自动对焦综合性能指标及一种基于双向两次下降的自动对焦算法

为了改善经典爬山法的性能同时进行算法综合性能评价,提出基于双向两次下降的自动对焦算法和一种综合性能评价指标。首先,根据清晰度评价值的大小确定初始对焦方向。接着,以变化步长方式搜索,直至出现清晰度评价值下降。然后,按照双向两次下降法确定是否处于评价函数波峰的下降位置。最后,以单步长方式在检测到的波峰下降位置处搜索波峰位置即为对焦目标位置。在用18倍数字高清摄像机采集的两个图像序列中比较了本文方法和几种经典的对焦算法的性能差别,实验结果表明:提出的方法在平均过冲步数和平均行程步数这两个指标上具有明显优势,并且在其他分项评价指标上没有明显的短板,其综合性能评价指标为0.98,高于爬山法、改进爬山法、全局搜索法和二分搜索法等算法的综合性能评价指标值。     

数字PCR仪成像系统的自动对焦算法研究

数字PCR仪是一种用于放大扩增特定的DNA片段的数字化仪器,针对电子摄像器件的自动对焦问题,研究分析了已有的SOM神经网络自动对焦方案,提出改进方案-BP神经网络自动对焦。它直接将SOM的输入和实际的焦点位置作为BP神经网络的输入和输出,省去原SOM方案中,先分类再与焦点矩阵对应的过程,节省了时间。实验结果表明BP神经网络自动对焦,具有较好的精度,且对焦速度较快。相较于传统对焦方案,设计的自动对焦方案成功实现了对于生物芯片的更快速的对焦。     

自动对焦原理及方法

从基本原理来说,自动对焦可以分成测距自动对焦和聚焦检测自动对焦。从是否从被测物体获取评价信息可分为主动式自动对焦和被动式自动对焦。本文介绍了自动对焦的基本原理与方法,并重点介绍了基于图像处理的自动对焦方法。     

基于模糊熵评价和最优搜索的自动对焦算法

针对传统自动对焦算法不能实现最优对焦,以及易受清晰度评价函数局部峰值影响,从而导致重复性和稳定较差的问题,提出一种基于模糊熵的清晰度评价算法和全局最优拟合算法,应用于工业影像测量的自动对焦.该算法用模糊熵对图像清晰度进行评价,可降低噪声以及放大倍率和光照强度变化对自动对焦性能的影响,结合多尺度全局搜索和微尺寸曲线拟合搜索算法,避免局部峰值的干扰以实现最优对焦.该算法在环境变化的条件下,尤其是针对光照不稳定和变倍精度不够高的环境下,具有很高的聚焦精度,重复性和稳定性有显著提升,能够满足工业影像测量对自动对焦的要求.通过实际工业影像测量系统中的应用对比试验,该算法的有效性和优越性得到了验证.     

基于IP网络的自动拓扑搜索算法

目前局域网规模不断扩大、结构日趋复杂,网络速度及网络管理成为网络系统正常运行的主要指标及关键,其中网络拓扑自动发现是网管系统的基本要求和重要功能.要求网络拓扑发现速度快并可反映使用权级而决定服务内容、服务器、路由器和交换机的布局状况,提供可视化管理界面,如系统配置、节点状态和流量监控、异常告警等,对网络系统正常运行、防范网络攻击具有重要意义.本文提出一种基于移动Agent的网络拓扑发现改进算法(广度优先搜索算法),降低了拓扑生成的复杂度,从而提高了系统速度.     

关于启发式搜索算法的一种修正算法

本文讨论了如何利用专家经验和样本训练得到启发评价函数,并得到一种修正算法.     

眼科生物参数测量仪自动对准及对焦方法

为了解决现有眼科生物参数测量仪对准对焦速度慢、精度低和普适性差的问题,提出了基于灰度能量曲线的光轴中心自动对准算法以及基于决策树的自动对焦算法。首先,对仪器实拍的人眼图像进行局部区域高斯模糊预处理,再利用行和列方向的灰度能量曲线定位靶环感兴趣区域。最后,经过图像后处理可以得到完整的靶环区域,用光斑质心拟合椭圆的方法来计算光轴中心位置。此外,还利用靶环区域作为先验知识,通过提取靶环大小和清晰度特征构建数据集,并训练决策树分类模型区分准焦-近离焦-远离焦图像,实现仪器自动对焦。实验结果表明,所提算法的定位误差在3像素以内,单帧图像的对准和对焦平均处理时间为14.8 ms,具有实时性、高精度和鲁棒性强等优点,满足眼科生物参数测量自动对准和对焦的要求。     

求解连续函数优化的自适应布谷鸟搜索算法

为了提高布谷鸟搜索算法求解连续函数优化问题的性能,提出一种自适应布谷鸟搜索算法,改进算法利用解与当前最优解之间对应维上距离,实现随机游动步长的自适应调整。距离当前最优解对应维越远,维的随机游动步长越长,反之越短。利用解的适应度与群体平均适应度的关系自适应调整发现概率,使劣质解比优秀解更容易被淘汰。将自适应布谷鸟算法应用于8个典型测试函数,实验结果表明,改进算法有效改善求解连续函数优化问题的性能,尤其适合求解高维、多峰的复杂函数。与相关的布谷鸟搜索算法比较,自适应布谷鸟搜索算法更具竞争力。     

