基于圆图像序列的径向畸变参数校正算法

讨论了基于圆图像序列校对径向畸变参数方法，由于相机旋转拍摄图片，可避免光源变化、遮挡和外观变化等出现在一般匹配中的问题，因此自动生成匹配点要容易得多．本文给出了一种鲁棒方法来自动求解立体匹配点，给出了求解径向畸变参数的优化方法，最后讨论了该方法的优缺点．     

基于AOS的运动目标检测算法

从能量极小化的观点出发，对运动目标检测问题定义了新颖的能量模型，给出了相应的曲线进化方程．结合水平集算法，所提出的曲线进化模型能够自动地适应拓扑变化，检测出多个运动目标区域及轮廓．定义了基于对数差图像的能量项，使得新模型对于场景照明不敏感．采用加性算子分裂(AOS)策略作为无条件稳定的数值方案来加速算法的快速实现。     

目标综合评价关联聚类算法的改进

利用现有的适于目标综合评价的关联聚类分析法对模糊事物进行分类评判时,存在阈值选取困难、聚类结果与标准对象的排列顺序直接相关、容易出现误判和漏判、先分的类聚集较多的对象而后分的类聚集较少的对象等缺点,影响了聚类结果的准确性和合理性,针对这些问题,提出一种改进的关联聚类算法,克服了原算法的不足之处,无论标准对象顺序如何排列、域值如何选取、先聚集哪一个类别,都能得到合理的稳定的聚类结果.     

一种新的图像颜色特征提取方法

为了降低特征空间的维数,将图像的先验知识融合到采用SVM构造的分类器中,提出了一种新的基于HSV空间的20色非均匀颜色量化算法．与传统的颜色量化算法相比,该算法降低了时间和空间复杂度,提高了检索的准确率,易将图像的先验信息融合到SVM的核函数中,提高了分类效果．实验表明本文提出的图像颜色特征提取算法可成功应用于海量图像库检索和图像语义信息的自动提取．     

负载可分应用在两种主从计算平台上的调度

很多现实中的负载可分应用通常要求划分是有重叠的或者需要额外的附加信息.文章通过引入上述因素而对经典的DLS-3模型进行了扩展,在有/无通信协处理器两类主从平台上分别得到了平均划分、LIFO和FIFO三种调度方案的解析解,并对它们的调度性能进行了严格比较.分析结果表明,与经典的DLS-3模型不同,在这个新的约束下FIFO总是上述三种调度策略中最优的,而与系统的规模和类型无关.     

标准线性四元树在模式识别中的应用

本文通过对图象中客体的形心和主轴进行正规化处理而得到其标准线性四元树表示方法。这种表示是客体平移、旋转和相似变化的不变量。它可以用作形状描述符帮助识别图象中的客体。利用对称差的度量匹配某客体的形状到库中一模型来识别它。     

最优子带编码器理论设计及其应用综述

子带编码器(subband coder,SBC)是一种由滤波器组(filter bank,FB)和量化器构成的通用编码模型。常用的变 换编码器及小波(包)编码器都可视为它的特殊形式。对于统计分布已知的信源,如何最优化SBC长期以来一直是自适 应信号压缩领域的难点问题。本文将SBC分为三类:正交均匀、双正交均匀和非均匀SBC。首先提出编码增益准则下SBC 优化的统一形式化描述。然后在该框架下,对每一类SBC,从其最优化的理论研究与算法设计两方面阐述最近10年来的 重大进展。其次介绍最优SBC在现代信号处理中的应用现状,最后指出未来的发展方向。     

线性四元树中轴变换

骨架和中轴变换概念运用于线性四元树,定义线性四元树中轴变换为具有一组棋盘距离值的线性四元树骨架.线性四元树中轴变换提供一种非常紧凑的区域表示法,它导致区域分割成边长为2的幂之和的最大正方形集合.提出两种算法计算一给定线性四元树的线性四元树中轴变换.最坏情况下它们的时间复杂性是O(n~2),其中n为线性四元树中四分形的数目.     

用况驱动开发过程的研究与应用

用况不仅能帮助开发者获取正确的用户需求,而且能启动和驱动整个开发过程.文中结合统一过程,讨论了用况驱动过程开发的基本思想和它在整个开发周期特别是软件的需求、分析、设计阶段的UML建模方法.实践表明,通过用况驱动过程能使软件开发平滑而高效.     

空间遮挡点目标检测的新方法

为了处理云层遮挡下的点目标检测问题,遵循边检测边跟踪的理论框架,该文设计了一种基于灰度与对比度信息融合的检测方法。通过检测累积的目标轨迹完成复杂情况下的多目标检测,后续的实验表明了该方法的有效性。