一种文字类图象预处理的快速运算过程

在数字图象分析的过程中，首先要求对图象进行预处理，在预处理过程中，要求算法结构简单，性能可靠，应用普遍，以及实施速度快，并能准确地找出图象的骨架，保留图象的重要部分，失真度小．本文对图象的预处理分别提出了确定二值图阈值和提取图象骨架的快速算法。实验表明，该算法的连续过程满足上述要求，是一种较理想的图象预处理的方法。     

用优度实验法评价图象分割混合算法

通过用优度实验法对图象分割混合算法的测试，得出了几种特征量如：图象信噪比、目标尺寸和目标归一化绝对平均曲率在图象分割过程中对图象精度的影响，客观地评价了混合算法在分割不同特征量的图象时的优缺点。     

链码描述图象的快速恢复研究

给出一种新的链码描述图象的快速恢复算法，在对已有图象恢复算法的不足之处及对链码结构所具有的特点进行充分分析的基础上，算法将区域的链码描述转换成应用广泛的表结构表示，避免了传统图象恢复算法中的奇异性处理问题，提高了图象恢复速度，并可对多彩色图象进行处理。该算法在内点测试、集合演算中得以推广应用。     

基于区域增长及边缘检测的一种图象分割方法

提出一种图象分割算法．这种算法综合了三种算法，即区域增长、边缘检测及保持边界平滑方法．它可以明显地克服区域增长及边缘检测各自的缺点．在这种方法中还引进了边界平滑算法使得分割所产生的边界更可靠．可直接应用到三图象分割、医学图象分割的实验中，证明了这种方法的有效性     

一种改进的蚁群算法在高光谱遥感图象分类中的应用

针对原始蚁群算法在高光谱遥感图象分类中收敛速度慢,结果不精确的缺点,提出了一种改进的蚁群算法,并把基于改进蚁群算法的特征选择应用在高光谱遥感图象分类中,从而建立一种新的高光谱遥感图象分类模型。模型分为3部分:基于传统蚁群算法原理,提出新的蚁群算法信息素更新方法;使用改进后的蚁群算法,令蚂蚁在平面上随机选择一个随机投影到平面上的特征,在所有特征中,使用判别函数来确定哪条路径最优,随后形成特征组合;根据特征组合,使用极大似然分类器对遥感图象进行分类。实验结果表明,基于改进的蚁群算法更能有效的对高光谱遥感图象进行分类。     

基于图割的图像抠像与合成算法

提出了基于图割图象的抠像与合成算法。该算法改进了GrabCut算法的能量公式,对分割后的图像进行多次修正,提高了抠像的精确度;采用多值键代替传统二值键进行图象合成,即在合成时依据灰度级在待合成图象的不同位置改变混合比,将前景图象与背景图象有机的融合在一起。实验表明了算法的有效性。     

基于小波变换的置乱-扩散算法的研究

在图象分级的基础上,利用小波变换的原理,对小波变换后的每个子图象进行置乱操作,这样在逆变换还原图象时,图象中的每个点不仅位置发生了改变,而且灰度值也发生了改变,使算法达到很好的置乱效果．通过将随机选用的置乱矩阵与迭代的次数作为密钥,提高了算法的安全性．实验证明,置乱后还原的图象清晰度高,算法抗攻击能力强,可适用于图象加密和图象隐藏的预处理过程．     

分形插值快速IFS算法在图象压缩编码中的应用

研究了一维和二维分形插值快速ＩＦＳ算法在图象压缩编码中的应用．通过与传统的ＰＩＦＳ分形图象压缩算法的比较，提出了一种改进的一维ＩＦＳ分形插值算法与双线性插值算法相结合的图象压缩编码方法，在保持重建图象质量和压缩比的前提下，运算时间大大降低     

一种图象归一代新算法

介绍了一种综合利用图象力矩及图象边界提取等方法来实现对数字图象的大小归一化的算法．先对原始图象（待处理图象）和标准图象的灰度日进行边界提取,消除噪声及图象背景的影响．在此基础上,分别计算出原始图象和标准图象的力矩,即可求得大小变化因子．实验结果表明,此算法可获得较好的归一化效果．     

基于置乱和灰度扩散的图象置乱算法研究

置乱和灰度扩散是置乱图象的两种手段,其目的都是达到图象的不可认识．作者重点研究扩散算法,提出了传递扩散与局域扩散的概念,并详细分析了传递扩散算法在受到干扰或攻击时所引起的图象失真性．在此基础上,提出了局域单点扩散概念,产生了单点扩散与置乱相结合的图象置乱算法．实验证明,该算法具有很好的置乱效果和较高的鲁棒性,可广泛应用于数字图象的置乱操作．     

