一种快速的亚像素图像配准算法

图像超分辨率重建是在现有红外探测器基础上提升空间分辨率的一种有效方法.超分辨率图像重建是利用一组相互之间存在亚像素位移的低分辨率图像构造出一幅高分辨率的图像,快速、高精度估计图像间的位移是其关键技术之一.提出了一种用于超分辨率重建的亚像素配准算法,算法由特征检测、像素级配准和亚像素级配准三个处理过程组成.在特征检测过程,首先采用梯度算子对图像进行边缘检测,然后对边缘点进行角点预检测,排除非角点像素点,之后再进行 Harris 角点检测,大大减少了计算量;在像素级配准过程,用 NCC 算法进行像素级配准,用统计方法去除误匹配点对;在亚像素级配准过程,先对像素级匹配点的邻域进行插值放大,再进行亚像素匹配,误匹配点剔除,相对偏移量计算.对提出的算法进行了仿真实验,结果显示本算法的速度较类似算法速度有较大的提高.     

决策树算法在老年性痴呆病因病机分析中的应用

通过决策树算法建立了老年性痴呆病型病因判断模型。文中详细研究了决策树算法C5.0及其修正方法,之后通过对太原市1500例数据的分析借助决策树C5.0算法构建了老年性痴呆的判断模型,并对其进行了修正,得到具有实际指导意义的判别模型。     

融合图像灰度信息与边缘特征的快速匹配算法

基于灰度相关的图像匹配算法对光照变化敏感,且计算量大,效率低,而基于特征的图像匹配算法结构复杂且在很大程度上依赖于特征提取的质量。为此,本文提出了一种基于Sobel边缘特征和小波变换的递推多模板快速匹配算法。首先用Sobel算子提取边缘特征;然后用小波变换对图像进行多尺度分解;最后用本文提出的递推多模板快速算法仅对集中了图像主要信息量的低频部分进行互相关匹配。将该算法应用于基于ADSP-S201的图像制导系统中,实验表明,此算法在保证匹配准确度的同时完全能达到系统实时性要求。      

基于时间相关单光子计数的离线式g-STED超分辨显微术

提出了一种离线式基于时间门的荧光受激发射损耗(g-STED)显微方法。基于在强光照条件下荧光寿命缩短的理论模型,在常规STED架构基础上,使用时间相关单光子记数(TCSPC)算法获取图像的荧光寿命信息,离线设置合理的时间门阈值,丢弃短寿命信号数据,对荧光信号有效点扩展函数(PSF)进行压缩,达到超分辨显微的目的。与传统STED显微术相比,此方法所需光功率大幅度降低,减少了荧光漂白及光毒性;离线式处理则同时增加了时间门设置的灵活性。在实验中,使用45mW的连续STED光,最终获取了约80nm的图像空间分辨率。进一步对时间门的设置对获取图像信号的分辨率和信噪比的影响进行了讨论。     

考虑运输代价的制造工作流调度算法

在云制造环境下,因制造服务资源所在地域的差异性,多目标制造工作流调度不仅考虑制造服务所需时间、费用,还需考虑产品运输所需时间、费用,原有工作流调度算法无法有效优化运输代价.针对此问题,结合遗传算法全局搜索能力强与粒子群算法收敛速度快的特点,提出多目标混合遗传粒子群(MOGA - PSO)算法.仿真结果表明混合算法能够有效降低运输代价,使得工作流调度得到进一步优化,可适用于云制造环境.     

试析P2P网络群发通信算法的优化

在当前的计算机网络运行环境中,P2P（Peer-to—Peer）是互联网整体构架的基础。这里介绍了P2PN络的运行环境和在网络运行环境中P2P技术的应用,基于当前P2P网络的应用与发展,分析了P2P网络群发通信机制的特点,提出了P2P网络群发通信算法优化的方式,以更好地达到关于P2PN络群发通信算法优化的目标,同时,需要引入“信用奖励机制”,对于贡献较大的节点可获取数据优先权,这是今后算法优化研究的重要方向。     

RGB格式彩色图像重建算法的研究

从原始图像到最终形成的真彩色图像的变换过程,称为彩色图像重建。介绍了几种现在常用的彩色图像重建技术的插值算法,提出了一个改进的彩色图像重建的算法。通过MATLAB仿真比较重建图像的质量,发现用改进的算法重建的图像质量比其他算法重建的图像质量要好。     

中国电视响度问题的解决方案和进展情况

近年来,中国从中央电视台到地方省台对频道间和节目间的响度差异问题给予了越来越多的关注,但由于响度差异问题的根治是一个系统工程,响度差异调控的效果还不尽如人意。对国际和国内响度算法和调控技术的现状以及广播电视规划院承担的《电视伴音响度一致性方案研究》项目的主要成果进行了回顾,并结合电视台发展现状,提出了全面解决响度问题的建议。     

光突发交换网络中突发组装办案研究

光突发交换（Optcal Burst Switching.OBS）被认为是在下一代光网络中起到至关重要作用的一种交换技术。边缘节点处突发包的组装作为业务接入OBS网络的第一步,是OBS研究的关键课题之一。 该文重点阐述了几种常用的突发组装方案：基于突发长度组装方案、基于组装时间组装方案、混合组装方案及自适应组装方案,并分析了它们的性能和优缺点。最后指出综合考虑网络业务流量、边缘节点的处理速度和信道带宽等因素的更加有效的突发组装算法是重点研究的内容。     

基于图像引力和Mumford-Shah模型的曲线演化算法

提出了一种图像引力和Mumford—Shah（M—S）模型的快速曲线演化算法,该算法分两步实现：首先利用图像引力,对参数主动轮廓线模型中的控制点进行寻优,使控制点能快速地收敛到图像的边缘附近;然后利用插值算法,得到目标较粗糙的大致轮廓,再使用M—S模型和窄带方法得到准确的轮廓。该算法避免了参数主动轮廓线模型不能收敛到物体凹陷的边缘和对初始位置敏感等问题,也避免了M—S模型需要对所有图像数据进行计算,计算量大等问题,实现了对参数和几何主动轮廓线模型进行了有效结合。