H.264快速运动估计算法研究

在对EPZS和UMHexagonS快速运动估计算法分析研究的基础上,提出一种改进的运动估计算法.该算法采用UMHexagonS的多层次搜索思想,对EPZS算法的钻石模形作适当的变形,有效降低了运动估计的时间.分别应用FS、EPZS、UMHexagonS和改进算法对3种典型的标准图像序列进行测试.测试结果表明,改进算法的图像质量虽略有下降,但运动估计的时间只是FS的30%～40%,EPZS的70%～90%,UMHexagonS的85%～95%.     

基于混沌思想的粒子群优化算法

为克服粒子群优化算法容易陷入局部最优的缺点,根据混沌运动的随机性、遍历性特点,提出一种基于混沌思想的粒子群优化算法(CPSO).该算法利用种群适应度方差进行早熟收敛判断,实现对进化过程的监视,当发现种群陷入局部最优时,对种群进行混沌初始化,帮助种群摆脱局部最优点.对4种典型测试函数的仿真结果表明,改进算法明显减少了种群陷入局部最优的可能性,其全局寻优能力明显强于标准粒子群优化算法.     

基于运动历史图像与卷积神经网络的行为识别

针对人体行为识别难于兼顾速度与精度的问题,提出了一种结合运动历史图像(MHI)与卷积神经网络的行为识别算法.该算法首先从原始视频序列中计算MHI,不仅减少了待处理的信息量,还提取了行为识别中的关键时空信息;接着以MHI作为输入,搭建了深度卷积神经网络,可以更好地表达时空信息;最后利用随机梯度下降法与dropout策略训练网络,实现行为类别分类.对比不同卷积神经网络训练与测试实验,该算法在Weizmann行为识别数据集上取得了95%的平均识别率,相较于未改进的网络结构提升了1.2%;对于持续时间为1.6s的行为动作,该算法的识别时间为1.56s.实验结果表明,所提算法在维持较高识别准确率的同时,实现了人体行为的在线实时识别与分类.     

MD5算法的分析和改进

首先研究了MD5算法,并总结了MD5算法的特点及性能,在研究MD5算法的基础之上,提出了MD5改进加密算法.最后,对MD5算法与MD5改进算法对应于相关数据、性能进行了比较.     

自底向上加快神经网络学习的算法

介绍了一种加快神经网络学习的改进算法.这种改进算法结合采用快速自底向上构造神经网络算法和动态优化学习参数算法.首先,快速自底向上构造神经网络算法自动地构建神经网络的优化结构;随后,动态优化学习参数算法动态地调整和选取优化的学习参数.实验结果显示,这种改进算法能自动有效地构造网络的优化结构,与其它算法相比,具有更好的分类性能、优化的网络结构和更快的学习速度.     

一种考虑节点失效的通信网终端对可靠性改进算法

通过改变网络模型的表示方式,提出了一种考虑节点失效的通信网终端对可靠性改进算法.同原算法相比,改进算法显著降低了计算复杂度,理论分析和实验结果均表明了算法的有效性.最后指出了文献[5]中的两个错误.     

MEMS陀螺仪中一种新的小波变换降噪算法

针对MEMS(micro-electro mechanical systems)陀螺仪噪声大的问题,提出了一种基于小波变换的改进降噪算法.在恒定速率与动态速率情况下,对所提出的改进降噪算法与FFT降噪算法和单纯小波变换降噪算法做了对比分析和验证.实验分析表明:所提出的改进降噪算法对不同频率下的陀螺仪数据降噪都有很好的效果,优于FFT降噪算法和单纯小波变换降噪算法.     

基于KECCA与PLS的水下底质回声识别

分析了增强典型相关方法（Enhanced Canonical Correlation Analysis, ECCA）的不足,提出ECCA与偏最小二乘方法（Partial LeastSquare, PLS）相结合的多特征线性融合识别模型.为解决多特征非线性融合问题,将增强典型相关方法推广到核空间中,得到了核增强典型相关方法（Kernel ECCA, KECCA）.最后,将KECCA+PLS模型用到水下底质回声识别.四种底质回声识别实验表明,采用KECCA+PLS模型,识别效果得到进一步改善.     

色彩恒常性在彩色图像增强中的应用

将Retinex算法应用于彩色图像增强中,在分析MSRCR算法构成的基础上,针对灰度假设(GW)带来的问题作出了改进.改进的算法基于图像自身的直方图,对参数进行自适应的选取.实验结果表明,改进后的算法使彩色图像在演色性(Rendering)方面有了较大的提高,更符合人眼视觉系统的感知特性.     

