一种基于SVD的镜头边界检测方法

为了有效地进行视频镜头边界检测,在简要介绍了现有的镜头边界检测基本方法的基础上提出了基于SVD的镜头边界检测方法。该方法通过特征提取来构造视频特征矩阵,经过SVD变换得到特征值矩阵,然后将特征值矩阵映射到向量空间,最后通过分析向量间的夹角来判断镜头的变化。实验结果表明,在镜头边界检测性能上优于已有的基于帧差的双阈值镜头边界检测方法。

基于潜在语义分析的视频检索

潜在语义分析技术是建立在视频分析基础之上的,它通过某种映射关系来建立视频特征矩阵,实现了基于内容的视频检索。阐述了潜在语义分析技术,进行了视频颜色和纹理特征提取研究,实验结果表明,潜在语义分析对于视频内容检索效果较好。

基于模糊聚类的视频对象分割

提出了一种基于模糊聚类的视频对象分割方法.首先通过对连续三帧视频图像进行二次差分来得到二次差分图像;然后估计噪声的特征参数滤除背景噪声,提取出视频对象的运动区域;再利用改进的FCM聚类算法对二次帧差图像中的视频对象运动区域进行空域分割,对空域分割结果进行形态学处理,得到视频对象掩模;最终获得较为理想的视频对象.实验结果表明,该算法能够较为准确地分割出视频对象,并且在空间准确度上占优.

基于运动轨迹的视频检索方法

基于内容的视频检索是目前多媒体检索领域中的一个重要课题,由于视频体现了图像中对象的动态特征,因此如何提取视频对象的运动特征并且用于检索成为基于内容视频检索研究的热点。利用改进的8方向链码编码对视频对象运动轨迹进行编码,重点突出了对象运动的变化特征,同时采用归一化编码技术,增强了改进编码方法对尺度和旋转变换的鲁棒性。最后采用编辑距离来度量运动轨迹的相似性测度,实验结果表明,该算法能够有效地检索出运动轨迹相似的视频片断。

基于内容的视频分析技术研究

视频数据分析处理是实现基于内容的视频检索的一项关键技术,它直接影响到视频特征匹配和检索的精度。从分析视频数据的结构和特点出发,总结了基于内容检索的视频处理方法的一般过程,即视频分割、关键帧选取、静态和动态特征提取以及视频聚类等。对基于内容视频分析中的关键技术进行了深入的探讨研究,分析了各种方法的优缺点并介绍了一些新的方法,最后提出了一些值得进一步研究的问题。

职称计算机考试—Word2003中文字处理软件学习

重点阐述了如何科学高效的学习Word2003中文字处理软件,首先对考试大纲进行简要解析,其次给出了较为有效的日常学习方法和考生应该重点突破的内容,列举出了作者总结出的几点考试经验,最后就考前练习给出了一些方法和建议。

浅谈计算机职称考试之练与考

结合作者近几年的教学经验,分析了全国专业技术人员计算机应用能力考试的模式和特点。简要阐述了选择考试模块的基本原则;给出了考前应该如何学习和准备的建议;重点讲述了计算机职称考试的几个应试技巧。

基于特征的三维模型简化算法研究

细节层次模型(Level of Detail,LOD)是模型简化最有效的方法之一。针对以往细节层次模型简化算法对模型的特征与边界处理的不足,提出了一种基于特征的LOD模型简化算法,并给出了一种针对模型特征与模型边界的折叠代价函数,较好的解决了以往算法生成LOD模型时对模型重要特征与边界处理的不足,在对原始模型简化的同时,能够很好的保留模型的边界与特征。实验结果证明了算法的高效、可靠,既保持模型细节特征,又减少了模型简化误差。

基于改进变分水平集的红外图像分割方法

提出一种基于水平集的红外图像偏微分分割方法,通过改进Chan-Vese模型中的能量函数获得偏微分方程,该能量函数将红外图像边缘与区域信息相结合,取得了全局极小值,该能量模型对水平集初始曲线的位置不敏感,并可定位图像边缘。基于该模型的变分水平集分割方法可分割出红外图像目标。实验结果表明,该方法效果良好,便于下一步的红外目标识别与跟踪。

基于视觉对比敏感度与恰可察觉失真感知的图像复原

针对传统复原算法在低信噪比情况下复原结果感知效果差的问题,提出了一种基于视觉对比敏感度与恰可察觉失真感知的图像复原方法。首先,利用离散余弦变换(DCT)分解图像,将图像编码为不同尺度下的一系列子带,利用概率和模型及DCT感知模型计算每条子带的恰可察觉失真阈值,并采用明可夫斯基距离计算失真度量;然后,对于每个尺度下的每条子带,利用一个迭代的两断对分程序来调整每个尺度下的每条子带的通道权重,直至子带的失真度量恰好等于期望的失真阈值;最后,利用对比敏感函数对每条子带中的系数进行视觉敏感度加权,通过DCT逆变换对视觉感知加权后的系数进行重构以得到最终的复原图像。基于LIVE图像库的实验结果表明,本文复原算法不仅能够有效地增加图像的信噪比,而且能够很好地改善图像的感知质量。

低对比度图像增强算法研究

低对比度图像具有灰度范围较窄、相邻像素的空间相关性高、灰度变化不明显等特点.文中对低对比度图像的增强问题进行研究,分析了传统增强算法对比度增强的实质和进行低对比度增强时存在的问题,针对存在的问题,在对图像二维直方图特性研究的基础上提出一种有效的解决方法,并通过实验证明了算法的有效性.

