完全最小二乘下的康普顿散射图像重建

由康普顿散射能谱重建密度图像的问题是一个非线性的逆问题 ,这给重建带来很大困难。解决问题的一种方法是结合透射测量所得的衰减系数用以消除问题的非线性。但是 ,用这种方法所得到的投影矩阵却存在误差。为了减小这种误差对重建结果的影响 ,提出用完全最小二乘法来重建康普顿散射图像。数值模拟实验证明 ,这种方法极大地改善了重建图像的质量。     

直方图约束下的康普顿散射图像重建

利用康普顿散射光子能谱可以重建物质的电子密度图像。针对传统的连续近似算法收敛性能差，重建效果不理想，本文提出一种结合直方图约束和Tikhonov—Miller正则化的连续近似迭代算法，加快了收敛速度，改善了重建质量，并给出了计算机仿真的结果。     

基于模运算与混沌映射的图像加密算法的研究

文章首次提出了一种新的模运算映射用于图像位置置乱的方法，并利用混沌映射系统具有初值敏感性，参数敏感性，遍历性和类随机性的特点，设计了一种基于模运算映射与Logistic混沌映射相结合的图像加密算法，该图像加密方案具有密钥空间巨大．计算时间短的特点。     

基于二重BP神经网络的静态人脸检测算法的研究

提出了一种基于BP神经网络的静太人脸检测算法。首先，通过形态学闭运算提取包含人眼区域的二值图像，对二值图像进行基于连通性的标注，标注区域会聚形成候选人眼点。对待选人眼点进行筛选后，送入BP神经网络进行判断，得出人眼点。最后人眼点两两组合形成待选人脸，送入第二个BP网络进行判断。     

一种快速DCT图像压缩算法的研究

主要对JPEG图像压缩标准中的DCT变换和量化部分提出了一些改进意见。其中 ,DCT变换部分采用查表法代替常规DCT算法 ,大大提高了其运算速度 ;量化部分用基于简单有效的“二重测试算法”的矢量量化取代了一般的欧氏距离矢量搜索算法 ,明显加快了码书的搜索速度。     

基于WT/PCA的自适应神经网络人脸识别方法

提出一种基于小波变换和自适应人工神经网络的PCA人脸识别方法。该方法首先在预处理中对图像进行光照强度的补偿，然后用小波变换的方法提取人脸图像的低频子带，再用PCA方法提取特征分量，并用BP人工神经网络进行训练和识别。此算法将PCA优化的特征抽取与神经网络的自适应性相结合，取得了较高的识别率和优良的抗噪声性能。     

利用Apple—Ⅱ实现的信号平均器

信号平均技术常被用来恢复深埋于噪声中的信号。本文提出一种利用Apple—Ⅱ实现的信号平均器,它能同步。等间隔地采样、累加来恢复信号的完整波形,具有对信号频率跟踪的能力。文中介绍了硬件、软件的设计思想,并给出了工作频率范围和应用。     

基于混沌与小波变换的图像加密算法

利用混沌系统的初值敏感性,参数敏感性和类随机性等特点,首先提出一种称之为"混沌变换"的图像置乱算法。并在此基础上,设计了一种基于小波与混沌变换的图像加密算法。该算法的处理过程:图像预处理;对原始图像进行小波变换,得到四幅小波分解子图;用混沌变换对四幅子图进行图像置乱;小波逆变换。实验结果表明解密图像与原始图像一致性良好,同时本算法具有很高的安全性。     

基于TMS320VC5416的G.723.1语音编码算法的实现

G．723．1标准是一种针对语音的极低码率编解码算法，该标准提供了6．3kb／s和5．3kb／s两种码率的编码算法，两种码率都能提供较好的语音质量。本文从G．723．1编码算法和解码算法2方面介绍了G．723．1极低码率编解码器算法，并从硬件实现方面对TMS320VC5416的性能参数和技术指标进行了简要的介绍，最后从实时语音信号采集、实时语音编码模块、实时语音解码模块、语音输出模块等几个方面描述了G．723．1编解码算法在TMS320VC5416上的实现过程。研究结果表明。在TMS320VC5416DSK可以实现对语音信号的实时编解码。     

基于马尔可夫随机场与活动轮廓的运动目标分割

针对视频序列图像中的运动目标分割,提出了将马尔可夫随机场模型和活动轮廓模型相结合的运动目标分割算法。该算法首先利用马尔可夫随机场模型的运动检测算法,得到运动目标的初始模板。在此基础上提取出活动轮廓模型的初始轮廓点,然后构造活动轮廓模型的能量函数。用改进的贪婪算法求得能量函数最小值,提取出运动目标的精确轮廓,从而得到具有精确边缘的运动目标。实验结果表明该算法能有效地分割和提取出视频序列中的运动目标。