基于分解的三维Otsu图像分割快速算法

针对三维Otsu图像分割算法计算复杂度高、运算量大的问题,提出一种基于分解的三维Otsu图像分割快速算法。首先将三维Otsu分解为三个一维Otsu;然后,在分析一维Otsu的基础上,结合类间距离和类内距离,提出一种新的阈值识别函数设计算法,并给出了快速实现方法。实验结果表明,该算法不仅可以取得较好的分割效果,而且计算量较小,比三维Otsu阈值分割递推算法快1400倍左右。

基于图论的快速FCM图像分割算法

研究基于图论的最短路径算法与加权直方图方法,结合快速模糊聚类思想,提出一种改进的快速模糊C-均值(FCM)图像分割算法。利用最短路径算法对图像进行初始化处理,使处理后的灰度值准确反映邻域像素对原像素的影响。通过加权直方图改变灰度变化剧烈区域像元在图像分割中的影响程度,并自适应寻找初始聚类中心。实验结果表明,该算法能快速准确地分割图像,具有较强的抗噪性。

基于主成分分析的人脸个体差异识别算法

传统基于主成分分析(PCA)的人脸识别算法不能最优区分不同种类样本。为此,提出一种新的基于PCA的人脸识别算法。利用PCA降维方法提取人脸的个体差异特征,并采用最近邻距离分类器对该特征进行分类。在ORL人脸数据库上的实验结果表明,与传统算法相比,该算法的正确识别率较高。

基于分解的二维Renyi灰度熵的图像阈值分割

针对传统二维Renyi熵阈值法的高计算复杂性,提出一种新的基于分解的二维Renyi灰度熵阈值分割方法。该方法通过求解两个一维Renyi灰度熵阈值替代二维Renyi灰度熵的最佳阈值,理论上证明当满足一定条件时,两者等价;同时将计算复杂度由O(L4)降到O(L),所耗时间约为传统二维Renyi熵算法的1/10000。

改进的三维Otsu图像分割快速算法

针对三维Otsu图像分割算法运算量大和图像细节分割不够准确的问题,提出一种改进的三维Otsu图像分割算法。该算法基于灰度-邻域平均灰度-梯度的新的三维特征模型,构建三维直方图;将三维Otsu分解为三个一维Otsu;在同时考虑类间距离和类内距离的基础上,提出一种新的最大散度差准则。实验结果表明,该算法不仅可以取得较好的分割效果,而且计算量较小,比三维Otsu阈值分割递推算法快900倍左右。

基于二维直方图重建的Otsu图像分割算法

针对二维Otsu算法因区域误分而产生的抗噪性差和计算量较大这一问题,提出了一种基于二维直方图重建的Otsu图像分割算法。该算法首先分析了原始算法中二维直方图所存在的误分和不足;然后重建二维直方图,以此来减弱噪声的干扰;最后将二维直方图区域划分由原来的四分法改为二分法,从而提高了计算速度。实验结果表明,本算法具有更强的抗噪性,分割效果也更为理想。

结合改进的LBP和LDP的人脸表情识别

提出了一种结合改进的LBP(局部二值模式)和LDP(局部定向模式)的人脸表情特征提取方法。改进的LBP维数明显降低,更多地考虑了空间结构信息且计算速度得到了提高。LDP方法具有很强的抗噪能力,更好地提取边缘信息。基于两种方法可以优势互补,先对图像分块子区域用改进的LBP进行特征提取,再用LDP对脸部子区域进行特征提取,最后把改进的LBP提取的特征和LDP提取的特征按顺序串接起来作为总特征,用最近邻进行分类。在JAFFE表情库进行了实验,证明提出的方法能够有效地提高人脸表情的识别率。

一种基于图像区域分割的小波去噪方法

提出一种基于区域分割的图像去噪方法。该方法利用具有平移不变性的DWT去噪法和NeighShrink_SURE去噪法对平滑图像和纹理图像分别具有良好去噪效果,遂将含噪图像进行区域分割得到平滑、突变和过渡三个区域,最终去噪图像的三个区域分别由两种方法得到的去噪图像加权来确定。实验结果显示,该方法利用了前两种算法的优点,得到了具有较高峰值信噪比、较完整保留图像细节而且具有更佳视觉效果的去噪图像。

基于分水岭和改进的模糊聚类图像分割

针对模糊C-均值聚类算法需预先给出初始聚类中心、未考虑邻域信息、计算复杂度高等缺点,提出了一种基于分水岭和改进的模糊聚类图像分割方法。该方法首先利用分水岭分割方法对原图像进行预分割,然后利用粒子群的全局寻优能力从预分割的小区域中搜索出较为准确的初始聚类中心;最后,在对小区域进行模糊聚类时,建立了包含邻域信息的聚类目标函数。实验表明,该方法分割速度快、抗噪能力强,实现了图像的较优分割。

二部图的[r,s,t]-着色

给出了二部图G的[r,s,t]-色数的界及它达到下界时的条件,讨论了星作为特殊二部图的[r,s,t]-色数,得到的结果为若G是二部图,v1,v2∈VΔ,v1v2E(G),u∈V,■u1∈NG(u),使得dG(u1)=1,且s≥2t,r≤t,则r,χs,t(G)=(Δ-1)s+1;若G是二部图,且r≥(Δ-1)s+2t,则r,χs,t(G)=r+1;若G是二部图,且(Δ-1)s+t<r≤(Δ-1)s+2t,则r,χs,t(G)≤(Δ-1)s+2t+1;若G是二部图,则rΔ+1≤r,χr,r(G)≤r(Δ+1)+1。

