Wm ∨ Wn的邻强边色数

得到了Wm ∨ Wn的邻点可区别边色数,其中Wm与Wn分别表示m 1阶和n 1阶的轮,Wn ∨ Wn表示Wm和Wn的联图.     

不含相交三角形和4圈的平面图的无圈边染色

如果图G的正常边染色不包含2-色圈,则称它是图G的一个无圈边染色。图G的无圈边色数表示图G的无圈边染色所需的最小颜色数。利用差值转移方法并结合平面图的结构性质,证明了不含相交三角形和4圈的平面图的无圈边色数不超过△(G)+6。     

虹膜识别算法研究

为了提高虹膜识别的速度和准确性,提出一种新的虹膜图像均衡法：将直方图均衡法和局部对比度增强法结合起来调节图像动态范围、增强局部对比度,并利用平衡式零谱矩滤波器对预处理后的虹膜图像进行分解,提取更准确的虹膜纹理特征。整个虹膜识别过程小于1．3s,准确率97．25％。可用于个人身份识别中。     

基于位置关系约束的SAR图像与光学图像匹配

SAR图像与光学图像有较大差异,为实现SAR图像与光学图像的匹配,提出了一种新的多子区SAR景象匹配算法。算法依据SAR图像噪声特性,提出了用于SAR图像边缘提取的基于小波包变换的改进断面检测法。匹配中将实时图分为多个子区,由子区灰度标准差和频谱直方图判别其可匹配性,用各子区位置分布关系约束匹配结果。匹配搜索策略为基于提升小波的金字塔分层搜索。用SPOT-5卫星光学基准图进行了大样本实验,实验结果表明了该方法是一种有效的图像匹配方法,具有鲁棒性,并且与中心点匹配方法相比,能为飞行器定位提供更多有效信息。     

基于优化熵函数二维最大熵阈值算法改进

根据熵函数在等概率场下取到最大值性质，对二维最大熵阈值法中的熵函数进行优化，将熵函数中对数和乘积运算简化为减法运算，得到目标函数具有意义明确、形式简洁、计算速度快的二维阈值自动选取方法。该法在保持二维最大熵阈值法对图像分割效果同时，又大大提高阈值选取速度，增强算法实时处理能力。这些结论正确性，既从理论推导过程中得到证明，也从对足迹图像分割的大量实验中得到验证。这种方法是保持二维最大熵阈值法分割效果不变、具有更快计算速度和实时处理能力、并在足迹图像分割中得到较好应用的一种自动阈值选取方法。     

面向连续变量量子密钥分发的多边型LDPC码设计与性能分析

为满足连续变量量子密钥分发(continuous-variable quantum key distribution, CV-QKD)应用场景中对高性能低密度奇偶校验(low density parity check, LDPC)码的需求,提出了针对一类具有3种边类型且部分变量节点度为1的多边型LDPC(multi-edge type LDPC, MET-LDPC)码的设计方法。通过掩模到需要的度分布的方式设计左上角矩阵;采用基于多路径外在信息度(extrinsic message degree, EMD)策略的渐进边增长(progressive edge growth, PEG)算法设计左下角矩阵;将各部分矩阵组合在一起完成MET-LDPC码的设计。仿真结果表明,采用掩模加PEG算法设计的MET-LDPC码比单独用PEG算法设计的MET-LDPC码性能更优。     

推广的Su-Schrieffer-Heeger模型的拓扑相图及其表征拓扑相的有限尺度能谱和边界模

拓扑不变量如陈数、Z₂拓扑不变量等是表征拓扑非平庸固体系统的拓扑物相的特征量,其来源于固体周期边界条件下的能带即体能带所具有的不为零的Berry相.在开边界条件下,具有拓扑非平庸物相的系统的有限尺度能谱将出现位于能隙中的能带,并且这些能带可能对应着一个边界模.推广了一维Su-Schrieffer-Heeger模型,通过计算其拓扑不变量即Zak相,得到了其包含几个不同拓扑相的拓扑相图.在开边界条件下,研究了这些拓扑相对应的有限尺度能谱以及系统处于这些物相时能谱能隙中的能带所对应的边界模,进而采用有限尺度能谱和其能隙中的能带所对应的边界模表征了这些不同的拓扑相.     

角矢量空间理论

利用质点角位移矢量复合的公式和两次绕相交轴有限转动的角位移矢量复合的公式,定义了三维角矢量及其运算规则,创立了角矢量空间的基本理论体系.结果表明,不但质点的运动和刚体的有限转动都能用这种全新的理论体系来描述,而且,还揭示了质点运动和刚体转动的各种关系式,其关系式简洁,物理意义突出.     

基于Hough变换的虹膜定位算法

针对利用Hough变换实现虹膜定位时遇到的一些问题提出了相应的解决方案。为减少Hough变换的计算量,本算法采用了“先采样后变换”、“由粗到精”的方法;为提高可靠性、减小噪声影响,算法利用了虹膜内外边界之间的耦合关系以缩小在边界参数空间内的搜索范围。在MAT—LAB软件环境下的试验表明,算法取得了良好的效果。     

有雾天气图像的清晰化方法

为了改善雾天图像的退化现象,本文提出了一种有雾天气图像的清晰化方法。该方法根据正态分布将图像分为非天空区域与天空区域,然后以全局直方图均衡算法(HE)和子块部分重叠的局部直方图均衡算法(POSHE)为基础对雾天图像进行均衡化处理,均衡后的图像能够保持图像细节,同时也能够避免图像的过增强。实验结果表明:该算法能够有效改善图像的退化现象,提高图像的对比度和分辨率,增强后的图像更加自然。