基于分数布朗运动的图象目标检测

本文分析了处处连续而不可导的非平稳不规则信号模型分数布朗运动(fBm)。fBm具有时间(或空间)长程相关性和指数功率谱特性,在大尺度轮廓上,有较大的相关性;而观察尺度越小,变化幅度越小,越表现丰富的细节。这在自然景物、图形建模方面具有很好的应用前景。同时自然景物的较好符合fBm的分形模型与人造物体不符合分形模型之间的差异可以用来进行图象分割。文中给出了一个基于fBm分形参数的图象目标检测方案,并给出了实验结果。     

基于树搜索的分形图像压缩编码

本文提出基于树搜索的分形图像压缩编码的新算法。该算法在恢复图像信噪比和主观质量较之全搜索算法略有损失的前提下，大大提高了分形图像编码的速度。     

YBa2Cu3O7—δ高温超导薄膜微桥结在微波辐照下的响应特性

采用偏轴直流磁控溅射原位生长ＹＢａ２Ｃｕ３Ｏ７－δ高温超导薄膜，以Ｈ３ＰＯ４为腐蚀液，采用化学湿刻工艺制作ＹＢａ２Ｃｕ３Ｏ７－δ高温超导薄膜微桥，微桥长１０μｍ，宽５μｍ，在８ｍｍ微波源的辐照下，除观察到整数常压台阶外，还观察到ｎ＝１／２，１／５，６／５，９／５等分数常压台阶，分数台阶的高度随微波功率的变化较整数台阶更敏感。     

叠加分数布朗运动的极大似然估计

本文提出了一种对叠加分数布朗运动两分量分别进行极大似然估计的算法．首先推导了重抽样情况下分数高斯噪声的小波系数方整公式,并讨论得知不同Ｈ值时方差随尺度变化存在两种截然不同的变化趋势。利用这一特点,可以对叠加的分数布朗运动的参数分别进行极大似然估计,仿真结果表明了该算法的有效性。     

一种新的图像超像素分割方法

针对现有超像素分割方法无法自动确定合适的超像素数目,以及难以有效贴合图像目标边界等问题,该文提出一种新的利用局部信息进行多层级简单线性迭代聚类的图像超像素分割方法。首先,运用基于局部信息的简单线性迭代聚类(LI-SLIC)对原始图像进行超像素初分割,然后,根据超像素的色彩标准差对其进行自适应多层级迭代分割,直至每个超像素块的色彩标准差小于预设阈值,最后,利用相邻超像素间的色彩差异对过分割的超像素进行合并。为验证方法的有效性,该文采用Berkeley, Pascal VOC和3Dircadb公共数据库作为实验数据集,并与其他多种超像素分割方法进行了比较。实验结果表明,该文提出的超像素分割方法能更精确贴合图像目标边界,有效抑制图像过分割和欠分割。

     

基于用户行为的个性化搜索建模

目前的搜索算法普遍忽视了用户的兴趣行为,仅仅依靠表面的关键词来预测用户的搜索偏好,为用户提供系统"自认为"是用户所感兴趣的内容,没有更深层次地解剖用户的真实需求,没有依照用户长久以来的搜索习惯、搜索兴趣为用户定制一个个性化的搜索模型,为此,本文将提出一个针对用户行为的个性化搜索的模型,通过用户在浏览网站时候的浏览行为,例如:浏览该网页的时间、浏览网页的类型、在浏览网页时是否有进一步的行为,如:保存、复制等操作以此来丰富本文所提出的用户的个性化搜索模型,以求能够更准确地贴近用户的真实需要.     

组合幂调频信号的时频移估计

为了准确估计接收信号的时频移参数和降低估计复杂度,设计了一种组合幂调频(CPFM)信号,该信号由具有时间间隔的正负幂调频(PFM)信号构成,并提出了基于CPFM信号的时频移估计算法.在算法中首先将CPFM信号降阶,然后独立地估计时延和频移,即采用三次相位函数(CPF)估计时延,通过正负PFM相位相消后再估计频移.相比于分数阶傅里叶变换(FRFT)时频移估计算法,所提算法避免了时延估计对频移估计的影响,而且仅需两次一维搜索,降低了计算量.仿真结果表明,该算法能准确地估计CPFM信号的时延和频移,并且频移估计均方误差(MSE)接近克拉美劳下界(CRLB).     

基于B-样条插值的分数阶模板的应用

数字图像的增强以及边缘检测是数字图像处理中的重要内容。根据B-样条函数插值公式,对图像灰度点像素值进行三次B-样条插值运算,提出了基于三次B-样条插值的分数阶增强模板以及分数阶CRONE边缘检测模板。通过对比实验表明,所设计的模板能根据对图像的需求而改变阶次,在图像增强方面能较好地提升图像边缘并且加强纹理细节,在边缘检测方面有良好的边缘定位能力,优于基于Sobel算子的传统方法。     

加权分数傅里叶变换在采样重构中的应用

针对频域非带限信号的重构问题,提出了一种基于加权分数傅里叶变换的采样与重构算法,并利用信号加权分数傅里叶变换在加权分数域的特性,得到了信号可完全重构的条件.理论分析和仿真结果表明,在满足给定误差的条件下,该算法能够以低于香农重构所需的采样率实现对信号的恢复,且简单易行,可利用FFT快速算法实现.