基于预测的无人机视频快速匹配算法研究

针对无人机视频数据,提出一种快速逐帧匹配算法。该算法首先使用计算机在每一帧中均匀标记一定数量的点,接着利用视频相邻帧之间的特点使用绝对差值法完成同名点的寻找,之后引入内插理论建立预测模型,缩小了搜索窗口和匹配窗口大小,降低了算法时间复杂度。实验结果表明,该算法可以高效地完成相邻帧之间的匹配。     

Range anomaly suppression based on neighborhood pixels detection in ladar range images

Research on the range anomaly suppression algorithm in laser radar (ladar) range images is significant in the application and development of ladar. But most of existing algorithms cannot protect the edge and linear target well while suppressing the range anomaly. Aiming at this problem, the differences among the edge, linear target, and range anomaly are analyzed and a novel algorithm based on neighborhood pixels detection is proposed. Firstly, the range differences between current pixel and its neighborhood pixels are calculated. Then, the number of neighborhood pixels is detected by the range difference threshold. Finally, whether the current pixel is a range anomaly is distinguished by the neighborhood pixel number threshold. Experimental results show that the new algorithm not only has a better range anomaly suppression performance and higher efficiency, but also protects the edge and linear target preferably compared with other algorithms.     

约束集值优化问题的高阶Wolfe型对偶

利用集值映射的广义高阶邻接上图导数,构建了约束集值优化问题的一类高阶Wolfe型对偶,并建立了相应的弱对偶、强对偶和逆对偶定理.     

若干联图的邻点可区别I-全染色

利用函数构造法和数学归纳法,考虑图P_m∨S_n,F_m∨W_n和W_m∨W_n的邻点可区别I-全染色,给出了它们邻点可区别I-全色数.     

网格图的零指标的研究

一个图的零指标是指该图的邻接矩阵的零特征值的个数.二部图的可以应用到化学中,用来检验分子的稳定性.在本文中,我们对网格图标进行了研究,找到了此图类中关于零指标的一个递归关系.借助此任何一个网格图(Pm×Pn)的零指标可以在O(log2 n)时间内计算出来.     

一类紧图的构造

利用图的邻接矩阵,构造出了若干紧图类.任意的链加1条边是紧图,任意的星加2条边是紧图,任意的星加3条边也是紧图.     

一类Pm×Cn图的邻点强可区别全染色

图的一个正常的全染色满足相邻点的点及其关联边染色的色集不同时,称为邻点强可区别全染色,其所用最少染色数称为邻点强可区别全色数。经证明得到了一类积图Pm×Cn的邻点强可区别色数。     

组合列车对单线铁路货物输送能力及旅行速度的影响

对单线半自动闭塞区段开行组合列车引起的车站间隔时间变化进行了分析,并给出了组合列车扣除系数的取值范围及对货物列车旅行速度的影响,对于单线铁路挖潜扩能具有一定的参考作用．     

D（pn）图的邻点强可区别全染色

设f为用k色时G的正常全染色法,对任意的边uv∈E（G）,其端点的色集合满足C（u）≠C（v）,其中C（u={f（u））U{f（v）｜uv∈E（G））U{f（uv）}uv∈E（G））,则称,是G的k邻点强可区别的全染色法（简记作k-AVSDTC）,且称xast（G）=min{k}G的所有k-AVSDTC}为G的邻点强可区别全色数．本文得到D（pn）图的邻点强可区别全色数,其中pn为n阶路．     

IR上1050～1300cm~(-1)区域酯基吸收峰位置的预测

介绍了一种多变量解析法预测酯基υC -O -C的两种振动波数的方法 ,即通过计算邻接基效应的加和性进行预测 ,结果表明 :对液态化合物中酯基的振动波数可精确地预测。文献值与计算值的低波数和高波数标准偏差分别为6 31和 4 2 5cm-1