用于块匹配运动估值的正方形-菱形搜索算法

运动估值在视频图像编码中占有重要地位 ,该文首先研究了运动估值中的经典搜索算法并重点分析了菱形 (DS)算法 ;然后设计了一种新的综合模板 (SDP) ,它体现了粗定位和准确定位并行处理的思想 ,在此基础上提出了一种新的用于块匹配的运动估值搜索算法——正方形 -菱形搜索 (SDS)算法 .最后通过实验验证了该算法的有效性 .

双十字搜索算法的快速块匹配运动估计

在块运动估计中,不同形状、不同大小的搜索模型对搜索速度和搜索质量有很大的影响.通过运动矢量概率分布分析,发现了运动矢量概率分布具有除中心十字偏置特性以外的方向性特性,提出了一种快速的双十字搜索(DCS)运动估计算法.该算法首先根据运动矢量概率分布的中心十字偏置性,采用小十字搜索模型(SCSP)和大十字搜索模型(LCSP)对小运动矢量进行搜索,从而减少搜索点数.然后,根据运动矢量概率分布的方向性,使用非完全对称十字搜索模型(NFSCSP)对大运动矢量进行搜索,进一步提高了搜索速度.在保持相当搜索质量的前提下,双十字搜索算法与菱形搜索算法(DS)和十字菱形搜索(CDS)算法相比,搜索速度分别可提高70%和40%.实验结果证明双十字搜索算法是非常有效的,且具有较强的鲁棒性.

基于相位匹配的量子行走搜索算法及电路实现

量子行走是经典随机行走在量子力学框架下的对应,理论上可以用来解决一类无序数据库的搜索问题.因为携带信息的量子态的扩散速度与经典相比有二次方式的增长,所以量子行走优于经典随机行走,量子行走的特性值得加以利用.量子行走作为一种新发现的物理现象的数学描述,引发了一种新的思维方式,孕育了一种新的理论计算模型.最新研究表明,量子行走本身也是一种通用计算模型,可被视为设计量子算法的高级工具,因此受到部分计算机理论科学领域学者的关注和研究.对于多数问题求解方案的量子算法的设计,理论上可以只在量子行走模型下进行考虑.基于Grover算法的相位匹配条件,本文提出了一个新的基于量子行走的搜索算法.理论演算表明:一般情况下本算法的时间复杂度与Grover算法相同,但是当搜索的目标数目多于总数的1/3时,本算法搜索成功的概率要大于Grover算法.本文不但利用Grover算法中相位匹配条件构造了一个新的量子行走搜索算法,而且在本研究室原有的量子电路设计研究成果的基础上给出了该算法的量子电路表述.

基于上下边缘点匹配的连通域搜索算法

基于上下边缘点匹配的连通域搜索算法利用连通域的上下边缘点是一一对应的这一基本原理 ,设计出新的高效二值图像连通域搜索方法 .该算法能在行扫描图像过程中提取连通域 .给出了实验分析数据 ,并与行程标记法进行了时间复杂度的比较 ,验证了该算法的有效性 .

一种新的快速块匹配运动估计搜索算法

提出了一种基于小波变换域的块匹配运动估计搜索的新算法,模拟实验表明,利用此算法可获得比一般运动块匹配方法更大的峰值信噪比,具有更好的性能复杂度比。

单纯形块匹配搜索算法

本文在讨论块运动估计快速算法的基础上 ,根据单纯形优化搜索原理 ,提出了一种新的块匹配搜索法——单纯形块匹配搜索算法 。

一种在有序图象特征空间中进行查找的快速匹配搜索算法

本文提出，在图象匹配的搜索算法中，搜索路线的设计应在基准图的数值特征空间中进行，通过对基准图的数值特征空间进行有序化调整以从全局把握其分布，这样便在很大程度上克服了以往快速搜索算法所固有的局部性的缺点，在有序化特征空间中可以用折半查找法为核心构造新的快速搜索算法。模拟实验的测试结果证明，这种新的搜索算法具有极佳的匹配速度和很好的匹配精度。

基于随机搜索算法的异源激光图像匹配方法

传统激光图像匹配方法在匹配亮度和对比度差异较高的异源图像时,存在匹配效果差的弊端,为此提出基于随机搜索算法的异源激光图像匹配方法,采用基于相位一致性的特征点和边缘检测算法,采集异源图像特征点和边缘图像,利用基于随机轮廓检索的图像配准算法,通过轮廓直线化算法采集边缘图像特征点后,通过随机搜索算法对提取的特征点实施鲁棒的匹配,完成异源激光图像配准。实验结果说明,所提方法对不同异源激光图像的匹配效果较佳,匹配速度增长率最大值是45%,正确率和效率均值都高于95%,该方法是一种高效率、高精度的异源激光图像匹配方法。

一种灵活的块匹配搜索算法——分级搜索法

对各种常用的块匹配搜索算法进行了仿真比较,依据不同算法,对运动大小不同的块运动预测精度也不同,提出了根据块的运动大小来选用不同搜索算法的分级搜索法,在搜索时间和重建图像质量两方面都达到了很好的效果。

一种基于遗传线性搜索算法的关节手模型匹配方法

提出了一种可替代传统搜索算法的改进型模型匹配算法 这种算法将遗传算法 (GeneticAlgorithm ,GA)和经典的线性搜索算法 (LineSearch ingAlgorithm ,LSA)相结合

