金融市场相关程度与相关模式的研究

分析了几种常用的Copula函数及它们在相关性分析上的应用特点，构建了M—Copula—GARCH模型．运用Copula技术，对上海和深圳股市进行实证研究发现，单个Copula函数只能反映相关性变化的某个方面，而M—Copula函数则更灵活，对金融市场相关性的描述也更全面．运用M—Copula—GARCH模型，可将金融市场之间相关程度和相关模式的研究更好地结合在一起，能够更准确、全面地捕捉到各个时期股市间相关性的变化．正确地反映两个市场之间非对称的相关模式．     

两参数自相似过程

定义了一类两参数强自相似过程和两参数自相似过程，给出了这种过程的一些具体例子，讨论了它们的基本性质及其边缘分布。     

图像中人脸和眼睛的定位及其分割方法的研究

提出了一种新的在复杂背景下对未知大小、位置和数目的人脸进行定位和分割的算法．它利用基于知识的金字塔方法,主要由３部分组成：较高的２级是在多尺度屋顶边缘检测的基础上,先利用Ｂ－样条二进小波变换来检测在不同分辨率下的极小值点（对应眼睛）和极大值点（对应人脸）;再利用尺度、包含和对称等关系进行初步筛选;最后利用人眼的特征确定眼睛的位置．因此,这种方法能够在复杂背景的灰度图像中检测不同尺度下的未知人脸,并进行初步的分割．最后,给出了一些实验结果．     

Canny算子与数学形态学算子相结合实现胸水细胞的边缘提取

针对胸水病理细胞显微图像的灰度分布不均匀性、灰度级范围窄等情况,提出了利用数学形态学方法与Canny算子相结合的算法对其进行边缘检测.首先利用Canny算子对细胞进行边缘的初次分割提取,然后利用数学形态学中的线形和菱形结构元素及填充函数对细胞边缘进行精确提取,获得了较好的实验结果,达到了对胸水细胞边缘自动检测的目的,有助于发现早期病变的细胞.     

基于层内相关性的小波相位边缘检测

图像的边缘检测是提取图像信息的主要方法,是计算机视觉和图像识别的基础,传统的边缘检测大都是基于各种算子的,这些算子在检测边缘的同时特别是对含噪图像的边缘检测难以达到理想的效果.充分利用小波变换的特点,提出一种基于层内相关性的小波相位边缘检测方法,利用小波变换后边缘点与周围局部范围内各点在相位上的相关性提取边缘.实验结果表明,本文方法在很好的检测出边缘的同时,并有较强的去噪功能.     

一种带权色差的彩色图像边缘检测方法

提出一种新的带权色差的彩色图像边缘检测方法.通过在HSV(色度、饱和度、亮度)空间和Sobel算子的基础上,再增加45 °角和135 °角两个方向上的梯度算子,对颜色分量差采用加权的方式,把彩色图像映射为一个亮度矩阵.在此基础上,利用阈值调整,检测出整个图像的边缘.实验表明,该方法对合成及自然彩色图像均能较快较好地得到边缘.     

大城市边缘区人居环境系统结构与功能研究

从系统角度分析大城市边缘区人居环境的结构与功能.在垂直方向上,将人居环境系统划分为7个层次,即家居、建筑、社区(邻里)、城市、区域、国家、全球人居环境,不同的尺度构成了人居环境的尺度链,而且随着空间尺度的增加,人居环境的过程速率逐步放慢,空间分辨率不断降低,事件频率也逐渐变低.大城市边缘区人居环境系统是一个社会——经济——自然复合生态系统,除了具有生活、生产、消费、还原和调节5大基本功能外,还具生境功能、滤网功能、通道功能、源功能和汇功能等特殊功能,并指出系统功能发挥的必要条件.     

一种改进的灰度矩亚像素边缘检测算法

在分析Tabatabai提出的灰度矩亚像素边缘检测算法的基础上,指出灰度矩算法存在边缘判断条件不够完善和未能考虑模板效应的问题,提出了改进方法,考虑Tabatabai的灰度矩算法产生很多虚假边缘,改进算法分析了各参数对结果的影响,对边缘判断条件进行完善。实验结果表明,所改进算法具有抗干扰性、边缘细化能力强,定位准确的特点,分辨精度可达0.06~0.08个像素。     

基于佳点集遗传算法的边缘检测

为了提高遗传算法应用于边缘检测的收敛速度,提出了一种基于佳点集遗传算法(GGA)的边缘检测方法.该方法利用佳点集理论构造交叉操作使得子代保留最能代表其家族性能的双亲共同基因以提高算法收敛速度.在用遗传算法进行边缘检测之前,将图像的灰度值特征空间转换为模糊熵特征空间,然后运用模糊熵理论对图像进行相异性增强处理,滤去非边缘像素以便缩小解空间规模,为提高算法的收敛速度提供了另一个有效的途径.实验结果表明,所提出的图像边缘检测方法具有较好收敛效率,所检测出的图像边缘细节丰富、单边缘、定位准确.