一种改进的字符图像二值化算法

随着数字图像处理和模式识别技术的发展,字符识别技术得到了广泛的应用。二值化技术作为字符预处理的一个重要环节,对后续的字符分割和特征提取有着很大的影响。本文针对字符图像的特点,提出了一种改进的基于直方图特征和形态学处理的Otsu二值化算法。仿真表明,该算法在减少运算量的同时,可以有效处理字符笔划残缺造成的干扰,并增强字符的连通性。     

浅谈TCP拥塞控制与其改进思路

如今网络已经离不开人们的生活,发展势头迅猛,网络的终端设备不仅在数量上,种类也越来越多,在此发展之下,保证大量的网络数据传输与网络性能相协调是极其重要的,经典的TCP拥塞控制机制是网络发展历史中人们想出的一种解决网络拥塞的方法,但如何适应当今网络发展的需求相信还是靠人们不断的探索来寻找合适的答案。本文致力于对经典TCP拥塞控制机制的讨论并提出相应的改进思路     

EMD-IT去噪算法的阈值估计方法

为解决EMD-IT去噪算法中阈值难以确定的问题,提出一种基于高斯白噪声能量分布的阈值估计方法。将含噪信号进行经验模态分解并估计各固有模态函数(IMF)中噪声的能量;根据模态单元阈值的含义,在各IMF中利用去除掉的模态单元包含的总能量等于噪声能量这一准则估计阈值。合成数据和实际心电信号的去噪仿真实验验证了该方法的有效性,其是自适应的且避免了阈值选择的主观性。     

一种无线传感器网络链式传输分簇路由协议

由于周围环境对无线传感器网络(WSNs)的影响,在布设到特殊环境下时会产生信号的衰减与损耗,导致通信不畅。针对此问题,提出一种以LEACH路由协议为基础适应特殊环境(长直空间)的新型路由算法。本算法采用链式传输,即从内部逐一将信号传输给距空间最外端且距基站位置较近的簇头,克服了内部节点死亡过快的问题。同时簇内采用链式传输并且改进簇头阈值与成簇半径,减小了能量消耗,提高了稳定性,克服了LEACH算法的不足。     

基于H.264的改进阈值的可变自适应十字搜索算法

H.264视频编解码标准的算法复杂度高,不能满足视频监控和无线传输中要求的高压缩比、低码率和实时性的要求,通过分析可知运算量最大的是运动估计模块,本文对该模块的算法进行优化。在ARPS算法的基础上结合预测的初始点和自适应调节臂长的搜索策略的优点,采用可变阈值的早期终止策略和简单的搜索模板的算法。实验表明该算法在有效减少搜索点数的情况下并不会对图像质量产生较大的影响,提高了运动估计算法的搜索速率和鲁棒性。     

Markov随机场与Gaussian曲线在MR图像分割中的应用

针对扫描的人脑组织MR图像边缘分辨率低、模糊性大的特点,本文提出了一种基于模糊Markov随机场和Gaussian曲线相结合的MR图像最佳阈值分割方法。该方法通过对图像的像素邻域属性的统计将模糊论引入其中,建立模糊Markov随机场,并利用Gaussian曲线对二维直方图最佳一维投影进行拟合,确定出图像中各脑组织的二维阈值点,在二维直方图上实现对脑组织的分割。通过实验表明,本算法能够有效提高脑组织的分辨率,对噪声的鲁棒性、结果区域的连通性相对于一维Otsu和二维Otsu算法都有了很大的提高。     

基于重加权快速交替方向法的频谱感知

在认知无线电网络中,由于深衰落和低信噪比的影响,单个认知用户的宽带频谱检测性能较差,且算法复杂度较高。针对该问题,提出一种基于重加权快速交替方向法的频谱感知算法。利用目标函数的凸性,通过求导简化辅助变量的更新过程。对目标函数进行线性化处理,增加一个二次项,使待估变量更新时部分项线性化的增广拉格朗日函数成为严格凸函数,并使用迭代软阈值算法进行求解。在目标项中增加大权值抑制信号中的非零元素,获得接近于最小?0范数的解。实验结果表明,该算法能有效提高低信噪比环境下的检测概率和检测速度。     

利用特征场进化的图像分割方法

针对图像分割中最优阈值的选择问题,在数据场机制的基础上提出了一种高维图像分割方法。将局部灰度特征与Tamura纹理度量相结合,如粗糙度、对比度、方向度等,尽可能提取足够的图像信息;将每个包含多特征的像素视作具有一定质量的质点,在图像特征空间上建立特征场;假设最优阈值为潜在的进化方向,通过因动态数据场中相互作用所导致的质点之间自适应吸引和排斥实现特征场的协同进化,并利用少数服从多数的投票法则确定最终分割结果。实验结果表明,所提出的方法在不明显增加时间耗费的情况下,取得了较好的分割效果,具有合理性和有效性。     

一种二次阈值调整SIFT算法

SIFT算法因其良好的特征提取和匹配效果得到了广泛的应用,但在光照不足和模糊条件下其效果不能令人满意,为此提出了一种基于全局信息和局部信息的自适应SIFT算法。利用图像的对比度信息得到初始阈值,使该阈值适应光照不足和模糊图像,根据周围特征点分布情况来对阈值进行二次调整以控制特征点数目及分布,并改进了误匹配剔除方法。实验结果表明,改进后的SIFT算法不仅能很好地适应低光照和模糊图像,而且可以调节特征点数目,降低簇效应。     

空间目标成像跟踪系统中图像分割算法的研究

图像分割是成像跟踪算法中极为关键的一步,其结果的准确性与稳定性直接影响整个跟踪系统的性能。从分析空间目标图像的特点入手,在目标大小的不同阶段,选用不同的分割算法,并结合任务特点对算法参数进行了优化。试验结果表明,该文的设计满足任务需求,结果准确且具有很好的鲁棒性。