一个基于四元树的图象平移算法

近年来,图象的四元树表示及在四元树上执行图象操作运算已有许多研究,其中图象平移是受到广泛注意的论题之一.但是,至今为止的主要研究工作均需要“排序”或“二分查找”技术实施图象平移操作,因而算法的时间复杂度过高,运行效率较低.本文给出了一个基于四元树的图象平移算法,突破了已有的传统研究方法,采用“活动边(active edge)”数据结构,在图象平移操作时保持“活动块(active block)”的信息,使算法既不需要“排序”也不需要“搜索”,因而大大降低了时间复杂度.大量的对比实验也表明了该算法的可行性和有效性.     

一种基于B-树的IPv6路由查找算法

在未来的IPv6网络中,将面临的一个严重问题就是由于网络中IP数量的膨胀而引起路由表项的大规模增加,从而导致现有的路由表项的存储策略及查找算法不能很好的适应.本文提出了一种基于B-树的IPv6路由查找算法,阐述了如何通过B-树结构来有效的组织路由表项的存储及查找,从而达到查找效率和存储空间利用的均衡.     

基于稀疏查找表的色彩变换插值算法研究

使用均匀查找表执行色彩变换的传统方法会占用大量内存资源.针对均匀查找表大小随输入维数增长而成指数增长的特点,提出稀疏查找表方法,通过将整个设备空间分层为不同维数的子空间,在包含重要色彩组合的区域完成合理密度的抽样,优化查找表大小,更有效地节约内存空间.研究表明基于稀疏查找表的插值算法比传统方法更适用于三通道以上的多通道设备色彩变换,是新一代色彩管理系统的一个重要改进.     

区域表示：二元数组转换成线性四元树

本文提出一种方法实现二值图象的二元数组表示转换成线性四元树描述。它包括两个算法:(1)二元数组转换成0-四分形集合,和(2)平移-合并0-四分形。对于二元数组,算法(1)需要O(2~(2n))时间。算法(2)以0-四分形数目的线性时间运行。     

哈希查找算法研究与实现

介绍了算法的基本概念和常见的查找算法,并重点研究哈希查找算法,对哈希算法的时间和空间复杂度做了分析,并和其他查找算法的性能做了对比,实现了哈希查找算法.     

混合查找算法

本文对数据的比较查找提出混合查找算法，充分利用有序数据局部均匀性的特点，效率优于二分查找。     

最长前缀匹配查找的索引分离trie树结构及其算法

Internet的飞速发展要求核心路由器每秒能转发几百万个以上的分组,实现高速分组转发的关键是路由表的组织和快速的路由查找算法。索引分离trie树结构建立了具有k比特的一级索引,m比特的二级索引和步宽为s、最大深度为m/s的多分支trie树结构。在这种数据结构中进行最长前缀匹配查找的算法复杂度为:O(m/s+2)。它具有算法简单、查找速度快、易于更新、便于向IPv6过渡等特点,是一种综合性能较好的快速最长前缀匹配查找算法。     

区间表的快速查找算法

区间表(表中每一元素表示的是一个范围的数据)的查找是一个常见的问题,在表的长度较小或要查找元素的数量不多的情况下,折半查找是一种不错并且容易实现的算法。但在某些特殊的行业(如电信业)由于要对长度较大的表进行数量巨大的元素的查找,就不得不考虑它的执行效率。在广东电信公用电话管理中心从事的“签约分销商售卡话务”统计中,巧用哈希表来实现大量数据在众多签约分销商售卡记录中的数据查找,将整个查找的总长度较折半查找降低了一个数量级,大大提高了数据查找的效率。     

一种有效的序列断层图象的八元树构造算法

利用八元树进行物体的三维重是一种十分有效的方法。本文针对医国学图象处理中的实体三维重建顺分析了序断层图象的空间布局和八元树结构的荐,提出了一种通过断层序列图象直接建立八元树的快速算法,并易于在微机上编程实现该算法。     

