基于8邻域边缘预测的大容量医学脆弱可逆水印算法

针对传统中值边缘预测算法在没有边缘情况下预测准确值不高的问题,提出一种基于8邻域边缘预测的大容量医学脆弱可逆水印算法。考虑预测点邻域8像素在不同方向的影响不同,计算其在对应位置上的权重并进行优化,将8邻域预测值与中值边缘预测值比较,得到更精准的预测值。同时为避免恢复像素点浪费,将整体像素点划分区域后对预测点像素采用多层嵌入的方法大幅提高嵌入容量。最后,通过改进的预测误差直方图移位方法,将水印信息嵌入到载体图像中。实验结果表明,该算法能够实现对医学图像的可逆恢复,满足大容量嵌入的需求,同时对大部分攻击具有较强的脆弱性,保护了水印图像的安全。

迟滞区8邻域搜索遗传算法的景象匹配

针对遗传算法在景象匹配应用中,都存在精度下降以及收敛慢的缺陷,本文通过对遗传算法机理的分析,定义了遗传算法搜索过程中的"迟滞区"概念,提出了迟滞区内8邻域搜索的策略。该策略在遗传算法迟滞区内,强制驱动最优个体往适应度更高的方向上运动,使得匹配结果具有较高的精度,同时能够优化基因质量,减少不必要的相似性度量,加快匹配速度。实验表明,与遍历法及传统遗传算法相比,迟滞区8邻域搜索遗传算法具有运算量小、匹配精确等特点。

基于8邻域编码逐像素跟踪法的指纹细节特征提取算法

研究并实现基于8邻域编码逐像素跟踪法的细节特征提取算法。该算法能有效提取细化后指纹图像中的端点和分叉点，通过回朔跟踪法，能有效去除图像中的伪特征点。实验结果表明该算法较大幅度提高了特征提取的速度，并能够较准确的滤除伪特征点，缩短了图像后处理时间，可以满足实际应用的需要。

林分空间结构分析中样地边界木的处理方法

选择1块100m×100m的实地调查样地并设置10块100m×100m的模拟样地,从空间结构参数大小比数、混交度和角尺度以及参与计算的株数比例等方面对距离缓冲区、8邻域对称式、8邻域平移式和第4邻体距离判定法这4种边界校正方法进行比较。结果表明:1)距离缓冲区法、8邻域平移式和第4邻体距离判定法在空间结构分析方面优于8邻域对称式;2)第4邻体距离判定法在样地形状的适用性方面优于8邻域平移式;3)第4邻体距离判定法在信息利用程度方面优于距离缓冲区法。

基于可搜索24邻域的A~*算法路径规划

针对A~*算法在移动机器人路径规划时求解得到的路径长度不是最优并且转折点较多的问题,提出了可搜索24邻域的A~*算法路径规划.该方法在传统A~*算法的基础上进一步改进其启发搜索策略,将传统A~*算法的可搜索邻域个数从离散的8个扩展到24个,进而增加更多的搜索方向.结果表明,改进的A~*算法实现了路径长度更短的目的,同时降低了转折点数,且移动机器人的运行路径也更加平滑.本文方法具有较强的实际意义和应用背景,通过实际运行过程验证了其设计方法具有一定的有效性.

基于商空间的纹理图像分割

商空间理论是新近兴起的基于人工智能研究领域的一个很有潜力的方向。文中将商空间理论应用于纹理图像的分析 ,通过对纹理的区域结构特征分析研究 ,提出基于象素 8 邻域周期排列的纹理区域特征 ,并对结构性多纹理图像进行了分割实验 ,效果令人满意。文章总结了运用商空间理论求解复杂问题一般过程 。

数字图像边缘的快速提取算法研究

在机器视觉测量系统中,图像边缘提取是进行后续坐标计算的必要前提,为了提高图像边缘提取的速度与精度,提出一种新的数字图像边缘提取算法。用高斯滤波对图像进行平滑处理,根据八邻域的位置关系,经过灰度值的比较确定图像边缘。通过与常用的边缘检测算子Sobel算子和Canny算子的边缘提取效果的实验比较,该算法运算量小,速度快,且能直接提取出图像连续的单像素边缘,优于传统的图像边缘提取算法,实用性强。