一种基于矩阵分解的DCT快速算法

给出一种新的基于矩阵分解的离散余弦变换（ＤＣＴ）快速算法。该算法运算速度比Ｗｅｎ－ＨｓｉｕｎｇＣｈｅｎ等人的算法快，其乘法次数是目前最少的；最后给出了Ｎ＝８的信号流图，便于软件和硬件实现。     

Floyd算法的一个通用程序及在图论中的应用

给出了图结构中Floyd算法的一个通用程序,并应用该程序提出了图的许多重要性质的充分必要判别条件和图论中若干重要问题的不同于传统的新解法．提出的实现动态数组的思想对设计以多维数组为参数的通用程序具有普遍意义．     

基于Windows API的图形屏幕漫游编程方法

漫游技术是图形屏幕显示编程中必须涉及到的问题.本文结合实际开发图形应用系统的经历,介绍在Windows API环境下,利用GDI设备描述表中的窗口原点、窗口范围、视口原点和视口范围属性以及滚屏函数实现快速图形屏幕漫游的编程方法.     

一种确定铬酸铅沉淀最佳实验条件的方法

从化学平衡方程式出发,研究了铬酸铅沉淀的产生与溶液酸碱性的密切关系,绘制了对数--浓度关系图,从图中可以直观地表示出一定浓度Pb2+离子产生铬酸铅沉淀的最佳pH范围,用实验验证,与实验相吻合.     

关于圆周自映射的一个注记

设S1是一个圆周,f:S1→S1是连续映射.我们证明以下结论不仅对含有周期点的圆周映射成立,也对一般的圆周映射f成立,这个结论是R(f)Λ(R(f))Λ(Λ(f))Λ(Ω(f))(R(f))Λ(f)Ω(f).这里我们利用了图映射的某些性质.     

基于MapInfo实现面域图形变化方法的探讨

对 Map Info进行了简单的介绍 ,分析了 Mapinfo存在的不足及面域图形的存储特点 ,针对在 Mqpinfo中面域图形变化的 3种具体情况 ,重点论述了以 Map Info作为支撑平台采用结点搜索法实现面域图形变化的方法及其步骤 ,并且以宗地变更为例进行了验证 .对于推广 Map Info的应用有一定的参考价值 .图 5 ,参 6     

张量空间中可合元素图的基本结构

应用诱导生成子图的方法,研究了可合张量的图论性质。通过讨论一个顶点和它的两个相邻顶点的诱导生成子图的结构,指出三角形和平形四边形结构是可合张量的图的基本结构,得到了由图论语言表达的可合张量的充分必要条件。     

基于图的挖掘关联规则改进算法

关联知识挖掘算法中一种广为人知的算法就是Aprior算法,之后所有关联规则挖掘算法的基本思想都是基于频繁项目集发现算法的基础上进行了改进.为了提高关联规则挖掘效率,首先回顾了基于图的关联规则挖掘算法;然后,在此基础上进行了改进,把关联规则挖掘中寻找频繁项集的问题转换为图中寻找完全子图的问题,通过在图中查找完全子图来寻找频繁项集.提出了一种基于图的关联规则挖掘改进算法,并且对原算法和改进的算法从时间和空间的性能进行了比较分析,得出改进的算法是有效可行的.最后从实验结果得出结论GenerateItemsets算法比DGBFIG算法优.     

应用量纲归一化方法改进的分数傅里叶变换快速算法

提出了一种实现分数傅里叶变换快速计算的改进算法,该算法将量纲归一化的方法应用到分数傅里叶变换光学系统中,严格导出了空域、分数傅里叶变换域和傅里叶变换域的采样间隔,并根据该采样间隔模拟分数傅里叶变换光学系统实现了分数傅里叶变换快速算法.相应的数值模拟实验表明:该算法计算的强度值结果与Kutay的算法相应的计算结果一致; 以Kutay算法的计算结果为参考,该算法计算的准确性要优于Bultheel的算法的计算结果; 与Kutay的算法和Bultheel的算法相比较,该算法的计算速度较快.实验还表明,该算法的计算结果不会随人为确定的2个参数(波长和透镜焦距)的变化而变化,具有良好的稳定性.     

基于模拟退火算法对K-means聚类算法的优化

K-means聚类算法是近年来数据挖掘学科的一个研究热点和重点,该算法是基于划分的聚类分析算法.目前这种算法在聚类分析中得到了广泛应用。本文将介绍K-means聚类算法的主要思想,及其优缺点。针对该算法经常陷入局部最优,以及对孤立点敏感等缺点,提出了一种基于模拟退火算法的方法对其进行优化,可以有效地防止该算法陷入局部最优的情况。