基于Retinex理论的JPEG压缩方法研究

现有JPEG压缩标准推荐的色度与亮度量化表,是通过对自然光照下图像色彩数据的统计和实验获得的,不具备偏色校正功能.为此以Retinex理论为基本计算框架,探究并提出一种新的具有色彩恒常性的JPEG压缩方法.该方法通过构建合适的DC系数矩阵来迭代计算DCT系数的局部空间均值,由此估计出照度分量;然后,对照度分量影响信息和边界方向信息进行综合计算来调整亮度量化表,以达到同时实现偏色校正和图像压缩的效果.实验结果表明,与现有的JPEG方法相比,该方法在保持同等压缩比的情况下,具有更好的偏色校正效果.     

基于视频的火灾监控关键技术研究

本文研究的主要内容是对火焰视频进行检测,寻找出火焰区域.设计上选用RGB色彩空间和HSV色彩空间对视频进行火焰区域检测,同时针对火焰颜色、形态以及动态特性给出了图像处理和识别的算法.通过多次实验证实本文结合RGB与HSV的思路对火焰检测有一个良好的效果.     

基于相似度测量法的模糊最短路径问题

提供了一种基于相似度测量法处理模糊最短路径问题的算法,通过计算各路径的相似度找到模糊最短路径长度,并获得相应的模糊最短路径.     

术语定义的聚类研究

术语定义的领域聚类是一项较新的研究课题。本文采用自下而上的层级聚类的方法,基于知网进行语义相似度计算,并根据不同词类对领域区分的贡献度以及构建领域聚类特有的停用词表来进行聚类的特征项选取,实现了术语定义的领域聚类。实验取得了较好的聚类结果。     

模糊聚类在地层分析中的应用研究

通常对原始资料进行地层的划分与合并依靠工程师个人的经验与习惯.提出了一种改进后的FCM法,并给出了迭代公式和相应算法.改进后的FCM法可用于对土层的分类,同时给出一种按照模糊贴近度大小进行土层归并分类的方法,使得土层的归并划分更有理论依据.     

CRT显示器色空间变换方法的比较

分别采用多项式拟合、三维查找表和神经网络方法,建立CRT显示器设备颜色空间RGB与输出CIEXYZ色空间的非线性对应关系。完成了设备颜色显示的特征化。对两个常用的显示器进行了实验,并进行色差分析,比较三种方法的精确度。实验结果表明。对常用显示器的特征化,多项式拟合的方法精度较低;曼维查找表和神经网络技术可以满足精度要求,其中神经网络方法最具优势,GIELab平均色差为0．23-3．71。     

不确定知识的相似度量方法及应用

基于模糊集和粗糙集理论,给出常用的几种不确定知识的相似度量方法,并应用于信息检索系统中。建立了更符合用户信息需求的模糊相关检索模型。利用粗糙集的等价关系(近似关系)表示用户查询兴趣特征,并通过不精确的分类知识方法进行知识库中用户兴趣分类。     

群决策的交互式TOPSIS方法及其应用

建立了一种多轮交互逐步逼近满意解的多属性群体决策的综合方法,对决策方案采用扩展的 TOPSIS(technique for order preference by similarity to ideal solution)法进行定性评价排序,以克服一类难以建立解析模型,分析求解困难的多属性群决策问题;设计了群体满意度等软指标来分析计算,判断群体一致性的达成,最终得出群体满意的方案排序.通过应用实例,说明了该方法的有效性和可行性,初步提出了可作为建立一类实际的群决策支持系统的方法和技术框架.     

计算机辅助产品配色设计系统的构造研究

当现有的配色理论直接应用在产品上时,色彩配置往往会受到产品特有的形态与属性影响,从而与目标意象发生偏差。为了降低产品配色的意象偏差,文章拟构建产品配色的问卷系统,基于配色理论设计问卷,配合神经网络和遗传算法模拟消费者的意象评价,提供符合产品形态的配色建议,并在此基础上提出了计算机辅助配色设计系统的框架和实现方法。     

基于协方差矩阵的主动学习方法及应用研究

由于工业过程采集的数据中常包含大量的无标签样本,而有标签样本数量少且人工标记成本较高,因此,提出一种基于协方差矩阵的主动学习方法。利用有标签样本建立高斯过程回归模型,并构建无标签样本之间的协方差矩阵,以协方差矩阵行列式的值作为评价指标。在挑选信息量较大的无标签样本的同时,衡量样本间的相似性,避免样本的冗余添加,最终在相同标记代价下提升模型预测精度。基于工业过程数据进行算法的应用仿真,验证了所提方法的可行性和有效性。