去除噪声和减小边缘误差,除了边缘的Ｌ－形条带外,可得到近平完美的恢复效果,通过对女孩和大狒狒头模糊图象的恢复试验证明,该方法效果较好,由于点扩展函数的设置是影响恢复结果好坏的关键问题,因此文中还证明了对任意方向的直线     

一种新的复合地形辅助导航方法

地形辅助导航方法中,并行Kalman滤波和关联算子都使用雷达阵列测量的地形高度与地形高程数据对比得到飞行器当前定位.并行Kalman滤波中虽然采用了多模式自适应技术(Multi Mode Adaptive Estimation,MMAE),仍然难以确保系统在遇到地形突变情况时的性能.关联算子技术基于贝叶斯原理,计算简单,并且具有较好的鲁棒性.基于两种方法,提出一种复合地形导航系统,使用关联算子监视并行Kalman滤波,保证定位精度的鲁棒性.实验使用真实地形数据验证了该方法的有效性.     

树型小波变换在纹理分析中的应用

分析了小波变换的特点,将传统的塔型小波变换和树型小波变换进行了比较,给出了一种用树型小波来提取纹理特征进行纹理图象分割的方法。经过实验结果表明,用树型小波变换可以在纹理分析中获得较好的效果。     

矩快速算法综述

矩是图像处理、模式识别和计算机视觉中的通用技术之一.本文逐一介绍了几何矩和正交矩的各种快速算法,并对其性能进行了评估.几何矩快速算法包括图像变换、Delta方法、拐点方法、Green定理法、图像块表示法、可重构网格法、SIMD阵列法和VLSI算法.与几何矩相比,正交矩快速算法种类较少.     

使用Mean Shift进行自适应序列图像目标跟踪*

现有的Mean Shift跟踪方法使用单一半径参数描述目标大小变化,不能适应复杂的目标运动情况。使用带宽矩阵来描述目标尺寸,在两个方向上独立描述目标大小变化,提出并证明了一种新的跟踪方法。实验表明,在不增加任何计算量的情况下,该算法对目标运动的适应性更好。     

汽车牌照的产时分割方法

提出了一种汽车牌照的实时分割方法,利用牌照区域灰度变化剧烈,而背景相对平缓的特点,以适当阈值二值化牌照图像以消除背景干扰,结合牌照知识,搜索牌照区域,如找不到,则自适应调整值,重复以上步骤。实验证明该算法定位准确并且是实时的。     

基于区域内容表征和不变矩的图像内容保护算法

文章通过图像分割技术得到图像的区域级内容表征(RegionalImageContentMap,RICM),并将表征图像RICM的不变矩编码为内容水印信息嵌入到原图像中,从而实现对原始图像的内容保护。实验结果表明,由于区域级内容表征方法及其矩特征的良好性能,算法对图像的非内容级图像操作(特别是仿射变换)具有很强的鲁棒性,且能够敏感的检测出对所保护图像的内容篡改。     

一个快速的人机交互式目标分割系统

由于视觉计算理论的局限、硬件水平的限制，研究全自动动的遥感图象解译方法还不现实。因此开发了一种计算机辅助图象判断读系统。在图象中感兴趣的区域指定一个核，利用有约束的区域增长法来分割目标，并用数学形态学的结合对分割出的目标进行处理，获得了目标的分割图象。该系统能帮助判读员在复杂的航空图片中迅速均勾画出某一目标的轮廓，确定目标的种类，进一步的工作还可以让计算机完成目标的识别，把可能的识别结果按概率的大