基于差分制约耦合三角网约束的图像匹配算法

为解决当前图像匹配算法忽略了相邻图像层次间灰度量级的差异性导致的较多的误检与漏检现象,使其匹配精度不高的问题,本文设计了基于差分制约模型与三角网优化的图像匹配技术.首先,利用差分高斯函数来构造差分制约方法,对相邻图像层次间的灰度量级进行一致性约束,准确提取图像特征点;然后,通过计算圆形邻域内的Haar小波响应值,确定特征点的主方向;再计算圆形邻域内的梯度与灰度特征,得到相应的特征向量;利用主方向与特征向量来生成实现特征点描述符.利用特征点描述符求取特征点之间欧氏距离的最近邻与次近邻比值,对图像特征完成初步匹配;最后,通过初匹配之间的空间关系构建三角网约束规则,对错误匹配特征点进行剔除,对匹配结果进行优化.实验结果表明:与当前图像匹配算法相比,所提算法具有更高的匹配正确度与鲁棒性.     

一种改进的PCB图像匹配方法

为了解决传统图像匹配方法在PCB图像匹配过程中准确率低、耗时长的问题,提出一种基于SURF算法结合曲线拟合方法和K-means聚类算法的改进匹配方法。算法如下:首先利用SURF算法提取图像的特征点,并采用最近邻域法对生成特征描述子的特征点粗匹配得到特征点匹配对,然后通过曲线拟合方法滤除部分匹配对,减少匹配耗时,最后采用K-means聚类算法对匹配对聚类分析提取有效的匹配对,完成对特征点的精确匹配。实验结果表明该算法有效剔除了错误的匹配对,提高了PCB图像的匹配精确率,具有较好的稳定性和实时性。     

表征学习驱动的多重网络图采样

已有的图采样方法侧重于单图采样,关注如何在一张图上通过采样保留其特定的拓扑结构特征。随着数据采集能力的提升,多重网络图在实际应用中越来越普遍,即相同的节点集在不同场景中具有不同的网络关系。针对传统图采样方法无法兼顾多重网络图结构特征的问题,提出了表征学习驱动的多重网络图采样算法。首先,设计融合多重网络图结构特征的图表征学习方法,将节点投影至二维的表征学习空间;其次,利用改进的自适应蓝噪声采样算法,考虑节点密度和网络连通性,从表征学习空间筛选节点,以保持其多重网络结构特征及图上下文结构特征。进而开发了一套多重网络图采样可视分析系统,支持用户交互式地探索多重网络图采样,并与已有采样算法进行对比。案例分析和评估实验证明了本文算法在多重网络图采样中的有效性。     

基于几何特征的三维参数化轮胎花纹模型检索

三维轮胎花纹模型检索是计算机辅助花纹设计的关键。提出了一种基于非精确邻接图匹配和Cluster Tree的检索方法，利用三维花纹设计参数和几何特征提高检索效率。将B-rep格式的轮胎花纹模型转化为属性邻接图，通过计算边相容度，对两个属性邻接图进行非精确匹配，计算其图相似度；通过设计参数对花纹数据库进行空间划分和递归聚类，构建以Cluster Tree为子树的索引结构，借助几何特征提升拓扑结构相近的花纹模型的区分度。将方法应用于自主开发的三维花纹设计软件平台，结果显示，检索精度和检索效率均较现有通用CAD检索模型高。     

图嵌入算法研究进展

图嵌入算法是将高维网络信息映射至低维后用实数向量表示的一种方法,用于解决推荐系统、社区发现及节点分类等。近年来,随着科技的进步,图数据呈现海量、异构、高维、多模态等特点,机器学习等人工智能算法对高性能的图嵌入算法的需求日益增加,图嵌入已成为国内外人工智能领域的研究热点之一。对图嵌入算法的研究进展、技术原理及基础理论进行了综述,系统概述了已有的主流图嵌入算法,包括基于降维方法的图嵌入、基于矩阵分解的图嵌入、基于网络拓扑结构的图嵌入、基于神经网络的图嵌入、基于生成式对抗网络的图嵌入和基于超图网络的图嵌入,对这些算法进行了分析与比较,并给出了相应的应用场景;归纳总结了常用的测试数据集及其评价标准;最后,展望了图嵌入算法的研究趋势和方向。     

基于傅立叶变换轮廓术的物面相位提取

采用傅立叶变换轮廓术,针对基频提取的关键技术采用逐行傅立叶变换,准确提取基频信息的方法恢复相位信息.在此基础上,以未畸变条纹为基准,得出被测物体的真实位相值.该方法只需一幅条纹图,节约了测量时间.实验证明可实现无接触面型的自动传感.     

