图像相似性度量方法的研究

在Vizilter图像比较方法研究工作的基础上,针对比较图像由于获取条件不同所产生的信息不确定性问题,通过引入图像的标准比较空间,对图像相似性度量问题进行了研究.提出了基于距离测度、相关系数及复合投影的图像相似性度量方法.基于图像标准比较空间的相似性度量工作不仅对Vizilter的研究成果进行了推广,同时也给出了一些新的研究思路和方法.     

扩散形态算子在图像比较中的应用

将Laplacian特征映射和扩散映射的方法应用于图像数据,通过对图像热核及扩散核相关问题的研究,提出了建立扩散形态算子及运用于图像相似性比较问题的基本框架,证明了Pyt'ev形态分析理论中的投影算子及形态相关系数是扩散形态算子及扩散形态相关系数在马赛克图像模式下的特殊情形;与此同时,还对相关算法的具体实现方法和参数选择方式进行了适当改进,使得在图像比较中的相关数据实验结果得到一定的改善.     

曲线形态相似性的定义与度量

提出了曲线形态相似性的定义与度量问题.介绍了一种曲线的划分方法,得到一个曲线的比值样本,基于统计学原理,给出了曲线相似性的定义与度量方法.并通过算例验证了该相似性度量方法的可行性.     

岭估计中的影响度量与相关系数的关系

数据对线性模型的最小二乘估计的影响已有许多研究，但数据对岭估计的影响很少有人研究．吴诗泳和岳珠（ 工程数学学报，１９８９ ，６（１） ：１１５ ～１１９ ．） 研究了剔除一组数据对岭估计的影响．在此，我们继续讨论数据对岭估计的影响，找到了影响度量与相关系数之间的联系，得到了一些有意义的结果．     

基于纹理特征的图像检索研究

该文讨论了图像纹理特征的提取与表达,在理论探讨的基础上做相应改进,使检索结果的准确度得到提高,并开发出一个试验系统验证该方法的有效性。试验证明基本达到了预期效果。     

基于投影序列质心的不规则形状识别

以交通标记识别为例,针对不规则形状识别提出一种新的方法。选取不规则形状的边缘点做双向投影变换,根据归一化和中心化后的投影序列数据求得加权质量,从而得出投影序列的质心。由于相似质点系的质心距离相近,因此相似投影序列的质心也相近。以棋盘距离和街区距离的线性组合替代欧氏距离来度量投影序列及其质心的相似性,继而得到不规则形状的相似程度。实验结果表明,该算法在保持较高识别精度的同时,运算速率也比较快。     

互相关系数的分解研究

本文通过理论分析和分解处理法研究两个典型信号之间的互相关系数的构成及其影响因素。文中提出了宏观相关系数和逐次分频相关系数的概念。     

自适应形态算子的表示方法及性质研究

以结构函数的概念和欧氏空间中空间变化（SV）的二值形态学理论为基础,探讨了结构元素在自适应形态学中的应用.通过引入适当的条件,建立了自适应形态腐蚀、膨胀、开、闭算子的表示形式,并对其性质进行了研究,为一般自适应形态算子的研究提供了一个相对清晰的理论框架.     

基于多维时间序列形态特征的相似性动态聚类算法

由于时间序列数据具有高维度、动态性等特点,这就导致传统的数据挖掘技术很难有效的对其进行处理,为此,提出了一种基于多维时间序列形态特征的相似性动态聚类算法(similarity dynamical clustering algorithm based on multidimensional shape features for time series,SDCTS).首先,提取多维时间序列的特征点以实现降维,然后,根据多维时间序列的斜率、长度和幅值变化的形态特征定义了一种新的时间序列相似性度量标准,进而提出无需人为给定聚类个数的多维时间序列动态聚类算法.实验结果表明,与其他算法相比,此算法对时间序列具有良好的聚类效果.     

基于模糊信息增益的图像相关性度量

针对图像中所含有的统计概率不确定信息以及模糊不确定信息,提出了一种综合图像概率信息与模糊信息的新模糊信息增益度量方法来比较目标图像与参考图像之间的相关度,从而为图像相关匹配与检索提供强有力的依据.实验结果表明,该方法是有效的.     