GPU加速的二值图连通域标记并行算法

结合NVIDIA公司统一计算设备架构(CUDA)下的图形处理器(GPU)并行结构和硬件特点,提出了一种新的二值图像连通域标记并行算法,高速有效地标识出了二值图的连通域位置及大小,大幅缩减了标记时间耗费。该算法通过搜索邻域内最小标号值的像素点对连通域进行标记,各像素点处理顺序不分先后并且不相互依赖,因此可以并行执行。算法效率不受连通域形状及数量的影响,具有很好的鲁棒性。实验结果表明,该并行算法充分发挥了GPU并行处理能力,在处理高分辨率与多连通域图像时效率为一般CPU标记算法的300倍,比OpenCV的优化函数(CPU)效率高近17倍。

基于图论的二值图像八邻接欧拉数算法

为了进一步提高现有二值图像欧拉数算法的效率,根据图论中的欧拉定理,提出了一种基于图论的二值图像八邻接欧拉数算法,通过计算与给定图像对应图形中的结点、边和基本面的数量来计算图像的欧拉数。在噪声图像和各种自然图像上的实验结果表明:该算法在大多数情况下都要优于其他现有的欧拉数算法。

多尺度MRF边缘检测

本文提出一种改进的多尺度 MRF边缘检测方法 .基于图像的八邻域结构在 MRF模型中引入了Gibbs分布的线过程 ,有效地改善了 MRF边缘检测算子的方向灵敏性 .给出了对应于八邻域线过程结构的能量函数 .基于该算法对检测边缘的精确定位性能 。

基于新的粒子群算法的虚拟角色路径规划仿真系统

针对标准粒子群算法(SPSO)中粒子在避障时易陷入局部最优而无法继续行走的问题,提出一种将局部最优粒子的位置后退至其历史最优位置,在此位置进行8-邻域局部搜索最优可行解的方法。该方法找到离目标最近的非障碍点,让粒子行走至该位置;同时找出当代群体的全局最优位置,并将各粒子位置设定为此位置,继续迭代。通过在栅格地图中的避障实验发现,传统算法粒子遇到障碍物时会陷入局部最优而无法行走,而改进后的算法粒子能够成功避开障碍到达终点。将改进的算法引入三维视景仿真系统,仿真结果表明在大地图、多障碍场景下粒子陷入局部最优而导致寻路失败的概率高达50%;通过给障碍物添加圆形坡度对算法进一步改进,粒子成功规划出路径的概率提高至83%。实验结果表明改进后算法搜索能力增强,能在复杂场景中有效地规划出路径。

一种复杂二值图像边界跟踪与提取算法

针对传统边界跟踪算法对多个有公共点的目标只能提取一条外边界轮廓的缺陷,提出一种改进的八邻域边界跟踪与提取算法,该算法不仅能成功跟踪图像中单个孤立目标的边界,而且对多个有公共点的目标能分别进行边界跟踪与提取,并可根据需要提取边界点参数序列。该算法在三维地震资料相干切片断层解释中得到应用,并取得了令人满意的效果。

唐卡图像纹理复杂性量化分析

分别用灰度级直方图统计距和8邻域像素灰度差值法两种方法讨论唐卡图像纹理复杂性特征。用大量唐卡图像和一般图像进行对比实验,实验表明两类纹理量化方法均证明唐卡图像比一般图像纹理复杂度更高,尤其是8邻域灰度差值法充分考虑到像素间相对位置信息,用来刻画图像纹理复杂度更具优势。

基于ARM的不同场合指纹细节点提取

基于ARM处理平台,针对不同质量的图像提出改进的8邻域特征提取算法和SUSAN的指纹特征提取算法,在MATLAB下对比了这两种算法的优缺点,总结了其应用的场合,并且在ARM主建平台上验证了这两种算法的快速性和准确性。

