基于梯度光流计算的计算机视觉技术

近30年来,计算机视觉技术得到了迅速的发展.然而,巨大的计算量仍是处理计算机视觉问题时的一个十分突出的问题,尤其在处理动态实时计算时更是如此.当今,在计算机硬件性能一定的条件下,解决这一问题就只能从算法上入手,降低算法的复杂性.本文从运动学计算的角度出发给出了如何根据光流来恢复运动和形状的一套简单方法.然后对各种方法进行了比较,从而得出在这一领域里解决实际问题时应如何选取计算方法的观点.最后还介绍了计算机视觉技术的应用及发展前景.     

截断正态分布参数估计的EM算法

用ＥＭ算法解决了截断正态分布参数的估计问题．在Ｍ步计算时，对算法提出了修正．实例计算与计算机模拟表明，修正后的算法属于广义ＥＭ算法（ＧＥＭ算法）．     

基于微分算子的钢轨断面图像处理

研究了铁道钢轨断面图像处理中的计算机视觉问题．对于钢轨断面图像特征提取的处理，提出了基于微分算法的三种特征提取算子(Roberts算子、sobel算子、LoG算子)．运用此三种算子对列车行进中采集到的钢轨断面图像分别进行处理，比较分析处理后的结果。找到了一种实用的断面图像处理新方法．该方法有效地解决了处理精度和运算速度之间的矛盾问题。而且处理后的图像有较高质量．     

Hough变换在槽形检测中的应用

在图像处理和计算机视觉中，Hough变换作为一种检测方法，应用非常广泛．本文利用了Hough变换对圆和直线的检测的改进算法，提出了一种非常实用的槽形检测技术和算法．利用Hough变换对噪音的不敏感性，完成了对槽形点群的分割，从而精确地计算出了槽形的参数．     

玻璃瓶垂直度无接触测量及其误差分析

对玻璃瓶垂直度的检测是利用计算机视觉的方法，通过两台摄像机从相互垂直的方向同时获取玻璃瓶的一幅图像，采用计算机图像处理技术的双目视觉测量方法，较精确地求出了玻璃瓶垂直度的偏差．文中主要阐述了如何进行摄像机定标及玻璃瓶垂直度偏差测量计算原理，并在此基础上较为系统地分析了主要测量误差的产生原因及对检测精度的影响．     

基于快速数据分组处理方法的改进研究

数据分组处理方法(GMDH算法)是一种模拟大脑辨识复杂非线性系统的算法。这种算法在对数据进行分组处理时具有较明显的优势。但是处理大数据时，当取恰当终止拟合条件，GMDH 算法又显得比较弱势。为此从 GMDH 运算的本质去解决算法的效率问题，给出了一种结合快速求解逆矩阵以达到快速求解拟合方程的目的的算法，并且利用外推准则，合理选取拟合结束条件及快速选择最佳模型的方法。在不改变 GMDH 算法准确度的情况下，研究了如何提高 GMDH 算法的计算效率
     

基于形态骨架变换的形状识别方法

形状的识别是现代图象处理与计算机视觉中的一个重要问题．根据形态变换原理，提出了一种新的形状的拟合方法，并建立了相应的形状识别方法，最后还给出了部分计算结果，验证了该算法的有效性     

对逐步判别分析计算程序的一个改进

在利用逐步判别分析方法解决实际问题时，常常需要对众多的因子进行筛选，若采用一般逐步判别计算程序进行处理，不仅要占用大量的存贮单元，而且计算量也较大．由于计算工具的限制，有时甚至不能准确地应用逐步判别法．本文主要针对这一问题提出一种改进方案，可大大减少存贮单元，缩短运算时间，从而解决了在中、小型机上处理较多数据的计算问题，如在一次计算中寻找最佳判别函数提供了一种可行的计算方法．     

机器视觉

本书全面介绍了机器视觉，提供了所有必须的理论工具，说明了这些理论工具怎样在实际的图像处理与机器视觉系统中的应用，特点是包括了许多计算机练习（这些练习对透彻理解实用图像处理算法很有帮助）。作者从对数学原理的复习开始，然后讨论了图像处理中的关键问题，例如图像的描述与表征、边缘检测、特征抽取、分段、纹理与形状等。本书注重应用，两个再现的主题是一致性（这是解决机器视觉问题主要的基本原理结构）和优化（用于实现这些方法的数学工具）。     

植根区域生长法(SRG)中的边界像素及其改进算法

根植区域生长法(Seeded Region Growing)是处理图象分割的一种快捷的半自动算法([1]，R．Adams and L．Bischof，1994)，也是目前处理图象问题的一种公认的有效方法和技术．边界像素对该算法的行为及效果有着微妙的但却是重要的．在应用中我们发现，当分割块处于狭窄连通状态时，这一算法常常是失败的，而失败的结果通常会导致原始图象的细节失真或者过分地依赖种子的选择．针对这一问题，我们对R．Adams和L．Bischof的植根区域生长法进行了改进，给出了一个有效算法，解决了原来算法对狭窄连通分割块失败的问题．     