基于连续肯德尔相关系数学习相似度函数的图像检索方法

提出了一种基于连续肯德尔相关系数学习图像间相似度函数和运用学习的相似度函数进行图像检索的方法.通过对500幅图像所组成的图像数据库以及和其他传统相似度函数学习方法在图像检索中检索效果的比较实验可以得出:该方法的图像检索效果要优于其他相比较的传统方法.     

形态插值方法应用于图像重构

指出了基于数学形态学的形态插值方法是一项新的研究领域，提出了一种改进二值图像测地距离函数和形态中集函数的方法，并在此基础上建立了一种适用于灰值图像、彩色图像及多光谱图像的形态插值变换．应用插值变换于图像分割序列重构的实验结果表明：该方法可以成功地运用于对各种类型的图像进行有效地插值重构和图像形变．     

基于相关系数的快速分形图像压缩方法

分形图像压缩的缺点在于编码时间过长.该文提出了一种基于相关系数的匹配判别式,可大量排除不相关的Domain(区域)块,从而可降低匹配的计算量,提高编码的速度.判别式中阈值由全局的相关系数ρ和各Range(排列)块的标准差σr所确定.本方法在大幅提高编码速度的同时,能保证良好的图像质量,这得到了实验结果的验证.     

基于秩相关系数的证据合成方法

针对传统Dempster-Shafer证据合成方法合成冲突证据时,会出现相悖结论的问题,提出了基于秩相关系数的冲突证据合成方法。方法利用证据冲突信息,通过秩相关系数得到证据间的相关程度,通过算法步骤顺序求解证据距离以及权重系数,根据权重系数对证据进行重新概率分配后,完成证据预处理过程,最后用改进的合成规则,完成再分配证据的合成。具体的证据实证验证了算法在合成冲突证据方法具有最优结果,且和推理一致,可以很好地用于证据合成。     

基于相关系数的快速图像匹配研究

针对传统图像相关匹配算法计算量较大的问题,研究图像库中相关图像搜索方法.提出一种改进的相关匹配算法,该方法通过对相关系数公式进行简化和迭代运算,减少了重复运算.通过设定参考图像与目标图像的相关系数阈值,只需计算方差相差较小的点的相关系数,提高了运算速度,计算时间减少到原来的14%,甚至更短.在文件夹的图像搜索中实现了图像的快速匹配.     

基于固有时间尺度分解与多尺度形态滤波的滚动轴承故障特征提取方法

为了准确提取出滚动轴承的故障特征并对轴承状态进行评估,提出了一种固有时间尺度分解(intrinsic time-scale decomposition,ITD)与多尺度形态滤波相结合的滚动轴承故障特征提取方法。首先,采用ITD方法将滚动轴承故障信号分解成多个固有旋转分量(proper rotation,PR);然后,对比各个PR分量与原始信号的相关性;最后,采用多尺度形态滤波算法对相关性较大PR分量进行滤波降噪,并提取滚动轴承故障特征频率。采用所建立方法对轴承外圈故障和内圈故障实验数据进行分析。结果表明,所提出的故障特征提取方法能够有效抑制噪声,清晰准确地提取出滚动轴承故障特征频率。     

线性相关系数的一种稳健形式

相关系数是反应2个随机变量之间线性关系紧密程度的一个量,容易受异常值干扰.提出一种稳健的形式,它在正态分布条件下的性质与相关系数类似,但是抵御异常值远远优于相关系数,具有很好的应用价值.     

随机变量的Kendall相关系数的推广

多维随机变量之间常常存在着复杂的相依关系,而度量相依关系指标大多只刻画二维随机变量之间相依程度。借助Copula工具及利用Kendall相关系数是和谐概率的线性变化的特点,将二维Kendall相关系数推广到n维,并在此基础上探讨其性质以及不同维度的Kendall相关系数之间的关系。     

试用关联度分析人才结构的合理性

人才,是经济社会活动诸多要素中最主要,最活跃的要求,结构合理的人才队伍才有可能产生高的效率和效益。本文应用灰关联度分析方法,以通信产业人才队伍为例进行分析,为制定合理的人才队伍结构提供了一种评价方法。