一种基于改进的密度聚类的区域数据可视化方法

目前的可视化应用不管动态还是静态可视化,已经存在二维图形展示和点密度展示几种形式,而点密度已经成为作为体现密度特征的最有力手段。但目前的一般手段都只是简单的在特定区域内实现随即点的输出。由于数据本身的密度属性与其所属区域存在内在属性关联,本文在前期通过密度处理分析进行聚类,将数据集进行归类划分后在对应区域进行判断输出实现可视化,实验证明具有更符合区域特征的可视化效果,并且时间和空间复杂度明显小于直接进行点密度可视化输出的算法。     

盲被动图像检测技术的研究

主要对当前国内外的图像检测领域研究现状做了概括和实例分析，首先简要陈述了关于图像伪造的一些基本知识，总揽了目前基于主动的图像检测方法的研究情况和存在的问题及盲被动图像检测出现的背景条件及其研究现状；具体描述了几种盲被动图像检测算法；简要介绍了盲被动图像源检测；对盲被动检测研究的发展趋势做了展望。     

一种基于倒谱相关特性的散焦模糊图像复原方法

由于设备环境、人为因素等诸多原因造成的散焦退化图像,在天文、交通、医疗等众多领域的实际应用效果受到较大程度的影响.针对散焦模糊图像的盲复原技术进行研究,以探索一种较好的散焦模糊图像盲复原方法.在退化图像的复原过程中,点扩展函数(Point spread Function)的参数估计最为关键.因此,文中提出的散焦模糊图像复原方法,基于频域倒谱及其相关特性.进行散焦模糊图像的PSF估计.通过仿真实验表明,该算法可以较为准确地估计出散焦模糊图像的模糊半径,实验证明了估计结果的准确性以及对模糊图像恢复的有效性.可以得出结论:利用倒谱相关性对散焦模糊图像进行肓复原,是一条切实可行的研究路线.     

基于Radon变换的运动模糊方向精确估计

在模糊图像复原技术中,运动模糊方向的估计有着极其重要的作用。它不仅可以作为模糊复原的一个重要参数,也可以作为估计模糊距离的重要参数。通过运动模糊方向,可以将图像复原转化到一维进行操作,使复原过程简化。因此,不管从整体上还是局部上运动模糊角度的精确估计,对图像恢复技术都有很重要的应用价值。本文提出一种基于频域特性利用Radon变换对模糊图像的模糊方向进行估计的改进方法。仿真实验证明了其估计结果的精确性。     

基于汉语元音分类的多维特征说话人辨认研究

由于说话人的语音特征和个性特征到目前为止无法很好地分离,本文提出了基于语音分类的说话人多维特征的提取方法,将语音识别技术应用到说话人特征提取上,提取出的N维组合特征较其它普通特征有更高的有效性。该方法从汉语语音的特点出发,对基于汉语的说话人识别进行研究。实验结果表明它的有效性较长时平均特征的有效性提高了2.915%。