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。     

基于大规模复杂网络社区发现的科研合著网络分析

针对基于极大团的社区发现算法,设计了适应大规模数据的MapReduce并行计算框架,提出了基于大规模复杂网络社区发现的科研合著网络分析算法,并用于对我国管理科学与工程领域2012年科研合著网络进行社区结构划分。实验结果表明,基于MapReduce的并行社区发现算法可在保证正确性的同时有效提高计算效率,适用于大规模复杂网络的社区发现。针对我国管理科学与工程领域2012年科研合著网络的社区划分结果展现了我国管理科学与工程领域科研合作的特点和问题。     

基于深度神经网络剪枝的两阶段遥感图像目标检测

在高分辨率遥感图像目标检测中,受云雾、光照、复杂背景、噪声等因素影响,现有目标检测方法虚警率高、速度慢、精确度低.为此提出基于深度神经网络剪枝的两阶段目标检测(object detection based on deep pruning,ODDP)方法.首先,给出深度神经网络剪枝方法,基于深度神经网络剪枝分别提出自主学习区域提取网络算法与优化训练分类网络算法;然后,将上述两算法用于卷积神经网络,得到两阶段目标检测模型.实验结果表明,在NWPU VHR-10高分辨率遥感数据集上,相比现有目标检测方法,ODDP的检测速度和精度均有一定提升.     

基于SSD卷积网络的视频目标检测研究

针对传统卷积神经网络对远距离视频目标识别效果差的原因,本文提出一种改进的基于SSD卷积网络的视频目标检测模型.首先,对数据集进行剪裁,旋转等预处理,提高网络检测泛化能力,其次,采用coco数据集Mobilenet_SSD预训练模型,由于其具有轻量级网络模型特点,减少计算开销,减少内存占用量.然后,再结合voc2012数据集进行二次训练微调处理,加快训练收敛速度,使用自定义数据集能有效检测特定场景目标,能够有效识别远距离场景下视频目标物体.实验结果表明,改进的网络检测模型适用于远距离目标检测,减少计算量,降低硬件内存资源消耗,提高网络模型性能和检测精确度,具有较好的鲁棒性.     

Image Blind Deblurring Using an Adaptive Patch Prior

Image blind deblurring uses an estimated blur kernel to obtain an optimal restored original image with sharp features from a degraded image with blur and noise artifacts. This method, however, functions on the premise that the kernel is estimated accurately. In this work, we propose an adaptive patch prior for improving the accuracy of kernel estimation. Our proposed prior is based on local patch statistics and can rebuild low-level features,such as edges, corners, and junctions, to guide edge and texture sharpening for blur estimation. Our prior is a nonparametric model, and its adaptive computation relies on internal patch information. Moreover, heuristic filters and external image knowledge are not used in our prior. Our method for the reconstruction of salient step edges in a blurry patch can reduce noise and over-sharpening artifacts. Experiments on two popular datasets and natural images demonstrate that the kernel estimation performance of our method is superior to that of other state-of-the-art methods.     

基于融合技术的小波变换和形态学边缘检测算法

提出了一种图像边缘检测的方法.本算法将小波变换和数学形态学相结合,并采用简单的融合策略,确定图像边缘位置.在小波域中,对高频子图像用小波模极大法进行边缘检测,对低频子图像用数学形态学法进行边缘检测,然后采用一定的融合规则分别对高、低频边缘子图像进行融合,最后进行小波逆变换重构融合图像.实验结果表明,该算法融合规则简单,泛化能力强,能有效地抑制噪声,较好地再现图像的边缘信息,是一种有效的图像边缘检测算法.     

