基于局部结构和视觉显著特征的红外和可见光图像泊松重构融合算法

研究了一种基于泊松重构的红外和可见光图像融合算法,算法在梯度域内实现图像信息的融合,可有效避免传统空域和变换域方法在融合图像中由于局部亮度不一致而产生伪边缘。另外,提出的算法在源图像梯度融合时,同时考虑了图像的局部结构显著和视觉显著特征,能够在保留源图像更多细节的同时突出输入图像的视觉显著目标信息。通过与其他最新融合算法的对比实验结果显示本文算法获得的融合图像既有突出的红外目标,又有清晰的可见光背景细节,并且不会产生伪影和噪声,同时客观评价指标也有显著的优势。     

改进的D-t-SNE滚动轴承故障数据集降维方法

针对传统降维方法难以保持数据集的局部与全局几何结构特征问题,选择测地距离作为度量指标,提出改进t-SNE的故障数据集降维方法D-t-SNE.首先提取消噪振动信号的多域高维故障数据集,在对其进行归一化处理之后,利用GD指标改进后的D-t-SNE算法对高维故障数据集进行降维运算,去除冗余信息,然后通过不同的分类器对低维特征子集进行故障模式辨识.以UCI数据集和双跨转子实验台的模拟故障数据集为实验对象对D-t-SNE算法进行验证,并与SNE和t-SNE算法的各项实现结果进行对比.结果表明,D-t-SNE算法具有通过降低高维故障数据集的维数从而达到降低故障分类难度、提高故障辨识准确率的性能,可为降低旋转机械原始故障特征数据集的规模、降低故障分类的难度与提高故障辨识结果的可视化效果提供理论参考依据.     

局部对称空间中的极小子流形

研究局部对称完备黎曼流形中的紧致极小子流形，得到了这类子流形的第二基本形式模长平方的一个拼挤定理，推广了[1]中的结论，改进了已有的结果。     

极小子流形的Pinching定理

本文研究了2个嵌套空间中子流形,对于常曲率空间中的常曲率黎曼子流形以及常曲率黎曼子流形中的极小子流形,给出了这种极小子流形是全测地子流形的两个充分条件．     

纱线绕在圆环面上的曲线状态及其滑动时的张力变化

本文主要分析圆环面上纱线卷绕时或滑动时的稳定曲线状态(短程线)以及纱线在圆环面上的实际包围角,根据这一包围角可以计算纱线在圆环面上滑动时的张力变化。     

基于频率域的显著性区域提取方法

一般的视觉显著性区域提取方法都不能一致地突出显著性区域和给出显著目标定义明确的边界.因此提出一种基于频率域的显著性区域提取方法.该方法使用高斯差分滤波器的组合来保持原图像更多的频率信息,在频率域里利用颜色和亮度信息来预测中间-周围对比度.该方法不仅输出完整分辨率的显著图,而且解决了上述两个问题.对真实数据实验结果表明,该方法分割的查准率和查全率都好于多尺度分析方法和Itti方法.     

基于显著性检测的图像简化

图像简化作为机器视觉、计算机视觉中的一项重要任务,对于提高网络传输效率、加速视觉算法分析处理具有重要意义.针对传统图像简化模型中存在的目标、背景不加区分及尺度效应等问题,提出了一种新的基于显著性检测的图像简化模型,模型首先采用MB+显著性检测算法计算图像的目标显著区域,然后在CIE Lab颜色空间中对L波段上的背景区域进行快速水平集变换,最后按照设定准则合并背景中的非主导区域并输出简化后的图像.     

多尺度的图像显著性检测方法

为了提高显著性检测算法的准确性与鲁棒性,提出了一种基于多尺度融合的对象显著性检测方法.首先对图像进行平滑处理,过滤掉图像中的高频噪声特征,然后对图像进行尺度划分并分别采用不同的方法对不同尺度上的图像检测其显著性,最后根据条件随机场理论对不同尺度上的显著性检测结果进行加权融合,得到最终的显著性检测结果.在两种公共数据集上与多种经典算法进行定性、量化比较,结果表明该算法具有更好的表现.     

光子路线与弯曲空间短程线

本文以3维静态各向同性引力场为例,导出该场情形下空间短程线方程,与光子轨道方程进行比较,指出光子路线与空间短程线的原则区别,并对与此相关的问题进行了讨论.     

一类近切触流形的余维数为2的不变子流形

本文研究了由Ｋ．Ｋｅｎｍｏｔｓｕ引进的一类近切触Ｒｉｅｍａｎｎ流形的余维数为２的不变子流形，证明不变子流形也是此类近切触流形．并得出了不变子流形是报小和全测地一些条件