B样条与Bezier曲线转换矩阵的快速计算方法及应用

Romani L.等人在2004年首次明确提出了任意阶均匀B样条和Bezier曲线之间相互转换矩阵的计算方法,但该方法把高阶的转换矩阵用递归降阶形式定义的,在每次降阶中存在大量的重复计算,针对这个问题提出了改进的算法,并给出了其在均匀B样条的降阶方面的应用实例.     

仿高阶矩的结点不变量及其组成的图不变量

借鉴高阶矩的方法,采用层序的计算框架,依据结点的连接距离和层序信息定义了20种结点不变量。这些结点不变量体现图整体的上下偏分布特性、整体不均匀性和整体平滑性,结点不变量中的每层结点度数平方之和反映了层内结点度数的分布情况。通过比较这些结点不变量的可区分结点数,发现每层结点度数平方之和明显改善了结点不变量的细分能力。把排序后的结点不变量组成一个矢量后作为图的不变量。计算结果表明,共有9种图不变量可以区分所有结点数N<25的非同构树和N<34的非同构同胚不可约树(没有度数为2的树),对于更多结点的树,还没有发现非同构树有相同图不变量的例子;把这些图不变量应用到非同构图(N<10),区分结果好于 文献[8]中列出的22种图不变量的19种,而且文中9种图不变量的简并度不大,提高了随机图的同构测试性能。     

基于颜色分量单独噪声检测的混合中值滤波器

为了进一步提高开关型矢量中值滤波器滤除脉冲噪声尤其是细微噪声的能力,提出了一种基于颜色分量单独噪声检测的开关型标量和矢量混合中值滤波器(SVHMF)。与其它经典矢量滤波器相比,SVHMF最大的不同在于它是根据对像素点各个颜色单独进行噪声检测的结果,采用与之相适应的标量和矢量混和滤波方法。新滤波器可以最大限度地保护彩色图像图像像素中未被噪声干扰的颜色分量数据,从而可以进一步提高滤波效果。实验数据表明:SVHMF的滤波效果明显优于其它各类在彩色图像降噪中得到广泛应用的矢量中值滤波器。     

局部特定空间关系统计特征的RVIN噪声检测器

目的 随机脉冲噪声（random-valued impulse noise，RVIN）检测器将局部图像统计值（local image statistics，LIS）作为图块中心像素点是否为噪声的判断依据，但LIS的描述能力较弱，在不同程度上制约了RVIN检测器的检测正确率，影响了后续开关型降噪模块的修复效果。为此，提出了一种基于局部特定空间关系统计特征的RVIN噪声检测器。方法 以局部中心像素点的8个邻域像素对数差值排序值（rank-ordered logarithmic difference，ROLD）并结合1个最小方向对数差值（minimum orientation logarithmic difference，MOLD）共9个反映局部特定空间关系的LIS统计值构成描述中心像素点是否为RVIN的噪声感知特征矢量，并通过在大量样本图块数据上提取的RVIN噪声感知特征矢量及其对应的噪声标签作为训练对（training pairs），训练获得一个基于多层感知网络（multi-layer perception，MLP）的RVIN噪声检测器。结果 对比实验从检测正确率和实际应用效果2个方面检验所提出的RVIN检测器的有效性，分别在10幅常用图像和50幅BSD （Berkeley segmentation data）纹理图像上进行测试，并与经典的脉冲噪声降噪算法中包含的噪声检测器以及MLPNNC （MLP neural network classifier）噪声检测器相比较，以漏检数、误检数和错检总数作为评价噪声检测正确率的指标。在常用图像集上本文所提RVIN检测器的漏检数和误检数较为平衡，在错检总数上排名处于所有对比算法中的前2名，为后续的降噪模块打下了很好的基础。在BSD纹理图像集上，将本文提出的RVIN检测器和GIRAF （generic iteratively reweighted annihilating filter）算法组合构成一种RVIN噪声降噪算法（proposed-GIRAF），proposed-GIRAF算法在50幅BSD图像上的峰值信噪比（peak signal-to-noise ratio，PSNR）均值在各个噪声比例下均取得了最优结果，与排名第2的对比算法相比，提升了0.471.96 dB。实验数据表明，所提出的RVIN噪声检测器的检测正确率优于现有的检测器，与修复算法联用后即可获得一种降噪效果更佳的开关型RVIN降噪算法。结论 本文提出的RVIN噪声检测器在各个噪声比例下具有鲁棒的预测准确性，配合GIRAF算法使用后，与经典的RVIN降噪算法相比，降噪效果最佳，具有很强的实用性。     

