一种快速并行骨架生成算法

基于ＭＩＭＤ并行处理机和欧几里德距离变换,研究了一种求二值图像骨架的并行算法．与现有算法相比,其所求骨架特性好,且实现简单,同时由于采用了并行处理技术,使计算速度大大提高     

面向指纹二值图像的两种并行细化算法

本文讨论了两种并行细化算法；其中健壮性并行细化算法是对Ａ．ＤＡＴＴＡ等人提出的算法的一种改进，作为比较，还讨论了数学形态学方法。通过在指纹细化处理中的应用，对这两种算法作了较为详细的比较。     

在超级计算机上进行图像处理的并行小波算法

分析了小波变换的并行特征,给出了一种并行小波变换算法,使用该算法在超级计算机Ｃｒａｙ－Ⅰ和Ｃｒａｙ－Ⅱ上进行了图像（５１２＊５１２）边界检测,对所得结果进行了比较,结果表明：采用并行小波算法在超级计算机上能大大提高加速比。     

一种改进的等高线并行细化算法

讨论了经过分色提取之后等高线的细化问题,以减少数据的处理量,为矢量化过程做前期处理准备.针对军事地图等高线,提出了一种改进的快速并行细化算法.采用两步法细化算法对等高线进行细化处理.在已有的两个逻辑规则基础上,增加了若干限制条件,处理了模板的对称性问题.同时还给出了删除数组,提高了算法的运行速度.从运行结果看,没有发生骨架畸变现象,避免了过度腐蚀,具有较好的连通性,此方法的细化效果较为理想.     

一种有效的骨架毛刺去除算法

针对数学形态学骨架化算法可能出现的多像素宽度情况,定义了端点、节点、尾支和毛刺等概念,在此基础上设计了一种分级毛刺去除算法,作为形态学骨架化算法的后处理手段,此算法能够有效去除多余分支,使骨架更加准确和稳定地反映目标的几何结构。     

基于向量内积的骨架提取算法

骨架是形状表示的重要特征,传统的骨架算法往往不能直接用于物体识别,且连通性难以保证.用求向量内积的方法对骨架进行提取,通过距离变换得到连接图像各点与最近边沿点的向量,并利用内积计算求取两个相邻点向量的内积值;再根据内积值进行骨架种子点的选择,经两次骨架生长处理得到连通的骨架.实验证明本算法复杂度低,能很好保证骨架的连通性.     

优化的梯度最短路径骨架提取算法

计算二维图像的距离变换图,在距离图的基础上求出梯度图,综合0°、45°、90°和135°4个方向的梯度图,形成新的包含所有潜在骨架点的梯度图.通过预设的阈值消除大部分非骨架点;利用轮廓法、拓扑细化得到"细"中脊线.最后,利用"细"中脊线构建最短路径算法所需的邻接矩阵,大大地减少骨架提取算法的运行时间.     

一种基于图像分割的绣花针法生成算法

该针法生成算法是在对embird绣花软件进行分析并仿制的过程中提出的。该算法解决了将一幅灰度图像由单一绣钱来绣成的问题，在国内绣花软件领域中具有一定的创造性及领先性，同时具有较高的推广价值。     

一种新的快速离散余弦变换算法

提出一种快速的离散余弦变换（ＤＣＴ）算法。由于计算机中整数运算远快于浮点运算，所以ＤＣＴ算法采用整数运算，并且通过矩阵变换来减少乘加次数，提出了运算速度。本算法用于我们开发的ＪＰＥＧ图像编码算法上，取得了满意的效果。     

一种快速的一次扫描细化算法（OSSTA）

提出了一种快速的一次扫描细化算法，通过骨架点的预测分析，得到骨架点，对非骨架点的像素不作判断，并通过插补连接得到骨架。另给出了细化实例。     

一种改进的Hausdorff距离目标跟踪算法

在序列图像中进行目标跟踪是计算机视觉、图像处理和模式识别领域里非常活跃的课题。采用Hausdorff距离模板匹配的方法具有计算量小、适应性强的特点,为了能对复杂背景（包括运动背景或移动镜头）情况下的序列图像进行准确的跟踪,综合考虑了图像边缘的位置信息和方向信息,对模板匹配和模板更新的策略作了改进,与原有方法相比,目标跟踪的准确度和算法的效率有了显著提高。     

