基于HALCON的无标记印刷品图像质量检测

提出一种新的无标记印刷图像质量检测方案,采用HALCON编程实现,主要包括配准区域选取、图像配准和缺陷检测等关键步骤.首先根据印刷品图像的区域特征自动选择配准区域,然后使用基于形状的图形配准算法实现快速的图像配准,最后利用改进的差影匹配算法完成缺陷检测.实验结果证明,该方法能从无标记印刷品图像中自动选取配准区域,并且快速、精确地完成配准,有效地检测出缺陷.     

弹性的二维医学图像配准算法

提出了一个弹性二维医学图像配准算法,该算法将基于像素浓度值配准算法和基于特征点的配准算法相结合,采用自动的特征点定位算法,使用薄板样条算法来提高配准的精度,从而可以对二维医学图像进行自动、准确的配准。首先,用基于像素浓度值的全局仿射配准实现对鲁棒配准的初始估计;然后,通过使用基于特征点的迭代配准算法,使得全局仿射配准结果在第2步配准算法中得到进一步的细化而使其配准结果具有更高的准确性。对二维PHANTOM图像的实验结果表明,该算法具有鲁棒性。     

基于小波分解和最大互信息的图像配准方法研究

研究了基于最大互信息图像配准的理论和实现算法,提出了将小波分解与之相结合的算法,证明了该算法优于基于最大互信息的图像配准。通过实验数据比较可以得出,提出的基于小波分解和最大互信息的图像配准的算法可以有效地提高配准的速度和具有较好的配准效果。     

一种由粗到精的核医学图像配准算法

根据核医学图像的特点,提出一种基于图像轮廓并口灰度互信息的核医学图像配准算法。该算法首先基于图像的轮廓的基本特征参数确定粗配准的尺度参数、平移参数和旋转参数,再基于粗准结果利用最大互信息配准准则确定精配准的配准参数。对实际核医学图像的配准实验表明,该算法配准精度高、鲁棒性好,同时配准速度比较快、     

基于统计模型的生物数据复原配准算法比较

目的 研究适于生物数据复原的配准方法 .方法 使用3种常用的配准算法对原始训练样本集进行配准,构建样本的AsM模型,在此基础上进行数据复原,评价不同配准算法下的数据复原效果.结果 三维权值配准法在进行器官复原上效果优于其他算法.结论 该算法适用于进行形状相似度高的生物模型配准.     

基于Keren改进配准算法的IBP超分率重建

提出了一种基于Keren改进配准算法的迭代反投影(iterative back-projection,IBP)超分辨率重建算法.该算法克服了Keren迭代配准算法基于小角度旋转的局限,并在迭代运算过程中引入了权重因子和阈值.权重因子有效地控制了算法的收敛速度,提高算法的稳定性.阈值的引入使得算法效率更高,配准结果更加准确.通过Keren改进配准算法进行配准,再通过IBP算法对配准后图像序列进行超分辨率重建,仿真结果表明,基于Keren改进配准算法的IBP重建具有良好的超分辨率重建效果.     

基于形状配准方法的研究与改进

图像配准技术是近年来发展迅速的图像处理技术之一,本文分析了基于形状配准方法的特点,并提出了一种改进的基于面的配准方法,该方法在保持基于面配准精度的同时减少了计算量。     

基于样条小波和混合遗传算法的多源图像自动配准算法

为实现图像自动配准,需要确定初始变换参数,为此提出图像特征线和图像特征圆的概念,基于仿射变换模型,推导了确定图像自动配准初始参数的算法,并基于B样条小波和混合遗传算法求取最终的多源图像配准参数.实验结果表明,该算法可实现图像的自动配准,证明了该算法的有效性.     

基于点集与互信息的肺部CT图像三维弹性配准算法

针对基于互信息的肺部CT图像三维弹性配准算法精度低、耗时多的问题,提出了一种基于混合配准框架的配准算法.该方法将点集与互信息相结合,先采用点集配准算法获得点集位移向量,再求出变换函数,最后以基于互信息的方法进行细化配准.采用4组三维肺部CT图像,以标志点距离误差来验证算法精度.试验结果表明,所提方法能够快速精确地完成三维肺部CT图像弹性配准;相对于仅基于互信息的配准算法,耗时平均减少70%,配准精度平均提高5%.该方法可以用于4D肺CT图像的快速配准.     

一种基于轮廓特征的图像拼接算法设计与实现

提出了一种新的基于轮廓特征的图像拼接算法。在特征提取阶段 ,对卷积图进行增强 ,并用区域增长方法进行辅助校正 ,能改善轮廓提取效果 ;在特征表示方面 ,用形状签名代替链码来描述轮廓 ,从而提高了计算速度 ,降低了由噪声干扰和镜头形变造成的影响。实验结果表明 ,该算法在速度上优于基于链码的配准算法 ,准确率高 ,并且可以适用于未经过几何形变校正的图像的配准与拼接。     

LLR-BP算法的简化译码算法研究

研究了基于Gallager方案的LLR-BP算法及其简化的译码算法,应用Matlab仿真比较了基于Gallager方案的LLR-BP算法及其三种简化译码算法的性能,仿真结果表明:基于Gallager方案的LLR-BP算法与归一化BP算法和偏置BP算法的误码率性能相差不多,当信噪比大于2dB时,归一化BP算法和偏置BP算法比基于Gallager方案的LLR-BP算法的误码率性能稍好,最小和算法误码率性能相对最差。     

