基于个体协同的子图结构发现混合进化算法

将进化算法与爬山算法的混合进化算法引入图数据挖掘,以克服贪婪式查找易陷入局部极值的问题.针对子图结构发现问题中实例易丢失的特点,提出了一种新的遗传操作--个体协同算子,使得代表同一子结构的不同个体能够以协同的方式进行查找.另外,还提出了一种基于年龄段和个体生成方式的多样性保持方案,以从种群的组成和个体的生成两个方面保持和提高种群的多样性,同时还有助于个体协同算子的执行.在进化过程中随时以新生成的单边子结构替换当前种群中没有潜力的个体的机制在缩小查找空间的同时还使得进化过程成为一个更为完全的查找过程.实验结果表明,以上措施增强了算法的寻优能力,能够获得更优的解.     

基于人眼视点图的特征融合小目标检测算法

针对目前深度学习小目标检测算法在实际应用中存在的漏检率高、精度低等问题,提出了一种基于人眼视点图的特征融合小目标检测算法。基于多类别单阶检测器(single shot multibox detection, SSD)算法通过不同扩张率的空洞卷积融合,在基础网络上获得具有类似人眼感受野的浅层特征层;对附加网络中的特征层进行信息融合,合并上下文信息,增加位置信息和全局语义信息,从而提升小目标检测精度。通过PASCAL VOC 2007数据集验证,结果表明,该算法较传统SSD算法检测精度提升了3.7%,较改进的小目标检测算法Bi-SSD精度提升了0.8%,验证了选择更有表征能力的特征层是有效提升小目标检测精度的方法。     

宽度优先的频繁子图高效挖掘新算法

频繁子图已成为数据挖掘领域研究的热点之一。在经典的Apriori算法的基础上,提出了一种图挖掘的新算法Apriori-Graph。首先给出了一种新的、用于计算图的邻接矩阵规范编码的结点排序策略,大大降低了求图规范编码的复杂度,并可加速子图规范编码序列匹配的速度。其次,对候选子图的生成进行了规范。最后,针对频繁性检验这一瓶颈过程,给出了若干性质,从而较大地降低了候选子图频繁性判断的代价。实验结果表明,Apriori-Graph算法具有较高的挖掘效率。     

一种挖掘最大频繁子图的新算法

如何从大量的图中挖掘出令人感兴趣的子图模式已经成为数据挖掘领域研究的热点之一.由于其内在的计算复杂性,挖掘全部频繁子图非常困难,且得到的频繁子图过多,影响着结果的理解和应用.解决方案之一是挖掘最大频繁子图.在经典的Apriori算法的基础上,提出了一种挖掘最大频繁予图的新算法Apriori-MaxGraph.首先给出了一种新的、用于计算图的邻接矩阵规范编码的结点排序策略,大大降低了求图规范编码的复杂度,并可以加速子图规范编码序列匹配的速度.其次,针对最大频繁子图,对候选子图的生成进行了规范.最后,采用双向搜索与剪枝策略,大大减小了搜索空间,提高了算法的效率,实验结果表明,Apriori-MaxGraph算法具有较高的挖掘效率.     

基于子块的三维模型检索算法

针对三维模型检索性能较低的问题,提出一种基于子块的三维模型检索算法。首先,对经过预处理的模型进行骨架提取,并记录每个骨架点相应的几何和拓扑结构信息;然后,将骨架划分成多个子块,为每个子块定义一个权值因子;最后,通过比较子块的相似度来计算模型整体的相似度。实验表明,该算法可以得到较好的检索性能。     

基于小波变换的融合算法研究

目前许多关于图像融合算法的研究都在空域中进行,隐藏图像抗攻击的能力较差。采用了基于小波变换的图像融合技术,提出了基于小波变换的分块融合算法,使图像的鲁棒性得到很大的提高,尤其是抗JPEG压缩和抗噪声干扰的能力较强,算法可应用于数字图像的版权保护和信息隐藏领域。     

基于图切分的交互式图像分割算法

提出一种基于图切分(Graph Cut)的交互式图像分割新算法。首先,使用图切分技术获取初始轮廓并采取非均匀有理B样条(NURBS)拟合边界曲线。由于NURBS具有局部可控性,其控制点可视为隐式马尔可夫模型(HMM)的隐状态,边界特征和区域同一性被视为HMM观察状态,然后采用轮廓平滑性作为约束来定义一个状态转移模型。最后,通过维特比算法递归求取最优轮廓。实验证明该法鲁棒性好,允许用户简易、高效地分割图像。     

