DAG中最短路径简单算法

针对DAG的特点,以拓扑排序为基础,提出了解决DAG的最短路径问题的简单算法。通过理论分析,表明该算法具有理想的运算效率,其中,解决单源点问题的运算时间与E成正比,解决所有点对问题的运算时间与VE成正比。拓扑排序策略对于此类最短路径问题的研究,较传统的方法运算简单、求解直观。     

基于计算机视觉技术的微钻刃面自动光学检测

为了实现微钻刃面尺寸和缺陷的自动光学检测,建立了影像检测系统并研究其图像处理算法.根据微钻刃面的特征,设计了专用的照明系统来获取清晰的、变形小的微钻刃面图像.采用改进的小核值相似区边缘提取算法对图像进行边缘提取,并对所提取的边缘采用基于空间矩的亚像素算法进行图像边缘的亚像素定位,然后采用直线和圆弧拟合等一系列算法对微钻刃面图像进行尺寸计算和缺陷检测.实验结果表明:自动光学检测方法的准确率达到了99.5%,微钻的检出精度达到了微米级,说明该方法能够满足微钻刃面尺寸测量和缺陷检测的要求.     

一种键盘RC数字滤波的算法

介绍一种单片机键盘键值的RC数字滤波处理算法,以一个4×4矩阵键盘为例,在PIC单片机上实现键盘扫描、键值滤波以及键前沿检出的软件处理功能.     

高斯-拉普拉斯边缘检测算子的扩展研究

针对经典的高斯-拉普拉斯（LOG）边缘检测算子是各向同性的，对各个角度方向的图像边缘检测的力度是相同的特性，对经典LOG边缘检测算子引入了角度信息参量进行推导，使以圆为对称的经典的LOG边缘检测算子变成为以椭圆对称，并且可以在坐标轴旋转任意角度的边缘检测算子，增强了其边缘检测的功能，使之能对不同角度方向的边缘更加有效地进行检测．经过在Matlab里对同一幅图像进行比较实验，对于图像中不同角度的边缘均能相应地进行提取．扩展后的LOG算子，不仅增强了边缘检测算法功能，而且完全保留了经典LOG算子原有的优点．     

Techniques of Image Processing Based on Artificial Neural Networks

This paper presented an online quality inspection system based on artificial neural networks. Chromatism classification and edge detection are two difficult problems in glass steel surface quality inspection. Two artificial neural networks were made and the two problems were solved. The one solved chromatism classification. Hue, saturation and their probability of three colors, whose appearing probabilities were maximum in color histogram, were selected as input parameters, and the number of output node could be adjusted with the change of requirement. The other solved edge detection. In this neutral network, edge detection of gray scale image was able to be tested with trained neural networks for a binary image. It prevent the difficulty that the number of needed training samples was too large if gray scale images were directly regarded as training samples. This system is able to be applied to not only glass steel fault inspection but also other product online quality inspection and classification.     

一种自动分割视频对象的新方法

提出了一种视频对象自动分割及跟踪方法。该算法首先进行相邻帧差分检测和Canny边缘提取,得到相邻帧差分边缘模板;其次在相邻帧差分边缘和当前帧边缘的基础上,检测出视频对象的初始边缘模板。然后分为快变和慢变两部分进行跟踪,并对视频对象边缘模板更新以适应对象的运动;最后根据跟踪更新出的视频对象二值边缘模板,通过文中提出的填充技术及模板轮廓修正得到精确的视频对象模板提取出视频对象。实验验证表明,该算法对目标的整体运动和局部形变都有较强的适应性。此外,算法还具有简便、准确性高的特点。     

基于模糊增强的图像边缘检测的研究

对图像处理时的边缘检测算法作了分析和研究,介绍了基于模糊增强的图像边缘检测算法,详细研究了单层次模糊增强和多层次模糊增强的算法,并结合实验说明,该智能图像处理方法不仅能够明显的增强图像,而且可以检测到良好的图像边缘.最后,展望了这一新的研究应用领域的发展前景.     

基于形态学的图像融合算法

提出一种基于边缘连接强度的图像融合算法。利用形态学梯度算子得到图像的边缘信息。以图像灰度的边缘连接强度加权为判据,进行图像融合。实验结果表明,该图像融合方法在保留TM多光谱图像光谱分辨率的同时,通过融合SPOT全色图像提高了空间分辨率,丰富了图像细节信息。     

柔性形态边缘检测算法在菌类显微图像中的应用

在灰度图像的柔性形态学概念及特性的基础上,根据菌类显微图像的边缘特点,提出了均衡化的柔性形态边缘检测方法.以霉菌图像为例,通过实验结果和传统的canny算子、LOG算子边缘提取结果进行对比,证明了算法的有效性,为菌类识别打下了良好的基础.     

三色Ramsey数尺（Cm1，Cm2，Cm3）研究

用r种颜色对图G的所有边着色，记着第i色的边构成的子图为G1,如果存在一种着色方法使得对所有的1≤i≤r都满足Hi￠Gi，则称图G对于（H1，H1，…．Hr）可r着色．Ramsey数尺（H1，H2，…，Hr）是使得完全图Kn对于（H1．H2，…，Hr）不可r着色的最小正整数n，令m1〉m2≥m3，Erdoes等给出了当m1足够大时R（Cm1，Cm2，Cm3）的值．通过对m1不是足够大的情况进行研究，证明了当m≥5时，R（Cm，C3m,C3）=5m=4；并给出了当m1≤7时R（Cm1，Cm2，Cm3）的值．