基于势能平衡的图像骨架抽取算法

基于骨架的基本特征和势能的概念，提出了一种基于势能平衡方式的二值图像骨架抽取算法．将抽取对象的边缘点作为零势能的等势点，计算出处于势能平衡点上的基本骨架点，并据此通过向势能小处延伸的方式构建出骨架，还解决了由于各点周围参考零势能点数量不同而带来的各点势能值间难以比较的问题。通过计算机模拟显示，本算法对于边界噪声影响不太敏感，且在端点处的畸变比最大圆盘方式小。     

度量交换群子集骨架的存在性

利用度量交换群的某种离散特征,讨论了其上开球的性质,并结合度量的下正则性给出了其子集骨架的一个存在性条件。     

一种二维DCT快速算法及其改进

介绍了一种用１ＤＤＣＴ线性组合计算２ＤＤＣＴ的快速算法，并对该算法作了改进和补充．在原始数据预分组时改模Ｎ为模２Ｎ，实现了一次性正确分组，使算法原理简明直观并减少了附加工作量．推导出计算线性组合的具体公式并讨论了它的快速计算，从而提高了该算法的可操作性     

一种汽车牌照图像分割的新方法

采用距离变换方法对由目标像素和背景像素所组成图像中的所有像素，找出目标像素到其最近的背景像素的距离，经过变换映射得到汽车牌照的几何信息。最大限度地利用了图像的几何位置信息，可使信息损失率最低。该方法对噪声、光照变化、牌照缺损、倾斜及变形等情况不敏感。本方法中采用的灰度变化与传统的二值化方法不同，它克服了传统二值化方法中由于域值选取不当而带来的后续处理时的种种弊端。     

并行多任务环境Agent联盟快速生成算法

并行多任务环境下Agent联盟的生成是多Agent系统Multi-Agent System(MAS）的难点.本文将蚂蚁算法应用到了并行多任务环境下多Agent联盟的生成问题.根据多任务的特性,提出了一种采用多种群蚂蚁的算法MCACO (Multi-Colony Ant Colony Optimization）来解决并行多任务环境下的联盟生产问题。在MCACO中采用新的信息素更新策略提高了算法的全局搜索能力.仿真实验证明了本文方法的有效性.     

一种FFT处理器的地址生成算法

通过对8点基2按时间抽取-快速傅里叶变换(DIT-FFT)、按频率抽取-快速傅里叶变换DIF-FFT流图的分析,总结出连续参加蝶形单元运算结点数据和旋转因子的地址产生规律.提出一种基2 FFT处理器中结点数据地址和旋转因子地址快速生成算法.该算法只需通过对几个相关寄存器进行移位操作,即可快速生成蝶形运算单元结点数据和旋转因子的地址.     

一种改进的快速RSA密钥生成算法

针时传统RSA密钥生成算法的不足,提出了一种改进的快速密钥生成算法,通过使用改进的滑动窗口算法对密钥数字进行初步筛选,将算法中模乘和模平方算法结合,生成多组素数,并把生成的多组素数通过窗函数进行筛选,从中选取更有效的素数,最终快速生成新的密钥.结果表明,该方法能够快速地生成加密密钥,提高了算法的效率.     

骨架提取算法的研究及在异形纤维中的应用

为了对异形纤维进行分类识别,需要对主分枝进行计数,提取纤维骨架是重要的预处理方法.提出利用物体边缘点和最小覆盖集的骨架生成算法,提取异形纤维的骨架信息.通过计算二值图像物体的局部中心点集,结合物体边缘点建立相关矩阵,获得最小覆盖集,然后利用爬山算法结合方向导数生成连续骨架.最后,对细小分枝进行修剪,保留纤维主分枝.实验证明,本算法计算的骨架保存了物体拓扑信息,并且对物体边缘噪声具有较强的抗干扰能力.     

基于三阶对称的一种快速傅立叶变换算法

在分析傅立叶变换特性的基础上，利用傅立叶变换核的三阶对称性，给出了一种快速傅立叶变换算法。该算法原理简单，编程容易，该算法N可为任意正整数，并给出了计算机软件实现的方法和步骤。作为比较，用该算法和DFT算法对函数exp(-t)作了傅立叶变换，二相比，提高时效4倍多。