一种改进的Harris角点检测算法

图像拼接中,提高角点检测的精确度可以提高配准的精度。在Harris算法的基础上,提出了一种改进的角点检测算法,算法首先分别对图像中每行、每列上所有像素点的Rharris进行X、Y方向的曲线拟合,然后对拟合后的曲线进行分析,若某个像素点的Rharris值在两个方向上都处于“波峰”位置,则将该像素点检测为角点。实验结果表明该算法可以避免阈值的选择,有效地克服了阈值选择不当造成的角点冗余或丢失,提高了角点检测的精度。     

基于卷积树核的无指导中文实体关系抽取研究

该文提出了一种基于卷积树核的无指导中文实体关系抽取方法。该方法以最短路径包含树作为关系实例的结构化表示形式,以卷积树核函数作为树相似度计算方法,并采用分层聚类方法进行无指导中文实体关系抽取。在ACE RDC 2005中文基准语料库上的无指导关系抽取实验表明,采用该方法的F值最高可达到60.1,这说明基于卷积树核的无指导中文实体关系抽取是行之有效的。     

一种基于改进遗传算法的面向路径测试用例自动生成方法

介绍了基于改进遗传算法测试用例生成的核心算法,针对软件测试用例生成问题的特点对传统遗传算法的遗传算子进行了改进,实验获得了较好的效果。     

基于蜂群遗传算法的0-1背包问题

针对0-1背包问题,本文提出了基于蜂群遗传算法的优化求解方案。该算法包括两个种群,一个主要用于全局搜索,另一个主要用于局部搜索;每个个体采用二进制编码;采用最优个体交叉策略;对当前解的处理措施是将还未装入背包且性价比最好的物品装进背包,直至不能装为止;不符合约束条件的解采用诱变因子指导变异处理;遗传算子包括单点交叉算子、简单变异算子、主动进化算子和抑制算子。本算法充分发挥了遗传算法的群体搜索和全局收敛的特性,快速地并行搜索,有效地克服了经典遗传算法容易陷入局部最优问题。数值实验表明,该算法在求解0-1背包问题中取得了较好的效果,同样可以应用于其它的组合优化问题。     

基于MatLab实现的图像边缘检测

图像的边缘提取是灰度不连续的结果,是利用物体和背景在某种图像特性上的差异来实现的,利用Roberts算子、Sobel算子、拉普拉斯高斯算子和Canny算子对智能车赛道图像进行边缘检测,使用MatLab软件实现最后效果的比较,以解决实际问题。     

基于FPGA的图像轮廓提取

文章采用4个不同方向的Sobel算子模板和阈值比较方法来解决经典Sobel算子的检测精度不高和易出现虚假轮廓的现象;详细介绍了在FPGA中利用Sobel算子对图像边沿进行检测,并最终通过图像二值化将图像轮廓提取出来的具体过程;使用Modesim9.0仿真,验证了FPGA中轮廓提取算法模块的功能正确性.     

基于C#的模板算子法数字图像边缘检测技术分析与实现

边缘检测是图像处理中的重要内容,边缘是图像中灰度值不连续或突变的结果。边缘检测的方法有很多,本文仅就典型的模板算子法进行分析并对原Sobel算子、Prewitc算子边缘检测方向模板进行扩展,然后用C≠编程语言实现这些算法。     

基于平面矢量场的可视化方法的研究

平面矢量场可视化是科学计算可视化的重要研究内容。矢量场以直观的图形图像显示场的运动,透过抽象数据有效洞察其内涵本质和变化规律,广泛应用于计算流体力学、航空动力学、大气物理和气象分析等领域。对平面矢量场进行可视化的方法有很多种,常见的有点图标法、流线法、线积分卷积法和拓扑分析法等。论文主要研究常见的可视化方法,分析它们的性能,并通过实际的例子,对具体的可视化结果图像进行比较。通过该研究,能够给人们在选择可视化方法时提供依据。     

基于形态学多结构基元的含噪图像边缘检测

为了研究基于多结构基元构成形态学结构基,提出了一种图像边缘检测算法.首先,定义由开-闭运算、以及闭-开运算加权组合形成复合形态学滤波器,应用该滤波器对图像进行滤波;其次,不同形状的结构元素能检测出不同方向和结构的边缘信息,对定义多方向结构元素以组成形态学结构基,应用此结构基对滤波后的图像进行边缘检测.通过仿真重建形成理想的图像边缘,仿真结果表明,应用于含噪图像边缘检测算法,使抗噪的MSE性能较"开-闭运算"方法减少了7.82%和6.38%,PSNR性能提高了14.68%和8.05%,在检测精度方面得到了连续和封闭的边缘信息,与经典算子检测算法比较边缘信息更清晰.     

天线在近场测量中的卷积外推算法研究

针对暗室难以满足大尺寸高频率天线测量的远场条件,为提高精度,加强保密特性,提出了一种由天线近场卷积外推到远场的算法。大尺寸高频率天线的纵向尺寸较小时,可将其辐射的球面波可近似成柱面波,对其进行柱面波基函数展开,经过严格的理论推导最终建立起近场与远场的卷积外推关系,从而实现利用天线近场的测量数据快速获得远场方向图特性。利用MATLAB软件对算法进行数学仿真分析并证明其有效的基础上,对导航天线在近场进行了实际测量。最终对所测数据进行卷积外推,得到的方向图与天线远场方向图基本吻合,从而验证了该算法的可靠性,具有一定的实用价值。