基于哈希和双数组trie树的多层次地址匹配算法

针对目前地址匹配算法匹配速率低、空间开销大的不足,提出了一种基于哈希和双数组trie树的多层次地址匹配算法.利用中文地址的分类、分层及组合规则,改进了地址匹配词典的构建方式,减少了词典构建的时间和空间开销.通过哈希运算,将空间坐标存储在哈希表相应的位置上,加快了空间坐标的检索效率.同时,在地址匹配的过程中,采用双向扫描及哈希运算代替传统的数据库检索方式,提高了地址匹配速率.最后,通过实验对算法的有效性进行了验证.     

Curvelet变换结合(2D)~2PCA的人脸识别算法

作为一种新的多尺度多方向性的信号分析工具,Curvelet变换不但具有小波变换多尺度和多分辨率的特点,还具有很强的方向性,对包含大量面部轮廓和五官曲线信息的人脸图像能实现最优的稀疏表示。本文提出并实现了一种基于Curvelet变换结合双向二维主成分分析((2D)~2PCA)的人脸识别算法,以Yale人脸数据库进行人脸识别实验,结果表明,该算法相对于传统基于小波变换的人脸识别算法,能有效提高识别率,缩短识别时间。     

可交换图的一些注记

如果存在一种顶点标号,使得2个简单图的邻接矩阵可交换,则称2个简单图可交换。首先,从图的Perron向量、主特征值数量、正则性三方面给出了可交换图的必要条件。然后,借助矩阵的克罗内克积、图的笛卡尔积及循环矩阵,构造了新的可交换图。最后,将一个邻接矩阵表示为另一个特征值互异的邻接矩阵的矩阵多项式,给出了2种算法,并比较了二者的优劣。可交换图存在公共的特征向量,对图谱理论研究具有重要意义。     

基于数据变换的维数消减方法

为了提高高维数据集合数据挖掘效率，探讨了采用数据变换进行数据维数消减的方法及其应用，提出了一个通用的数据变换维数消减模型，给出了应用主成分分析方法计算模型中的数据变换矩阵的方法，相应的数据变换应用实例表明，通过数据变换用相当少的变量来捕获原始数据的最大变化是可能的．     

一种基于颜色信息的图像查询方法

把图像颜色信息用聚类表示，聚类过程中考虑象素的空间相关性．实验结果表明方法是有效的．     

一种非刚性医学图像点匹配方法

提出了一种非刚性点匹配的算法并把其运用于医学图像配准．该算法采用信号滤波的方法来获得点集间的匹配信息，并运用松弛标记法将各点邻域关系对模糊的匹配信息进行迭代获得明确的匹配关系．在此基础上，利用高斯径向基函数来描述点模式间的弹性形变，在基本的迭代框架下实现问题的求解．实验结果显示在形变程度为5％、出格点比率50％和噪声标准差为5％的情况下该算法的匹配误差能控制在0．13以下，表明了该算法的鲁棒性和有效性，较好地解决了医学非刚性形变的点匹配问题．     

低对比度图像目标分割的研究

利用图像分割技术 ,采用矩不变自动门限方法 ,对低对比度的精子显微图像进行了自动分割 ,实验表明 ,该方法能够在较短的时间内分割出目标和背景 ,同时能克服二值化过程中出现的断线和粘连等问题 ,且方法简单 ,容易实现 ,具有较好的实用价值 .     

