《关于图的独立性与无赘性的两个参数之和》(英文)

令 i(G)与 IR(G)分别为图 G 的 independent domination 数与 upper irredundance数,在〔1〕中猜想 i(G)+IR(G)≤2p+2k-2(2pk~(1/2)),其中 p=|V(G)|,k 是 G 的最小度数.本文证明这个猜想.     

对于X-join不可分解的无三角形的图

本文中的图都是有限简单图.仅含一个点的图叫作平凡图,不含边的图叫作空图.V(G)与 E(G)分别表示图 G 的点的集合与边的集合.有时以 G 代替 V(G),以 x∈G代替 x∈V(G).对 x∈G,N_G(x)={y∈G|xy∈E(G)}叫作 x 的邻域.下面的概念是 Sabidussi 引入的:令{G_x|x∈X}是图的一个族,指标取自另一个图 X.令#表示 X 中的邻接关系,⊥_x表示 G_x 中的邻接关系,则这一族图的 X-join 是指图 G,G=(?)(G_x×{x}),且 G 中的邻接关系⊥定义为:对 G 中任两个点(a,r)与(b,s),(a,r)⊥(b,s)当且仅当 r#s 或r=s 且 a⊥_rb.     

Left H-rings Whose Radicals Are Not Periodic

An associative ring (algebra) in which every subring (subalgebra) isa left ideal is called a left H-ring (left H-algebra). In〔1〕, left H-algebras are charcterized and the problem to characterize left H-rings isproposed. In this paper, we characterize left H-rings whose radicals arenot periodic.     

基于视觉检测的红外与可见光图像区域匹配研究

为了增强归一化区域形状特征提取的稳定性,提升图像匹配效果。研究基于视觉检测的红外与可见光图像区域匹配方法。利用视觉显著性检测方法,获取红外与可见光图像的视觉显著图;通过直方图均衡化与优化配比灰度级动态范围方法,增强视觉显著图;采用仿射归一化方法,提取增强视觉显著图的归一化区域形状特征,匹配区域形状特征,完成红外与可见光图像区域匹配。实验证明:该方法可有效提升图像亮度和匹配红外与可见光图像,获取清晰度更佳的图像;在图像模糊与亮度等变化情况下,该方法边缘保持度与香农熵等分析指标值均与最高值较为接近,即图像匹配效果较优;在不同视角变化角度时,该方法归一化区域形状特征提取的稳定性较佳。