一种新型索引结构

传统Hash算法中溢出桶与主桶、溢出桶与溢出桶之间一般通过指针实现链接,对海量数据的等值查询采用指针方式效率很低。该文提出一种动态哈希索引算法,用B+树结构表示桶地址表,在桶地址表与记录键值之间建立一个B+树结构,通过二分查找可直接找到相应桶元素。实验结果表明,该算法的综合性能优于其他索引,其等值查询效率提高了15%。     

Efficient component labeling of images of arbitrary dimensionrepresented by linear bintrees

An algorithm is presented to perform connected-component labeling of images of arbitrary dimension that are represented by a linear bintree. The bintree is a generalization of the quadtree data structure that enables dealing with images of arbitrary dimension. The linear bintree is a pointerless representation. The algorithm uses an active border which is represented by linked lists instead of arrays. This results in a significant reduction in the space requirements, thereby making it feasible to process three- and higher-dimensional images. Analysis of the execution time of the algorithm shows almost linear behavior with respect to the number of leaf nodes in the image, and empirical tests are in agreement. The algorithm can be modified easily to compute a (d-1)-dimensional boundary measure (e.g. perimeter in two dimensions and surface area in three dimensions) with linear performance     

一种基于交互式的图像生成插值算法

在对隔行扫描、四叉树和Baptista算法分析的基础上,提出了一种基于交互式的图像生成插值算法。该算法首先对图像进行均匀取样,然后基于待插像素点的邻域像素值分布的几何特征,对像素点进行评估以决定像素点的值。经过上述4种算法的对比实验,结果表明,采用插值算法,仅由较少的数据量,即可生成较清晰的图像。     

自适应多叉树防碰撞算法研究

提出了一种自适应多叉树防碰撞算法. 新算法在动态二叉树和四叉树搜索算法的基础上, 利用曼彻斯特编码可以准确识别碰撞位的特性, 通过计算碰撞因子, 估计标签数量, 从而在标签数较多的分支内选择动态四叉树搜索, 反之选择动态二叉树搜索. 理论和仿真分析表明: 新算法克服了动态二叉树和四叉树搜索算法的缺点, 在减少碰撞时隙数的基础上, 又减少了空闲时隙数, 大幅度地提高了搜索效率和时隙的吞吐率, 具有一定的创新性和实用性.     

改进的元启发式优化算法及其在图像分割中的应用

元启发式算法自20世纪60年代提出以后,由于其具有可以有效地减少计算量、提高优化效率等优点而得到了广泛应用.该类算法以模仿自然界中各类运行机制为特点,具有自我调节的特征,解决了诸如梯度法、牛顿法和共轭下降法等这些传统优化算法计算效率低、收敛性差等缺点,在组合优化、生产调度、图像处理等方面均有很好的效果.提出了一种改进的元启发式优化算法——NBAS算法.该算法通过将传统天牛须算法（BAS）离散化得到二进制离散天牛须算法（BBAS）,并与原始天牛须算法进行混合得出.算法平衡了局部与全局搜索,有效地弥补了算法容易陷入局部最优的不足.为了验证NBAS算法的有效性,将NBAS算法与二维K熵算法结合,提出了一种快速、准确的NBAS-K熵图像分割算法.该方法解决了优化图像阈值分割函数的优化算法易陷入局部最优、算法寻优个体数多、设计复杂度高所导致的计算量大、耗时长等问题.NBAS-K熵算法与BAS-K熵算法、BBAS-K熵算法、遗传K熵算法（GA-K熵）、粒子群K熵算法（PSO-K熵）和蚱蜢K熵算法（GOA-K熵）在Berkeley数据集、人工加噪图像以及遥感图像上的实验结果表明,该分割方法不仅具有较好的抗噪性能,而且具有较高的精度和鲁棒性,能够较为有效地实现复杂图像分割.     

