图像区域边界抽取与链码树结构生成算法

通过定义二值图像像素顶点的链码,构造像素顶点矩阵,给出了一个基于像素顶点的线性的图像区域边界追踪和链码树结构的生成算法,算法在追踪和抽取区域边界的顶点链码的同时生成区域边界的链码树结构.算法复杂度是线性的,且适用于任意复杂图像区域.     

基于邻域一致性测度的链码改进方法

从图像中提取出的目标边界曲线由于受噪声的影响,使得相应的边界链码很难与目标形状一致,影响了用链码来分析目标形状．因此引入邻域一致性测度的概念,提出了链码的一种改进方法．利用该方法,对由Canny算子检测得到的边缘图像进行编码．实验结果表明,上述算法明显改善了常规方法对噪声敏感的性能,能有效地使用到链码分析目标形状的预处理中．     

基于边缘链码信息的黏连细胞分割算法

介绍了一种基于边缘链码信息的黏连细胞自动分割算法. 该算法对弱对比度的细胞图像预处理;对二值化图像进行链码跟踪,并计算边缘各点的链码和、链码差、等效周长、弧弦比等特征参数;利用特征参数判断边缘光滑段、边缘角点;对真实分割角点进行线性插值最终实现黏连细胞的分割. 将该算法应用于2组细胞图像序列共120帧图像的分割中,不仅解决了黏连细胞的分割难题,而且能够准确进行细胞凹陷的修补和细胞图像的简单计数. 统计结果表明,相比于阈值法和先验模型法,该算法的分割成功帧占整个序列的百分比提高40%~60%.      

链码描述边界区域的扫描转换算法

给出了以链码为基础描述不规则区域边界的方法,对以链码为基础描述边界区域的特点进行了分析,给出了相应的扫描转换算法。所给出的算法通用性好,扫描转换速度快,特别适合于不规则封闭区域的扫描转换。     

一种基于链码向量的图像匹配算法

基于特征的图像匹配算法被广泛应用于图像处理和模式识别领域中,图像特征提取以及采用的匹配算法并直接决定图像匹配的效果。为了尽可能准确的实现图像匹配,提出了一种基于链码向量的边缘特征匹配算法。首先通过改进的Laplace边缘检测算子提取图像中的边缘信息,提高了边缘检测的可靠性;然后,将提取到的边缘信息由边界链码描述,并将边界链码构造成向量,利用数学向量相似度原则进行图像匹配。实验结果表明,该匹配算法简单快速,匹配准确率高,具有较高的实用价值。     

链码描述图象的快速恢复研究

给出一种新的链码描述图象的快速恢复算法，在对已有图象恢复算法的不足之处及对链码结构所具有的特点进行充分分析的基础上，算法将区域的链码描述转换成应用广泛的表结构表示，避免了传统图象恢复算法中的奇异性处理问题，提高了图象恢复速度，并可对多彩色图象进行处理。该算法在内点测试、集合演算中得以推广应用。     

三角形网格的链码方法研究

目前可以应用于三角形网格的链码方法只有顶点链, 而它对角相邻情况的表达存在缺陷, 针对此问题, 提出3种链码方法, 并进行特性分析和性能比较。首先将Freeman链码扩展应用到三角形网格, 根据两种不同的三角形单元, 分别设计对应的12方向Freeman链码编码规则; 然后, 基于外轮廓前进相对方向的变化, 提出相对方向链码; 最后, 通过区分边界网格在外轮廓上的边数和内部网格数的不同组合, 得到边角组合链码。通过实验比较3种链码的表达能力和压缩率, 结果表明, 3 种链码方法均能克服顶点链的缺陷, 准确完备地实现三角形网格形状的边界表达。其中, 边角组合链码的综合性能最高, 平均码数为1, 压缩率可达0.75。     

基于轮廓跟踪的摔倒检测算法

针对传统摔倒检测算法误判率高和算法复杂等缺点,提出一种基于轮廓跟踪的摔倒检测算法。该算法主要通过背景减除法提取监控视频中的运动目标老人,运用中值滤波和形态学处理获取完整的老人身体形状,根据轮廓跟踪算法生成边界链码,然后利用实际边界链码与摔倒模板链码的欧氏空间距离判断老人是否摔倒。实验结果表明,该算法计算复杂度低,准确率得到明显提高。     

变长夹角链码及其生成算法研究

夹角链码是用一串有向等长度线段间的夹角序列来描述曲线的编码方法.提出了一种线段长度可变的夹角链码——变长夹角链码.对给定的曲线,在误差允许的范围内,用有限个长度不完全相等的有向线段和相邻两线段间的夹角进行描述.这些角度和线段的长度共同构成变长夹角链码.变长夹角链码保留了夹角链码的优点,在描述一些拐点较多、较密,曲率变化较大的曲线时,与夹角链码相比,在占用存储空间基本相同的情况下,表示精度更高.该链码可用于解决图形存储、重建与匹配等方面的问题.     

