基于SVD图像压缩技术研究

数字图像处理方法的研究源于两个主要领域：一是便于人们分解图像,对图像信息进行改进;二是使机器能自动理解图像。后者正是我们所要研究的内容。众所周知,在计算机中,图像是通过矩阵来表示的,一幅图像对应着一个矩阵,对图像的压缩就转换成了对矩阵的处理。在数学中,对矩阵进行奇异值分解可以把一个矩阵分解成只用几个数来表示,而且这种分解具有很好的稳定性、唯一性和自相似性。通过这种方法,就能用比较少的数据来表示相应的图像。本文就是通过对图像的矩阵进行奇异值分解,将一幅图像转换成只包含几个非零值的奇异值矩阵,实现图像压缩。     

灰度图像二值化算法研究

在很多图像处理的过程中,经常需要对灰度图像进行二值化。本文对几种常用的图像二值化算法进行了阐述,并通过仿真,进行比较研究。根据实验结果,阐明了各种算法的优缺点。     

改进的分水岭分割算法在遥感图像分割中的应用

为了解决分水岭算法造成的过度分割及二值化阈值选择问题,文章提出了一种新的算法。首先利用数学形态学算法对图像进行增强处理,接着用Sobel算子计算获得梯度图像并设置一阈值,然后合并小于一定面积的区域后进行分水岭分割,最后根据阈值选择算法选取分割阈值,在此基础上二值化得到感兴趣目标。实验结果表明,该方法能很好的抑制过度分割,快速的获取感兴趣目标。     

基于AS路径识别的包标记算法

本文提出了一种新的基于自治系统(AS)路径识别的包标记算法.它通过边界网关协议(BGP)路由器在其转发的数据包中标记当前AS的编号,受害者不仅可根据数据包中的标记信息重构出攻击包所经过的AS路径,追踪到攻击源所在的AS,还可以根据标记信息将拥有那些攻击路径的数据包过滤掉,从而能有效地缓解攻击流量对受害者的影响.该算法解决了传统标记算法中计算量大、误报率高等缺点,同时无须攻击路径中每个路由器都参与标记,极大地减少了路由器的开销.     

基于张量投票的图像超分辨率算法

张量投票算法在提取图像主观轮廓上具有良好的效果。文章提出了一种基于张量投票的图像超分辨率算法。首先,用二维张量矩阵存储低分辨率图像各像素点所处的位置特征信息,并利用稀疏张量投票将特征信息进行加强,再使用稠密张量投票产生高分辨率图像对应的二维张量矩阵,此张量矩阵包含了视觉特性强的边缘信息,最后利用该边缘信息指导高分辨率图像的重构。实验结果表明,该方法得到的高分辨率图像信噪比高、视觉效果好。     

基于张量投票的图像超分辨率算法

张量投票算法在提取图像主观轮廓上具有良好的效果。文章提出了一种基于张量投票的图像超分辨率算法。首先,用二维张量矩阵存储低分辨率图像各像素点所处的位置特征信息,并利用稀疏张量投票将特征信息进行加强,再使用稠密张量投票产生高分辨率图像对应的二维张量矩阵,此张量矩阵包含了视觉特性强的边缘信息,最后利用该边缘信息指导高分辨率图像的重构。实验结果表明,该方法得到的高分辨率图像信噪比高、视觉效果好。     

一种基于多小波变换的半脆弱数字水印算法

利用图像经CARDBAL多小波分解后,不同尺度、不同方向的分量能量平均分配于四个子图这一特点,通过调整这四个子图中系数的标准差来嵌入二值图像水印;提取水印后,通过比较提取水印与原始水印差异图局部与整体TAF值的差异来区别篡改和未篡改区域,实现篡改定位。实验结果表明,算法不但保证了含水印图像有较高的不可感知性,且对常见的几种处理具有较好的鲁棒性,较好的实现了图像的内容认证。     

Tikhonov非线性算法在ECT图像重建中的应用

传统ECT算法受到分辨率低、边界模糊等问题的限制,文章提出基于有限元正演模型的Tikhonov非线性迭代算法。首先分析了ECT图像重建基本原理,并建立空间模型。然后以线性反投影(LBP)算法的图像重建结果作为初始状态,利用最优正则化参数求解灵敏度逆矩阵,根据正演模型测量极板间电容值,运用Tikhonov正则化算法校正图像。最后根据经典流行进行仿真实验。实验结果表明本文方法重建的图像相关系数平均值为0.8644,可见本文算法是一种有效的ECT算法。     

基于LapSVM的物流编号图像自动识别算法

根据目前物流编号识别效率和精度低的缺陷,提出一种基于图像处理和Laplacian支持向量机(Lap SVM)的物流编号自动识别算法。该算法通过图像采集设备获得物流编号图像,对图像进行预处理和数字字符分割,接着对各个数字字符图像进行特征提取,同时利用标记样本与未标记样本来训练支持向量机(SVM)分类器,实现很少标记样本下的精确字符分类,从而达到编号识别的目的。     

