基于视差和变化检测的立体视频对象分割

立体视频对象分割是新一代视频编码、视频检索、互联网多媒体交互等新兴领域的关键技术.该文提出了一种融合多种信息的立体视频对象分割算法,首先采用基于边缘特征约束的视差估计方法,获得了可靠的视差场,再利用视差信息对视频对象进行了初始分割,在此基础上结合帧间变化检测的信息对视差分割结果进行修正.实验结果表明,本算法对有重叠的多对象具有良好的分割效果,得到了较精确的视频对象.     

基于TWSVM超像素分类的彩色图像分割算法

图像分割是图像分析与理解的关键环节之一.提出了一种基于TWSVM超像素分类的彩色图像分割算法.首先,利用熵率超像素生成算法,将原始彩色图像划分成超像素区域;其次,结合直方图与双树复小波变换理论,提取出超像素的颜色特征和纹理特征;然后,采纳最大类间方差阈值法确定出TWSVM训练样本;最后,利用训练好的TWSVM模型对超像素进行分类处理,以获得最终分割结果.实验结果表明,本文算法可以获得较好的彩色图像分割效果.     

基于超像素分割的视频目标检索

针对视频监控中的颜色特征检索,提出一种基于超像素分割的视频目标检索算法:该算法首先对视频帧序列按颜色及空间位置进行超像素分割,分割成若干个超像素区域;然后对每个超像素区域颜色值进行均值化处理;最后基于超像素区域进行颜色目标检索.为了验证算法的有效性,以监控拍摄的户外视频数据进行仿真实验,实验结果表明该算法能准确检索出所需目标,具有较高的实用性.     

基于对称差分算法的视频运动目标分割

提出一种视频运动目标分割的改进算法, 该算法综合帧间差分算法及背景减算法获得的信息分割运动物体, 利用对称差分算法获得中间帧运动目标的轮廓信息, 以该轮廓的外接矩形为分界, 再对其外部进行动态背景更新处理, 并对其内部进行减背景运算. 实验结果表明, 该改进算法解决了帧间差分算法在运动物体缺乏足够表面纹理时, 易产生空洞和边缘缺失的问题, 具有计算速度快、 抗噪声能力强和分割效果好等优点.     

基于压缩域特征的音频识别算法

如何有效地对海量数据尤其是诸如音频之类的多媒体数据进行分析、存储和检索是一个有待解决的问题.由于原始音频数据的非结构化特性,音频检索受到极大的限制.相对于日益成熟的图像与视频检索,音频检索相对滞后.基于内容的音频检索己成为多媒体检索技术的研究热点.本文对基于内容的音频检索的音频分层分割算法展开分析,提出一种基于压缩域特征音频分割域识别算法.经试验结果显示,此算法由于不依赖于具体的应用阈值,使此算法准确率有较大提高.     

一种基于优化脉冲耦合神经网络模型的图像分割算法

图像分割是图像处理领域的重要研究内容之一,是图像处理和分析的基础.针对基于脉冲耦合神经网络模型的图像分割,提出一种基于PCNN的参数自适应图像分割方法.实验表明,本文提及的方法能普遍适用于分割数字图像,能较好提高算法的全局搜索能力,避免算法陷入局部最优,给出的模型不仅能获得良好的分割效果,并且分割时间短.     

基于小波变换的改进DDGVF医学图像分割算法

针对传统Snake模型不能很好地分割带有凹陷边缘图像的问题,提出了一种改进的结合小波的动态方向梯度向量流(简称DDGVF)模型.该算法首先利用小波变换的多尺度特性对待分割图像进行3层分解,然后在每层分解的图像下进行DDGVF算法的分割,不断获得更加精细准确的目标轮廓,最后达到准确分割.针对合成图像、含有噪声的图像和真实的CT以及MRI医学图像进行仿真实验.结果表明:改进算法能很好地解决传统Snake模型不能深入分割凹陷区域、捕获目标范围小等问题,并且具有分割时间较少的优点,是一种高效准确的医学图像分割算法.     

