一种基于特征点匹配的图像拼接方法研究

针对图像间因具有旋转及光线强度差异等现象而导致的拼接效果不佳及拼接速度慢的问题,提出一种基于特征点的配准算法;在特征点提取阶段,尺度不变的特征变换方法 (SIFT)具有对图像尺度缩放、旋转、放射变换以及亮度变化保持不变的优点,文章采用了改进的SIFT特征点提取算法;在特征点匹配阶段,采用改进的RANSAC算法对特征点匹配对提纯;最后用加权平均法实现拼接图像的融合;实验证明,该算法有效提高了图像拼接的效率和准确性,拼接精度可以达到亚像素级。     

网络化测试系统中间件的研究与设计

针对网络化测试系统中测试设备种类繁多,总线结构和测试平台各不相同的问题,研究了基于面向服务体系结构(SOA)的网络化测试系统消息中间件(MOM).将SOA与MOM相结合,设计了该中间件的体系结构,给出了消息发布和订阅的流程,并对消息的格式进行了详细定义,结合实例,验证了该模型的有可行性和有效性.实验结果表明,该中间件为网络测试系统的各个测试设备提供了一种公用的信息通信方式,可以有效地解决网络化测试系统中的跨平台数据交换和通讯问题.     

基于改进Mask RCNN算法的遥感建筑物检测

为解决部分遥感建筑物因为自身形状的不规则,导致传统矩形识别框算法对该类检测目标分割效果差,难以精确定位的问题,提出一种改进的Mask RCNN检测算法。改进Mask RCNN的主干网络FPN网络,简化特征融合过程,有效避免语义信息丢失;改进Mask RCNN的RPN网络,针对识别框的重复计算,提升其运算效率,提高检出率;调节mask掩膜参数,提高分割效果。实验结果表明,改进Mask RCNN目标检测算法的检测精度和召回率达到了99.80%和97.88%,较原算法分别提高了1.54%和1.65%,有效优化了遥感领域不规则建筑物的检测问题。     

汉字识别的方法及Rosen细化算法的改进

介绍了汉字识别方法，改进了Ｒｏｓｅｎ细化算法，消除了该算法中的笔道丢失与断开     

汉字识别的方法及Rosen细化算法的改进

介绍了汉字识别方法，改进了Ｒｏｓｅｎ细化算法，消除了该算法中的笔道丢失与断开。     

基于Agent的时序数据挖掘系统的研究

本文针对现有的数据挖掘算法的智能化低,结构化不清晰,通用性低等问题,将Agent技术引入数据挖掘系统中,通过分析指出了Agent技术在数据挖掘中的优势;其次,采用合同网和消息的多Agent方法设计了一个基于Agent的时序数据趋势分析的挖掘系统,增强了数据挖掘的智能性和有效性.     

地下综合管线信息系统中矢量图元的开发与嵌入

数字化地形图的获取和更新是地下综合管线系统大规模应用的一个瓶颈。通过对大量矢量图元的分析和研究，提出了利用矢量图元开发和嵌入的方法解决上述问题，并且用Visual Basic和Maplnfo、Delphi和MapX分别实现了矢量图元的开发和嵌入。经实验验证，该方法正确、合理，满足了地下综合管线信息系统推广的要求。     

点阵汉字的放大与平滑

本文给出了一种将２４×２４点阵汉字放大为４８×４８点阵汉字并平滑的方法．放大操作是对二值点阵按位进行运算，平滑操作不是对放大后的二值点阵按位操作，而是根据放大后图象的特性在需要平滑的地方进行操作，用该方法得到的汉字质量令人满意．     

基于知识发现的时序数据分析方法

现实生活中存在着大量的时序数据.对于时序数据的分析,以发现其内在的规律,来指导人们的决策是很重要的.因此,我们讨论了几种基于知识发现的时序数据的分析方法,并对这些方法进行了比较、分析,最后归纳出其优缺点及其不同使用范围,以对选用时序数据方法者提供参考.