基于非对称逆布局模型的几何矩计算方法

以提高低阶矩的计算速度和精度为目标,以传统的图像表示方法和基于分层结构的图像表示方法为研究对象,提出了一种基于非对称逆布局模型和坐标编码程序(NAMCEP)的快速精确几何矩计算方法.给出了基于NAMCEP表示的精确矩计算的一个重要定理.以图像处理领域里惯用的Lena,Goldhill,F16和Peppers二值图像作为典型测试图像,并与流行的基于线性二元树(LBT)表示的矩计算方法进行比较,结果表明:基于NAMCEP表示的矩计算方法精确矩计算时间比LBT平均节省68.75%,能够有效地用于推导平移、伸缩和旋转不变量方面.     

基于负数阶矩的正值Alpha稳定分布的参数估计

为了精确估计正值alpha稳定（PAS）分布的参数，基于负数阶矩理论，提出了比值估计、对数矩估计和迭代对数矩估计3种参数估计方法．比值估计直接利用特定阶次的负数阶矩的比值来估计未知参数，对数矩估计利用PAS分布的对数变换及其负数阶矩的Taylor展式从而获得解析的估计形式，迭代对数矩估计通过样本分段迭代估计未知参数．与传统的估计方法相比，所提出的3种估计方法可以获得更高的估计精度，并且对数矩估计具有较低的计算复杂度．MonteCarlo仿真实验表明，当独立运行次数为100、样本总数为5000时，比值估计的估计精度可以达到99．8％，对数矩估计的估计精度可以达到99．95％，迭代对数矩估计的估计精度可以达到99．94％．     

一种改进的伪Zernike矩快速计算方法

为了有效地利用伪Zernike矩进行图像分析和模式识别,针对传统伪Zernike矩快速计算方法在计算伪Zernike矩时复杂度大的问题,提出一种改进的伪Zernike矩快速计算方法.该方法利用Clenshaw递推公式实现了伪Zernike矩多项式求和的快速计算.初步实验结果表明:在计算指定阶伪Zernike矩时,文中方法比传统伪Zernike矩快速计算方法需要更少的CPU时间;在人脸特征的提取及识别方面,文中方法的识别率比传统的主成分分析方法约高5%,而特征提取需要的平均时间为1.2 s.     

基于Surf和改进颜色矩的服装图像检索算法研究

针对单一算法检索效率不高的问题,提出一种新的基于Surf和改进颜色矩的服装图像检索算法,采用改进的目标颜色矩进行服装图像特征筛选,对目标进行预定位,进而采用Surf算法进行特征点匹配检索出目标图像,仿真结果表明,该算法图像检索时间比单一算法缩短了62.5％,效率提高了166％,比基于单一Surf或者颜色矩的检索算法更具...     

不变伪线矩算法在运动船只目标识别中的应用

为准确得到港口运动船只的特征、且在节约系统资源的同时快速高效地跟踪目标,结合传统不变矩和不变线矩的特点,提出了一种基于不变伪线矩的目标识别算法.进行计算复杂性分析,验证了算法的快速性;同时分析了不变伪线矩的稳定性.使用新算法得到图像中各目标的计算区域,并对计算区域进行边缘检测预处理,通过二值图像计算得到不变伪线矩.评估了新算法的不变伪线矩性能,并进行了仿真测试与分析.结果表明,该算法在准确得到运动目标所在区域特征的同时提高了运算速度,并成功应用于运动船只智能监测系统.     