基于GMM的EM分割算法在图像检索中的应用

大多数图像分割算法对于图像的分割结果比较详细,不适用于基于内容的图像检索,文中使用的EM算法可以将图像分割出一系列"有意义"的不同区域,更有利于图像检索。实验表明,此算法基本可以将图像中比较显著的区域分割出来,是一种适合图像检索的分割算法。     

基于非下采样contourlet变换的纹理图像检索算法

提出一种应用非下采样contourlet变换(nonsubsampled contourlet transform,NSCT)进行图像检索的算法,以获取一种兼顾纹理图像概貌和细节信息的特征,从而提高图像检索的性能.该算法利用NSCT对图像进行多尺度、多方向分解,获得子带系数矩阵;对低频子带系数提取能量和方差作为全局纹理特征,并对高频子带系数分别提取尺度间和尺度内纹理信息;通过非高斯双变量模型拟合子带系数,利用信息熵描述尺度间特征;尺度内特征通过对同一层子带图像按主方向排序,获得直方图图像,计算其加权信息熵作为特征向量.对Brodatz标准纹理库的检索实验结果表明,与同类算法相比,该文方法具有更高的检索性能.     

基于多尺度模板匹配和部件模型的车牌字符分割方法

为提高车牌字符分割的准确率,提出了一种基于多尺度模板匹配和部件模型的车牌字符分割方法. 对单层车牌,根据车牌结构特征建立多尺度模板作用于车牌候选区域,通过投影得分估计出最佳模板对应的尺度和位置信息;对双层车牌,使用部件模型对双层车牌进行建模,双层车牌的上层字符区域和下层字符区域分别对应部件模型的一个部件,通过多尺度的模板匹配得到上下层部件的候选集合,利用部件模型中部件之间的几何约束得到最终的车牌字符分割结果. 实验结果表明,所提出的方法可以有效进行单/双层车牌的字符分割.      

基于局部字袋模型的三维部分形状检索方法

提出一种新的基于“局部字袋混合模型”表示的三维部分形状检索方法。该方法首先定义一种支撑范围相互重叠的三维局部字袋模型表示, 并在该形状表示下, 给出“推土机距离”的基础距离度量的定义, 并运用“层次匹配核”方法计算三维模型间部分相似性的具体步骤, 显著提高了原方法的效率和鲁棒性。在理论上证明了所提出的距离度量改进了整体字袋模型低估三维形状之间距离的问题。实验结果显示了该方法对三维部分形状检索的有效性。     

平面几何图形检索的关键问题研究

基于计算机辅助教学领域中平面几何图形的识别和检索研究, 提出一套可行的完整解决方案,并对手绘图美化、基本图元检测、显著性分析、位置关系描述和匹配度计算等关键问题进行分析。在深入分析几何图各级特征的同时, 提出具有较强针对性的布局关系描述和复杂图形匹配的多种算法, 使得几何图形最终得以直接用于内容检索, 弥补了基于关键字检索技术在描述查询意图方面的不足。实验结果表明, 本文提出的解决方案不仅可行, 而且具有较高的准确度。     

采用k-均值聚类算法的资源搜索模型研究

针对当前海量信息存储对等网络系统中资源搜索技术效率较低的问题,提出了一种采用k-均值聚类分析的高效搜索模型.该模型利用资源描述框架(RDF)描述的元数据进行聚类分析,使得资源的搜索由全局变为局部,从而有效地提高了资源搜索效率;采用动态优化排序技术显著提高了查询的速度.通过子网分裂算法和节点备用算法增强了模型的可扩展性、安全性和可靠性.仿真结果表明,所提模型在查找时延和平均路径方面均比传统搜索模型更加高效、便捷.     

一种融入小生境技术的遗传禁忌算法

针对遗传算法在全局优化问题中容易出现早熟和收敛速度慢,禁忌搜索强烈依赖于初始解等问题,根据遗传算法和禁忌搜索算法自身的特点,分析两者的优势和不足,提出了一种融入小生境技术的遗传禁忌算法.该算法采用融入了小生境技术的遗传算法作全局搜索,用禁忌搜索算法作局部搜索,可以加快收敛速度,同时可以抑制早熟现象,避免过早收敛到局部最优.分析和实验结果表明,该算法能很好地抑制早熟收敛,同时在计算速度和计算结果方面都有改进,是一种快速有效的优化算法.     

