静态水上物体检测分割算法

针对静态水面的特性,提出了一种水上物体检测分割算法。该算法主要包括3个环节:饱和度检测水面区域、区域一致性的GOA检测边缘和目标物体标记定位。以水面具有较低饱和度的特征对水面区域进行提取,在此基础上运用浮雕处理凸显水面区域的边缘灰度,利用区域一致性进行边缘检测分割出水面和水上物体,最后提取出目标物体的中心位置。仿真结果证明了该图像分割算法的有效性。     

一种提取模糊图像边缘区域的双阈值分割方法

针对目标和背景在同一平面的图像，提出一种双阈值分割方法获取图像由目标过渡到背景的边缘区域，并将提取的边缘区域平均梯度用于图像清晰度的评价，评价效果较好．     

基于双阈值分割法的模糊图像边缘区域的提取研究

图像边缘分割技术一直是图像分析处理中最困难的任务之一。本文提出以双阙值分割法来提取模糊图像边缘区域,通过双阙值分割算法的应用获得靠近边缘的初始轮廓,能准确跟踪图像边缘区域。结果表明在提取模糊图像边缘区域中,双阙值分割法具有良好的效果。     

基于形态学的微目标的图像分割

提出了一种适于高分辨率可见微目标图像的分割算法,首先通过形态学运算强化微目标区域,利用阈值化分割并提取这些感兴趣区域;然后运用小波多尺度算子检测这些区域的边缘;最后再次采用形态学运算以获取目标区域边缘.仿真结果表明该方法能有效地将图像中的具有特定结构的微目标区域分割开来.     

一种结合Canny算子和数学形态学的边缘检测算法

首先利用给出的算法对阻像进行Canny算子边缘检测,把图像转化成二值图像,然后对图像用数学形态学边缘检测去除伪边缘,最终再进行边缘连接．实验结果表明,对于含有噪声图像和不含噪声图像进行分割时,可以在尽量保留图像最大信息量的基础上,提取出单像素封闭边缘,保证了边缘信息的完整有效．     

基于多结构元素的云杂波背景抑制算法

在分析小目标与背景特性的基础上,根据云层边缘几何形状,构造出灰度形态学多结构元素。用多结构形态开运算对含有小目标的云杂波背景图像进行背景抑制,然后利用全局阈值分割方法将背景抑制后的图像转化为二值图像,提取图像中的小目标。仿真试验表明,该算法对两种云杂波背景均能有效抑制,提高图像的信噪比,减轻后续运算的复杂性。     

基于感兴趣区域的图像分割方法

针对目前图像分割技术中多数算法所提取的目标区域不是用户感兴趣的目标,且往往需要在用户的辅助下才能完成的局限性,提出了一种新的基于感兴趣区域的图像分割方法,该方法将颜色矢量角应用于视觉关注度模型进行图像分割,实现了对感兴趣区域的自动提取。     

基于小波变换的低剂量CT肺实质提取研究

肺实质提取是利用计算机辅助诊断系统研究肺部疾病的关键步骤。低剂量CT扫描在肺部疾病诊断研究中应用广泛,但传统的肺实质分割方法由于低剂量CT图像噪声影响难以获得精确的肺实质分割结果。基于小波变换提出一种针对低剂量CT图像的肺实质分割算法。该算法首先应用全局阈值去除体外干扰,利用小波变换良好的定位性能准确检测出图像边界;然后进行边界连接解决微弱边沿丢失问题;最后,根据肺部边缘闭合周长最长这一特征,从连接好的边缘中检测肺实质边缘,从而达到提取肺实质的目的。理论分析与计算机仿真实验结果表明,算法具有良好的抗噪能力,与传统肺实质提取方法Snake模型相比,其检测出的图像面积重合率平均提高约1%。     

数字图像分割方法研究

图像分割即指将图像分成各具特性的区域并提取出感兴趣目标的技术,它是从图像处理到图像分析关键步骤.在对不同的图像分割方法进行分析基础上,对自适应分水岭图像分割方法进行研究.     