一种基于三角形区域生长的图像篡改检测方法

针对现有的多数图像篡改检测算法中存在着的对旋转、缩放等篡改失效和计算量大等问题,利用三角形具有抗平移、旋转、尺度缩放的优越特性,提出了一种新的图像篡改检测算法.首先,利用Delaunay三角剖分算法对提取的Harris特征角点进行三角剖分,进行相似三角形的初始匹配.然后,以匹配的相似三角形顶点为种子点,建立三角形组,再进行一次相似三角形的匹配,实现对篡改区域的三角形生长.最后,利用区域面积阈值和数学形态学准确定位出篡改区域.实验结果表明,该算法与同类算法相比不仅能有效地对抗旋转、缩放,噪声等后期处理操作,而且对篡改区域有很好的检测和定位效果并具有计算复杂度低的特点.     

Quickly Drawing An Area From a Digital Image

ＱｕｉｃｋｌｙＤｒａｗｉｎｇＡｎＡｒｅａＦｒｏｍａＤｉｇｉｔａｌＩｍａｇｅＷａｎｇＳｈｉｊｉｅ（Ｄｅｐｔ．ｏｆＥｌｅｃｔｒｏｎｉｔｓ，ＸｉｎｊｉａｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｕｒｕｍｑｉ８３００４６）ＱｕｉｃｋｌｙＤｒａｗｉｎｇＡｎＡｒｅａＦｒｏｍａＤ...     

基于集群系统的并行图像灰度匹配

针对传统数字图像处理中匹配方法虽然精确度高,但计算量大、时间长等特点,将基于MPI（Message Passing Interface）的集群并行处理引入到图像灰度匹配中,对待匹配图像采用数据分割处理,而将传统的图像灰度匹配算法进行并行化改进,结合并行处理对图像灰度匹配进行并行实现．实验结果表明：并行化处理能显著地缩短灰度匹配时间,达到较高的加速比和效率,对进一步研究基于集群系统下的并行图像处理有一定的指导意义．     

改进分形模型的图像降噪算法

利用分形几何中的迭代函数系统理论，针对空间域建立图像分形模型存在相似匹配速度慢的缺点，提出了一种变换域的改进分形模型方法，该方法用频域的搜索匹配代替空间域的搜索匹配，不但域块和区块达到相似匹配的速度更快，而且可以自适应的调整参与计算相似匹配的参数个数．实验结果表明改进的分形模型应用于图像降噪不但可以有效的保护图像的细节和边缘信息，并避免原方法在降噪的同时带来块效应的缺点．     

点特征和小波金字塔技术的遥感图像快速匹配技术

提出了一种基于Harris特征点提取和小波金字塔的遥感图像快速匹配技术．在对多分辨率遥感图像进行完预处理的基础上,先利用Harris算子提取待匹配图像的特征点,然后利用小波金字塔完成匹配．通过杭州地区TM和SPOT遥感影像的配准实验,表明该算法减少了人工干预,提高了运算速度,又保持了匹配精度．     

基于特征点群相似度计算模型的图像表示方法

针对空间金字塔匹配模型缺乏对图像中视觉物体旋转、平移和缩放的考虑问题,提出了一种基于特征点群相似度计算模型的图像表示方法.基于词汇树模型的粗匹配结果,通过特征点群拓扑、方向、距离等计算其相似度,并以此作为评价指标对匹配结果进行过滤;根据由特征点群计算所得的标准差椭圆的圆心、旋转角度对金字塔匹配的图像划分子区域并进行调整,从而得到图像抗旋转、平移和缩放的表示.分别在自建校园建筑物数据集和自建物体图像数据集上对方法进行了验证和比较,结果表明,该方法提高了分类识别的准确率和检索的查全率,特别是对于包含明显旋转、平移和缩放变化的图像数据效果更好.     

挖掘泛化序列模式的一种有效方法

针对有时间约束的泛化序列模式的挖掘问题，提出了一种有效的挖掘方法，与已有的算法相比，主要通过采取两种技术来提高效率，一是事先找出每个数据序列支持的序列模式，从而去除了时间因素，用一个快速算法求解决匹配问题；二是在数据序列重复较多时采用直接求交的方法，在此基础上提出了一个基于数据库划分的挖掘算法。