类模糊C均值聚类的关键帧提取算法

对比现有典型关键帧提取算法存在的缺陷,提出了一种类模糊C均值聚类的关键帧提取算法.该算法预先设定一个最初聚类中心,从而有效地减少了聚类算法的迭代次数;并使用视频帧序列的时序特征来对FCM算法进行限定,提高了聚类效率.实验结果表明,使用该算法提取的关键帧不仅可以充分表达出视频的主要内容,而且还可以根据内容的变化提取出适当数量的关键帧.

基于四叉树的多分辨率纹理映射技术

提出了一种基于四叉树结构的海量数据纹理映射算法。对多分辨率纹理数据进行了有效的压缩存储,并利用纹理映射误差,有效地减少了实时仿真过程中纹理数据调度的数据量,同时优化了内存释放算法,减少了内外存数据之间的反复调度,从而有效地解决了大规模地形场景重建过程中的数据调度与海量数据的纹理映射问题。实验结果证明了算法的有效性。

基于字典对联合学习的退化图像复原方法

针对传统字典学习方法在退化图像复原中效果不理想的问题,提出一种基于字典对联合学习的退化图像复原方法.首先在图像稀疏分解和字典学习的基本框架下,对基于字典学习复原方法的整个过程和关键步骤进行分析;然后针对图像复原的线性模型存在的缺陷,提出一种非线性的基于字典对联合学习的框架,解决了传统字典学习方法在退化图像复原中存在的不对称问题;最后利用随机梯度下降算法估计字典模型参数,并使用一种经典的启发式方法提高该算法的稳定性和收敛速度.基于各向同性和各向异性模糊核的实验结果表明,该方法对于非盲图像复原与当前技术条件下的方法相比是有竞争力的,甚至是更好的.

一种保持视觉特征的三维几何模型简化算法

针对三维模型简化中保留细节特征的要求,提出了一种基于视觉特征保持的三维几何模型简化算法。采用半边折叠操作,综合考虑了网格模型中半边的几何重要性和变化误差,并将其作为各半边的折叠代价来确定模型中边的折叠顺序,在模型简化后又利用顶点"微调"法对简化模型进行了局部视觉效果修正。实验研究结果表明:本文提出的三维几何模型简化算法能有效地保留模型的细节特征,并能显著改善模型因简化产生的形变,是一种简单、有效的模型简化算法。

基于扩展多尺度Wedgelet的三维体数据压缩算法

针对小波变换在压缩高维空间数据特征上存在的明显不足,结合多尺度几何分析中的wedgelet理论,提出一种新的三维体数据压缩算法。将wedgelet理论扩展到三维,利用其多尺度多分辨率分析能力及体数据的几何正则性对三维体数据进行压缩,较好地保留了体数据的轮廓曲面特征。通过提升小波及DCT方法对3种不同体数据的压缩实验显示,该算法压缩率较高、重构效果比较理想。

基于HMM的多尺度Wedgelet图像压缩算法

针对小波变换在压缩图像边缘上的不足,提出了率失真意义下的多尺度Wedgelet分析的改进方法,在进行多尺度Wedgelet分解时,将几何一致性考虑到优化准则中,建立了隐Markov模型,并利用Hausdorff距离来衡量图像Wedgelet分解的有效性,使图像近似边缘具有更自然的几何特性。实验结果表明了该算法的有效性。

基于PC/104节点与1553B总线互联的设计

1553B总线通信可靠性高,PC/104嵌入式计算机采用层叠栈接方式可扩展能力强,适宜设计复杂的控制节点,因此提出了采用CPLD连接BU-61580芯片和PC/104计算机,实现了基于PC/104的1553B总线的方案,并分别对节点的硬件和软件实现进行了的叙述。

基于预处理的气动退化图像边缘定位

为了便于解决气动退化图像因图像模糊退化不易进行复原处理的问题,提出了一种气动退化红外图像的边缘定位算法。首先对退化图像进行基于像素疑似度的去噪预处理;然后使用Canny算子进行了边缘定位,进而对边缘区域进行了边缘修复和滤波处理。通过对多组气动退化图像的仿真实验及与多种边缘检测算法的对比分析表明,算法具有较好的边缘定位能力,较好地去除了气动退化图像模糊的问题,图像质量得以恢复,同时算法复杂度较低。

一种改进的NAS-RIF红外图像盲复原算法

针对军事目标红外图像信噪比低、NAS-RIF算法复原模糊图像时敏感于噪声的缺陷,提出一种基于Contourlet多尺度变换去噪和图像细节规整化的改进NAS-RIF盲复原算法。首先,通过Contourlet变换对图像进行去噪预处理;然后,利用最优阈值分割技术提取目标的可靠支持域,并引入规整化方法,在代价函数中添加目标边缘保持约束项,保存图像细节特征;最后,利用共轭梯度(CG)算法优化代价函数,以保持算法的收敛速度。两组实验的结果表明,针对信噪比较低的气动红外退化图像,与原始NAS-RIF方法相比,本文提出的改进算法具有更好的复原效果,算法的收敛速度基本保持不变。