基于改进布谷鸟搜索算法的图像边缘检测

针对传统边缘检测算法自适应能力差、固定阈值、背景噪声抑制的问题, 为了获得更理想的图像边缘检测结果, 提出了一种基于改进布谷鸟搜索算法的图像边缘测算法. 首先通过灰度图像矩阵的一阶导数得到灰度图像的梯度值矩阵, 然后用改进布谷鸟搜索算法根据布谷鸟繁殖行为找到搜索图像的梯度最大值, 检测出图像的边缘, 最后采用仿真实验对算法的性能进行检测. 仿真实验结果表明, 本文算法能快速、准确地检测出图像的边缘, 且优于其他传统边缘检测算法.     

用于区域表达的线性数字搜索树编码

本文提出一种用于区域表达的数据结构——数字搜索树(DST)及其线性化编码(LDST)。给出了在正方形区域图象最坏情况下的数据压缩公式,公式表明在图象分辨率较高时用LDST可使数据得到有效的压缩。最后,本文还给出了LDST与线性四叉树之间的转换算法及时间复杂度分析。     

基于聚类与遗传算法的Web图像检索

高效的Web图像检索对于用户来说是非常重要的,图像元搜索引擎作为一种有效的图像检索技术可以促进Web图像的检索质量和精度.提出一种基于改进的HACM(hierarchical agglomerative clustering methods)聚类算法和遗传算法的图像元搜索引擎模型,Web图像向量化表示之后运用HACM聚类技术进行分类,然后通过特殊设计的遗传算法对检索结果进行优化排序,最后将排序后的更精确的图像集提供给用户.实验结果表明,该系统可以在较短的时间内达到很高的检索精度.     

用于块匹配运动估值的正方形-菱形搜索算法

运动估值在视频图像编码中占有重要地位，该文首先研究了运动估值中的经典搜索算法并重点分析了菱形（DS）算法；然后设计了一种新的综合模板（SDP），它体现了粗定位和准确定位并行处理的思想，在此基础上提出了一种新的用于块匹配的运动估值搜索算法－－正方形－菱形搜索（SDS）算法。最后通过实验验证了该算法的有效性。     

Face posture estimation using eigen analysis on an IBR (image based rendered) database

In this paper, we present a novel representation of the human face for estimating the orientation of the human head in a two dimensional intensity image. The method combines the use of the much familiar eigenvalue based dissimilarity measure with image based rendering. There are two main components of the algorithm described here: the offline hierarchical image database generation and organization, and the online pose estimation stage. The synthetic images of the subject's face are automatically generated offline, for a large set of pose parameter values, using an affine coordinate based image reprojection technique. The resulting database is formally called as the IBR (or image based rendered) database. This is followed by the hierarchical organization of the database, which is driven by the eigenvalue based dissimilarity measure between any two synthetic image pair. This hierarchically organized database is a detailed, yet structured, representation of the subject's face. During the pose estimation of a subject in an image, the eigenvalue based measure is invoked again to search the synthetic (IBR) image closest to the real image. This approach provides a relatively easy first step to narrow down the search space for complex feature detection and tracking algorithms in potential applications like virtual reality and video-teleconferencing applications.     

基于四叉树的多分辨率地形数据3维可视化

大场景的3维地形可视化模型是地理信息系统平台的重要组成部分。但至今大场景的3维地形数据可视化仍存在数据处理速度慢,显示滞后的问题,针对此问题提出了一种基于四叉树的多分辨率地形数据3维可视化算法,即首先以规则网格为基本处理单元,采用链式四叉树数据结构存储多分辨率地形数据;然后在此基础上,设计了动态LOD算法完成四叉树的高效遍历。在该算法中,采用了视景裁剪、三角扇形和内存池等优化显示技术,用以支持大场景3维地形数据的实时显示,并已在Windows平台上,用VC 6.0开发了大场景地形数据3维可视化演示软件。