可任意划分负载的调度模型、算法与应用*

随着数据并行应用需求的日益增长,可任意划分负载的调度问题已经成为并行调度领域新的研究热点.回顾了可任意划分负载调度的基本模型及近年来对这个基本模型的扩展性研究,并给出了它的应用研究和今后的发展方向.     

基于改进外部力的多尺度蛇算法

通过融入方向信息修改了仅基于梯度幅值的蛇模型定义，从而产生了新的动态轮廓线模型．新模型可以明显地削弱虚假强边缘的影响；基于动态规划方法，给出了基于小波分解的多分辨率能量极小化算法．由于结合了Mallat的小波边缘检测理论，该算法可以明显地降低时间消耗，在选择滤波器方面更具有柔性，而且降低了初始位置和参数敏感性，从而扩大了目标捕获区域并使得参数的调整得以简化．     

一种新颖的轮廓线跟踪方法

为了降低跟踪系统状态维数、提高跟踪精度，从拉格朗日动力学原理出发，利用B样条形状空间理论，定义了新的动能、势能和衰减能量，推导了新的动态轮廓线跟踪动力学方程，并应用运动估计中的块匹配技术来寻找相邻帧中的对应点．结果表明：形状空间的维数远小于控制点数，增强了跟踪的稳定性；形状矩阵的正交化处理可以保证得到的动力学方程自然解耦，转化为若干个独立的单变量二阶振动系统；块匹配方法能够更准确地检测特征曲线．实验结果证明了方法的有效性．     

基于动态轮廓线的面积测量新方法

提出了一种适用于具有光滑且不规则形状边缘的物体表面积计算的测量方法。使用一种新颖的形心自标定技术,利用图像目标形心和双频激光器测量出像素的尺寸当量,从而准确测量出真实物体的表面积。实验表明该方法的平均计算误差达到了±0.5%。和传统的面积测量方法相比,这种方法具有很强的鲁棒性,特别适用于目标图像背景中存在各种噪声和目标内部具有复杂边缘的面积计算。     

基于视觉与标注相关信息的图像聚类算法

算法首先按视觉相关程度对标注字进行打分,标注字的分值体现了语义一致图像的视觉连贯程度.利用图像语义类别固有的语言描述性,从图像标注中抽取具有明显视觉连贯性的标注字作为图像的语义类别,减少了数据库设计者繁琐的手工编目工作.按标注字信息对图像进行语义分类,提高了图像聚类的语义一致性.对4500幅Corel标注图像的聚类结果证实了算法的有效性.     

基于偏最小二乘回归分析的混色数据学习算法研究

考虑到仅从单色色块中发现知识的片面性和不准确性,在对400组单色色块进行测试学习的基础上,本文提出用偏最小二乘回归分析从1331组混色数据空间中进一步发现知识,使得从RGB到CMYK转换时误差变小,从而提高色彩匹配的精度,进一步解决色彩匹配的自动化和通用性问题.     

DWT Lifting分解理论及其在图像压缩中的应用

在形式化地分析DWT（Discrete Wavelet Transform）Lifting分解的基础上,提出了分解集合的分级结构概念与技术,其克服了求解问题的高复杂性所带来的实际计算与搜索困难;进一步地,从数值稳定性及计算代价两方面研究了分解的评价问题,给出了两种实用的分解稳定性准则;最后,结合分级结构技术提出了最优分解算法.这些方法应用在JPEG2000框架下的图像压缩系统中得到了一些深刻结论,如发现了LTD（Long Then Danger）现象等,可以为压缩系统中小波变换的快速实现提供新的理论依据与实用算法.实验结果表明了上述方法在求解效率与灵活性、寻优速度以及适用范围等方面的优越性.     

A new method to build boundary conditions for nonuniform B-splines interpolation

0　ＩＮＴＲＯＤＵＣＴＩＯＮＢ ｓｐｌｉｎｅｃｕｒｖｅｉｎｔｅｒｐｏｌａｔｉｏｎｉｓａｎｉｍｐｏｒｔａｎｔｉｓｓｕｅｆｏｒｃｏｍｐｕｔｅｒａｉｄｅｄｄｅｓｉｇｎｏｆｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇｏｂｊｅｃｔｓ ,ｓｕｃｈａｓｃａｒｂｏｄｉｅｓ ,ｓｈｉｐｈｕｌｌｓａｎｄａｉｒｃｒａｆｔｓｈｅｌｌｓ[1] .Ｔｈｅｔａｓｋｏｆｃｕｒｖｅｉｎｔｅｒｐｏｌａｔｉｏｎｉｓｔｏｄｒａｗａｓｍｏｏｔｈｃｕｒｖｅｐａｓｓｉｎｇｔｈｒｏｕｇｈａｓｅｔｏｆｇｉｖｅｎｐｏｉｎｔｓｉｎｔｈｅｄａｔａｓｐａｃｅ .ＴｈｅｃｕｂｉｃＢ ｓｐｌ…     

复杂景物环境下运动目标检测的新方法

文中提出一种复杂景物环境下自动检测运动目标的新方法。该方法具有四个明显特点：①背景允许任意复杂；②帧间摄像机允许运动；③目标的面积大小不影响算法的效果；④帧间允许的运动光流比较大。大量实验验证了文中方法的有效性和实用性。     

图像Mosaics技术综述

 本文系统综述了当前图像Mosaics技术的研究现状.图像Mosaics技术就是将一组重叠图像拼结成一幅大型的无缝高分辨率图像的技术.我们根据图像Mosaics形成的二维曲面即流形(Manifold)的确定方式将图像Mosaics技术分为两大类:基于自适应流形的图像Mosaics 和基于人工确定流形的图像Mosaics.基于自适应流形的图像Mosaics是由视频序列提取的条形图产生的.基于人工确定流形的图像Mosaics是由整幅图像的拼接对齐所产生的.它包括局部对齐技术、全局对齐优化调整技术和图像融合技术.我们对每种技术进行了分类和讨论.最后给出了评价并展望了未来图像Mosaics技术的发展方向.