图像边缘检测算法分析

图像边缘检测技术是图像分割、目标识别、区域形状提取等图像分析领域中十分重要的基础。对具有代表性的图像边缘检测算子进行了讨论,还结合小波变换方法和数学形态学方法分析了在边缘检测中的应用,并给出了这些算法的仿真实验效果,最后对实验结果进行了分析。这有助于学习和寻找更好的边缘检测方法。     

加密算法之DES算法

21世纪是信息时代,信息在社会中的地位越来越重要,已成为社会发展的重要战略资源,信息技术改变着人们的生活和工作方式,与此同时,信息安全也已成为世人关注的社会问题。本文介绍了保证信息安全的一种方法:数据加密标准(即DES),重点阐述单钥密码体制中的分组密码的基本概念、结构和加密算法。     

基于LM和SA的混合优化算法

针对LM算法及模拟退火算法各自存在的不足,提出一种交替使用二者的混合优化算法（SALM算法）.该算法先通过模拟退火算法粗调得到一组全局最优近似解,再以该近似解为初值,交替使用模拟退火算法和LM算法,直至发现满意的最优解.实验结果表明,新算法不但具有模拟退火算法的全局收敛特性而且保留了LM算法的局部收敛速度,克服了单纯模拟退火算法所产生的随机性和概率性问题,也弱化LM算法对初始条件的依赖程度,保证了求解的速度和精度。     

基于遗传算法的径向基神经网络学习算法

文章对径向基神经元网络（Radial Basis Function Neural Networks,以下简称为RBFNN）结构进行了分析,提出了应用遗传算法训练径向基网络的算法,并将该算法训练的网络用于10个数字的识别,相对于最近邻聚类学习算法和BP网络来说,识别效果和精度均有提高。     

对k均值算法和硬C-均值算法的对比分析

通过比较目标函数、聚类原型模式P(0)的初始化方法、划分矩阵U和聚类原型P的更新方法等4个方面,得出k均值算法和硬C-均值算法的区别.     

免疫算法与遗传算法的比较

免疫算法与遗传算法二者有不同点，通过仿真实验表明它们之间在功能和应用方面有区别．     

遗传算法

本文介绍遗传算法的相关概念─染色体。适应值函数、复制算子、杂交算子和变异算子,给出算法描述和数值例子;同时给出遗传算法的模式定理和收敛性定理;最后,讨论遗传算法的特点和应用前景．     

基于Apriori算法的数据挖掘算法研究

关联规则挖掘是一种最有影响的数据挖掘技术。它在交易数据库或其他数据仓库项目集之中提取有意义的关联,频繁模式和关联。大多数现有的算法发现频繁模式都需要多次遍历数据库,导致大量的磁盘读取,造成了巨大的I/O负载。为了减少重复读盘,本文提出了一种新的自上而下的方法,即Apriori算法的改进版本,此算法大大降低了数据库的扫描次数,避免生成不必要的模式而减少了数据库的扫描,节省了大量的时间和空间。     

基于遗传算法的数字水印算法研究

通过遗传算法对相连参考点集进行匹配,估计出几何变换的参数,分别计算出原始图像和含水印图像的参考点集合,不需要原始图像参考的情况下实现水印的嵌入与检测.实验表明,该算法不仅能抵抗几何攻击,而且对一般的图像处理操作也具有鲁棒性.     

降低RS码算法复杂度的改进KV算法

提出对Koetter-Vardy(KV)算法进行改进后的重编码算法,利用Reed-Solomon(RS)码的线性性质对重数矩阵进行预处理,改进了插值算法的初始多项式条件,降低插值算法的复杂度,从而降低了KV算法的总体复杂度,带来的复杂度的节省因子是n²/(n-k)2/(n-k)².对该算法的软件实现以及仿真结果显示:对高码率的RS码,重编码算法几乎不牺牲译码性能.     

一种有效的全局优化算法--模拟退火算法

模拟退火算法是有效的全局优化算法,本文讨论了模拟退火算法发展过程及其理论依据,利用MAT-LAB语言编写程序并测试分析,认为算法本身可进一步改进,提出了算法改进思路和方法.