基于二元树复小波和SVD不变性的纹理图像分类算法

针对双树复小波变换(DT-CWT)用于图像的纹理特征提取时,不具有旋转和尺度不变性的局限,提出了一种基于DT-CWT和SVD的纹理分类算法.该算法首先利用DT-CWT从图像中提取出纹理特征,然后对纹理特征进行奇异值分解获得具有旋转和尺度不变性的特征向量,采用BP神经网络作为分类器,并提出改进的BP算法训练网络,使得网络很快找到全局最优解.将本方法与其他的分类算法进行比较,实验结果表明,本算法具有较高的分类正确率.     

芳烃类污染物结构与水溶性(-lgS_w)关系研究

为探寻芳烃类有机物结构与水溶性(-lgSw)的关系,应用分子顶点及顶点相互作用值对芳烃类有机物进行了结构表征.采用多元线性回归及逐步回归建立了2个定量结构-性质关系的-lgSw模型.经过比较,发现模型(M2)具有最佳模拟结果,此时模型的复相关系数(R)为0.949,标准偏差(SD)为0.443.采用Jackknife法对模型进行了稳健性检验,结果表明回归模型具有可接受的总体稳健性及良好的预测能力;另外,采用留一法(leave-one-out)对模型进行交叉检验,复相关系数(Rcv)为0.915,标准偏差(SDcv)为0.566,这也说明所建模型的稳定性与预测能力均较为理想.     

P2r+1,2m+1图的一个优美标号

利用函数构造的方法得到所有P2r+1,2m+1图的一个优美标号.     

一种H.264帧内预测模式快速选择算法

H.264使用率失真优化提高了编码效率,但也增加了计算复杂度,不利于编码的实时实现。本文分析了H.264中计算复杂度较高的帧内预测模式选择部分,提出一种快速的帧内预测模式选择算法。根据隶属度函数预先判断宏块类型,通过求取各像素点的方向得到4×4块的纹理方向,由此确定候选模式,减少预测模式的数量。实验结果表明,在图像性能和码率基本保持不变的情况下,编码时间平均下降了约38%,大大提高了编码速度。     

虚拟数字校园漫游系统中的模型构建技术研究

虚拟数字校园漫游系统的开发是通过三维实景模拟的表现方式,在现实校园的基础上构建起的三维立体校园空间。访问者能随着鼠标的点击进入虚拟校园,获得身临其境的感受。三维建模技术是整个虚拟现实系统建立的基础。它的研究有助于提高虚拟环境的真实感、实时交互的速度和实际交互的可操作程度。本文将结合3ds max等工具软件介绍三维建筑模型的建构技术。     

纹理图像的多分形特征

为尽可能保持图像信息的完整,以更好地刻画纹理图像的整体特征,在分析了多分形的基本理论、表示的物理意义和计算方法后,提出了基于多个无标度区的多分形分析方法。这种方法充分利用了图像各个尺度所包含的信息,弥补了传统多分形分析方法因为只选择某一个无标度区计算,而丢失诸多图像信息的不足。运用基于多个无标度区的多分形分析方法对纹理图像进行分析,分析结果对刻画纹理图像的整体特征及对分析复杂结构纹理图像具有指导意义。     

利用Relief特征加权进行基于小波变换的纹理分割

在利用小波进行纹理分割的相关研究中,通常小波分解的四个子带对分类的贡献是均匀的。为了考虑不同子带对图像分割的不同影响,提出了一种利用Relief算法对小波分解的子带特征进行加权的算法。首先对纹理图像进行标准金字塔结构小波变换,对小波变换后的各层四个子带进行特征提取作为纹理图像的四维特征;从粗尺度开始对纹理图像进行K均值分割,得到初步分割结果;然后把初步分割结果扩展到下一尺度,根据扩展后的分割标记图对相应尺度的纹理特征进行基于Relief的特征加权,得到加权后的四维特征;再进行K均值分割,经过多层迭代后,得到原纹理图像的分割结果。实验结果表明,与未加权的传统分割方法比较,该方法在分割错误率、边缘准确性以及区域一致性上都有明显改善。     

一种失真模糊图像的无参考质量评价方法

针对现有的无参考质量评价方法对失真模糊图像不能有效评价这一现象,提出了一种针对失真模糊图像的无参考质量评价方法。该方法将结构相似度(structural Similarity,SSIM)全参考质量评价方法应用到无参考质量评价中,不仅扩宽了SSIM方法的应用范围,也解决了SSIM方法不能合理评价模糊图像质量这一缺陷。首先对失真模糊图像进行低通滤波得到参考图像,计算失真图像与参考图像的结构相似度;然后提取图像的纹理特征,计算失真图像与参考图像的纹理相似度;最后将这两个相似度指标作为输入,LIVE图像数据库提供的主观评价值(different mean objective score,DMOS)作为输出,建立一个[29 1]单隐层BP(back propagation)神经网络预测模型。实验结果表明,方法的预测结果稳定且与人的主观评价分数偏差小,Pearson相关系数(correlation coefficient,CC)和Spearman等级相关系数(rank order correlation coefficient,ROCC)均达到了0.97以上。     

马尔科夫随机场和金字塔模型用于数字迷彩图案设计

为实现数字迷彩图案设计的自动化和快速化,基于马尔科夫随机场和金字塔模型构建了数字迷彩图案的设计体系.采用均值聚类法提取背景图像的主色和面积比例等特征,利用马尔科夫随机场模型模拟自然地物的纹理分布,并用金字塔模型实现迷彩图案的分解有效对付不同距离的侦察威胁,构建了全新的数字迷彩图案设计体系.结合南方林地某区域的背景特性,完成了数字迷彩图案的设计.结果表明,该模型初步实现了数字迷彩图案设计的自动化和精确化,有效提高了迷彩图案设计的效率和质量.     

植物花色模拟研究

提出了植物花色的模拟的新方法。根据花色的特征,结合花瓣几何形状的定义,不同的花色模型采用不同的参数方程构建:重点对花心、花边、花环、花肋的花色模式进行模拟,同时可随机组合这4种的花色模式,形成复杂的花色。该方法方便易行,建模速度快。通过给出的植物花色模拟结果,表明其仿真效果较好。