利用量化判据进行多聚焦融合图像的重构分析

提出一种基于对比度视觉模型的图像融合自适应分块搜索算法,利用几种量化判据,即均方根误差、熵、交叉熵和互信息进行融合图像序列分析及效果评价,对同一场景两幅严格配准的多聚焦图像的清晰恢复进行了深入研究。通过大量的图像实验表明:无论是依据视觉的主观评价,还是客观评价准则,该方法能实现多聚焦图像对标准参考图像的精确重构或优化融合效果。     

一种遗传搜索块寻优的不同聚焦点图像融合算法

该文提出一种将遗传搜索策略应用于多聚焦图像融合子块寻优的算法,对同一场景两幅严格配准的多聚焦图像的清晰恢复进行了深入研究。该方法把图像子块大小作为遗传染色体,经过杂交、变异等操作,以便得到全局意义上的最优解。利用3种评价参量,即均方根误差、熵和互信息进行不同图像融合方法的分析及效果评价,文中讨论了两种情形,并通过大量的图像实验表明:当聚焦目标无交叉模糊区域时,该方法能实现多聚焦图像对参考源图像的重构或优化融合效果;当聚焦目标有交叉模糊区域时,该方法也取得了很好的效果,超过Laplacian算法和小波变换法。     

基于边缘信息的图像融合算法研究

为了得到全局色调一致的无缝镶嵌融合图像，文章提出了一种基于边缘信息的图像融合方法。该方法根据融合区域的边缘强度信息，对融合区域进行图像增强处理，进而选取一组区域特征进行自适应动态加权，实现了不同图像在选定区域范围内的融合运算，使得被合成的图像完整、自然。通过两幅图像的融合实验，证明了该算法在边缘上保持良好的视觉效果。     

基于模块化神经网络的动态联盟伙伴优化选择

动态联盟的关键问题是伙伴选择问题。本文构造了动态联盟伙伴选择问题的数学模型，提出了一种基于模块化神经网络的动态联盟伙伴选择的优化方法，实现了动态联盟伙伴的优化选择。     

复杂X光照条件下非凸表面完全重构

针对复杂光照条件下非凸表面完全重构问题,提出了一种基于两步策略的多目重构新方法.把立体匹配过程转化为颜色方差最小化问题,利用颜色方差阈值来平衡采样点数与采样噪声之间的矛盾,同时回避了立体匹配算法的二义性.采用水平集方法建立曲面运动方程,通过符号距离函数的演化过程逼近目标表面;通过弹性势能的最小化过程滤除采样噪声,增强对遮挡、光照条件的稳键性.实验结果表明,该方法能够在复杂光照条件下推断出非凸目标形状,且与Jin的算法比较,表现了更好的准确性,节省31%～39%的重构时间.     

用视觉特性和自适应优化搜索实现多聚焦彩色图像重构

鉴于来自同一景物的两幅变焦点彩色图像，每幅图像中都有聚焦不同的目标。针对这种图像的清晰恢复提出了一种新的图像融合算法，其基本思想是先对源图像进行图像块分解；其次，利用人眼视觉特性来分析图像子块的清晰度，形成融合图像；最后通过自适应优化搜索算法得出重构图像。采用平均误差、均方误差、标准色差等量化判据对融合图像序列进行分析及效果评价，量化评价结果和视觉判断均说明，该方法性能优化，完成了多聚焦彩色图像对源图像的重构。     

IPC机21世纪工业领域的骄子

在ＩＰＣ机及其各个组成部分列举实例进行详细分析，向我们展示工业领域在伴随计算机、自动控制技术的发展而展现的巨大变化。