On-Line Scheduling with Rejection on Identical Parallel Machines

In this paper, we consider the on-line scheduling of unit time jobs with rejection on rn identical parallel machines. The objective is to minimize the total completion time of the accepted jobs plus the total penalty of the rejected jobs. We give an on-line algorithm for the problem with competitive ratio 1/2 （2 ＋√3） ≈ 1.86602.     

基于遗传算法的熵算法在人类染色体图像的分割中的应用

染色体图像分割是染色体图像分析与识别的重要内容之一。文中提出了实现染色体的自动分割的熵分割算法,该算法充分考虑了每个视野中分割目标(染色体)的数量大以及人类显带染色体被明暗交迭的带纹分割为若干不连续的片段等特点。文中还对传统的分割方法和熵方法进行了对比。传统的方法容易受噪声的影响从而将染色体分割开来。1维熵方法没有考虑灰度空间在空间的分布。2维熵方法在图像分割时较为费时。为了改善分割的精度和速度,在遗传算法的基础上运用1维和2维的熵方法。运用遗传算法的方法一场景分割不到一分钟并且得到得很好的染色体形态。算法的优越性通过实验来体现。     

一种基于GVF变形模板的椭圆提取算法

给出一种结合梯度矢量流（GVF）及椭圆变形模板的椭圆提取新算法。普通的动态轮廓算法仅提供局部的连续与正则性约束，虽然使得曲线可以灵活适应各种不同的边缘形状，但也导致轮廓强烈敏感于图像噪声及邻近边缘点，引入全局模型是改善性能的关键。给出一种新的基于椭圆形状约束的变形模板算法，其能量最小化过程也直接在椭圆的参数空间中进行，从而保证了提取结果一定是椭圆；算法与GVF相结合，大大扩展了边缘能量的捕获范围，而不致造成边缘模糊；此外，本算法容许同时提取多个椭圆，且可利用各个椭圆参数及其相关性（例如同心椭圆）等先验知识，从而实现快速、准确、鲁棒的椭圆提取，仿真结果与实际图像应用验证了算法的有效性。     

异构双腿机器人结构建模与迭代学习控制仿真

异构双腿行走机器人（BRHL）是一种全新的类人机器人模式。首先阐述了BRHL的概念及研究意义。基于分割建模思想，推导出BRHL运动学、动力学方程。针对高阶微分代数方程组动力学正解问题，提出了一种带误差反馈控制的预估-校正数值积分方法。最后探讨了BRHL的控制方法并进行了仿真计算。结果表明，一阶P型开闭环学习控制能够很好实现仿生腿对人工腿步态的跟踪。     

Adaptive median threshold algorithm used in FDIS of DSSS receivers

For direct sequence spread spectrum (DSSS) receivers, the capability of rejecting narrow-band interference can be significantly improved by a process of frequency-domain interference suppression (FDIS). The key issue of this process is how to determine a threshold to eliminate interference in the frequency domain, which has been extensively studied. However, these previous methods are tedious or very complex. A simple and efficient algorithm based on medians is proposed. The elimination threshold is only related to the median by a scale factor, which can be obtained by the numerical analysis. Simulation results show that the algorithm provides excellent narrow-band interference suppression while only slightly degrading the signal-to-noise ratio (SNR). A one-pass algorithm using logarithmic segmentation is further derived to estimate medians with low computational complexity. Finally, the FDIS is implemented in a field programmable gate array (FPGA) of Xilinx. Experiments are carried out by connecting the FDIS FPGA to a DSSS receiver, and the results show that the receiver has an effective countermeasure for a 60 dB interference-to-signal ratio (ISR).     

灰度和彩色图象分割的一种改进算法

图象边缘检测技术是图象处理中最重要的内容之一,且已在图象分析和识别区域中得到广泛的应用。但由于边缘点不连续和难以把存在大量碎边缘的高细节区提取出来这两个原因,而不能直接实现完整意义上的图象分割。为了提高图象分割的边缘准确性和区域一致性以及降低分割错误率,提出用边缘生长的方法来解决不连续的边缘点链接问题,以便间接地将高细节区围成一个区域。该算法也可以嵌入到其他利用边缘信息的分割算法中。     

基于邻域搜索JADE的二维Otsu多阈值图像分割

为进一步提高分割精度并加快分割速度,提出了一种基于邻域搜索可选外部存档自适应差分进行算法(简称为JADE-GL)的二维Otsu多阈值图像分割方案。首先,针对原始JADE算法精英突变策略收敛速度慢、容易陷入局部最优等问题,提出了基于邻域半径搜索的改进突变策略,以提升算法的全局探索和开发能力。然后,将所提算法与现有分割方法以及其他JADE变种算法进行二维Otsu多阈值分割对比实验。最后,通过函数收敛曲线、分割距离测度、峰值信噪比(peak signal to noise ratio, PSNR)等指标定量分析算法的性能。实验结果表明,随着阈值数增加,提出的算法无论在收敛速度、分割精度还是分割图像效果上都有显著提升。     

基于形态学和蚁群聚类的台风分割方法研究

蚁群算法是具有离散性、并行性、鲁棒性、正反馈性等特点的一种仿生进化算法。根据数字图像的离散性特点,从聚类角度出发,将蚁群聚类算法引入到台风云系分割中,并通过引入初始聚类中心和引导函数来解决传统蚁群聚类算法计算量大,搜索时间过长的问题。在蚁群聚类算法的基础上,针对单纯采用蚁群聚类算法可能会将类似于台风云系的分布不均匀的无关云团分割出来而造成分割精度低的情况,提出了一种蚁群算法融合数学形态学方法的台风云系分割方法。仿真结果表明此方法可以准确的分割出台风云系,是一种有效的图像分割方法。     

基于边界矩和改进FCM聚类的水下目标识别

水下目标的识别是水下机器人对环境动态感知、快速定位与跟踪视觉目标的关键, 本文针对水下成像的特殊性以及成像环境的复杂性,旨在设计一种快速、准确的目标识别系统以指导水下机器人进行下一步的任务. 首先, 综合运用一些流行的算法, 简要介绍了一种有效的边界分割算法; 然后通过对边界矩的分析和修正, 构造了具有平移、旋转及比例变换不变性的仿射变换; 最后详细描述了改进的FCM聚类识别的设计理念. 通过对实测的4类物体组成的水下目标的识别实验, 证明了所提水下目标识别系统可以用于水下目标识别, 并且具有较高的鲁棒性和实时性.     

基于l1范数主成分分析的极化SAR图像变化检测

为提高极化合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像变化检测算法的鲁棒性以及检测精度,提出基于范数主成分分析(linorm principal component analysis,l1-PCA)模型的变化检测算法。首先,采用基于Hotelling-Lawley复矩阵迹变化检测算子构造差异图;其次,采用l1-PCA模型获取差异图的变化信息,使得每个像素以一个特征向量来表示;最后,使用k-means算法对变化信息进行聚类,得到变化检测结果。该方法是一种非监督变化检测方法,相比于基于2范数的PCA检测方法,l1-PCA在特征提取方面具有更高的鲁棒性,并且可以进一步提高变化检测精度。基于RADARSAT-2卫星获取的3幅图像进行的实验结果表明,相较于其他两种典型算法,所提算法更加稳定,精确度更高。