H．264中块匹配的快速搜索算法研究

在新一代视频压缩编码标准H．264中，块匹配运动估计有着举足轻重的地位，它的性能影响着输出码流的质量。在块匹配中运动估计耗时最多，为了减少运动估计的时间和搜索的次数，常采用快速搜索算法。介绍块匹配运动表示法，详细研究块匹配中的3种快速搜索算法的搜索过程，并对3种算法的性能作比较分析。

相位不匹配的量子搜索算法

当搜索空间局限在二维复子空间中时,如果无序数据库中的总个数足够大,那么倘若任意的两个完全独立的相位旋转角集合(但其中一个集合中元素的个数相对于无序数据库中的总个数相对较小)满足多相位匹配方程,则仍然能以较高的成功概率找到唯一的目标态.本文针对一种带有特定前提条件的量子搜索问题,说明了可通过结合多相位匹配方程和经典的穷举算法以使得该目标态能以几乎接近100%的成功概率找到.最后给出了一个实例.

一种无回溯的最长前缀匹配搜索算法

研究网络处理器中的搜索算法,提出一种基于Patricia树的无回溯搜索算法,并进行仿真和评估分析。该算法被用于中科院计算所的网络处理器的搜索引擎的设计中,该搜索引擎可以运行在155.9 MHz的XC2VP30 FPGA上,占用421个LUT,当频率为100 MHz时,每秒可以执行约7 000 000次搜索操作,实现了资源消耗和性能的折中。

移动区域电磁场主从点匹配的搜索算法

在电磁推进系统中中,电枢成为移动区域,它与导轨接触面随时间改变。若以电枢为主节点,导轨为从节点进行匹配,可解决接触面随时间变化的问题。我们提出一种基于坐标的搜索算法,若主节点已知,可以通过搜索算法找到整个电枢所包含的节点,并且通过一些数值实验来验证方法的可行性。

块匹配搜索算法在木材弯曲变形测量中的应用

为了提高木材弯曲变形的测量精度和计算效率,减少匹配错误率的发生,以减少搜索区域提高计算速度为目的,通过仿真计算分析比较了视频处理中四种常见的块匹配搜索算法的计算效率,并以木材为研究对象进行了刚体平移和三点弯曲试验。验证了四种不同算法在木材弯曲变形测量中的有效性。结果表明,对于木材弯曲变形测量,在综合考虑计算效率与计算精度的情况下,菱形搜索算法最优,四步搜索算法次之。

改进的模板匹配金字塔搜索算法

针对模板匹配和智能检索技术对效率的要求,提出了改进的金字塔分层搜索算法,分别从算法剪枝和并行匹配两方面对算法进行改进。采用边缘梯度作为基础匹配描述子,改进的搜索算法融合了预先终止、匹配进程中终止、边缘点稀疏、逐层重叠筛选四种方法来降低算法的搜索空间复杂度。在算法中引入PPL并行库实现了多模板的并行匹配。实验结果显示,选择合适的参数,针对特定的模板匹配任务,改进后的金字塔搜索算法在保证准确检测目标的基础上,与传统的金字塔搜索算法相比效率提升56.3%。

一种新的块匹配运动估值搜索算法及其硬件结构

针对二维运动估值中的块匹配,提出了一种适于硬件实现的改进快速算法,并给出了在FPGA上实现的具体硬件结构。该算法运算速度快,且硬件实现结构简单。搜索过程中不易陷入局部极小值点,因此产生的运动向量较传统快速搜索算法更加准确。经验证,该算法完全可以满足现代各种视频压缩系统对运动估值和块匹配模块的要求。

Grover量子搜索算法的一般化多相位匹配

一个量子系统将不可避免地受到不可预知的微扰影响,据此断定文献中的Grover量子搜索算法的实验实现是在三维复子空间中完成的.同时证明在二维复子空间中,对任意给定的初始态|γ0〉=cosβ0|α〉+sinβ0 eiζ|β〉(β0是较小的正实数,ζ是任意的一个实数),存在解集Fj={(θj,θj-1,…,θ1),(φj,φj-1,…,φ1)}(整数j≥2)使得目标态能以100%的最大成功概率找到,其中相位旋转角θl和φl是不为2k'π的实数(1≤l≤j,k'为任意整数).如果只要求目标态以较高的成功概率找到,那么当一个无序数据库中目标态和非目标态的总个数足够大时,对于相对较小的正整数j,解集Fj可表示为Σji=1θl=Σji=1φl的形式.

一种快速字符串匹配搜索算法

本文在分析入侵检测系统Snort的规则匹配算法——Boyer-Moore(BM)算法的基础上,提出了一种更为优越的字符串搜索算法,该算法充分利用每一次匹配比较的信息以跳过尽可能多的字符进行下次比较。理论分析与实验表明,该算法具有更大的平均搜索步长、更少的匹配比较次数和更快的速度。

改进的高维搜索算法在图像匹配中的应用

针对现有的高维数搜索算法在进行图像匹配中存在大量错配点对的问题,提出一种基于KD-Tree的改进算法(PCAKD-Forest)。该方法将数据集分解成等量的N个子数据集,针对每个子数据集单独建树。建树时,使用PCA算法,根据各维数之间的协方差,求出它们的主成分奉献率,再按主成分奉献率进行维数优先级排序。将N棵树形成的KDForest应用于图像特征点匹配。实验结果表明,改进后的算法在保证实时性的同时,显著地提高匹配精度。