一种增强型改进麻雀搜索算法的三维航迹规划

针对无人机在三维复杂环境中多约束的最优化问题,提出了一种增强型改进麻雀搜索算法用于航迹规划问题的求解。首先,利用Logistic-tent混沌序列初始化麻雀搜索算法,增强种群初始位置的随机性,提高算法全局搜索能力。然后在发现者-警戒者位置更新中加入了动态自适应调整策略,扩大算法搜索范围,提高算法的收敛速度。其次通过高斯-柯西变异策略,对麻雀个体进行位置更新,增强算法前期的全局搜索能力和后期局部发掘能力。最后选取11种测试函数和Wilcoxon秩和检验验证改进算法的有效性。仿真结果表明,增强型改进麻雀搜索算法在寻优精度、算法稳定性和收敛速度方面要优于其他对比搜索算法,并且可以在复杂的多约束环境中找到一条无碰撞的全局最优路径。在三维航迹规划中EMSSA算法相较于ISSA算法寻优精度提升了4.11%,相较于SSA算法提升了9.51%。     

A new adaptive fast motion estimation algorithm based on local motion similarity degree (LMSD)

In the motion vector field adaptive search technique (MVFAST) and the predictive motion vector field adaptive search technique (PMVFAST), the size of the largest motion vector from the three adjacent blocks (left, top, top-right) is compared with the threshold to select different search scheme. But a suitable search center and search pattern will not be selected in the adaptive search technique when the adjacent motion vectors are not coherent in local region. This paper presents an efficient adaptive search algorithm. The motion vector variation degree (MVVD) is considered a reasonable factor for adaptive search selection. By the relationship between local motion similarity degree (LMSD) and the variation degree of motion vector (MVVD), the motion vectors are classified as three categories according to corresponding LMSD; then different proposed search schemes are adopted for motion estimation. The experimental results show that the proposed algorithm has a significant computational speedup compared with MVFAST and PMVFAST algorithms, and offers a similar, even better performance.     

面向重用的三维CAD模型检索算法

针对现有CAD领域的检索算法对模型的局部细节特征描述不足的现状,提出了一种基于最大公共子图的三维CAD模型检索算法,通过提取CAD模型的B-Rep信息,将模型用属性邻接图来表示.根据如果2个CAD模型存在相似的特征或局部结构,CAD模型所对应的属性邻接图应存在公共子图的原理,通过检测属性邻接图中的公共子图,得到了2个与CAD相似的局部细节特征,并利用这2个相似的局部细节特征对CAD模型进行了相似性评价.实验表明,该方法能够实现三维CAD模型检索,且检索的效率能够满足工程检索的要求,因此可以实现CAD模型设计和制造知识的重用.     

基于综合特征的彩色图像检索

本文综合利用颜色和形状特征进行基于内容的彩色图像检索.利用边缘方向自相关图表示图像的形状特征.对于颜色特征,计算图像颜色的局部累加直方图,同时提取分块的颜色矩弥补其不包含颜色空间分布关系的缺点.并利用Guassian模型对各特征的距离进行归一化,综合上述三个归一化距离,进行全局相似度量,且用权值调整的相关反馈方法进一步提高检索精度.与局部累加颜色直方图和局部颜色矩的方法相比较,本文提出的方法获得了更好的检索结果.     

基于本体的语义相似性研究

为了在信息检索中,从语义层面全面理解用户查询意图,提高信息的查全率和查准率,提出了基于本体的语义相似性和相关性计算方法。该算法充分考虑了本体模型结构的特点和本体间语义距离、本体密集度等因素对语义相似性的影响,提高了信息检索性能。以煤炭矿井工程的知识体系为例,建立了本体库模型,并设计了本体库的树状内存数据结构。通过实验仿真计算验证了本体相似性算法的有效性。     

基于变换模型的本体相似度计算与本体映射（英文）

本体相似度计算是信息检索的重要研究课题并广泛应用于计算机科学的诸多领域.运用变换模型提出本体相似度计算和本体映射的新算法.通过排序学习函数,将本体图映射成实直线,将本体图中的顶点映射成对应实数.通过比较本体图中顶点所对应实数的差值来判断两个顶点的相似程度.两个实验显示,所提出的算法对计算本体相似度和建立本体映射是有效的.