基于大间距准则的不相关保局投影分析

局部保持投影(Locality preserving projections,LPP)算法只保持了目标在投影后的邻域局部信息,为了更好地刻画数据的流形结构,引入了类内和类间局部散度矩阵,给出了一种基于有效且稳定的大间距准则(Maximum margin criterion,MMC)的不相关保局投影分析方法,该方法在最大化散度矩阵迹差时,引入尺度因子α,对类内和类间局部散度矩阵进行加权,以便找到更适合分类的子空间并且可避免小样本问题;更重要的是,大间距准则下提取的判别特征集一般情况下是统计相关的,造成了特征信息的冗余,因此,通过增加一个不相关约束条件,利用推导出的公式提取不相关判别特征集,这样做,对正确识别更为有利.在Yale人脸库、PIE人脸库和MNIST手写数字库上的测试结果表明,本文方法有效且稳定,与LPP、LDA(Linear discriminant analysis)和LPMIP(Locality-preserved maximum information projection)方法等相比,具有更高的正确识别率。

基于改进的局部保持投影算法的人脸识别

局部保持投影算法是基于流形的学习方法,在人脸识别过程中容易遇到奇异值问题,为此提出一种利用奇异值分解的方法。在模型中,样本数据被投影到一个非奇异正交矩阵中,解决了奇异值问题;然后再根据局部保持投影算法求出新样本空间的低维投影子空间。将训练样本和测试样本分别投影到低维子空间中,再利用最近邻分类器进行分类识别。在ORL人脸数据库中,采用了一系列的实验来对比该算法与传统局部保持投影算法和主成分分析算法的识别效果。实验结果验证了改进的局部保持投影算法在人脸识别的有效性。

超图的最短路径算法

从超图的强同构引出保持超图顶点间超邻接性的点同构,定义超图的邻接矩阵和赋权超图的权矩阵,并在此基础上得到了求解超图任意顶点间最短路径和求解超图直径的推广Floyd算法.最后通过实例验证了算法的可行性,并与李春明在1994年得到的结果进行比较,得出算法的复杂度为O(n3),该算法是一个有效算法.

基于FCM算法的隐写分析算法综合评估

从与图像隐写分析算法评估相关的问题入手,分析隐写分析算法评估的指标,利用FCM算法实现对各种隐写分析算法的性能评估和比较。该评估算法不仅能对现有隐写分析算法进行评价,以选出最优算法,也适合对新的隐写分析算法进行性能评价。实验结果表明,该评估算法是有效的。

条件数和Zernike矩在图像配准中的应用

提出了一种基于条件数和泽尼克矩的图像配准算法。首先用Harris角点检测器提取特征点并通过条件数去掉一些伪特征点;用改进的Zernike矩作为特征点的描述子,通过比较各个特征点圆形邻域泽尼克矩的欧式距离得到初始匹配点对;用RANSAC估计待配准图像和基准图像之间的变换参数,实验表明,该算法在图像存在比例缩放、旋转等情况下有很好的配准效果。

基于模糊率的FCM自适应图像分割方法

提出一种基于模糊率的模糊C均值自适应图像分割方法。该方法根据波谷波峰梯度检测法自动确定模糊聚类数目,利用模糊阈值法快速确定较为准确的初始聚类中心,建立包含特征信息和空间信息的新目标函数,实现图像的自动分割。实验结果表明,该方法的分割速度快、精度较高,具有较强的鲁棒性。

基于改进的SPIHT整数提升小波变换的图像压缩

针对传统小波变换过程复杂的缺点和SPIHT算法编码过程重复运算、存储量大以及未考虑人眼视觉特性的不足,提出了基于改进的SPIHT整数提升小波变换的图像压缩算法,首先选用9-7整数提升小波对图像进行分解,然后对低频子带的重要系数采用特殊处理,对高频子带改变扫描方式来获得最大系数和按频率优先的原则输出系数。同时引用最小输出位、最大值表思想,具有节省索引的时间、节省内存、计算速度快,编码、解码简单的特点。实验结果表明了该算法在相同的比特率下(特别在低比特率下)得到的重构图像的PSNR值高于原算法且缩短编解码时间,是一种有效的快速图像压缩算法。

基于无参数二维判别局部保持投影算法的人脸识别

通过向二维局部保持投影(2D-LPP)算法中引入类间约束和类标识信息,得到二维判别局部保持投影(2D-DLPP)算法,使它拥有更多的判别信息。但它却面临复杂的参数选择问题,这使得它在解决识别问题时受到限制。为解决此问题,构造无参数的相似矩阵,提出无参数的二维判别局部投影(无参数2D-DLPP)算法。在Yale和ORL人脸库上的仿真实验结果表明,该算法与二维判别局部保持投影(2D-DLPP)、二维局部保持投影法(2D-LPP)和二维线性判别分析法(2D-LDA)相比能够取得更高的识别率。

基于分块奇异值分解的小波域水印算法

对于一般有意义灰度水印,如何在不可见性下增大水印嵌入容量,增强鲁棒性仍是水印研究学者研究的重要内容。根据奇异值分解的特性,结合小波变换与人类视觉系统的某些特性接近的良好特点,提出了一种基于分块奇异值分解的小波域鲁棒水印算法。算法首先将灰度水印信息分为重要信息和次要信息两部分,然后在小波域对宿主图像小波分解后的高频和低频系数分别进行分块奇异值分解,再把经过置乱变换的重要信息部分和次要信息部分分块DCT变换,将变换后的水印信息分别嵌入低频和高频系数分块奇异值分解的奇异值中。实验结果与分析表明:水印算法能嵌入大容量水印,且能抵抗大多数图像攻击,是一种可行的算法。

“数学实验”课程教学体系的构建和完善

本文从激发学生的兴趣和创造力,培养学生的创新意识、自主精神和应用能力出发,探索了数学实验课程的教材建设、CAI课件研制和多媒体教学方法的改革思路。