一种基于IFFT的小波矩的快速算法

该文提出了一种基于快速傅立叶逆变换 (IFFT)的小波矩的快速算法。小波矩除本身具有矩特征的旋转、平移、缩放不变性外 ,还具有对图像细节特征的描述。该文在小波矩和快速傅立叶逆变换方法的基础上提出了一种基于IFFT的小波矩的快速算法。实验结果证明 ,这种方法大大简化了小波矩的计算     

一种新的基于矩的改进离散余弦变换及其反变换快速算法

为了提高离散余弦变换(MDCT)及其反变换(IMDCT)的计算效率,提出一种新的基于一维离散矩的快速算法.首先把MDCT和IMDCT的核函数映射到另外一个集合进行合并化简,再用三角函数泰勒级数展开的方法,将MDCT和IMDCT的计算用有限项的一维离散矩的线性加权和近似.一维离散矩的快速计算可以采用p+1维的矢量加法结构进行,用加法运算代替乘法运算,有效地减少了乘法的运算量.该算法的乘法计算量仅为O(Nlog2N/log2log2N),少于通常快速算法所需的O(Nlog2N),可以有效地降低运算时间.理论分析和实验结果都表明:用一维矩近似的方法计算MDCT和IMDCT的结果精度很高,运行速度比较快,能够很好地满足实际计算的要求.     

移动机器人图像匹配的一种新算法

为了提高移动机器人识别目标的快速性,针对RIRAⅡ移动机器人的图像匹配问题,将图像表达能力强的Zernike矩引入到图像计算中,在详细分析矩技术基本特征的基础上,采用一种有效的二阶递归算法对图像的Zernike不变矩特征进行了计算,并将此算法运用于二值和灰度图像处理实验,结果证明,利用这种算法使Zernike矩的计算速度得到了显著的提高。     

文本特征抽取中基于基因集编码的遗传退火算法

采用基因集的形式对传统遗传算法的编码方式进行改进,再引入模拟退火的思想,提出一种基于基因集编码的遗传退火算法的文本特征抽取方法（GSGAA）,并与遗传算法（GA）和模拟退火GA算法（SA-GA）进行比较实验。结果表明,GSGAA算法用于文本分类的特征抽取所得出结果的正确率和执行时间都比采用单基因进行编码的GA算法和GA-SA算法好,具有一定的应用价值。     

具有历史洪水时P—Ⅲ分布线性长法的研究

为了填补国内空白,基于美国学者Hosking1990年提出的线性矩法（L-monent）,专门就线性矩法在P－Ⅲ分布下参数估计的算法,与传统参数估计方法在统计性方面的差异进行介绍与分析计算,提出了具有历史洪水时该法的计算公式,大量统计试验结果表明,线性矩法确定具有良好性能,矩较法好得多,与概率权重矩法（PWM）结果很接近,所提出的具有历史洪水情况下的线性矩公式是合理有效的。     

基于阴影法和对角优先的RNAM图像表示

研究了基于对角优先的矩形子模式搜索策略,即在矩形子模式的扫描过程中首先令横坐标和纵坐标不断同时加1,直到其为非同类块为止;然后再令横坐标（或纵坐标）不断增加,直到其再次为非同类块时停止搜索.通过使用扩展的Gouraud阴影法和对角优先的子模式搜索策略,提出了一种基于Gouraud阴影法和对角优先的RNAM（矩形非对称逆...     

Tchebichef矩的快速算法

为了更有效将Tchebichef矩应用于模式识别和图像分析等领域,提出一种关于Tchebichef矩的快速有效算法.对二值图像采用图像块描述方法,并在推导了Tchebichef多项式一些性质的基础上,实现了一种快速计算Tchebichef矩的新方法.实验结果表明,该方法能够有效地节省计算时间,尤其在图像尺寸较大,以及所使用矩的阶数较高的情况下,该算法的效果更为明显.     