基于子带信号的MPSK载频估计算法

均匀子带技术是宽带信道化中经常采用的数据处理方法。针对均匀子带信道化易造成信号频谱割裂的问题,建立了M进制移相键控(M phase-shift-keying,MPSK)信号子带信道化输出的数学模型。将目标信号的频谱损失转化为码元成型函数的变化,证明子带信号保留了原信号码元成型函数所带来的循环平稳特性,提出了一种新的基于子带信号M次方谱的载频估计算法。该方法无需合并子带就可进行目标信号的参数估计,提高了宽带处理的效率。仿真分析了算法在不同带宽覆盖比和不同信噪比下的估计性能。理论分析和仿真结果证明了算法的有效性和可靠性。     

基于数据流频繁子图挖掘的可疑金融交易动态识别

目前,我国基于交易上报制度和静态数据挖掘的可疑金融交易识别方法存在着监测覆盖面窄、识别时效性差两大瓶颈问题。一种可行的改进是在现有方法中引入对可疑金融交易的动态识别,其中需解决的关键问题是如何及时有效地从大规模动态数据集中发现相应的可疑交易特征。设计一种基于数据流频繁子图挖掘的可疑关联特征动态识别算法,并用实验证明该算法的可行性和有效性。     

基于极大连通子图边界的复杂网络恢复研究

网络恢复是应对不可避免的故障或失效的重要途径,合理的恢复策略有助于降低资源损耗且提高网络鲁棒性能。为研究复杂网络恢复动力学行为及其与网络鲁棒性之间关系,构建了基于极大连通子图边界的复杂网络恢复模型(Recovery Model of Boundary Nodes,RMBN),设计了网络平均恢复(Average Recovery of Boundary Nodes,ARBN)和择优恢复(Priority Recovery of Boundary Nodes,PRBN)策略。不同恢复策略在3种网络模型上的仿真结果表明,随着恢复比例的增大,网络鲁棒性逐渐增强且恢复作用时间更早、恢复能力更强,为复杂网络拓扑结构设计与鲁棒性优化提供借鉴。     

基于梯度域导向滤波器和改进PCNN的图像融合算法

为解决当前融合后图像存在的光晕伪影现象以及不利于视觉感知的问题, 提出了一种基于梯度域导向滤波(gradient domain guided filtering, GDGF)和改进的脉冲耦合神经网络(pulse-coupled neural network, PCNN)的图像融合算法。首先, 利用图像结构、清晰度以及对比度显著性的图像特征构建图像融合模型。其次, 采用梯度域导向滤波取代传统优化方法, 通过像素间相关性优化初始决策图。然后, 将优化决策图作为外部输入刺激改进PCNN模型, 得到融合权重图。最后, 对源图像和融合权重图进行加权操作得到最终融合图像。实验结果表明, 所提方法更好地保留图像边缘、纹理和细节信息, 避免目标边缘的光晕伪影现象, 且利于视觉观察。     

一种基于SGNN网络的模糊图像融合算法

首先对现有的M-L算法提出了优化顺序和优化次数的改进;接着提出了对生成的SGNN网络先剪枝再一次优化的综合处理方法;然后对原有的基于SGNN和模糊理论的图像融合提出了两点改进:在原有的图像像素聚类后,加入了综合处理环节,使得图像像素聚类的效果更好;针对由于不同传感器获得的图像灰度特性的不一致导致的聚类后各类类中心的灰度值差别很大,甚至分类数目都不一致的问题,提出了改进的融合方法.仿真证明了所提的模糊融合方法的优越性.     

基于稀疏信号处理的穿透成像增强算法

针对表层穿透雷达应用于无损检测成像时精度与效率难以同时有效满足的问题,提出一种基于稀疏信号处理的穿透成像增强算法.该方法在基于l1范数正则化(L1-based regularization,L1R)稀疏成像方法的基础上,结合交替方向乘子法求解最优化函数,并根据目标函数通过对偶迭代运算得到稀疏特征增强后的复图像数据.实测...     