MVS在机械工件识别中的应用

机械工件在线检测在自动化生产中变得越来越重要，实现识别过程的自动化具有现实意义。本文提出了一种基于数字图像轮廓特征的机械工件自动识别系统，利用工业摄像镜机代替目视作为一个传感器，经图像采样、图像处理、图像分析识别等一系列的操作，可以达到机械工件识别的目的。本文分析了图像预处理环节及中值滤波的原理，并以机械工件为例，采用直接直方图二值化方法对图像进行分割；比较了经典的图像边缘检测算法，首次提出基于连通域的边缘提取方法；针对具体应用场合及机械工件的特征，提出利用位置与大小、形状等几何特征相结合的方法来识别工件。通过实验验证，显示出该识别算法所采用的方法具有工件识别速度快、准确性高、实用性强的效果。     

基于欧氏Ricci流的形状分析算法

针对Ricci流强大的功能,提出了一种基于欧氏Ricci曲率流的形状分析算法,利用欧氏Ricci曲率流方法将双连通曲面映射为一个平面图像,通过测量平面图像内圆和外圆的半径,此曲面的共形模被给出,通过比较共形模的值,建立了曲面之间的形状分析算法。采用计算机模拟该算法,验证了在曲面的形状分析中有良好的性能。     

基于Gabor小波和增强Fisher模型的掌纹特征提取

对于其他身份识别的生物特性而言掌纹有着很多的先天优势,因此在各个领域得到了非常广泛的应用。本文通过研究掌纹的特征,提出了一种基于Gabor小波和增强Fisher线性判别模型(EFM)的掌纹特征提取算法。先对预处理掌纹,在对掌纹灰色图像通过算法进行Gabor小波变换后,得到Gabor的掌纹特征向量。随后,通过主成分分析变换高维特征向量至低维空间,最后在此空间内利用EFM变换矩阵提取到掌纹的特征。由于Gabor函数在特征提取方面有着优良的性能,对高维特征的降维处理问题可有效解决,同时,算法也提高了Fisher线性判别式(FLD)的推广能力,可以较好地实现掌纹的特征提取。     

基于AIW-PSO小波神经网络的上证指数预测

针对小波神经网络(Wavelet Neural Network,WNN)的学习算法的不足,采用一种自适应惯性权重粒子群优化算法(Adaptive Inertia Weight Particle Swarm Optimization,AIW-PSO)作为小波神经网络的学习算法,建立AIW-PSO小波神经网络模型对上证指数进行预测,并将预测结果传统小波神经网络模型比较。结果表明,AIW-PSO小波神经网络模型对上证指数具有更好的预测效果。     

车辆数不确定的时间窗车辆路径问题的小生境混合遗传算法

建立了优化的多目标带有时间窗的车辆路径问题模型,提出一种小生境混合遗传算法。算法采用混合并行选择方法、最优保留策略以及随机权重适应值函数,克服遗传算法固有的搜索能力差和“早熟”等缺点。实验结果表明,该算法对于解决车辆数不确定的时间窗车辆路径问题提供了一个非常有效的求解方法。     

基于蚁群算法的双线铁路列车运行调整研究

将列车运行调整问题归并为大规模job shop调度问题,借助引入的列车路径矩阵、列车通过顺序矩阵,构建了双线铁路列车运行调整的优化模型。针对模型解空间大、约束条件复杂的特点,提出了先利用蚁群算法优化列车铺画顺序,后运用极大代数法安排列车到发时刻的求解方法。仿真试验表明,算法的效率和稳定性可以很好的满足行车调度指挥的要求。     

求解0-1背包问题的人工蜂群算法

提出了一种用于求解0-1背包问题的人工蜂群算法,详细阐述了该算法求解背包问题的具体操作过程。算法主要使用了两个思想策略:启发式贪婪算法和人工蜂群算法。通过对其它文献中仿真实例的计算和结果对比,表明该算法对求解0-1背包问题的有效性,这对人工蜂群算法解决其它离散问题会有很大帮助。     

基于ICA的图像去噪技术研究

ICA(Independent Component Analysis)可以仅由简单的几个假设条件,还原出原始相互独立的分量。利用ICA这一特点可对与噪声数据相互独立的图像数据进行分离,达到图像去噪的目的。文章对有噪图像进行小波处理,构建一个虚拟通道作为一个输入,对原有噪图像和构建出的虚拟通道进行分离,可得到去噪图像。传统去噪方法与文中所用方法的处理结果进行了比较。     

基于自适应蚂蚁算法的房地产投资组合优化决策

房地产投资组合优化是降低投资风险的有效方法之一。现有的房地产投资组合理论及算法存在缺陷,本文利用熵作为风险衡量指标,并将蚂蚁算法引入房地产开发领域,且针对基本蚂蚁算法存在的计算复杂,易陷入局部最优等缺陷,提出了一种变系数的自适应蚂蚁算法,TSP问题的计算结果表明了该方法较之其他改进算法的优势。以各项目间的均值熵代替TSP中的各城市距离后的房地产投资组合计算实例表明,该方法具有较好的收敛性、稳定性和鲁棒性,是求解组合优化问题的一种较好的方法。     

混合蚁群算法求解物流配送车辆路径优化问题研究

文中在分析VRP与旅行商问题（TSP）区别的基础上,构造了求解VRP的混合蚁群算法。将蚁群系统（ACS）算法同节约量和局部搜索策略2-opt法相结合来改进基本蚁群算法。仿真实验结果表明混合蚁群算法性能优良,能够有效地求解VRP问题。