基于机器视觉的零件尺寸测量装置的设计

文章提出了基于机器视觉的测量方式,主要测量工件的面积、周长和边长等数据。测量采用固定装置,标定采用传统标定法。硬件系统采用了USB接口的工业相机。软件主要对图像进行了预处理,预处理为图像的切割、灰度化、滤波。

基于MIC-SURF的快速图像匹配算法

在序列图像匹配应用中,最小亮度变化(MIC)算法存在角点漏检、对噪声敏感、不具有旋转不变性等缺点,降低了特征点检测的精确性和快速性。针对该问题,对MIC算法进行改进,并与加速稳健特征(SURF)算法相结合,提出一种快速的图像匹配算法。对图像进行自适应平滑滤波,在图像的非平坦区域运用8邻域像素相似法检测需要的几何角点,并采用SURF算法对检测到的特征点进行描述和匹配。实验结果表明,与SURF算法、最小核值相似区-加速稳健特征算法相比,该算法在图像发生旋转变化、噪声变化、亮度变化和仿射变化时都可以提高图像匹配的速度和准确率。

结构光测量系统光条中心提取算法研究

为了实现结构光对三维信息的测量,精确、快速且稳定地提取结构光光条中心是基本要求。提出了一种融合极值法和灰度重心法的结构光光条中心提取算法。首先对感兴趣的光条中心及其附近区域进行灰度增强,增加了该部分200-255灰度区间灰度的对比度。然后利用极值法找到各行列的极大值,对这些极值利用8邻域比较去噪算法,初步确定部分光条中心位置。接着利用灰度重心法计算部分光条中心位置,最后对于整条光条中心从全局角度进行多项式曲线拟合。加入噪声密度为1×10^-5噪声后处理结果与未加噪声前基本一致。该算法与形态学算法进行对比能达到亚像素级精度。

清代北京城内的胡同与合院式住宅——对《加摹乾隆京城全图》中“六排三”与“八排十”的研究

本文选取《加摹乾隆京城全图》中的典型区域图“六排三”和“八排十”为研究对象,考察了元大都“44步网格”对清代北京城合院建筑的分化以及街坊的构成方式产生的可能影响,并指出这两个区域可看作为元代大型合院建筑向明清小型合院建筑转化的过渡。

基于改进A^(*)算法的AGV路径规划

相对于传统的物流仓库来说,现在很多的自动化仓库不再使用工人去分拣货物,而是使用自动引导车完成货物的分拣,将“从人到货”的工作模式变为“从货到人”,这种工作模式的转变,不仅解放了工人的劳动力,同时还实现了自动化仓库的机械化与自动化的结合,大幅度地提升工作效率.自动引导车在自动化仓库分拣货物的过程中一个重要的环节就是路径规划问题.针对仓库中自动引导车的路径规划问题,对传统的A^(*)算法提出改进.传统A^(*)算法规划出来的路线具有路径过长、转折角度较大、路径不够平滑的缺陷.针对以上缺陷,提出动态加权以及改变搜索邻域的方法对传统A^(*)算法进行改进,因此减少了搜索节点,提高了搜索速度.同时多次使用高阶贝塞尔曲线对改进后的A^(*)算法规划出来的路线进行平滑处理,减少了转折点.最后进行3组仿真实验对比,证实本文提出的改进是有参考价值的.

基于方向比重特征的维吾尔文笔迹鉴别方法

笔迹鉴别是一种有效的身份鉴别方法。作者针对维吾尔文文字书写特点提出了一种文本无关的笔迹鉴别方法,该方法采用递推方式,首先,以边缘图像为基础,利用8邻域像素点,计算边缘像素点四维方上的方向比重;然后,获取微切分窗口内所有的边缘像素点的方向比重;最后,求得窗口中书写笔迹的方向比重,并以此作为特征结构进行笔迹鉴别。实验不但改进了笔迹图像预处理,而且根据特征结构的特点,在加权卡方距离度量度量方法上进行笔迹密度再加权计算。结果表明,该方法提高了鉴别效果,有很强的实用性。