洛伦兹变换

<正> (一) 大家知道爱因斯坦相对论的基础是洛伦兹变换。它可以说是建设在洛伦兹变换上面,加以物理色彩的雕饰的一座数学大厦。人们都认为,洛伦兹变换是相对而有匀速直线运动的二     

Radon变换在二维条码图像识别中的应用

分忻了DataMatrix（简称DM）二维条码的符号结构特点，根据Radon变换的基本思想方法，提出一种对识别无间断的连续线段很有效的算法和一种对识别“铁路线”很有效的算法，运用这两途中算法，在二维条码图像最小模块仅为2.7像素的情况下，在图像轻微弯曲的情况下，可以对二维条码图像中的黑边和铁路线快速准确地定位，该算法可以应用于QR Code、DataMatrix、Code93和龙贝码等二维条码的图像识别。     

非紧致一秩对称空间Cartan运动群上的Radon变换

本文研究与非紧致一秩Riemann对称空间相应的Cartan运动群上的Radon变换,用Weyl分式积分求出了这种变换的逆,并用这种逆Radon变换导出Fourier代数中元素的局部正则性,最后证明了任一正则K-轨道不是Fourier代数的谱综合集。     

一种改进的基于小波变换的图像边缘提取算法

在对现有的基于小波变换的图像边缘提取方法进行简要分析的基础上,提出了图像边缘提取改进算法.该算法主要是对边缘点的判断准则进行了改进,通过将任一点的梯度方向与水平、垂直、45°、135°方向进行比较,将这4个方向中与该点梯度方向最接近的一个方向重新赋给该点的梯度方向,并检验二进小波变换的模在该点是否为新的梯度方向上的局部极大值,若是,该点就是边缘点,否则不是.最后通过模拟实验给出了该方法的实验结果,实验结果有力地证明了该方法的有效性.     

非均匀衰减Radon变换的反演问题

本文主要利用傅里叶变换, Riesz位势, 积分变换和广义中心切片定理将Natterer的结果推广到了非均匀衰减的情形, 构建了衰减Radon变换的精确重建公式. 同时, 通过该公式研究了衰减Radon变换的值域, 从而将Rigaud和Lakhal的Sobolev估计结果推广到了n维空间.     

SPECT中非均匀衰减扇束投影的局部重建问题研究

通过将Natterer的结果推广到具有复系数的At RT(衰减Radon变换)和应用针对ROI(感兴趣区域)的扇束扫描模式中,得到平行束扫描几何中具有复系数的At RT(衰减Radon变换)的明确反演公式,以及SPECT(单光子发射计算机断层)中非均匀衰减扇束投影的精确局部重建公式.重建结果基于平行束与扇束之间的坐标变换.     

基于contourlet变换的多尺度图像质量评价

提出了一种基于contourlet变换的多尺度图像质量评价方法.通过将参考图像与待测图像变换到YUV(YCr Cb)彩色空间,并使用其亮度分量,在contourlet域进行多尺度多方向分解获取不同尺度的图像特征.同时,结合视觉感知(JND),合并人眼无法区分的特征,根据合并后的对应子带特征计算了区域互信息(RMI),得到了对应子带特征的相似性;使用对比敏感函数(CSF)对不同子带相似性加权,得到了图像的最终评价指标.对LIVE(laboratory for imagevideo engineering)库中5种失真类型的982幅图像验证该算法,得到斯皮尔曼等级相关系数(SROCC)值为0.960 3,线性相关系数(CC)值为0.969 6,均方根误差(RMSE)值为5.658 4.实验结果表明,该评价方法能很好地对各种失真类型的图像进行评价,比峰值信噪比(PSNR)和结构相似性(SSIM)等算法的主客观一致性更好,更加符合人眼的视觉特性.     

一种新的运动自适应去隔行算法

提出基于棱边方向检测的运动自适应去隔行算法,该算法能充分利用图像序列的时间和空间上的相关信息,采用新颖的相邻场运动检测方法区分视频序列中的运动和静止部分.对于运动部分,使用改进的基于棱边方向的边沿自适应插值算法;对于静止部分,采用三点中值滤波插值算法.仿真实验表明：算法无论在画面视觉效果还是视频图像信噪比,均达到良好了效果.     

双偶阶幻方变换数字图像的半周期

提出双偶阶幻方变换图像具有准周期性.通过理论推导和基于Matlab的实验证实,双偶阶幻方变换的图像会在半周期时部分恢复明文.半周期时,只需适当剪接就能完全恢复原图像:将变换的图像从中间水平剪开,(1)当n为4的偶数倍时,将上下两个半平面平移交换;(2)当n为4的奇数倍时,上下的半平面不交换,而是各自旋转了180°,其中n为幻方的阶数.上述性质应用于图像的加密和解密迭代过程,比传统算法节省近一半的时间.     