面向大数据量地学模型的三角网格简化算法实现

为满足大数据量地学模型可视化的功能需求, 实现一种基于拓扑规则和地学规则双重约束的三角网格简化和还原算法, 以支持层次细节模型(level of detail, LOD)功能。介绍了实现算法所需的多分辨率数据结构。利用三维地学模型内含的拓扑关系, 结合地学规则, 约束三角网格中边的可折叠性。通过对可折叠的边进行折叠和展开来实现网格的简化与还原。测试结果表明, 算法对三角网格的处理效果良好, 运行效率较高, 能够支持LOD功能。     

基于社区森林模型的分布式重叠社区发现算法

重叠社区发现是复杂网络挖掘中的重要基础工作,可以应用于社交网络、通讯网络、蛋白质相互作用网络、代谢路径网络、交通网络等多种网络的数据分析,从而服务智慧交通、传染病防治、舆情分析、新药研制和人力资源管理等领域.传统的单机运算架构已经难以满足各类大规模复杂网络的分析和计算要求.人工智能领域的研究人员提出将社区发现应用到网络...     

综合Canny法与小波变换的边缘检测方法

提出一种Canny法与小波变换相结合的边缘检测方法.首先,对源图像进行小波分解,在不同分解层上对高频子图像用小波模极大法进行边缘检测,对低频子图像用Canny法进行边缘检测,然后采用一定的融合规则将这两个边缘图像融合在一起,得到一幅完好的边缘图像.这种边缘检测方法结合了小波变换法和Canny法的优点,对用不同方法得到的两种边缘信息进行融合,从而有效地抑制了噪声,保留了连续、清晰的边缘.实验结果表明,这种结合方法要优于单独使用Canny法或小波变换法.     

基于连续细节层次的地表模型实时绘制算法

研究地表模型的实时绘制,提高绘制速度及可信度。采用点到平均平面的误差度量和基于渐进网格的动态简化方法,使简化可随视点参数而动态变化。     

基于分布式流的复杂网络上边级联失效

考虑现实网络中流的分布式传输方式和边的负载-容量关系,提出了一个带有可调权重参数的边级联失效模型.依据新的度量网络鲁棒性指标,探讨了两种典型复杂网络由蓄意边攻击而引发的级联失效行为.仿真结果表明,存在最优参数值使得网络达到最强抵制边级联失效的鲁棒性,能够显著降低灾害动力学发生的可能性.而且,网络的拓扑结构和平均度均对网络鲁棒性产生了影响。     

基于改进Mask R-CNN的露天矿边坡裂隙智能检测算法

为了预防因露天矿边坡表面恶化而产生节理、裂隙或断裂等破坏边坡完整性所引发的安全事故,同时解决传统图像处理算法以及经典的深度学习模型直接应用于露天矿边坡裂隙检测效果不甚理想的问题,提出了一种基于改进的Mask R-CNN的露天矿边坡裂隙智能检测算法,运用了Mask R-CNN在目标检测、语义分割以及目标定位方面的集成性特点,改进了其在掩膜分支的边缘不清晰以及误检等缺点,构建了一种针对露天矿边坡裂隙图像的检测分割框架。该方法在掩膜分割分支引入了空洞卷积神经网络以及分类分割迭代上采样操作,能够解决边坡裂隙分割边缘粗糙的问题,实验结果表明,与传统的裂隙分割算法相比,该算法具有更高的识别精度以及更好的分割效果。     

多阶段边缘检测算法

提出一种新颖的图像边缘检测算法,包括边缘检测和边缘增强两个阶段.在边缘检测阶段,新的检测算子不仅可以克服传统算子对边缘拐点、终点的漏检现象,还可以有效地去除噪声,从而更加精确地定位边缘.在边缘增强阶段,引入Hopfield神经网络,通过迭代计算网络优化的能量函数,逐步地弥补缺失边缘、消除假边缘,达到边缘增强的目的.最后针对不同类型图片进行边缘检测,得到较好的结果,证明了该算法的可行性.     

一种基于小波提升变换的多尺度边缘提取算法

提出了一种基于小波提升变换的改进图像边缘的检测算法.本算法首先对源图像进行小波提升分解,然后分别对高、低频子图像进行边缘提取.对于低频信息使用Canny算子进行边缘检测,而高频信息先用相邻尺度小波系数相乘的方法去除噪声,消噪后再对高频分量进行边缘检测.最后通过一定的融合规则进行融合,得到最终的边缘图像.实验结果表明,该方法具有运算速度快,能有效地抑制噪声,边缘检测精度高等特点,是一种有效的图像边缘提取算法.     

