基于内积和边界差的骨架结构提取

为提高骨架提取算法的适用性,提出一种新型的骨架提取算法.通过对对象的边界元素按照空间距离顺序标号,求出对象内部像素的边界差,由边界差得到8连通的骨架分层.为提高算法的处理速度,提出前向分层和反向跟踪两个过程的骨架细化方法,用向量差Vd和长宽比(LWR)两个参数及支持向量机(SVM)分类器对冗余的骨架分支进行剪枝处理.试验结果表明,该算法提取的骨架具有很好的连通性,尤其适用于提取对象狭长区域的骨架线.     

二值数字图象的一种新快速细化算法

本文提出一种二值数字图象的新快速细化算法,包括两个步骤:(l)一步法:从四边同时并行去掉边缘点,使之成为由单层点或双层点构成的子图象;(2)后置处理:用串行法把双层点变成单层点构成所希望的细化图象骨架,并保持其骨架的连通性。实验结果证明这种方法是快速有效的。     

基于广义变换矩阵的机械零件三维模型骨架匹配

提出了一种基于广义变换矩阵的机械零件三维模型骨架匹配方法。骨架中两骨架点间的连线称为骨架枝,借鉴机器人学中广义连杆之间关系的表示方法,将骨架枝看成若干个连杆,在骨架点处建立固定坐标系及骨架枝坐标系,采用广义变换矩阵表示骨架枝。将广义变换矩阵转化成向量,引用统计学中的相关性度量方法,通过计算2个向量的皮尔逊相关系数得到2个广义变换矩阵的相似度,即得到2个骨架枝的相似度。搜索相匹配的骨架枝并计算整个骨架的相似度。通过实例验证和实验分析,表明该算法具有较快的检索速度和较高的准确度。     

SVM与DTW结合实现语音分类识别

提出一个将支持向量机(SVM)与动态时间归正算法(DTW)相结合的方法,即将DTW内嵌入SVM常用的径向基内积核函数(RBF)中,由此得到一个RBF/DTW混合结构内积核函数,从而实现支持向量机对语音的分类识别.     

一种改进的图像骨架提取算法

针对Zhang细化算法的不足提出改进算法。首先,根据提取的骨架特点设计细化模板,将骨架进行细化并且保持骨架的连通性和满足单像素,便于后续处理;其次,利用像素找出骨架的分支点,骨架减去分支点形成多个不连通区域,根据骨架特点选择不同的阈值,去除小于该阈值的连通分支,从而去除骨架毛刺,该步骤高效地除去了多余的噪音和毛刺,优化了骨架的视觉效果。仿真实验结果表明用改进算法提取图像骨架比Zhang细化算法得到的骨架效果更好,不但能够根据阈值的选择来除掉长短不一的毛刺,且不会破坏物体结构中重要的骨架。     

一种基于法向量夹角的点云配准方法

点云配准是逆向工程、机器人导航、计算机视觉等领域中进行三维重建的关键问题.针对4PCS配准算法对点云数据密度变化强烈的情况表现不稳定,以及为了保证效率海量点云数据必须进行下采样而导致对应点对无法得到保证的情况,本文提出了基于法向量和邻近点数目的特征点提取方法对算法进行改进.选取一个半径范围内的点作为邻域,并通过总体最小二乘法拟合局部平面求解法向量,之后利用法向量夹角和邻域大小进行特征点提取,最后在特征点集上进行4PCS算法.因为点集基数大幅度减少并且特征明显,有效提高了4PCS算法的速度和精度.     

并行支持向量机算法及其应用

针对当前支持向量机计算效率的不足,提出了改进的并行支持向量机技术.该算法能有效使内积运算、向量数据更新、矩阵向量实现并行计算,并且数据之间的通信时间能和向量更新时间重叠,从而提高了计算效率,并能保证泛化能力.数据仿真结果表明,与改进前的算法相比,2 500个样本下能节省时间30%左右,样本量增大时,效果更为明显.     

SK算法的核化及其在医学诊断中的应用

Schlesinger-Kozinec(SK)算法是一种典型的几何类支持向量机求解方法,具有理论基础坚实、分类过程直观等优点.对于线性可分的两类样本,SK算法可通过它们凸包间的最近点来求解分类超平面.对于非线性可分问题,核函数首先被引入,它能够实现原空间到高维特征空间的映射变换,即将特征空间中的内积运算转换为原空间的函数形式.然后,SK算法在特征空间中完成分类任务.文中首先介绍SK算法的步骤和几何意义.然后详细分析非线性可分条件下,SK算法的核化问题,并重点强调了一些运算过程的内积表达.最后,在医学诊断这一特定分类问题上对核化的SK算法进行实验测评.结果表明,相比于其他的经典支持向量机实现,核化的SK算法能够获得更高的诊断准确率.     

两类无理式最值问题的向量求解法

本文给出了利用向量内积不等式与向量三角形不等式求解两类无理式最值问题的方法。     

运用向量内积求函数最值

条件最值问题在竞赛题中频繁出现,处理方法往往比较复杂.构造向量,利用向量内积进行求解,解题过程直观简洁,学生容易接受,为函数最值问题的解决,开辟了一种新的思路和方法.     