一种基于辐角的加性模型隐写分析算法

图像隐写分析理论研究越来越受到重视,分析特征的有效性的理论证明已成了隐写分析不可缺少的部分.本文根据图像在加性隐写模型下,隐写图像差分直方图傅里叶变换辐角等于载体图像差分直方图傅里叶变换辐角与秘密信息差分概率质量函数PMF(probability mass function)傅里叶变换辐角之和这一理论基础,提出一种新的隐写分析算法.根据隐写前后图像差分直方图傅里叶变换辐角的差异构造极大辐角矩最低有效位MSA(max sum of arguments)作为特征,从理论上对该特征的有效性进行证明,然后对典型的加性隐写算法LSB(least significant bit)替换算法和扩频图像隐写SSIS(spread spectrum image steganography)算法进行分析,在非压缩彩色图像库UCID(uncompressed colour image database)V2标准图库下进行仿真实验.实验结果表明,本算法对加性隐写模型具有很好的检测效果.     

一种基于小波模极大值的图像特征匹配算法

针对移动机器人视觉图像间的连续特性,提出了一种基于小波模极大值的图像特征匹配算法,该算法利用小波模极大值提取图像轮廓及模方位矩阵,并在轮廓图像中寻找极大区域,以该区域中心点作为图像特征点,且将区域小波模方位、特征点区域图像重心坐标和区域轮廓重心方向组合生成这些特征点的特征向量,利用这些特征向量实现图像间的特征点匹配．并通过相应的实验证明提出的新算法高效可靠．     

图像序列运动检测算法的研究及其应用

探讨了监控图像序列中进行运动检测的若干基本算法 ,结合统计方法和边缘检测筛选出运动边缘点 ,对运动边缘点逐个进行了块匹配最优搜索 ,估算出其运动矢量 .此方法在数字视频监控系统中用于运动物体检测和报警 ,不但提供了智能型监控 ,而且也有效的压缩了存储数据 ,改善了系统性能 ,有较好的实用价值 .     

基于RM型通用门ULM3的对称函数综合

阐述了基本RM型对称函数的定义和性质，给出了任意”变量对称函数在n-1变量基本RM型对称函数完备集中展开系数的计算公式，在此基础上，提出了基于RM型三变量通用逻辑门ULM3的变量数为奇数或偶数的对称函数综合方法，实例验证了上述方法的有效性．     

图象圆形化的一种方法

给出了一种基于图象变换的使矩形图象圆形化的方法，变换后所获得的圆形图象包含原始矩形图象的全部内容，并保持原始图象的风貌，且变换速度快。     

对运动学矩阵理论的一个注记

建立运动学的矩阵体系,困难之处是相对运动.现模仿张量协变导数的方法,就容易解决这个问题.以小写字母(a)代表向量,大写字母(A)代表矩阵.设(P)是正交变换矩阵,则基向量(i)与活动基向量(e)的变换关系,以及向量(a)的变换关系为(e)=(i)(P),(a~i)=(a~e)(P)~T(1)条件(1)是向量变换的必要条件.将(1)对时间求导一次(a~i)(?)=(a~e)(?)(P)~T (a~e)((P)~T)(?)(2)因为(2)不满足(1)的形式,故对等式右端右乘单位矩阵(P)(P)~T,经化简后并     

基于递归高阶统计和改进分水岭算法的运动对象分割

提出了基于递归高阶统计和改进分水岭算法的视频图像序列中的运动目标分割算法．该算法首先利用递归高阶统计及多帧运动信息估计出图像序列中的运动区域，而后用一种改进的分水岭算法对提取出的区域进行空域分割，进而提取出视频图像序列中运动目标．实验结果表明所提出的算法能有效地提取出运动目标．     

细化参数的对数极坐标变换图像纹理特征提取算法

提出一种细化参数的对数极坐标变换图像纹理特征提取算法,可以有效地消除旋转、缩放和平移等几何形变的影响．在特征提取过程中,通过自相关图像消除平移的影响,引入细化参数的对数极坐标变换消除旋转和伸缩的影响．在图像检索过程中,将不完全树型小波变换所得的特征矢量,通过欧式距离来度量图像之间的相似度．实验表明,本算法对发生几何形变的纹理图像检索平均正确率达81．05％左右,较之传统算法能取得更好的检索效果。     

多通道自适应码流(MC-AoB)彩色图像编码

提出了一种彩色图像的编码方法MC-AoB，该方法将一幅彩色图像分成多个通道分别独立编码．当码流长度有限时，在通道间进行了优化分配，使得各通道的失真度大体相等．在通道内部，采用了块间剪裁算法，用拉格朗日乘子法找到最适合的剪裁点集．对于通道内小波系数的编码，改进了JPEG2000里的算术编码方法，加入了游程编码的思想，在降低编码复杂度的同时保证了较高的压缩比．另外，该算法并行性较高，可以并行执行．模拟实验证明，在码流长度较小的情况下，MC-AoB算法可取得显著的效果。     

人脸识别中应用小波变换的两个关键问题

由于小波分解在空域和频域上都能提供良好的局部信息,尤其是在小波分解后可以减少图像的分辨率,进而相应地减少计算复杂度,因此小波变换经常被用于图像处理和图像分析中.为探究基于人脸识别的小波变换最佳应用效果,着重讨论了小波变换应用于人脸识别的两个关键问题:小波基的选择和分解层数的确定,并通过实验分析和比较研究得出相应的答案和指导原则.