NAF算法的改进

椭圆曲线上的点乘运算是影响椭圆曲线加密（ECC）效率的一个关键因素。本文分析了普遍用于点乘算法的非相邻表示型（NAF）算法,对NAF算法和窗口宽度w的NAF算法进行了改进。本算法减少了运算中的移位运算次数,缩短了运算时间。经分析,改进算法的运行效率是原算法效率的 倍,建模仿真也表明改进算法的运行时间要短于原算法的运行时间。     

课程表问题的一种混合型模拟退火算法

提出了课程表问题的一种基于概率型启发式算法（HA）的混合型模拟退火算法。其中，概率型的启发式算法采用了复杂度高者优先，循环首次适应算法，贪婪法，回溯法和松弛法等多种方法，该算法所排出的课表可作为模拟退火算法的初始解。模拟退火可对概率型启发式算法的排课结果做进一步优化，克服了启发式算法不具有全局收敛性的缺点。所以，混合型模拟退火算法具有启发式算法充分利用领域知识，计算量小，优化快速和模拟退火的全局收敛性，数值实验也证明了它的有效性和可行性。     

一种混合遗传禁忌搜索的模糊聚类算法

传统基于目标函数法的模糊聚类算法是一种迭代的“爬山”算法，容易陷入局部最优解．提出了基于遗传算法与禁忌搜索结合的模糊聚类算法，综合运用遗传算法的多出发点和禁忌搜索的记忆性来改善聚类的效果，并通过迭代的遗传禁忌搜索算法产生最优聚类中心，实验中分别通过人工数据和标准数据测试验证了该算法的有效性．     

一种混合遗传禁忌搜索的模糊聚类算法

传统基于目标函数法的模糊聚类算法是一种迭代的"爬山"算法,容易陷入局部最优解.提出了基于遗传算法与禁忌搜索结合的模糊聚类算法,综合运用遗传算法的多出发点和禁忌搜索的记忆性来改善聚类的效果,并通过迭代的遗传禁忌搜索算法产生最优聚类中心,实验中分别通过人工数据和标准数据测试验证了该算法的有效性.     

双臂机器人协调运动在线控制的算法实现

以牛顿－欧拉算法为基础,建立了适合于双臂机器人实时控制的在线控制算法,该算法包括3个部分,一是在线运动学正向逆推算法,二是在在线载荷优化算法,三是在线逆动力学反向递推算法,不仅给出相应运动学及动力学递推计算公式,而且以载荷的最小范数为目标函数,实现载荷的优化分配,使在线控制算法更具有应用价值。最后通过算例验证算法的可行性。     

一种改进的快速模糊边缘检测算法

在介绍Pal模糊边缘检测算法的基础上，提出了一种改进的模糊边缘检测算法，采用该快速算法，不仅简化了Pal虎法中复杂的G和G^-1运算，而且提出了改进的模糊增强Tr变换，并减少了迭代次数。实验证明，采用该改进算法，不但提高了边缘检测的效率，而且检测效果优于Pal算法，并且有较好检测模糊边缘和抑制噪声干扰的能力。     

基于认知诊断的自适应学习材料智能推送算法研究

将认知诊断和自适应学习相结合,利用认知诊断方法先诊断学习者对知识的掌握情况,然后依据遗传算法和多岛遗传算法为每个学习者智能化提供合适的学习材料,提出了基于认知诊断框架下的自适应学习材料智能推送算法.通过Monte Carlo模拟实验考察了新算法的科学性及其效果,研究结果表明:(i)基于认知诊断框架下的自适应学习材料智能推送算法具有较理想的效果;(ii)遗传算法和多岛遗传算法选取的学习材料具有低惩罚函数值和高学习材料匹配的正确率;(iii)遗传算法和多岛遗传算法选取的材料比随机算法更加适合学习者.     

一种基于混合模型的数据网格副本选择机制

在基于遗传算法和蚂蚁算法的副本选择策略研究的基础上,针对两种算法的优缺点,提出了基于融合算法的副本选择策略,利用遗传算法中的适应度函数初始化蚂蚁算法中的信息素分布,利用蚂蚁算法选择最优副本,即解决了遗传算法求解效率低的问题,又解决了蚂蚁算法初期信息素匮乏问题。通过对仿真结果进行分析比较,基于融合算法的副本选择策略在整个网格环境下和在单个站点都能有效减少作业运行时间,提高副本选择的速度,提高了整体性能。     

基于神经网络的交通参数预测方法

为能够迅速准确地采取相应措施处理交通拥堵问题,改善行车安全,进而提高路网效率,研究了基于神经网络的交通参数预测方法,预测了交通流量、速度和占有率.在分析常用BP(Back Propagation)神经网络算法的基础上,研究误差平方和最小化的L-M(Levenberg-Marquart)算法.相对于常规预测方法,基于神经网络的交通参数的预测方法对于随机的参数变化具有更好的适应性,能及时跟随交通参数的变化,所以精确度更高,适应性更好.仿真结果显示,L-M算法的训练速度相比于常规BP算法要快几十倍,预测交通流量、速度和占有率等参数的效果优于常用的指数平滑算法,因此基于神经网络的交通参数预测方法可以应用于交通领域.