基于边界几何特征的重叠颗粒图像分割算法

图像分割是图像处理中的重要问题,也是计算机视觉领域低层次视觉中的主要问题,是成功进行图像分析、理解和描述的关键技术。该文构造了一种针对二值图像边界几何特征的提取的算法,通过对图形边界的凹特性分析,实现了对不规则颗粒图像的分割。该算法仅对提取的图像数据作处理,不对图像本身作任何运算,避免了传统的基于图像形态学的分割算法所导致的图像信息丢失。

具有智能性质的封闭图形填色算法

本文提出二个具有智能性质的,易于用汇编语言实现的、把模式识别方法与填色算法相结合的新算法。此算法可以在不知道被填色图形的形状,轮廓及各种参数的情况下,依据跟踪,奇偶检测及灰度级判别来实现着色,具有速度快,占内存容量少的特点。此算法已经在CROMEMCO

树的Laplacian矩阵的第二大特征值

设T是n阶树 ,记 μ2 (T)为树T的Laplacian矩阵的第二大特征值 ,本文给出仅依赖阶数的树的Laplacian矩阵的第二大特征值的界 ,即证明了 1 μ2 (T) (n - 1 ) 2 - 44 + 1左边等号成立当且仅当T K1,n -1·

基于SSPG的空间聚类初始种子选择方法

提出了初始种子选取原则及其基于这个原则的"单连通最短路径图"的初始种子选择方法,能自动发现数据集种密度相对较大的区域,并根据预先设定的聚类数目自动获取最优的初始种子集合。实验结果证明了该方法具有较高的正确性,有效提高了空间聚类效率。