基于灰度共生矩阵和梯度相位互信息的医学图像检索

结合灰度共生矩阵特征和梯度相位互信息,提出了一种面向临床实际应用的两步匹配医学图像检索算法.该算法在提供良好分类性能的灰度共生矩阵特征的基础上,通过精化检索进一步提高了检索精度,以及检索算法的整体鲁棒性.使用该算法对包含有6种不同解剖部位的CT图像库进行检索实验.实验结果表明该算法在达到良好的检索准确性的同时,具有接近实时的查询响应速度.对该算法进行适当扩展,能容易地推广到实际医学检索应用中.     

采用频带能量进行ECoG信号的特征提取

对于典型的采用皮层脑电图的脑-机接口系统,测试者想象左手小手指或舌头运动,提出了采用频带能量的特征提取方法.首先,把频带能量作为特征,进行导联的选择,从64导联中获取特征最明显的11导进行分析;然后采用频带能量进行皮层脑电图信号的特征提取,并利用主分量分析进行降维;最后采用Fisher线性判别分析进行两类意识任务的分类.离线分析结果表明,该方法对测试数据取得了很好的分类准确率.     

一种基于动态阈值的镀铜表面缺陷检测算法

表面缺陷检测是机器视觉检测领域的一个主要问题,针对版滚镀铜表面缺陷的特点,提出一种动态阈值缺陷检测算法。该算法采用整体结合局部的灰度特征方法、利用缺陷表面与正常表面的差异对镀铜表面进行检测。实验结果表明,该算法能精确的检测出各类缺陷所在位置及其面积大小且速度较快,达到了在线检测的要求。     

充分挖掘地方资源 办好地方高校学报——以《新余高专学报》为例

地方高校学报依据地方本土资源优势,是可以找出适合自身发展的成功之路的。近年来,《新余高专学报》通过立足地方,服务社会,挖掘地方文化资源,走特色化的发展之路,取得了一定的成绩。     

利用记忆梯度法改进的变步长恒模盲均衡算法研究

针对传统恒模盲均衡算法收敛速度慢、固定步长条件下收敛速度和收敛精度之间存在矛盾的缺陷,提出了一种利用记忆梯度法改进的变步长恒模盲均衡算法。用记忆梯度算法替代最速梯度下降算法实现对恒模盲均衡中均衡器权值的调整,充分利用当前和前面迭代点的梯度信息,同时利用梯度信息变化率作为学习步长调整因子。新算法有效地提高了算法收敛速度,与共轭梯度法和拟牛顿法等改进算法比较,具有较低的计算复杂度和更好的均衡性能。计算机仿真证明了这一算法的有效性。     

正定式几何规划的一类共轭投影梯度算法

针对等式约束的正定几何规划问题,给出了一类共轭投影梯度算法,并在适当的条件下证明了算法的全局收敛性.     

地面站数传系统的RBFNN模型及算法

针对难以建立精确数学模型的地面站数传系统,提出改进梯度迭代学习的径向基神经网络建模方法。改进梯度学习算法通过训练样本相关性矩阵的主成分分析确定网络隐含层初始节点数;改进迭代过程中网络参数的梯度信息计算方式,加快了迭代收敛速度;并增加结构调整过程,实现对网络规模的精简。通过采集地面站数传系统输入-输出数据,将改进梯度学习算法应用于网络离线训练,并给出具体实现步骤。地面站数传资源配置优化实例验证了模型具有较高泛化能力,且算法稳定性较佳。     

无人机视觉导航研究综述

对无人机视觉导航的现有算法从视觉处理和状态估计与数据融合两大方面作了分类总结,重点讨论了无人机获取图像的特征提取、视觉传感器同其他传感器的数据融合、以及实时得到状态估计的各种方法,同时,也涉及了未知环境下地图的建立,最后指出了无人机视觉导航在实际应用中面临的主要问题。     

SIFT特征匹配算法改进研究

为了适应于景象匹配导航及制导等实时性要求较高的领域,对SIFT特征匹配算法进行改进,提出了基于D^2OG特征点检测算子的改进的SIFT特征匹配算法。改进算法用D^2OG金字塔的过零点检测代替DOG金字塔的极值点检测提取尺度不变特征点,巧妙简化高斯金字塔的结构,降低了算法复杂度和时间代价。以标准测试图库中大量不同几何和灰度畸变图像为基础的仿真实验表明,基于D^2OG特征点检测算子的改进的SIFT特征匹配算法在保持原算法鲁棒性和精度的前提下,较大的提高了算法实时性。

Abstract：

An improved Scale Invariant Feature Transform algorithm was proposed based on D^2OG interest point detector for better real time performance in the application of scene matching navigation and so on. In order to detect the scale invariant interest point, a D^2OG pyramid is built and extreme detection in the DOG pyramid was replaced by zero detection in the D^2OG pyramid, which simplified the structure of DOG pyramid, so as to lower the complexity of algorithm, lessen the running time. Numerous experiments were carried out on standard testing images under various shooting conditions such as geometric distortion, illumination variation and so on. The result shows that the method has a big progress in the real time performance compared to the original one, with equally robustness and precision.     

利用二元结构特征的人脸识别

提出了一种基于二元结构特征提取的人脸识别算法. 该算法将所有类进行两两组合,以两类分类器为基础,为每个两两组合类间的识别挑选最适合分类的特征构成特征选取空间. 对未知样本进行测试时,在特征选取空间中计算测试样本与所有训练类的相似度,将未知样本判断为与之相似度最大的类. 运用AT&T和AR人脸数据库对该算法进行性能测试,与其他算法相比,该算法能在较小的特征维数下获得更高的识别率.