一种基于偏导数的滤波算法

提出了一种新的图像噪声消除算法。该方法可以快速有效地去除图像中的脉冲噪声,并保留图像的细节。该算法主要利用像素点的偏导数信息把所有的像素点分为有效的信号点和噪声点,判定的标准为：任意像素点的值如果在其邻域为最大或最小值,则认为该点是噪声点,否则就是有效点。实验结果表明,本算法去除噪声与保留细节的效果好,且运算速度较快。     

网格提取的图像修复方法

数字图像的修复,一般都需要人们用手工来标记待修复的区域。提出了一种新的方法,能够自动标记图像中的待修复区域——网状障碍物。首先将网状障碍物看作网格,利用网格是由空间中有规律两组线交叉形成的这一显著特点,然后通过计算来提取覆盖在图像上的网状障碍物,这样就不需要人们用手工来标记。为了保证得到的网格线能够完全覆盖图像上的网状障碍物,把提取的网格线进行适当的膨胀,实验证明该方法是有效的,且比较容易实现。     

粒子群优化技术的研究与应用进展

粒子群优化（PSO）算法是一种新兴的基于群智能搜索的优化技术，它是通过粒子追随个体最优解和群体最优解来完成优化，且算法简单、易实现、参数少，具有较强的全局优化能力，可有效应用于科学与工程实践中。文中综述了PSO各种改进技术、研究热点问题及其应用进展情况并指出了PSO的发展趋势及未来研究方向。     

基于粒子系统的轨迹可控的烟花动画模拟

计算机动画是应用计算机技术制作动画的艺术,是计算机图形学和动画的子领域.计算机动画采用连续播放静止图像的方法产生物体运动的效果.基于此,文中采用粒子系统去产生一幅图像所需的各个像素的帧,并将其绘制在屏幕上.文中通过对烟花系统模型的研究,提出将烟花的爆炸效果进行控制的模拟方法.基本原理是对爆炸瞬间烟花粒子属性的控制,并运用纹理映射对烟花粒子进行绘制.达到了对烟花轨迹进行控制的预期效果.     

基于样本块的图像修复方法的改进

基于纹理合成的图像修复算法适合大面积信息缺损区域的修复。基于Criminisi算法,通过对数据项的重新定义,从结构和纹理上对图像进行修复。改进算法在搜索最佳样本块时,考虑到样本块所含已知像素点的信息量对寻找最佳样本块的影响,构造了包含信息量的最优搜索式;为了平滑置信因子更新导致的误差传播,定义了基于曲率的置信因子更新方程。基于上述构造,经多次实验,改进算法得到合适参数,避免了明显冗余像素点的产生并使得纹理连接处连贯。     

实时稳定的二维烟雾模拟

烟雾模拟是计算机动画模拟的重要组成部分.在模拟过程中保证实时性和稳定性是烟雾动画模拟的一个重要方面.该文的目的是在计算机上模拟出真实感的烟雾.文中采用无粘不可压欧拉方程作为烟雾的基本物理模型,对这种简化的流体方程求解可以加快计算的速度,使模拟的速度加快.数值上,引入了CIP方法的一种改进形式USCIP方法来求解N-S方程的对流项,该方法是无条件稳定的.求解方法的稳定实现了大时间步长模拟,保证了模拟实时性和稳定性,最后模拟得到二维的烟雾效果.实验证明本方法能实时稳定地模拟出具有真实感的二维烟雾效果.     

VANET中利用分布式TDMA空闲时隙的协作中继方法

车载自组网中的分布式时分多址(TDMA)协议的主要缺陷是未能充分利用无线信道资源,如节点空闲时隙问题。针对车载自组网无中心节点且网络拓扑结构快速变化的特点,提出一种协作中继分布式TDMA方法(CR-DTDMA),以便利用节点空闲时隙协作中继转发数据。CR-DTDMA实现一种网络握手协议来确定协作中继节点,不依赖相关数据传输确认机制,而且网络握手协议的控制信息都采用消息搭载机制传递,不需要发送专门的控制包。分析与模拟表明,CR-DTDMA提高了数据中继转发概率,降低了中继转发时延和丢包率。     

基于图像结构和纹理的快速修复方法

传统的图像修复算法对纯结构或纯纹理图像有较好的修复效果.对于一幅既有结构又有大量纹理的图像,可先将图像分解为结构子图和纹理子图,再分别用不同的方法处理两子图,最后把处理后的子图合并,完成修复.对结构子图的处理常采用基于PDE的修复方法,该方法需要复杂的运算,其时间代价太大.为了提高效率,使用一种新方法,结合结构图像的特征,仅利用邻域的已知信息单次填充进行修复.试验对比表明,该方法有较好的修复效果,且大大缩短了修复时间.     

基于网格优化的隐式曲面自适应多边形化

隐式曲面多边形化是隐式曲面绘制的一种常用算法.基于网格优化的隐式曲面快速自适应多边形化算法,首先用多边形化算法生成一个粗糙的初始网格,再利用网格优化方法从网格顶点位置、规则性和网格法向三个方面对粗糙网格进行调整,最后根据网格的局部曲率用多边形细分策略细分优化后的网格.实验结果表明,该算法在网格生成速度和网格规则性上都胜于Marching Cubes的多边形化算法,恢复的隐式曲面能较好地反映形状特征.     

一种基于各向异性扩散的图像处理方法

图像修复的方法有很多种,目前最常用的有基于偏微分方程(PDE)和基于纹理合成的修复方法.在图像的修复和去噪上,偏微分方程都有很好的应用,但对于含有噪声的破损图像的修复,传统的方法是先去除噪声再进行修复.在BSCB模型的基础上加以改进,提出了一种新的修复方法,结合现有的图像修复和图像去噪两种技术的优势,对图像破损区域修复的同时进行整幅图像的去噪,修复和去噪的过程都是各项异性扩散的过程,能很好地保留图像的边缘信息.通过数值实验也表明该方法的有效性.