基于力场的点云树木骨架提取方法

树木骨架是树木仿真及建模的基础,笔者根据树木的拓扑原理,直接利用地面激光雷达扫描获得的单木点云数据,提出了一种基于物理学中力场概念的点云数据树木骨架提取方法:首先对点云树木模型运用空间层次剖分的方法进行分层,根据点云的邻域关系建立基于树木特征点的简化表示,然后根据计算点的测地距离对树木特征点进行连接,再运用力场将位于树木表面的骨架连线压缩至树木内部,最后根据骨架夹角阈值对骨架进行顺滑得到最终的树木骨架。研究显示,将该方法分别应用在含笑树和樱花树的骨架提取中效果较好,相比同类算法效率较高。     

基于解剖结构模型和外极线约束的冠脉血管段匹配算法

采用基于解剖结构模型和外极线约束相结合的血管段匹配算法对两幅不同角度的血管骨架图进行匹配. 利用解剖结构模型匹配大部分血管骨架点,形成特征点对,利用这些特征点对计算两幅图像间的几何变换矩阵. 利用外极线约束法匹配剩余血管骨架点,通过互相关算法对匹配点对进一步优化. 该综合算法可以弥补单一算法的不足并结合基于边缘检测的血管宽度提取方法获取血管的宽度信息,为医生的确诊提供参考依据.     

基于笔画分析和背景细化的粘连手写汉字切分

离线手写汉字的切分是识别的前提，其中粘连手写汉字的切分最为困难。提出一种基于笔画分析和背景细化的粘连手写汉字的切分新方法。对粘连字符图像作细化处理，检测端点、叉点和角点等特征点，根据特征点提取笔段。按笔段的长度、相互之间的位置关系以及投影信息确定切分点。细化粘连字符的背景图像，从切分点出发在细化的背景中选取分割路径，实现粘连手写汉字的切分。实验表明，本方法对于粘连手写汉字具有令人满意的切分效果。     

重频系统的频率灵敏度分析算法研究

针对重频系统提出了计算其频率灵敏度的精确方法.首先提出了相容性条件方程的概念;其次对单频系统,利用其相容性条件方程,确定了所有单频的灵敏度算法,并指出了该算法与已有结论的等价性;然后对重频系统,为了克服其左、右状态向量正交性的退化现象,特别引入了右状态向量的伴随向量来实现解耦功能,同样利用其相容性条件方程,获得了所有重复频率的灵敏度的显式解法.该算法推导过程易于理解,适用于各种重分析过程,结论简洁紧凑易于编程实现.最后以2个具有重复频率的非比例阻尼振动系统作为算例,说明了该算法的正确性及有效性,并验证了所提出的灵敏度系数控制方程的相容性.     

棒状交叉颗粒分离算法

使用光学显微镜观察棒状颗粒时,采集的样品图像中不可避免的会出现颗粒叠加交叉的情况,为准确测量棒状颗粒的形态参数,必须实现棒状交叉颗粒的分离。首先提取颗粒角点,再通过图像细化找到骨架交叉点,计算出颗粒角点到骨架交叉点的距离;依据设定的判断准则,筛选出棒状颗粒的轮廓交叉点,然后根据提出的棒状交叉颗粒分离算法,实现棒状交叉颗粒的分离。实验数据表明所提算法对棒状交叉颗粒分离的准确性大于95%。     

基于细化和最小生成树的多边形主骨架线提取

现有的不规则多边形主骨架线提取方法存在设计复杂、执行效率低等缺点,对此提出一种基于细化和最小生成树的多边形主骨架线提取方法 .首先,确定多边形的最小包围盒,并在其中生成均匀分布、数值分别为0或1的点,运用细化算法提取多边形骨架;再利用Prim算法生成最小生成树;最后,计算最小生成树上的两个叶子节点间的路径长度,将长度最长的路径定义为主骨架线.实验结果表明：本方法提取出的主骨架线效果较好,具有一定的实用性.     

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。     

样条小波在数字水印算法中的应用

提出一种新的数字图像水印算法:将原始图像分割为互不重叠的8×8子块,取相邻的两个子块,分别降维为一维向量,各自取出一些元素组成向量,分别作为准均匀三次B样条曲线的控制顶点向量; B样条曲线经小波分解得低分辨部分的控制顶点向量,通过低分辨部分控制顶点向量的修改实现水印的嵌入;水印嵌入后重构新的B样条控制顶点,新控制顶点向量升维后可重建水印图像.对水印稳健性进行实验测试,结果表明该算法具有抵抗常见图像处理的能力.     

基于约束三角剖分的k-means聚类

提出基于约束三角剖分的k-means聚类算法.笔者首先按照约束三角剖分规则对数据点集进行三角网格化,删除大于给定阈值的长边形成k个连通子图,每个连通子图作为一个子类;然后对删除长边的孤立数据点在其邻域内进行局部划分,将其归到最接近的子类中.实验结果表明本文算法无需事先输入聚类数目,可以发现任意非凸形状簇.