方向微分分块统计的运动模糊方向鉴别

运用方向微分鉴别运动模糊方向的基本思想是将原图像视为各向同性的一阶马尔可夫随机过程.但实际处理效果并不理想,其主要原因是很多图像并不严格满足各向同性的一阶马尔可夫随机过程.从整个图像来看,物体形状、平坦区域等因素都会弱化这一物理前提,造成微分图像计算不准确.为此提出一种优化方法,先提取多个局部方差较大的特征块,再分块进行运动模糊方向的鉴别,统计分块结果.实验结果表明,本文方法在传统的基于方向微分的加权平均法鉴别误差较大时,依然可以取得不错的鉴别精度.     

MCP预测技术在浙江电力市场中的应用

市场清算电价(MCP)预测是电力市场决策的基础。文中以浙江电力市场为背景,对一些预测技术作了介绍;用神经网络、时间序列以及基于小波分解的时间序列预测方法对浙江电力市场MCP作了预测。预测结果表明时间序列方法和基于小波分解的时序方法在一周的MCP预测过程中精度衰减较快,但是基于小波分解的时序方法在下一日的MCP预测中还是有较好的精度;神经网络方法预测精度衰减较慢,预测效果相对比较稳定。     

一种自适应的图像加密算法

给出一种新的自适应图像置乱加密算法,加密后的图像可以有效防止已知明文的攻击.并且,算法具有良好的完整性保护功能,可用于图像验证.实验结果表明,算法在运算速度、抗攻击能力等方面具有良好的效果.     

基于邻域速度模仿策略的粒子群算法

为提高粒子群算法跳出局部极值的能力,加快收敛速度,提出基于邻域速度模仿策略的粒子群算法(imitate neighborhood velocity PSO,INVPSO)。通过模仿邻域最优粒子的速度实现粒子群的自适应调整,在前期扩展粒子的探索范围,在后期加速粒子的收敛;采用质心变异增强粒子跳出局部极值的能力。在13个标准测试函数上的实验结果表明,INVPSO对于邻域大小不敏感,具有较强的鲁棒性、较好的收敛性能和收敛精度,其在多峰函数上具有更好的收敛性能。     

基于四元数奇异值分解的视频质量评价方法

准确的客观视频质量评价方法对于视频应用发展是至关重要的.近年来,图像质量评价方法已经比较成熟,而视频质量评价方法与图像质量评价方法在性能上的差距仍然较大.本文提出一种基于四元数奇异值分解的客观视频质量评价方法,该方法将像素的亮度、色度、边缘能量和残差能量作为四元数的四个部分,并用熵作为视觉感兴趣系数对块加权.在视频质量...     

用于函数优化的最大引力优化算法

提出一种基于牛顿万有引力定理的函数优化方法──最大引力优化算法。该算法通过“引力分组”和“引力淘汰”过程更新搜索体。文中给出4个引理来描述算法的数学基础,同时也给出算法的收敛性证明。此外还对该算法进行改进。最后与粒子群算法、差分算法、郭涛算法进行比较,数值结果显示该算法在解决连续函数优化问题具有较高的性能。     

基于乳腺钼靶X线图像等值面特征的乳腺区域阈值分割算法

乳腺钼靶X线图像中乳腺区域的分割可以帮助对图像进行深入分析和处理,从而提高乳腺疾病的诊断准确率。提出一种能有效提取乳腺区域的算法。算法分析了乳腺钼靶X线图像等值面面积变化不连续的特征并将其用于分割阈值的精确计算。该算法使用基于扫描线的方法来获得含乳腺区域的连通区域,比种子填充法效率更高。为了获得更纯粹的乳腺区域,通过一些精细地处理对乳腺区域相连的未曝光图像边框作了剥离。实验结果表明算法在乳腺区域分割的精度和执行效率上都有更好的表现。     

复杂网络能控性鲁棒性最优攻击序列研究

复杂网络的能控性在不同的攻击方式下会呈现不同的鲁棒性,寻找网络的最优攻击序列对复杂网络的能控性鲁棒性的保护和提升具有重要意义.本文使用遗传算法搜索针对复杂网络能控性的最优攻击序列,分析了在不同平均度情况下,遗传算法所求得的攻击序列和其他方法得到的攻击序列的特征.实验发现即使在不同类型和度分布的网络中,遗传算法生成的攻击序列都能取得比传统蓄意攻击方法更好的攻击效果.在所用网络上,相比于其他蓄意攻击方法,遗传算法得到的最优攻击序列的节点度数排名更靠后,破坏性排名靠前;在不同类型的网络上,不同特征对最优攻击序列的重要程度不一样.     

基于多元线性回归的图像质量评价方法

通过回顾图像质量评价的发展过程,对现有的各种图像质量评价方法进行分类。针对各种失真图像如压缩图像、噪声图像等,比较一些有代表性的评价方法的预测值与主观评价分数之间的Pearson相关系数和Spearman相关系数。结果发现不同评价方法对不同失真的反映灵敏度是不同的,即使是同一种方法在不同相关系数上的表现也不一致。采用多元线性回归分析对选定的图像质量评价方法进行拟合,综合不同方法的优点,提出了一种基于多元线性回归分析的图像质量评价方法。该方法对各种类型和各种程度的失真的灵敏度都比较好,性能也比较稳定。将新方法与选定的各种具有代表性的图像质量评价方法进行比较,实验结果表明,新方法在各个方面都具有较好的鲁棒性。     

窗宽窗位对基于互信息的医学图像配准的影响

基于互信息的配准方法具有自动化程度高、配准精度高等优点,近来已成为医学图像处理领域的热点。基于互信息的配准方法实质上是一种对灰度进行统计和计算的方法,同一图像采用不同的窗宽窗位表示必然会影响配准结果。该文在分析窗宽窗位对图像质量的影响和基于互信息配准方法的影响的基础上,进行一系列的医学图像配准试验。在分析配准结果的基础上,给出基于互信息的配准方法所采用的合理窗宽窗位的建议。