基于图像直方图的一维不变矩研究

由于基准日与实测图之间存在灰度变化，基于灰度不变矩的匹配方法不能满足实际匹配的要求．图像灰度变化时，对应的直方图基本形状保持不变．据此定义了基于直方围的一维不变矩，并提出基于直方图不变矩的匹配方法．由于直方图不变矩是基于一维矩的定义，运算时间大大减少．     

基于遗传-蚁群算法的云计算任务调度优化

为了找到最佳的云计算任务调度方案, 缩短云计算任务完成时间, 通过综合考虑遗传算法和蚁群算法的优势, 提出一种遗传 蚁群算法的云计算任务调度优化算法. 首先采用遗传算法快速搜索到云计算任务调度的可行方案, 然后采用可行方案初始化蚁群算法的信息素分布, 解决初始信息素匮乏的难题, 加快算法收敛速度和搜索能力, 提高云计算任务求解效率. 在CloudSim平台的实验结果表明, 相对于遗传算法, 遗传 蚁群算法更适合于大规模云计算任务问题的求解, 可缩短任务完成时间, 获得更高的用户满意度.     

一种针对全景视频编码器的复杂度优化算法

相比于普通平面视频,全景视频能给用户提供更加沉浸式的体验,但其编码复杂度也急剧上升,阻碍了其推广应用。为解决此问题,本文首先结合全景视频纬度特性和帧间相关性构建复杂度预测模型,以更好地分配帧内复杂度资源;其次,构建一个转换模型将编码复杂度转换为时间复杂度,以确保帧内编码时间的稳定性;最后,综合上述两个模型提出一种自适应复杂度优化算法。实验结果表明,本文所提算法能在复杂度与编码质量之间取得更优的平衡,以适应不同应用场景的需求。     

基于双密度小波变换的纹理图像检索

为了进一步提高纹理图像的检索性能，提出了一种基于双密度小波变换算法．该算法根据双密度小波分解变换的特点，从系数角度出发首先对子带进行组合，然后提取一阶和二阶统计矩并将结果作为纹理的特征用于图像检索．由于组合双密度小波变换采用了过采样，具有时移不变性，所以据此生成的算法具有特征数少、检索精度高等特点．对比实验结果表明，该算法的检索精度比单小波和双密度小波变换分别提高了10％和7％，性能最好的是一阶和二阶统计矩组合的方法．     

基于JPEG2000的高效率控制算法

基于JPEG2000编码器的传统实现中存在大量计算冗余,使得编码器的实现需要大量编码时间和存储空间,提出了一种基于JPEG2000标准,高效、快速搜寻最优码流截取点的率控制算法.在对数域中对率失真斜率进行快速比较,从而避免了斜率浮点模式的运算;设定了编码顺序和位平面编码控制门限,从而进一步快速搜索最优码流截取点,降低在甚低比特率编码初期存在的冗余.该算法大幅度减少了编码所需的运算量和时间,尤其是在低码率情况下,提高了编码效率,且获得了与原始算法基本相同的高压缩性能.     

基于启发式策略的最短路径算法

在讨论经典Dijkstra算法和启发式策略算法（A^＊,矩形算法等）的基础上,提出一种基于Dijkstra算法的动态方向限制搜索算法用于求解道路网络中两节点之间最短路径．该算法结合人类的搜索思路和动态灵活的处理方式,对最短路径算法的搜索策略进行改进,动态改变搜索限制区域,减少计算时间．该算法不仅可以单独提高计算最短路径的效率,而且与其他算法结合起来还可取得更好的效果．实际结果证明动态方向限制搜索算法比经典Dijkstra算法减少近50％的搜索节点数和搜索时间．     

基于压缩决策表的乐观多粒度粗糙集粒度约简算法

粒度约简是多粒度粗糙集研究的一个关键问题。为了从乐观多粒度粗糙集的角度研究粒度约简问题,消除冗余数据,提高粒度约简的效率,提出基于压缩决策表的乐观多粒度粗糙集粒度约简算法。针对乐观多粒度粗糙集模型,引入下近似分布粒度约简的概念;利用线性时间排序算法进行等价类划分,为决策表的压缩和下近似集的计算打下基础;以冗余的决策表为研究对象,以核粒度为初始粒度约简集,以粒度重要性为启发式信息,运用粒度约简算法进行粒度约简,并通过实例分析和实验验证了该算法的有效性。结果表明,算法降低了计算下近似集的时间复杂度,具有较高的粒度约简效率。