一种改进的Harris角点检测算法

本文针对Harris角点检测算法在判断目标像素点是否是角点时,阈值需要根据图像实际情况进行调整,不好选取的问题,以及在选出角点后容易出现焦点聚集的现象,提出了一种改进的Harris角点检测算法,先对待测区域进行分块处理,由大到小选取阈值直到每个区域均有角点的存在,再在同一区域内进行伪角点的剔除。实验表明,该改进算法所得结果较为原算法更为准确、稳定。

基于灰度预测与马尔柯夫过程的股票价格预测模型

本文首先介绍了灰度预测和马尔科夫预测在股票市场的不适应性,然后结合两种预测方法的优点,建立灰度-马尔科夫预测模型,并进一步研究探讨了模型的检验过程,最终给出了完整的股票价格预测分析的计算方法与检验方式。算法合理可靠,值得进一步的研究与测试。

蒙特卡洛方法在积分求解中的应用

本文基于蒙特卡洛方法的定义,给出使用其进行近似积分的一般步骤,并以均匀分布为例讲解了具体操作步骤.积分算例表明,这种方法概念简单、编程容易,可应用于工程实际问题中重要的数值积分计算.

基于视差梯度约束的RANSAC算法

图像拼接技术中的图像配准阶段存在计算量过大的缺陷,这是由于计算变换模型矩阵时,传统的RANSAC算法计算了全部匹配特征点(包括伪匹配点对)对应的模型参数,本文在RANSAC算法前设计了基于视差梯度约束的预检验过程,筛选掉大量伪匹配特征点,大大提高了图像配准效率。