MR-CGS:一种最小剩余CGS方法在DDM求解中的应用

从CGS方法入手,针对该算法在收敛过程中出现的残差不平稳的缺点,对CGS算法进行改进,给出了一种最小残差CGS(MR-CGS)算法.算例给出了该改进算法在求解DD模型中的应用.     

基于亮度和运动联合分割的位移场估计新算法

运动估计技术是计算机视觉和视频信号处理的关键技术之一,近年来广泛应用于各种视频通信标准中.由于表观运动和实际运动的差异以及孔径问题和遮挡问题的存在,使运动估计难以精确.为此提出一种基于亮度和运动联合分割的位移场估计算法,试图用分割的结果指导运动估计过程,获得了满意的结果.     

基于线特征的增强现实注册算法

提出了基于线特征的增强现实系统注册算法实现框架,将复杂的增强现实无标志注册问题分解为特征提取、特征匹配、三维重建、虚实融合4个可操作的具体阶段,针对每个阶段的关键技术给出了相应的解决方法,为进行无标志点增强现实系统注册算法的研究提供了理论模型;利用从运动中恢复结构的技术,通过跟踪图像序列的线特征,实现了基于线特征的增强现实注册算法,实验结果验证了该方法的有效性.     

PLS算法对烧结型Nd－Fe－B永磁合金工艺和配方参数的优化

ＰＬＳ算法对烧结型Ｎｄ－Ｆｅ－Ｂ永磁合金工艺和配方参数的优化李明，徐驰，陈念贻（中国科学院上海冶金研究所）关键词：ＰＬＳ算法，优化，Ｎｄ－Ｆｅ－Ｂ永磁合金０引言Ｎｄ－Ｆｅ－Ｂ合金由于具有非常优异的永磁性能和很高的性能价格比￣［１］，成为新一代的永磁材...     

基于模拟退火算法的混沌运动控制

提出一种利用模拟退火算法来控制混沌运动的方法,可以在目标轨道未知的情况下,采用随机的方式持续地对系统控制参数进行"生成-判断-接受/舍弃",通过这种自我"学习"过程,选择最佳的参数进行控制,从而使混沌系统趋于并最终稳定于系统的均衡解.实现了Logistic和Henon映射中的混沌运动控制,仿真实验结果表明该方法是非常有效的.     

浮选中泡沫图像的分割算法

描述了浮选中泡沫图像的分割算法，根据测定泡沫的尺寸、形状和纹理分割泡沫图像。因这些泡沫图像的图案和性质千差万别，用现有的分割算法是很困难的，我们修改并结合不同的现有图像分割算法，形成了一种分割泡沫图像的新算法。在这种算法中，使用并修改了阈值算法，自动地检测泡沫的种子点或种子区域，然后使用形态学技术产生泡沫区域。最后，基于泡沫形状分析，合并过于分割的泡沫部分为一泡沫。文中列举了分割三个泡沫图像的结果，它表明这种分割泡沫图像的方法是合理的。     

结合地理参数的航拍视频实时拼接算法

针对现有航拍视频拼接算法存在的计算速度慢及累积误差大等问题,提出一种结合地理参数的航拍视频实时拼接算法.根据地理参数对相机运动模型进行分解,完成视频帧间的实时配准.估计视频每帧的主运动方向,并对现有单一主方向的流形拼接算法进行改进,将其拓展到任意方向.依据地理坐标局部修正拼接条带,保证拼接图像与真实地理位置一一映射,减少累积误差.仿真与真实航拍视频的拼接结果证明了该算法的准确性和准实时性,对640×480像素视频的拼接速度达到25帧/s.     

一类P3P问题求解算法研究

Wu-Ritt零点分解方法被成功地运用于研究透视3点(P3P)问题,它给出了一类关于具有实际意义的、一定几何形状的几何物体的P3P方程系统的Wu-Ritt零点分解.这个Wu-Ritt零点分解更多地更深地提供了求解这类P3P问题方程系统解的信息,并为建立P3P问题的实时稳定算法提供了理论基础.基于Wu-Ritt零点分解,给出一个这类P3P方程系统的实时稳定求解算法,实验结果说明算法是准确和稳定的.     

H.264中一种新的运动估计快速搜索算法

H.264是新一代视频压缩编码标准,具有很高的压缩率,但其算法的复杂度较高,其中运动估计部分耗时最多.为了减少运动估计的时间,较详细地介绍了一种新的快速搜索算法,通过与传统的搜索算法的实验比较,可以看出新的快速搜索算法不但大大缩短了运动估计的时间,而且可以得到优质的图像,具有很高的应用价值.