一种改进的图像中连通体边界freeman链码的获取算法

本文介绍了一种基于边界追踪的freeman链码获取算法，算法可以快速获取二值图像中连通体边界线的freeman链码，不仅适用于单连通的简单区域，对于多连通的孔洞区域同样有效．     

基于链码特征的几何图形快速识别算法

针对目前几何图形识别算法计算复杂度高、处理时间长、识别种类少等问题,提出一种基于链码特征的几何图形快速识别算法.该算法结合链码直方图和链码空间分布熵,兼顾链码的统计特性和空间分布特性,具有尺度、旋转、平移不变性及链码起点无关性.仿真实验表明,该算法能够识别较多种类的图形,且识别准确率较高、较快.     

一种改进的Reed-Muller码递归构造方法

一般对Reed-Muller码的递归构造方法是对长码进行递归分解,直到不能再分解为止,即出现无冗余码和重复码时结束分解.提出了一种针对Reed-Muller码的递归构造改进方法,该改进方法比常规方法在递归分解的两端均提早一步结束对码字的分解,即出现双正交码和单奇偶校验码时结束分解,并对单奇偶校验码采用系统形式.对于双正交码,利用快速哈达玛变换实现快速的最大似然译码;对于单奇偶校验码,利用该码系统形式的特殊构造实现了简化的最大似然译码算法.对改进的译码算法的复杂度进行了详细的分析,并与其他已有的算法进行对比,结果表明,该算法具有更低的复杂度,尤其对于高码率的码型.此外,性能仿真结果表明,该译码算法具有更低的误码率.     

二值和多值图象的边界跟踪及逼近

对二值和多值图象的边界跟踪和逼近问题作了探讨；提出了可识别边界线上左右边缘点的边界跟踪算法、利用链码的矢量性的多边形逼近算法和二次Ｂｅｚｉｅｒ曲线逼近算法。这些算法简单实用，效果较好。     

基于链码的纺织纤维直径测量

首先引入角度链码及其差值等经过改进的链码概念,用以判断纤维交叉和头端,接着介绍边缘平滑的原理和方法.以棉的纵向形态直径测量为例,提出在轮廓跟踪的同时判别纤维交叉和头端的算法;根据棉的纵向形态边缘经平滑后纤维轮廓光滑的特点,提出基于像素长度的纤维直径测量新方法.实际测试表明,对于光滑轮廓的纺织纤维,该算法能够快速准确地测量出其直径.     

四元码链和量子纠错码的构造

研究量子纠错码的构造,并构造出具有较好参数的量子纠错码。首先利用随机搜索的方法,得到一些具有较好参数的短码长自正交码及由这些自正交码所形成的自正交码链;其次根据这些自正交码的对偶码可得到一系列相应参数的L-链;最后通过组合构造方法和得到的这些L-链构造出量子纠错码。得到一些码长n满足20≤n≤36和n=40,45,50,55,60、对偶距离达到5或6的自正交码,并根据这些自正交码和它们的对偶码分别构造出了相应参数的自正交码链及L-链。构造出具有较好参数的量子纠错码,其中码长在20≤n≤30范围内的量子纠错码的参数达到或超过了已知的量子纠错码,码长在31≤n≤36和40≤n≤64范围内的量子纠错码都是新的。     

基于QR码和SPC码的双广义LDPC码构造及性能研究

为了降低低密度奇偶校验(low-density parity check, LDPC)码的错误平层,使其满足移动高清视频传输的极低误比特率(bit error rate, BER)要求,构造了一种基于平方剩余(quadratic residue, QR)码和单奇偶校验(single parity check, SPC)码的双广义LDPC(doubly-generalized LDPC, D-GLDPC)码。所构造的D-GLDPC码克服了有限码长的LDPC码性能不佳的问题以及广义LDPC(generalized LDPC, GLDPC)码的码率损失问题。基于QR码构造了准循环低密度奇偶校验(quasi cyclic LDPC, QC-LDPC)码,以QR码和SPC码作为分量码来构造D-GLDPC码,采用后验概率(a posteriori probability, APP)译码算法简化D-GLDPC码的译码。仿真结果表明,D-GLDPC码相比同码长同码率的LDPC码,在错误比特率和译码收敛速度上有明显的性能提升。