从图像中提取离散点状神经功能束边缘的研究

针对神经切片图像中呈现离散点状分布的功能束,提出了一种提取其边缘轮廓的方法。首先采用聚类数目未知的动态聚类方法把功能束从原始切片图像中逐个分离出来,接着用改进的GVF-Snake模型逐个提取功能束的边缘,再把所得到的各个功能束边缘叠加到原始切片图像中。实验表明,这种方法不仅能有效处理功能束的分裂和汇合,而且边缘提取的收敛速度快,最终得到的功能束边缘光滑连续,满足神经三维可视化的要求。     

最大度为3的2-连通外平面图的星边染色

如果图G中没有长为4的路是2-边染色的,那么称图G的一个正常边染色是星边染色的.使得G有星边染色的最小颜色数称为G的星边色数,记作X1s(G).研究了最大度为3的2-连通外平面图的星边染色,证明了4≤X1s(G)≤6,确定了一些特殊外平面图的星边色数.     

一种新的指纹图像预处理方法

提出了一种基于屋脊边缘检测的指纹图像预处理方法，利用屋脊边缘沿最大主曲率方向的最大主曲率局部极值直接得到指纹的骨架，用最小主曲率的方向得到指纹的方向流结构。实验证明，该方法对于不同质量的指纹图像都妈得了较理想的结果，而且可用于其他方波型屋脊边缘的检测。     

图式流形▲2n个顶点,n≥3的一个同胚分类定理

介绍计算缩影为▲2n个顶点,n≥3的图式流形的同胚类的一个简单方法.     

Reduced bit low power VLSI architectures for motion estimation

Low power and real time very large scale integration(VLSI) architectures of motion estimation(ME) algorithms for mobile devices and applications are presented.The power reduction is achieved by devising a novel correction recovery mechanism based on algorithms which allow the use of reduced bit sum of absolute difference(RBSAD) metric for calculating matching error and conversion to full resolution sum of absolute difference(SAD) metric whenever necessary.Parallel and pipelined architectures for high throughput of full search ME corresponding to both the full resolution SAD and the generalized RBSAD algorithm are synthesized using Xilinx Synthesis Tools(XST),where the ME designs based on reduced bit(RB) algorithms demonstrate the reduction in power consumption up to 45% and/or the reduction in area up to 38%.     

不含3-圈平面图的线性染色

运用Discharging方法,研究了平面图的线性染色问题,证明了一个没有3-圈的平面图G的线性色数lc(G)≤[3△(G)/2]+2,其中△(G)表示G的最大度.     

自适应版面分割的非线性随机滤波方法

版面分割是文本分析领域中的一个重要而基础的研究课题，传统的版面分割方法主要包括两大类，即top-down和bottom-up方法，这两种方法虽然沿用至今，但它们对处理具有高几何复杂性的文本并不是十分有效，此外，分割文本的过程需要反复迭代，因而耗费计算时间，近年提出的修正分形特征（MFS）方法虽能克服top-down和bottom-up方法的上述缺点，但由于需要计算修正分形特征，因此无论从原理的简明扼要，还是降低算法复杂度等方面来考虑，都有进一步改进的必要，作者提出了基于次序统计滤波器（OSF）的版面分割新方法，它的原理较之MFS方法更加直观和朴素，在工程实现上它不仅能像MFS方法那样自适应地处理各种具有高几何复杂度的文本，而且更加节省计算时间。     

NA随机变量之和的大偏差与指数估计

对ＮＡ随机变量序列建立了类似于独立随机变量序列的大偏差概率不等式与指数估计。     

Spark环境下基于网格索引的轨迹k近邻查询方法

移动对象轨迹的k近邻(k nearest neighbor trajectories,kNNT)查询是一种重要的空间信息服务,主要用于寻找与给定轨迹最近邻的k条轨迹,被广泛地应用于智能交通、信息推荐等领域。随着轨迹数据量的快速增长,由于单机计算资源的限制,传统集中式环境下的kNNT查询效率和可扩展性无法满足实际要求。为了解决这个问题,设计了轨迹数据的分布式网格索引结构,该索引在Spark环境下将轨迹切分并映射到网格中,并引入轨迹还原表以保留查询时候选子轨迹段间的连续性。基于此索引,提出了Spark环境下的轨迹k近邻查询方法kNNT-Grid。实验结果表明,kNNT-Grid方法在分布式环境下实现了良好的查询效率和可扩展性,能够应对海量轨迹数据的k近邻查询需求。     

两类幂图的强边染色

图的强边染色是在正常边染色的基础上,要求每个色类的导出图是一个匹配。本文通过构造法,研究了路的幂图的强边色数至多是9,圈的幂图的强边色数至多是14。