面向边缘的分类DCT变换在视频编码中的应用

DCT+运动估计与补偿方法是实用的视频编码方法。目前包括甚低速视频编码标准H.263在内的多种视频标准均采用这种方法。考虑到视觉对于边缘信息的敏感性,我们根据边缘特性对编码块进行分类量化,使得边缘附近的量化噪声具有边缘相似性,从而最优地保留对于视觉敏感的DCT系数,在保证编码效率的同时较大地提高了重建图像质量     

具有分流型抑制机制的视网膜细胞神经网络模型及其应用

视觉细胞之间存在的侧抑制机制能够对接收到的视觉信息进行选择性的提取。运用数学方法模拟视觉细胞之间存在的这种生理机制,提出了一种具有分流型抑制机制的视网膜细胞神经网络模型(SIRCNN),分析了该模型的稳定性,给出了等价电路图,并且基于此模型提出了一种边缘检测算法。将该算法应用于图像边缘检测中,试验结果表明,这种以生物视觉感知机理为基础的神经计算方法可有效地增强图像反差,检测图像边缘。由于细胞神经网络具有高速并行运算、便于硬件实现等特点,因此这种方法在图像实时处理中也具有很大的潜力和应用前景。     

P3，4m的优美性

设u、v是两个固定顶点,用b条内部互不相交且长度均为a的道路连接u、v所得到的图用Pa,b表示.Kathiresan证实P2r,2m-1(r,m均为任意正整数)是优美的,且猜想除了(a,b)=(2r+1,4s+2)外,所有的Pa,b都是优美的.杨元生已证实P2r+1,2m-1是优美的.本文证明P3,4m是优美图,从而当a=3时Kathiresan猜想成立.     

改进的遗传算法在图像边缘提取中的应用

提出了一种改进的遗传算法,采取了确定性采样选择算子对选择算子进行了改进;明确了非等概率融合单阈值单点交叉算子,对交叉算子进行了改进;同时还提出了一种新的变异算子,它依据一种新的判断群体"集中"与否的准则,根据群体的进化程度自适应地调整变异概率pm的值。将改进的遗传算法用于图像的边缘提取问题中,试验结果表明,与穷尽法和普通遗传算法相比,提出的算法在保证有效地提取出边缘的基础上,节省了运算时间。     

平稳小波的侧抑制网络边缘提取方法

侧抑制网络具有“突出边框,增强反差”的功能,但其增强反差的同时也增强了噪声,其抗噪性较差。正交小波阈值去噪法对图像噪声有一定抑制作用,然而对于图像中噪声幅度较大的情况下,正交小波变换会使图像边缘失真,甚至模糊。基于平稳小波变换的图像去噪法,可以有效降低噪声的同时较好地保持图像的质量,与基于正交小波变换的阈值降噪方法相比,有明显的优越性。因此利用新Bubb le函数将平稳小波和侧抑制网络结合起来,用平稳小波变换去除噪声、侧抑制网络突出边框,从而准确、有效地提取出图像的边缘。     

软管水面穿越河流的力学分析探讨

软管水面穿越河流具有铺设迅速,检修方便,容易掌握和使用等优点,尤其是对于不通航河流,是软质机动管线临时穿越河流的首选方式。准确计算软管所受拉力是可靠地设计穿越装备、管线安全施工及运行的关键。提出了软管水面穿越河流的计算假设,建立了力学模型,利用积分法导出了软管两端拉力的计算公式,指出了影响拉力的因素。     

用户意图的网络边缘主动计算方法

互联网端到端的设计原则没有区分端系统和网络间接口,使得用户分组处理期望无法告知网络,降低了网络效能。首次提出用户转发意图概念,端系统凭此向网络通告其意图,并借助网络边缘计算能力得以执行,实现用户意图在网络节点转发决策中的主动使能,构成新型主动表意网络i-ECAN。主动表意网络可以在视频直播加速、物联网数据融合、端系统安全认证等场景中得到应用。基于CORE模拟器构建网络演示环境,对无线网络切换和基于主动表意网络的无线网络切换的延迟进行比较,证明了主动表意网络机制的合理性和可行性。主动表意网络扩展了新的端系统和网络之间的接口,为人-网协同提供了基础。     

基于检测统计量的修正转换恒虚警检测算法

提出了一种新的恒虚警检测算法--修正的转换恒虚警检测算法(MS-CFAR).该算法考虑检测单元采样作为参考单元的选择依据,其使用了基于转换恒虚警(S-CFAR)和最大选择恒虚警(GO-CFAR)的复合算法.给出了该算法在均匀背景中的数学分析.结果表明,该检测器既具有均匀背景下和CA-CFAR相近的良好性能,在多目标环境中亦克服了GO-CFAR不能分辨主目标的弊端,具有较强的适应性.尤其在杂波边缘环境中,MS-CFAR表现出了远好于S-CFAR的控制虚警的能力.     

机载视觉自主着陆过程中的跑道提取方法

跑道直线参数的准确提取,是机载视觉完成自主着陆过程的重要条件.首先在边缘图像的基础上利用相位编组算法,得到当前边缘图像中大量的线段,根据线段之间的角度,端点距离,以及线段两边的灰度均值,设计了一套规则来定量描述线段之间的亲近性,根据亲近值,将处于同一直线上的短线段首尾连接成长线段.取最长的若干条线段待选,再利用跑道区域的先验知识,主要是跑道内外的灰度对比信息,将位于同一条跑道的两条边缘上的线段识别出来.大量的实际图像结果验证了算法的有效性.     

基于三角形折叠的LOD算法研究与实现

对三角形折叠误差计算方法进行了改进,针对网格简化程度的不同引入阈值控制折叠误差,然后按要求的折叠误差确定折叠新顶点,从而生成满足不同需要三维模型的多个细节层次;建立了不同细节层次模型间顶点的对应关系,然后在对应点之间进行线性插值,实现了绘制过程中不同细节层次模型间的平滑过渡.