逆向工程中点云数据与CAD数模的配准

提出了一种基于逆向工程的三维测量点云数据与CAD数模配准算法,该算法分两个步骤,即粗配准和精配准。粗配准采用主方向重合法来缩小三维测量点云数据与CAD数模的平移错位和旋转错位;精配准采用四元数法在粗配准的基础上使二者更为精准地重合在一起。该算法已通过VC 代码进行实现,结果表明这种方法能较好地使二者配准。     

学籍管理与电子注册

学籍管理是高校管理工作中的重要组成部分，学籍管理工作的好坏直接影响着高校的学风，校风，影响着高校的教育质量，电子注册则是高校学籍管理的延续，是传统学籍管理工作在新形势下的发展，实现电子注册，对扩大高等学校办学自主权，保证高等教育质量，维护高校的社会形象，维护学历证书的公正权，维护大学毕业生的合法权益，起着很重要的保障作用，学籍管理是做好电子注册的基础，电子注册则是加强学籍管理的有效手段。     

基于互信息的视网膜眼底图像配准方法

提出一种在于互信息的视网膜眼底图像配准方法，并采用遗传算法求解待配准图像的变换参数。与传统方法相比，该方法具有配准精度高、可可靠性好、不需要进行图像的预分割和特征提取等特点，配准精确度可以达到亚像素级。     

图象动目标检测

提出一种用连续运动的三帧图像递推处理方法,检测出当前帧运动目标.处理前用特征向量相关背景配准算法对图像进行背景配准.还提出了一种快速去噪声并同时提取目标轮廓的算法.采用高速数字信号处理器TMS320C25研制的图像动目标检测装置,可实时对128×128的图像进行动目标检测处理。     

一种有效的运动目标辨别方法

提出了一种利用图像序列中两帧相邻图像从分割所得二值图像的各个候选目标块中确定真实目标的有效算法．背景配准后，可获得背景噪声分布的直方图，同时获得具有对应关系的候选目标块间的噪声分布直方图，通过比较它们与背景噪声分布直方图之间的差异性，即可准确地辨别出真实目标．通过对实际图像序列进行实验，证实了本方法的有效性．     

P2P-Grid系统中的资源组织与定位策略研究

在结合P 2P技术和G rid技术的P 2P-G rid系统中局部网格系统规模适中的情况下,根据资源属性对资源进行分类组织,把属性相同或相似的资源聚集地组织在一起,可以实现这些资源的一次性查找,其时间复杂度可以缩短到O(5)常量阶,并通过重定位机制,可减少对资源的重复搜索操作.     

基于自然特征点的实时增强现实注册算法

提出了一种基于自然特征点的实时跟踪注册算法,并将其应用于增强现实系统。算法在已知场景的3D模型以及少量标定关键帧图像的基础上,选择与当前图像最为匹配的关键帧,利用基于关键帧的图像匹配方法实时获取摄像机的运动参数估计。算法采用合成中间图像的技术解决两图像特征点间的宽基线匹配问题,并应用扩展卡尔曼滤波器对参数估计结果进行平滑,以消除系统抖动现象。实验结果表明,算法鲁棒性强,注册精度高,能够有效地克服系统误差漂移。     

基于模板匹配的图像配准算法

在研究传统图像匹配方法和分色理论的基础上，提出了基于模板匹配的图像配准算法．在将标准图像和待测图像分别分色的基础上，采用序贯相似性检测算法对各色灰度图像分别进行模板匹配，并根据匹配数据，对图像进行平移、缩放及旋转操作，使两幅图像能够在空间上配准．实验表明，算法的效率和精度与采集设备的分辨率、模板选取以及匹配区域大小等因素有关，与传统图像配准算法相比，效率和精度分别提高了30％和35％以上，不仅满足了彩色精密印刷品质量检测的要求，而且还可应用于其他图像快速配准的过程中．     

一种运动背景下目标快速定位方法

针对运动背景下目标检测算法计算量大,难以实现实时跟踪的问题,提出了一种目标快速定位方法.该方法采用图像配准补偿背景运动量,由多帧图像差分消除背景图像获得目标图像,通过自适应阈值对目标图像二值化,用形态学处理消除噪声斑点,最后通过连通区域像素个数统计判决,进一步去除伪目标,最终定位目标区域.试验结果表明该方法能在2-6 ms内准确定位平移运动背景下的目标.     

基于特征点的数字图像配准

基于特征点的数字图像配准技术的重点在于如何提取图像上的有效特征点,通过Harris算子提取静止多线条图像的角点作为特征点,能有效解决图像配准过程中特征点数目少、配准精度难以保证的问题.仿真试验结果表明,该方法不但速度快,而且抗噪声性能好、精度高.