一种三维网格简化算法

为实现大数据量三维模型的化简,得到高质量、多分辨率的模型,满足实时绘制要求,采用半边数据结构表示三角形,用点到平面距离的平方和作为边折叠的权值,用渐进边折叠算法进行模型简化。在简化的过程中得到一系列的简化点序列,结合此点系列和简化的模型,就可以生成连续的任意分辨率的简化模型。经试验证明,本算法易于实现,效率高,占用内存空间适中。该算法可以用于交互式虚拟现实和网络模型的渐进传输。     

基于边缘特征的背景建模和去抖动方法

 针对户外监控系统中存在的背景复杂变化及摄像机抖动等问题,提出了一种利用背景边缘信息进行背景建模及去除摄像机抖动的方法。首先,对一段视频序列进行边缘检测,提取出可靠的背景边缘;然后,对处在背景边缘附近的复杂区域建立高斯混合模型,而对其他相对简单的区域建立时间平均模型,兼顾了检测精度和计算代价;再利用可靠的背景边缘信息消除因摄像机的抖动而出现的虚假目标。实验结果表明,该方法在检测速度上比单独采用高斯混合模型提高了50%,在摄像机抖动时能很好地降低虚警率,可用于复杂场景的运动目标检测。     

Loop细分曲面上的交互切分算法

给出了Loop细分曲面上的一系列执行切分算法及交互操作的规则，切分算法是在给定边的尖锐程度上通过执行一次细分多面体现网格而实现的，一般地，相交于一个顶点的边数并没有限制，而且每一个边的切分值可以不同，这一交互切分算法将有助于加强用细分曲面进行曲面造型的计算机图形系统。     

可堆叠重校准特征金字塔目标检测方法

无人机、车载识别等边缘设备应用日益增长,对模型参数量、检测速度以及精度提出了进一步的要求。为了提高目标检测在这些领域的项目落地能力,提出一种可堆叠重校准特征金字塔模块以及改进的SR-YOLOv3目标检测网络,使用对边缘设备友好的主干网络作为特征提取网络,通过堆叠轻量的金字塔模块,在减少参数数量的同时,提高检测精度及速度。在公开的目标检测数据集PascalVOC上进行性能评估,实验结果显示,该改进算法的参数量有明显下降,且计算速度得到提升。     

用遗传算法模拟复杂最优网络的自然涌现过程

为了模拟复杂最优网络从树演化到完备图的整个过程，解决现有邻接节点编码方法只适用于低密度网络，而传统的交叉变异方法又有大量不可行解的问题，提出了基于三角阵的变长基因编码方法和段间交叉、段内变异平衡的交叉变异方法．该编码方法只记录对称邻接矩阵中三角阵的信息，反映了无向网络的所有可能变化，因而编码串长度适中，网络边数不需限制，可以模拟网络从树到完备图的整个演化过程．段间交叉只交换节点一级近邻的连接方式，段内变异平衡对边进行重绕，这既符合遗传算法的要求，又保证了网络的连通性．模拟结果表明，与邻接节点编码和传统交叉变异方法相比，所提方法适用范围更广，收敛速度较快．     

基于边聚类系数的谱聚类社区划分方法研究

针对图谱划分方法在划分社区结构不是很明显的网络时,不能得到好的划分效果,该文提出了基于边聚类系数的谱聚类社区划分方法.由于社区内部节点之间的连接比各个社区间节点的连接稠密,边聚类系数的大小反映了节点的聚集程度,因而通过网络中的边所构三角形的数量定义了聚类系数矩阵,矩阵中的元素即处于网络中的边实际构成三角形的数量.在增益函数最大化的过程中,使用了矩阵的特征值和特征向量,以此来进行社区划分.通过在真实网络数据中进行实验,结果表明该算法可行.