递推关系在程序设计中的应用

1 Hanoi塔问题 问题的提出:Hanoi塔由n个大小不同的圆盘和三根木柱a,b,c组成.开始时,这n个圆盘由大到小依次套在a柱上,如图1所示.     

非限定手写汉字的分割研究

分析目前手写汉字分割研究的几种有效方法，在此基础之上提出了针对非限定手写汉字分割的多层投影算法。通过对经典投影方法的补充和扩展，建立算法的基本模型，编写相应的程序，应用于支票校验系统当中。实际的金融支票大写汉字识别实验结果证实所提出的算法的有效性。     

基于快速最小距离树的肝脏图像非刚性配准

为精确诊疗肝脏疾病,针对CT肝脏图像中呈现出与相邻器官灰度值相似、边界不清晰,仅靠灰度水平法难获得理想的分割结果的问题,采用快速最小距离树度量多维特征,构造了Renyiα-entropy能量函数,成功完成了atlas和待分割图像之间的非刚性配准,实现了肝脏的自动精准分割.该方法的分割精度较传统互信息法明显提高,较传统Prim算法分割速度更快.     

面向脑MR影像分割与偏置场修正的FCM方法

传统模糊C-均值(fuzzy C-means,FCM)算法以及结合空间信息的改进方法在分割脑磁共振(magnetic resonance,MR)影像时对噪声十分敏感,且无法消除脑MR影像中的偏置场。针对上述问题,提出一种面向脑MR影像分割与偏置场修正的FCM方法。该方法充分利用图像中的空间局部信息和非局部信息,分别构造出多局部信息模糊因子和非局部权重,在提高算法抗噪性的同时,尽可能多地保持图像细节;建立偏置场模型,以去除脑MR影像中的灰度不均匀性;将提出的多局部信息模糊因子和非局部权重嵌入到带有偏置场模型的FCM方法中,以实现噪声和偏置场条件下的脑MR影像分割。实验结果表明,与其他方法相比,所提方法对脑MR影像中的噪声具有更强的抑制能力,且能够有效消除偏置场对脑MR影像分割的影响,具有更优的分割性能。     

一种新的基于I帧的压缩域镜头分割算法

针对传统的非压缩域镜头分割算法数据量大、运算量大和效率低的问题,提出了一种基于I帧的压缩域镜头分割算法.该算法首先根据MPEG-2压缩标准,从视频流中提取DCT系数,然后经过预处理得到每一帧的DC系数,最后依DC系数建立信息系统并得到镜头分割模型.实验结果表明,此算法相对于传统的非压缩域算法,可大大减少运算量和数据量,提高算法的效率.     

基于算子分裂的图像分割模型及其快速算法

针对带有纹理和噪声的图像,在Mumford-Shah模型的基础上,提出一种基于算子分裂的图像分割模型.数值求解采用AOS与Newton迭代相结合的方法,不仅解决了参数难以选择的问题,还扩大了时间步长的调节范围,提高了算法稳定性.实验结果表明,本文算法在分割过程中可以很好的处理拓扑结构,有效地避免了纹理(或噪声)对分割效果的影响,并且具有较高的计算效率.     

基于帧间运动的视频分割

视频分割是视频结构化和检索的重要技术 ,目前主要通过镜头分割得到。但许多应用需要对镜头根据摄像机运动作分割 ,现有技术不能满足应用实时需要。提出了一种对P帧运动向量稳健分析计算帧间运动并进行分割的方法。与传统光流法、M估计法比较 ,该算法只在压缩域上进行 ,不需迭代 ,具较强实时性。文中阐述了方法的基本思想、理论依据与实现 ,实验表明 :该方法具有很好的效果     

基于颜色分割和HOG学习机制的人脸检测

人脸检测在信息安全和处理等应用领域起到很重要的作用.提出了一种鲁棒的人脸检测算法.该算法结合了基于颜色分割的粗定位过程和基于Histogram of Oriented Gradient(HOG)特征的人脸精确定位过程.粗定位利用人脸的颜色特征,采用基于YCbCr空间的颜色分割方法,获得图像中有可能包含人脸的图像子区域;精确定位则采用HOG特征,并利用SVM进行分类,得到人脸的准确位置.实验证明我们的方法对不同亮度、各种年龄及性别、表情变化及部分遮挡的人脸都具有很强的鲁棒性.     

粘连颗粒分割的中心核提取方法研究

在图像处理中的粘连颗粒分割方法研究中,获得各个颗粒中心核是分割的基础和关键,极限腐蚀是现有提取中心核的主要方法．通过讨论颗粒粘连程度的不同情况,对极限腐蚀所造成过分割的原因进行了分析研究,提出一种基于局部距离值比较的中心核提取方法,该方法以腐蚀运算得到的距离值为基础,充分考虑与周围颗粒粘连情况,通过在局部区域内判断是否存在大于该距离值的点来定位中心核．颗粒图像分割实验结果表明,该方法消除了极限腐蚀所造成的过分割．     

基于GVF Snake和边界跟踪的主动轮廓图像分割

梯度向量流蛇(GVF Snake)模型在处理图像分割问题上取得了较好的结果,但它对初始轮廓曲线的依赖程度较大且梯度向量场计算时间较长,故此提出一种基于GVF Snake模型和边界跟踪的轮廓提取图像分割算法。该算法利用边界跟踪算法进行粗糙的分割,获取边缘位置有效信息点,经采样后生成一条初始轮廓线。同时,基于拉格朗日法求解梯度向量场的方法,提出一个距离终止条件以提高计算速度。实验结果表明,与GVF Snake、手动GVF Snake和CV活动轮廓算法相比,该算法有效提高了图像分割的自动化程度和分割精度。