一种基于弹性模型的图像缩小算法

为了避免在图像缩小时图像中出现锯齿和模糊边缘的现象,分析了最近邻插值模型和曲面拟合模型,提出一种基于弹性模型的图像缩小算法,给出了插值运算的数学公式,模拟了不同算法作用于图像缩小的输出结果。实验结果表明,该算法能有效地应用于数字图像的缩小处理,得到的图像轮廓清晰、边界分明,且算法简单,易于实现。     

一种新的基于小波对比度的图像融合算法

改进了局部小波对比度的定义。基于新的对比度的融合过程,选择系数时针对融合图像的视觉重要性,而不是孤立地在单幅源图像上计算的视觉重要性,因而对于融合图像更加有意义。图像融合过程采用了"选择"和"加权平均"混合的系数选择规则,在充分保留显著图像细节信息的前提下,进一步增强了算法的稳定性。仿真结果及客观分析表明,基于改进小波对比度的图像融合算法能具有明显的提高。     

Image completion algorithm based on texture synthesis

A new algorithm is proposed for completing the missing parts caused by the removal of foreground or background elements from an image of natural scenery in a visually plausible way. The major contributions of the proposed algorithm are: (1) for most natural images, there is a strong orientation of texture or color distribution. So a method is introduced to compute the main direction of the texture and complete the image by limiting the search to one direction to carry out image completion quite fast; (2) there exists a synthesis ordering for image completion. The searching order of the patches is defined to ensure the regions with more known information and the structures should be completed before filling in other regions; (3) to improve the visual effect of texture synthesis, an adaptive scheme is presented to determine the size of the template window for capturing the features of various scales. A number of examples are given to demonstrate the effectiveness of the proposed algorithm.     

基于极化对比增强的导引头抗箔条算法

当质心干扰和雷达目标不可分辨时,如何对抗质心干扰是公认的难点问题。对利用极化对比增强技术抗质心干扰进行了研究。首先建立了干扰和目标不可分辨情况下极化雷达导引头的回波模型,然后对单脉冲比幅测角的结果进行了理论推导,得到了质心干扰下雷达角度测量值的统计特性。在此基础上,提出了通过极化对比增强抗质心干扰的方法。最后结合反舰导弹抗箔条质心干扰的背景,对本文方法的抗干扰性能进行了分析,证明了本方法的有效性。     

基于模糊积分的图像分割算法融合

提出了一种基于多分类器融合的阈值分割方法,采用模糊积分将多种阈值分割算法的结果进行融合,其区别于现有分类器融合算法之处在于,融合过程不仅取决于各个分类器(分割算法)的判决输出,而且与各个分类器的判决能力有关。各个分类器的判决能力用模糊测度表示,它可以解释为单个分类器判决对最终融合判决的重要程度。通过使用一组手工分割的测试图像进行算法评估,结果表明,所提出的融合算法性能不仅优于单个阈值分割算法,而且优于基于多数表决和算术平均的分类器融合算法。     

一种多模自反馈角被动跟踪算法

针对多模贝叶斯“滤波—辨识联合算法”(JEI)多次迭代后存在的滤波器发散问题,提出了一种基于数据融合的多模自反馈被动角跟踪算法(MSPT DF)。特点是利用数据融合理论中的自反馈方法,将基于最小方差准则的反馈机制引入到原有算法中,使得误差较小的“融合”滤波结果能够实时地反馈给子模型,帮助其修正滤波误差,并且根据各模型的方差大小调整模型权重;改进算法大大改善了原有算法稳定性差和跟踪精度不高的缺点,计算机仿真结果证明了文中结论。     

基于区域和方向方差加权信息熵的图像融合

提出了一种基于非下采样Contourlet变换（nonsubsampled Contourlet transform, NSCT）的红外与可见光图像融合方法。首先对原红外图像进行图像分割,确定目标区域与背景区域,并将其映射到可见光图像中;然后对红外和可见光图像进行多尺度、多方向分解,分解后的低频部分在目标区域选择红外图像低频系数、在背景区域选择可见光图像低频系数,高频部分使用方向方差加权信息熵最大作为融合策略进行融合;最后对融合的系数进行重构得到融合图像。实验结果表明,本文算法在保留图像细节信息、增加信息量、方便目标检测方面都有显著地提高。