基于人类视觉系统的物体提取方案

提出了一种物体提取方案，根据人类视觉系统（ＨＶＳ）具有形状和运动两个并行通道的特点以及两者交互作用的原理，采用相对简单的图像分割和运动分割技术，将两者结合在一起，来增强对运动物体的分割处理     

基于深度图象Warping的动态图形反走样算法

时间域上的动态图形反走样算法是提高序列画面图象播放质量的关键技术。由于该技术需在时间域上加密采样，因而其计算过程非常耗时。本文首先给出了一种新的深度图象ｗａｒｐ－ｉｎｇ算法，并用它来快速生成由于摄像机参数变化而产生的静态景物画面的细微变化，而运动景物画面则根据其深度值复合到相应时刻的静态景物画面中。利用这一技术，我们可快速地在相邻帧画面中间进行加密采样。而Ｇａｕｓｓ点优化采样策略则极大地提高了反走样算法的效率。理论和实验结果表明，本算法能高效地实现复杂场景图形的动态反走样，它不仅独立于场景复杂性，而且可根据画面质量要求来调整精度。     

的几何描述

从几何角度描述了，相等的原因，阐述了和式的物理意义     

The concept of transition and its role in Leibniz’s and Whitehead’s metaphysics of motion

Leibniz’s and Whitehead’s analyses of motion are at the heart of their metaphysical schemes. These schemes are to be considered as two blueprints of a similar metaphysical intuition that emerged during two breakthrough eras, that is, the 17th century and the beginning of the 20th century, and retained the Aristotelian idea that existence requires an active principle. The two philosophers’ attempts to elucidate this idea in the context of their analyses of motion still interact with central, longstanding questions in philosophy, in particular that concerning the ontological status of change. For both thinkers, the phenomenon of motion is an example par excellence, of the metaphysically fundamental principle of action that is required for change in the world. I focus on Leibniz’s and Whitehead’s similar understanding of the concept of transition that is inserted as an essential constitutive component of motion and ensures its status as something real.     

预测性菱形搜索在视频编码中的应用

根据预测性运动矢量和菱形搜索的思想 ,提出了一种基于预测性运动矢量快速块匹配的视频编码新方法。这种编码方法在运动估计的过程中引入了预测性运动矢量的概念 ,利用预测性菱形搜索 (PDS)计算出稳定且平滑的运动矢量场 ,充分利用了相邻块运动矢量的相关性。仿真结果表明 ,该方法应用到视频编码中能够得到比其他几种常用的快速块匹配法更好的效果。     

用有限元法分析管道在空间内的固液耦合振动

本文用有限元方法研究有液体流动管道在空间内振动,液体流速与压强对其固有频率的影响。给出运动微分方程及其解法,并通过实例加以验证。     

布朗运动关于某些集首中点的分布

本文根据1-维布朗运动的一些熟知结果,由高维布朗运动各分量间的独立性出发,解决了关于长方柱面、长方体表面、一对平行超平面所界带域、第一卦限、由某些正半坐标平面所围成的角域之边界等集合的首中点分布问题,然后利用布朗运动与Dirichlet-问题的联系,解决了以上集合内D-问题的求解问题。     

基于灰色PSO-ANFIS模型的船舶横摇运动预报分析

为了准确高效的预测船舶在波浪中的航行状态以保证人员、货物和船舶的安全,提出了一种基于灰色模型粒子群优化算法的自适应神经模糊推理系统(Grey Particle Swarm Optimization-Adaptive Neural-fuzzy Inference System, GPSO -ANFIS)。GPSO-ANFIS预测模型使用模糊C均值聚类算法对输入样本进行聚类分析,得到模糊规则数量并建立神经模糊推理系统,再使用粒子群优化算法对建立的预测系统进行优化训练,从而得到最优的预测系统模型。其中灰色模型用于横摇数据的预处理,以便削弱横摇状态中的非线性影响因素。最后通过实船“育鲲”轮的横摇数据进行仿真实验,实验结果验证了GPSO-ANFIS模型的实用性和可行性,具有较高的预测精度。并为船舶航行智能化提供了一种有价值的理论依据。     

颗粒在粗糙平面上运动的研究

为了了解颗粒物质的力学机制,人们建立了许多模型。作者采用一维的stochastic模型来分析一个颗粒在一个粗糙倾斜平面上的运动,改进前人所做的工作,考虑了摩擦存在时的情况,并给出一些讨论。     

一种适用于甚低比特率视频编码的运动估计技术

提出了一种有效的适用于甚低比特率视频编码的运动估计新技术。通过强加一定的空间连续性准则使得运动场结构更加平滑,并且将具有相同运动矢量的相邻图像子块合并为一组,对于这一组中的所有图像子块,只需传输一个运动矢量及简单表示组中各图像子块位置的信息。这样可减少对运动矢量编码传输的代价,同时又得到类似于采用经典块匹配技术所得的预测误差。