区间精细算法与长效精细算法的对比研究

如何应用精细算法求解非齐次或非线性问题是计算力学中的热点问题，通常采用区间精细算法，但这一方法的精细传递矩阵与t步长的区间有关，计算量很大．能否设计出“一次计算，终生使用”的长效精细算法是一个倍受关注的问题，尤其是针对非线性的情况．以Burgers方程为模型设计出一种能解决二次非线性困难的长效精细算法．这类技巧不难推广至一般的二次非线性PDE（偏微分方程），且有广泛的应用，还建立了相应算法的基础理论与误差分杯两个算例表明，计算结果十分令人满意．     

一种基于禁忌搜索方法的作业车间调度

提出了一种解决作业车间调度最短完工时间问题的启发式算法．该算法中采用了变禁忌表长度策略的禁忌搜索方法．在禁忌搜索过程中利用完工时间（makespan）的一个下界作为判断一个解好坏的辅助量，由于得到该下界所需的计算量远远小于完工时间的，因此大大地减少了禁忌搜索过程的计算时间．从对一组问题基准实例的实验计算结果看，该算法在合理的计算时间内，得到了比当前没有使用转换瓶颈技术的最好的禁忌搜索算法之一的TSAB算法更好的结果．     

乐谱印刷中图象数据的获取

随着用微机来处理乐谱信息的不断发展，以及乐谱印刷面临从传统的印刷方法向计算机排版过渡，越来越需要一种有效和精确的方法把乐谱数据输入微机中，本文解决了一些在用微机和光学设备来构造一个自动识别系统时所遇到的技术问题．     

提取数字图像相对灰度特征的Robust估计及其快速算法

以玻璃饮料瓶清洁度的在线自动检验问题为背景，研究了应用计算机图像处理与 模式识别方法实现这一自动检验过程中的图像特征提取问题．文中提出了根据图像的 相对灰度检测方迹图像的思路，给出了描述相对灰度特征的参数和提取该参数的统计 估值方法．针对实际饮料瓶一致性差．图像复杂的特点，提出一种ｒｏｂｕｓｔ估计方法 来解决特征提取的可靠性问题．同时为了满足在线处理的实时性要求，文中在给出两 个有关数字图像相对灰度信号及其方差函数的定理的基础上，给出了一种实现ｒｏｂｕｓｔ 估计的快速算法，从而解决了特征提取中的可靠性与实时性之间的矛盾．文中方法已 在一套计算机图像处理系统上实现．结果完全满足实际要求．     

序列图像中运动目标聚类识别技术研究

以序列图像中运动目标检测问题为研究对象，应用遗传算法对多种目标进行了聚类识别，从而扩展了计算机视觉的目标识别范围，为运动目标的识别问题铱供了一种新的解决思路．实验结果验证了这种识别算法的有效性．     

QoS路由技术的新方法

多约束QoS路由问题是NP完全问题，一般采用启发式算法求解。量子遗传算法和DNA计算技术是新型的软计算方法．是解决NP完全问题的有效途径。文章在介绍量子遗传算法和DNA计算基本原理的基础上．给出了利用量子遗传算法求解多约束QoS路由问题的算法过程以及利用DNA计算技术解决QoS路由问题的算法模型，为多约束QoS路由技术的求解提供了新方法和新思路。     

电弧等离子体光谱诊断中Abel反变换的实现

基于三次样条插值理论．结合余弦变换．提出一种Abel反变换的数值计算方法,在处理积分奇异点的问题上取得了一定的突破，较好地解决了积分奇异点问题．在Matlab软件平台上实现了该计算方法，对单峰型函数的数值计算结果表明．该方法具有计算精度高，算法简便易行的特点,在实验分析计算过程中有较好的应用前景．     

PSO算法在多元线性回归分析问题中的应用

粒子群优化算法（PSO）是一类实用有效的随机全局优化技术．本文简要地介绍了PSO算法的基本原理，具体地描述了使用PSO算法解决多元线性回归分析问题的步骤和结果．通过计算机仿真测试，表明PSO算法在解决多元线性回归分析问题上是一种简单、高效的算法．     

基于离散粒子群算法的近似最大连通分量抽取

无向图中的最大连通分量抽取(Maximum Clique Problem,MCP)是一种具有重要应用价值的组合优化问题,已被证明属于NP问题．传统的深度优先、分枝限定等算法可以处理规模较小的MCP问题,所以提出处理大规模MCP问题的算法是非常必要的．粒子群优化算法是一种基于群智能的演化计算技术,离散粒子群算法(DiscretePSO)是其中解决离散编码的算法．提出了一种基于离散粒子群算法的近似连通图的抽取算法,通过定义连通图编码、合法随机初始化过程,编码校正算法使得DPSO能够解决最大连通图的抽取问题．为验证其效果及效率,将该算法与RAClique进行了比较．实验结果表明,该算法在解决此类问题时,执行的速度受节点规模变化不大,效率略优于RAClique其他算法．     

基于计算机视觉的图像反求技术的研究与设计

图像琏术是指图像采集、图像编码、图像处理、图像通信和图像显示等综合技术，和人类的视觉能力比较，图像技术的零展还相差甚远，还有大量的研究工作要做。使用图像技术中的计算机视觉等理论与方法解决反求工程中的问题，做到将图像技术与反求工程相结合，可以扩展常规反求工程的应用范围。本文进行了基于视觉的计算机图像反求系统的设计，将图像技术特别是图像处理及分析的各种有效手段如计算机视觉等方法应用于反求工程，充分利用图像手段的各种优点，将两者有机地结合起来。