一种改进的颜色共生矩阵纹理描述符

利用模糊连续三角模运算定义的相似性度量描述彩色图像中像素点之间的差异程度,提出一种改进的颜色纹理特征描述符。该描述符首先将彩色图像多通道颜色信息按照间隔距离和方向进行有效融合并转换为伪灰度图像,然后再用灰度共生矩阵法提取图像的纹理特征矢量。在基于内容的图像检索测试平台上完成的实验表明,改进的纹理描述符所需特征矢量的维数与灰度共生矩阵描述符相同,而描述能力却能与各类颜色共生矩阵描述符相当,有效地实现了图像中纹理和颜色特征融合提取,提高了图像检索性能。     

一种基于R树和四叉树的移动对象空间数据库混合索引结构

由于实时跟踪移动的空间对象需要不断的更新空间数据库的索引从而导致系统执行效率非常低下，传统静态的空间索引结构性能并不是很好的工作在动态环境下。提出了一种称为Q＋R树的移动空间对象混合索引结构，阐述了该数据结构的生成、更新、查询方面算法思想，最后给出了Q＋R树的试验分析结论。     

永磁同步电机的鲁棒滑模变结构混沌同步控制

以永磁同步电机(PMSM)混沌运动为研究对象,采用一种存在扰动的永磁同步电机(PMSM)的滑模变结构混沌同步控制的方法。基于滑模变结构控制理论,设计了一种具有强鲁棒性的自适应控制器,即使在外干扰和参数不确定的情况下,也可以实现滑动模态。数值仿真结果进一步表明了该方法可实现PMSM混沌运动的同步控制,具有较好的控制效果。     

采用QES系统提升铸坯质量的方法

针对某钢厂连铸坯曾出现的质量问题（中间裂纹、三角区裂纹、中心偏析和中心疏松）,通过运用动态配水和铸坯质量跟踪与判定系统（QES）,以及优化现场设备工作状态和强化工艺操作,使其铸坯质量得到明显改善。本文以分析铸坯中间裂纹为例,介绍了QES系统持续改进铸坯质量的方法,展现QES系统提升铸坯质量的全过程。     

微处理机在保护模式下多任务切换的剖析

现代操作系统中的微处理机一般运行在保护模式下，较低特权级的程序不能调用较高特权级的子程序，禁止用户程序从操作系统得到更多的底层服务，本文从分析Intel80x86系列CPU(以下简称微处理机）硬件结构的特点出发，利用保护模式下多任务切换机制，使较低特权级程序可以绕过操作系统的保护机制进入系统核心态，进而直接存取系统中受访问控制的资源，并在此基础上做一些特殊的应用。     

基于移动对象运动模式构建的空间索引结构

由于实时跟踪移动的空间对象需要不断地查询和更新空间数据库的索引,经典R树空间索引结构的静态管理空间对象的方法并不适合移动环境,从而导致系统执行效率非常低下。根据对移动对象运动模式的分析,文中提出了一种称为ASI(Adaptive Spatial Index based on Motion Characteristic of Moving Objects)的移动空间对象索引结构,阐述了该索引结构的核心算法、构造方法、具体的数据存储方案,最后给出了该索引结构的试验分析结果。