一种改进的图像边缘检测算法

对传统的微分边缘检测算法的缺陷进行分析和评价,并针对微分边缘检测算法的缺陷,提出了一种改进的边缘检测算法。新算法摈弃了传统边缘检测算法中将每个像素单独进行考虑的模式,而是将待检测像素及与其相邻的像素作为一个整体来考虑,通过将待检测像素为中心的某个领域进行整体计算,得出能够反映这个领域性质的某些参数,并以此作为边缘检测的判据,进行检测。此算法充分考虑到了中心像素与周围像素之间的关系,从而增加了梯度运算的可靠性。实验表明：新算法能够检测到更细的边缘,并且在椒盐噪声的情况下要优于常用的微分边缘检测算法。     

一种改进非极大值抑制的Canny边缘检测算法

在传统Canny算法的非极大值抑制过程中,由于对比点的选择存在随意性而导致边缘检测不准确。针对此问题,提出了一种改进非极大值抑制过程的Canny边缘检测算法,利用目标像素点梯度方向周围4个像素点和邻域相关系数,在梯度方向上进行插值,代替传统算法中直接以梯度方向周围的邻近像素点作为对比点,实现新的非极大值抑制过程。通过实验证明：改进的边缘检测算法在边缘检测及虚假边缘抑制的性能方面有所提升。     

一种改进的基于背景差算法的运动车辆检测方法

针对背景固定的交通监控视频中的运动车辆检测问题,提出了一种改进的基于背景差算法的运动目标检测方法。该方法改进了混合高斯模型,对图像进行了平滑滤波预处理,并利用形态学滤波方法对二值化的前景图像进行后处理。该方法提高了背景模型的环境适应能力,能够很好地适应背景改变和光照等变化。同时,也改善了视觉效果,使前景检测误差值降低了14％,可为后续交通参数的提取提供更为精确可靠的图像数据信息。     

一种准确而快速的运动目标检测算法

运动目标的检测是计算机视觉和图像编码研究的主要内容,有着广泛的应用领域.减背景法是常用的方法之一,但其受环境光照影响;而帧差法又不能完全提取出目标的所有相关点.针对传统运动目标检测算法的不足,提出基于动态阈值的减背景法与帧差法相结合的运动目标检测算法.实验证明,算法既能完全提取出目标的所有相关点,又适应复杂变化的环境,运动目标检测的精确度和速度都有了明显的提高.     

一种新的超声波心动图像分割算法

针对超声心动图像噪声大,边界模糊,灰度分布不均匀等特点,提出了一种新的图像分割算法.首先对超声图像进行滤波和边缘锐化等预处理,然后再使用GVFSnake模型对预处理后的图像进行分割,从而提取出心室的边界.经试验证明,这种新的超声心动图像分割算法,比传统的超声图像分割算法在图像分割精度上有显著的提高.     

一种基于半监督学习的入侵检测算法

针对无监督的入侵检测检测效率较低,而有监督入侵检测算法不能有效的检测异常攻击,提出一种半监督学习的入侵检测算法,新算法先用有标记数据进行初始聚类,然后利用初始聚类指导未标记数据聚类,最后使用K近邻算法对仍没有确定类别的未标示数据对异常进行检测,结果表明,改进后算法的效果优于无监督和有监督学习的入侵检测算法。     

一种改进的Apriori挖掘算法

针对制约Apriori算法效率的瓶颈问题,提出了一种基于Apriori的改进算法,算法只需要遍历一次事务数据库,避免了Aprori算法多次扫描事务数据库和产生大量的候选项集,同时利用项集的有序性改进了判断连接的方式,优化了连接步骤,减少了判断时间.实验结果表明,改进的Apriori算法在运行效率上有一定的提高.     

一种基于图像特征点信息的误匹配点剔除改进算法

误匹配点剔除是基于特征点图像匹配过程的重要一步,关系到图像匹配的精确度。在特征点匹配求精方面,改进基于特征点信息的误匹配点剔除算法,通过自适应特征点邻域半径得到的邻域特征点数量及位置信息进行逐步求精,克服原算法不能处理尺度变换的情形。实验结果表明,该算法简单高效,剔除误匹配点对能力较强,具有尺度、旋转不变性,同时,该算法具有较好的鲁棒性,正确性。能基本满足图像匹配的精度要求。     

一种基于数字混沌的图像水印算法

从数字水印的安全性角度出发,提出了一种基于logistic数字混沌的图像水印算法。考虑到logistic混沌序列具有易于产生、数量极多和保密性好等特点,因此本水印算法的嵌入水印信息使用了混沌序列。水印嵌入和提取过程均在小波域中实现。实验结果表明该水印算法具有好的安全性和较强的抗噪声、抗压缩鲁棒性。     

一种复杂背景下的人脸特征提取算法

通过人脸特征提取是计算机人脸识别技术中的核心技术。主动轮廓模型方法(Activecontourmodel,也称Snakes方法)被广泛应用于特征提取、图像分割等技术中。常规Snakes方法应用于人脸特征提取鲁棒性不强,并且精度不高。对常规Snakes方法进行了改进,其改进主要包括两个方面:1)针对人脸肤色的特点改造了Snakes能量函数的图像能量项,用以提高算法的精度;2)基于人脸五官形状特点,增加了一个新的能量项———形状限定能量项,以期获得更好的鲁棒性。最后,对改进前后的Snakes方法进行了实验仿真与比较、对比研究。实验结果表明,改进后的Snakes方法具有良好的收敛性,并能准确收敛到人脸特征处。     

基于迭代局部搜索的区划问题算法研究

区划问题是将特定地理区域划分为若干空间连续的分区,满足分区内差异最小和分区间差异最大这一基本原则,广泛应用于地理、环境、生态、经济、农业、城市等领域。1960s以来,学者尝试建立各种区划问题数学模型,设计了一系列的求解算法,代表性的算法主要有：AZP、ARISEL、SKATER和REDCAP。本文提出了一个基于迭代局部搜索(ILS)的区划问题算法,进一步提升算法性能。该算法主要机制包括：邻域单元移动搜索改进分区质量;参照中心单元快速计算分区方差,提升算法速度;使用扰动机制跳出当前解局部最优状态;更新分区中心点提升分区方案目标值;使用群搜索探索更大的解空间;以及算法各步骤中通过分区空间连续判断和破碎修复保持分区空间连续。55个基准案例测试表明：ILS算法求解质量优于ARISEL和SKATER算法。一个多指标气候分区实验也表明：ILS算法求解质量优于SKATER、REDCAP和ARISEL算法。     

一种基于改进TurboEdit的GPS周跳探测与修复方法

基于TurboEdit算法中的MW组合,利用卡尔曼滤波分离宽巷模糊度以提高模糊度精度。利用移动窗口的多项式拟合对原GF组合中的多项式拟合进行改进,并对周跳的浮点解进行计算。使用GPS数据检测方法的正确性,结果表明,该方法能探测并修复小周跳、大周跳以及多个周跳。     

一种基于MAD改进的GNSS高程时间序列粗差探测方法

针对GNSS高程时间序列中不可避免地含有粗差,以及在非线性、不平稳性的高程时间序列中粗差难以探测的问题,在传统MAD方法基础上,构建一种引入小波分析的WT-MAD粗差探测方法.利用模拟数据和LHAZ、BJFS、TWTF三个IGS站的实测高程数据进行实验,将WT-MAD法与基于最小二乘的3σ法、IQR法和MAD法进行对比...