基于图像分析的数码相机对焦技术研究

由于数码相机飞速发展和普及,而自动对焦技术是提高成像清晰度的重要手段,故越来越受到重视。本文研究了基于图像分析的对焦技术．针对单区域图像清晰度评价函数的不足,给出了一个五区域图像清晰度评价模型,并引入神经网络模型来实现该模型中权重的优化．目前,该模型已在相关产品中得到应用．实践表明,该模型具有较好的准确性和可靠性．     

破译大脑自动对焦机制或有助改进数码相机

研究人员如今通过一个单一的模糊影像搞清了大脑如何准确地评估聚焦误差。美国得克萨斯大学奥斯汀分校感知系统中心的心理学家Wilson Geisler和Johannes Burge如今研制出了一种简单的算法,能够快速而准确地评估从一个单一模糊的影像产生的聚焦误差,他们说这是理解生物视觉系统如何避免采用同数码相机类似的重复推...     

多窗口模式Roberts聚焦评价方法及其应用

自动对焦是图像测量和机器视觉中的重要技术。分析了自动对焦的基本原理,研究了自动对焦过程中的核心问题,提出了一种基于多区域聚焦窗口模式的改进Roberts聚焦评价函数的自动对焦方法。对图像进行滤波去噪预处理,选取多区域聚焦窗口,利用改进的Roberts聚焦评价函数进行评价,最后采用全局搜索和二分查找相结合的方法进行快速焦点定位。试验结果表明该方法兼顾了灵敏性、稳定性,可快速实现自动对焦。     

自动聚焦区域选择算法

由于兴趣区域为前景图像区域,聚焦区域选择算法需要选择前景图像区域作为聚焦窗口,目前大多采用对前景图像区域进行估计的方案.论文分析了中心取窗、多点取窗等方式的优缺点,并提出了图像非均匀采样窗口区域选择算法.     

工业摄像机自动聚焦系统设计

在工业射线实时成像检测系统中,常常通过调节成像系统的光圈和焦距对被检测构件的局部位置进行放大,以达到最佳的检测灵敏度。因此光学系统焦距、光圈的调节直接影响系统的成像质量。针对这一背景,研究了自动聚焦系统的设计与实现方法。     

基于相似性的商品搜索算法研究

传统的电子商务系统中,使用关键字匹配的算法实现商品搜索的功能,只能得到与顾客输入精确匹配的商品。通过引入模糊系统的概念和信息增益的ID3算法,对商品搜索算法进行改进,使得在顾客搜索商品时,不仅显示精确匹配的商品,而且可以提供与其要求相似的商品。这对于商家增加交易机会、发掘潜在顾客、提高个性化服务水平都有很大的促进作用。笔者在文中以手机销售网站为例,介绍了该算法的实现。     

2n+1个无序数据库记录项的量子搜索

简述了量子计算机的并行算法。设计了一个2^n 1*2^n 1的幺正矩阵,并根据量子Grover搜索算法求解出在无序数据库中满足条件的单项或多项数据的计算方法。     

基于集合运算的路段搜索思想及其算法实现

论文在深层次理解网络的基础上,建立关键路段搜索的数学模型,并结合网络的特点,从一个新的角度提出一种基于集合运算的路段搜索新思想来寻找问题的最优解,设计出对应的搜索算法,通过实例编程计算分析,证明算法的可行性和有效性,为数学模型的计算机处理在算法优化上提供了创新思路.     

DTV块匹配算法的计算机模拟

块匹配法算法是数字电视 (DigitalTelevision ,简称DTV)最常用的运动估值算法。运动估值算法的研究方向是最快、最准确地找到运动物体的运动矢量 ,达到既提高编码效率 ,又能满足电视的实时性要求。通过计算机模拟对块匹配法的几种搜索法进行了比较研究 ,得到了有实际参考价值的科学结论     

公务员招聘录用的优化模型

讨论公务员招聘中在考虑应聘人员意向和不考虑应聘人员意向的2种情况下,如何根据应聘人员的书面和面试成绩择优录用的问题.应用模糊综合评价理论、二分图匹配原理和最大数值搜索法等理论建立择优录用的模型.该模型也可以应用到学校办学质量评估、教师教学能力评定、人才选拔、学生能力测试、先进评选等方面.     

认知无线网络中集中式信道搜索策略的研究

认知无线网络中,认知用户利用授权用户暂时不用的信道传输数据,认知用户对空闲信道的搜索策略成为了认知无线网络效率提高的关键问题之一。将哈希算法应用于认知无线网络的信道搜索过程中,给出了一种面向认知用户的集中式信道搜索策略HSS(Hash-SU-Search)。建立了带有两类顾客的离散时间排队模型,给出了系统的信道利用率及平均搜索次数等性能指标的表达式。通过数值实验,将HSS信道搜索策略与传统的顺序信道搜索策略进行了比较,验证了HSS的有效性。