一种基于PC的快速三维图像重建方法

主要从传统FDK算法的改进和数据并行计算两方面来研究快速三维图像重建算法,提出了一种Z线优先重建法,能够有效地组织和划分重建数据,从而使得对重建数据的内存访问非常连续,便于采用单指令多数据(Single Instruction Multiple Data, SIMD)技术进行数据并行处理。最后基于Intel Pentium 4 CPU的PC平台,利用SSE/SSE2技术开发了三维图像快速重建引擎。实验结果表明本文提出的方法非常有效,与原始重建算法相比,在保证图像质量不受损失的前提下取得了20倍以上的重建加速比。     

光流计算中的时域微分估计误差分析与逐次逼近计算模型

光流计算是实现视频序列中运动补偿滤波和视频对象三维运动分析的基础,也是检测与跟踪可见光图像和红外图像中运动目标的重要前提.而目前各种光流计算方法大多是基于一阶时空梯度的技术,都没考虑时域微分估计误差对计算准确性的影响.分析了光流计算中产生时域微分估计误差的各种因素,提出了光流的逐次逼近计算模型.通过位移预补偿方式减小了时域微分估计中的不准确性,极大地提高了光流计算精度.理论分析和大量对比实验证明,光流的逐次逼近计算模型比通常的光流计算方法具有更高的准确性.     

基于人工神经网络的案例检索与案例维护

传统的案例推理系统中,案例检索和案例维护作为两个相互独立的任务分别考虑。而对于案例维护以案例库为纽带,直接为案例检索服务的内在联系没有充分研究。在分别论述案例检索、案例维护,以及人工神经网络在案例推理系统中的应用研究现状基础上,进一步探讨了采用人工神经网络方法实现案例检索和案例维护的整体设计方案,并阐述了其中技术细节。最后,以某产品设计应用为背景,设计并实现了一个反向传播神经网络作为案例检索和案例维护方法,验证了结论的正确性。     

一种基于外边缘的文档水印技术

数字水印是多媒体版权保护和内容防篡改的重要手段之一。针对二值英文纯文本图像,深入分析二值英文纯文本图像本身的结构特点,并在此基础上结合人类视觉特性,提出了一种易碎性数字水印方案。首先将文本图像分块,使每一图像子块仅包含一个英文单词,然后提取该单词块的外边缘点,从中随机选一部分点,嵌入水印信息。实验结果表明,该算法在不破坏图像质量的基础上,能有效抵抗噪音和局部篡改等攻击,同时又能抵抗和定位对文本内容的局部篡改。     

超分辨率处理中振铃现象的分析与抑制

为了抑制在实施FFT插值法重构的超分辨率图像中可能出现的振铃现象 ,深入分析了出现振铃现象的原因及产生条件 ,在此基础上设计了抑制振铃的频域补偿滤波器及其自适应算法。大量实验和比较结果表明 ,处理后的图像不但分辨率有所提高 ,而且未出现振铃现象 ,质量更好 ,从而证明了所设计的抑制振铃频域补偿滤波器及其自适应算法的有效性。     

一种基于模型共享的半监督多标签图像学习法

提出一种快速且有效的半监督多标签学习方法:模型共享半监督推举。该方法能发现、共享并组合多个基模型,每个基模型是在某个标签上利用半监督支持向量机(S3VM)上学习的。通过使用模型共享,标签关联被显示地利用且对于每个标签来说只需要少量的基模型即可生成最后的决策结果。在Corel5k和Mediamill数据集上评估方法,实验结果显示的方法与当前流行的监督和半监督多标签学习方法是可比的。     

一种基于弱标签的三维模型语义自动标注方法

随着三维应用的普及,三维模型大量产生并广泛传播。由于三维模型广泛应用于计算机辅助设计、三维游戏、电影特效制作等诸多领域,已经形成了大量的三维模型数据库。三维模型语义标注的目的是给出描述其语义的标注词,是三维模型管理和基于文本的三维检索的关键技术。针对互联网大量存在的弱标签三维模型现状,提出一种基于弱标签的三维模型语义标注方法LPMLL,首先,采用半监督学习方法进行标签传播,得到标注词置信度,达到提升训练集的目的。然后,采用一种基于最大后验概率准则的方法进行多标签学习,得到最终标注词。实验数据表明了该方法的有效性。     

《系统工程》来稿须知

1、思想新颖,观点明确,论证严密,不得泄露国家机密,切勿一稿多投。2、文题应简明、具体、确切,概括文章的要旨,符合编制题录、索引和检索的有关原则,并有助于选择关键词和分类号。3、本刊执行《中国学术期刊(光盘版)检索与评价数据规范》,凡投寄本刊的稿件,须提供以下资料:     

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Pre-processing for time domain image formation in SS-BSAR system

A pre-processing procedure is designed for a space-surface bistatic synthetic aperture radar (SS-BSAR) system when a time domain image formation algorithm is employed. Three crucial technical issues relating to the procedure are fully discussed. Firstly, unlike image formation algorithms operating in the frequency domain, a time domain algorithm requires the accurate global navigation satellite system (GNSS) time and position. This paper proposes acquisition of this information using a time-and-spatial transfer with precise ephemeris and interpolation. Secondly, synchronization errors and compensation methods in SS-BSAR are analyzed. Finally, taking the non-ideal factors in the echo and the compatibility of image formation algorithms into account, a matched filter based on the minimum delay is constructed. Experimental result using real data suggest the pre-processing is functioning properly.