基于Retinex理论的JPEG压缩方法研究

现有JPEG压缩标准推荐的色度与亮度量化表,是通过对自然光照下图像色彩数据的统计和实验获得的,不具备偏色校正功能.为此以Retinex理论为基本计算框架,探究并提出一种新的具有色彩恒常性的JPEG压缩方法.该方法通过构建合适的DC系数矩阵来迭代计算DCT系数的局部空间均值,由此估计出照度分量;然后,对照度分量影响信息和边界方向信息进行综合计算来调整亮度量化表,以达到同时实现偏色校正和图像压缩的效果.实验结果表明,与现有的JPEG方法相比,该方法在保持同等压缩比的情况下,具有更好的偏色校正效果.     

一种改进的CIC抽取滤波器设计

针对软件无线电系统中CIC抽取滤波器的应用需要,提出一种改进CIC抽取滤波器的设计方法。该方法通过引入COSINE滤波器和采用非递归并行结构,有效的解决了传统滤波器在旁瓣抑制性能和增益方面的不足,提高了滤波器的旁瓣抑制比,输出噪声较小。改进的CIC抽取滤波器不需要乘法器,所以硬件实现简单,稳定性高。最后通过仿真证明了该方法的有效性。     

一种新的快速移动单模式匹配算法

针对单模式匹配算法BM算法中平均移动距离较小的特性,文章对BM算法进行改进,提出了一种新的可以增加平均移动距离的字符串匹配算法BMN算法。该算法首先在预处理阶段使用任意的2个字符作为字符块来计算移动距离,并设置最大移动距离为模式串长度加1;然后在查找阶段通过比较连续的2个字符块来增加大距离移动的概率。实验表明,无论模式串的长短,所提出的算法对于英文文本和二进制串均具有较快的速度。     

基于多Agent动态影响图的协作实现

将MAIDs在时间上进行扩展,提出一种新决策模型——多Agent动态影响图（MADIDs）,对动态环境中的协作关系进行建模;给出MADIDs的一种分层分解的分布近似方法,进而通过将决策结点和效用结点的推理引入到BK算法中,给出MADIDs环境模型的一种扩展BK（EBK）近似推理算法;引入一种BP神经网络学习MADIDs的局部效用函数。最后,针对一个表示协作关系的MADID模型,进行算法比较和仿真实验,实验结果显示了MADIDs模型的有效性。     

一种改进的处理雾天降质图像的增强算法

子块部分重叠的局部直方图均衡算法(POSHE)用于雾天图像增强时,因为输出的图像亮度不可调整,致使有的图像处理后整体偏暗,部分细节不够清晰,为此,该文以POSHE为基础,利用抛物线直方图均衡化方法,实现雾天图像增强.实验表明该方法在对雾天降质图像处理时,可以达到局部细节清晰化和全局对比度增强的效果,并且亮度可方便调整.     

一种新的基于NGA/PCA和SVM的特征提取方法

提出了一种使用小生境遗传算法(NGA)和主成分分析(PCA)对支持向量机(SVM)进行封装的方法来选择特征子集。该方法首先使用PCA得到特征向量,然后产生若干随机特征向量子集,从而得到新的特征空间,将所有训练样本映射到这个特征空间来训练支持向量机,再使用支持向量机的半径间隔方法对每个特征向量子集的性能进行评价,最后使用小生境遗传算法来共享适应度,以及进行选择、交叉和变异操作得到新的特征向量子集,重复这个过程直至得到最优的特征向量子集。使用UCI数据集进行了相关的实验,实验结果表明了该方法可以减少特征的数量以及提高分类正确率。     

一种新的数字图像灰度直方图及其应用研究

一般的描述数字图像的直方图不能反映图像中的局部特征和对象属性，本文提出一种新的灰度直方图，其特点是具有描述图像局部特征能力，文章给出了它的定义，并对其中的特别区域及其与图像中字幕的映射关系作了分析，在此基础上，我们进一步研究了这种直方图在字幕检测与定位中的应用，并为此目的提出了一种算法，计算实验结果表明，该算法快速有效。     

Bayes网络学习及其在文本检测中的应用研究

针对大规模Bayes网络的条件概率赋值问题,提出一种学习方法．首先使用类层次结构定义一种新的层次Bayes网络模型,用于表示大规模Bayes网络．然后将训练数据集由单个数据表的形式转化成多表数据库,其中每个数据库表对应1个Bayes网络模块．在此基础上导出条件概率计算公式,从每个数据库表中算出相应的Bayes网络模块的条件概率表,由此实现对整个层次Bayes网络的概率赋值．可通过适当增加数据库表的数目来控制每个表中属性的个数,保证计算的可行性．最后将本层次Bayes网络及计算公式用于解决图像中文本的自动检测与定位问题,实验结果表明了它们的有效性．     

一种新的自适应二维Otsu图像分割算法研究

现有二维Otsu图像分割算法的阈值识别函数是通过计算类间离散度矩阵的迹来实现的,没有考虑目标和背景这两类像素自身的内聚性且计算复杂度高,为此提出一种新的阈值识别函数设计算法.该算法先统计待分割图像目标类和背景类各自类内的绝对差,相加得到总体类内绝对差之和;再统计目标类和背景类两类之间的总体平均离差;然后把总体类内绝对差和类间总体离差的商式作为阈值识别函数.实验结果表明,与现有的识别函数相比,利用新构造的阈值识别函数来自适应寻优阈值,从主观上和客观上都取得了较好的分割效果,而且计算量较小.     

多分类器融合的人脸识别与身份认证

人脸识别是生物特征识别技术中一个活跃的研究领域,取得了很多实践成果,但是单一分类器一般不能取得满意的识别率与身份认证效果。本文采用贝叶斯决策理论分析了常见的积、和、中值以及投票多分类器融合方法,并根据实际的选举情形,对投票法进行了2种改进。然后对协同人脸识别、特征脸法以及复合方法等人脸识别分类器进行决策层的融合,对ORL库中人脸识别仿真实验表明文中的多分类器融合的人脸识别方法具有较好的分类性能,对污损、低分辨率人脸图像具有可靠的识别率、鲁棒性强,而且应用于人脸身份认证中取得了较好的认证效果。