一种新的红外与可见光图像融合与跟踪方法

多传感器图像融合技术在目标检测与跟踪领域中有广泛应用。提出了一种红外与可见光图像的新颖的特征级融合与运动目标跟踪方法。将目标轮廓用动态轮廓线表示,在目标跟踪过程中对于两类模式图像中的目标轮廓控制点向量,利用 B 样条形状空间模型将目标轮廓的特征级融合转换为控制点向量差的 L2 范数平方极小化。这种方法不需要图像配准,降低了融合的计算复杂度。同时,使用了自适应 Kalman 滤波技术,提高了动态轮廓线特征搜索的准确性。对比跟踪实验表明,融合后可见光图像的平均跟踪误差减小了 56.96%。     

基于图像融合的运动目标轮廓提取新方法

提出了一种新的运动目标轮廓提取方法。该方法分为3个步骤：对于红外与可见光图像序列,首先应用运动分割得到运动目标的初始轮廓线;其次,使用了动态轮廓线使其收敛到目标轮廓;最后,应用了两种新的图像融合方法,第1种方法求解两类模式图像的动态轮廓线控制点向量差的L2范数平方极小化,第2种方法通过图像配准实行改进的微分耦合。对比检测实验表明,第2种方法具有较好的融合效果。同时,设计了一种基于Newmark方法的动态轮廓线快速迭代算法,该方法如Wilson-θ方法的对比实验表明,Newmark方法稳定收敛的迭代时间降低了21．01％。     

Application of nonlinear color matching model to four-color ink-jet printing

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混合余裕系统H(3.1)可靠率分析

本文讨论用KIM—1微型机构成的混合余裕系统H(3.1)。首先给出它的总体结构以及各部件的功能,然后建立其可靠率的数学模型,最后着重分析各部分对系统可靠率的影响,从而建立起各部分可靠率的相对关系。     

基于AOS的运动目标检测算法

从能量极小化的观点出发，对运动目标检测问题定义了新颖的能量模型，给出了相应的曲线进化方程．结合水平集算法，所提出的曲线进化模型能够自动地适应拓扑变化，检测出多个运动目标区域及轮廓．定义了基于对数差图像的能量项，使得新模型对于场景照明不敏感．采用加性算子分裂(AOS)策略作为无条件稳定的数值方案来加速算法的快速实现。     

目标综合评价关联聚类算法的改进

利用现有的适于目标综合评价的关联聚类分析法对模糊事物进行分类评判时,存在阈值选取困难、聚类结果与标准对象的排列顺序直接相关、容易出现误判和漏判、先分的类聚集较多的对象而后分的类聚集较少的对象等缺点,影响了聚类结果的准确性和合理性,针对这些问题,提出一种改进的关联聚类算法,克服了原算法的不足之处,无论标准对象顺序如何排列、域值如何选取、先聚集哪一个类别,都能得到合理的稳定的聚类结果.     

负载可分应用在两种主从计算平台上的调度

很多现实中的负载可分应用通常要求划分是有重叠的或者需要额外的附加信息.文章通过引入上述因素而对经典的DLS-3模型进行了扩展,在有/无通信协处理器两类主从平台上分别得到了平均划分、LIFO和FIFO三种调度方案的解析解,并对它们的调度性能进行了严格比较.分析结果表明,与经典的DLS-3模型不同,在这个新的约束下FIFO总是上述三种调度策略中最优的,而与系统的规模和类型无关.     

基于用户多媒体数据管理模型的个性化图像检索

 为了提高基于内容的图像检索系统的性能和减少图像底层视觉特征和高层语义特征之间的鸿沟,本文提出了用户多媒体数据管理模型.包括用户语义模型、用户兴趣模型和用户意图模型.实验证明用户多媒体数据管理模型可成功为用户提供个性化图像检索和个性化推荐服务.     

四值逻辑在图象处理中的应用

本文讨论二维目标的四分形结构.提出四分形阶的概念,直接编码包含在目标中的更高阶四分形.给出四分形的几种算符(∩,#),使得目标操作如连接、相交、取补等可以用代数方法计算.最后提出四分形在计算机中的一种有效数据结构以及这些算符在通用计算机上的实现方法.     

最优子带编码器理论设计及其应用综述

子带编码器(subband coder,SBC)是一种由滤波器组(filter bank,FB)和量化器构成的通用编码模型。常用的变 换编码器及小波(包)编码器都可视为它的特殊形式。对于统计分布已知的信源,如何最优化SBC长期以来一直是自适 应信号压缩领域的难点问题。本文将SBC分为三类:正交均匀、双正交均匀和非均匀SBC。首先提出编码增益准则下SBC 优化的统一形式化描述。然后在该框架下,对每一类SBC,从其最优化的理论研究与算法设计两方面阐述最近10年来的 重大进展。其次介绍最优SBC在现代信号处理中的应用现状,最后指出未来的发展方向。