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1. 快速收敛的置信度传播立体匹配算法

张红颖刘奕萱杨宇

计算机应用 2013, 33 (02): 484-494. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2013.00484

摘要（951）

PDF （624KB）（370）

针对传统基于置信度传播的立体匹配算法运算次数较多、效率低下的问题，提出一种快速收敛的置信度传播算法。该算法在计算每一个像素点的置信度时，只考虑当前像素点自适应大小邻域内像素点对它的信息传递，而忽略距离较远的像素点的影响。实验结果表明提出的算法在保持相近匹配精度的前提下，运算时间减少40%~50%，满足立体匹配的实时性要求。

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2. 基于混合高斯模型的阴影去除算法

张红颖李鸿孙毅刚

计算机应用 2013, 33 (01): 31-34. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2013.00031

摘要（973）

PDF （637KB）（830）

阴影去除是智能视频领域中运动目标识别的一项重要内容，其结果直接影响目标识别的准确性。针对当前基于纹理特征的阴影去除算法的不足，提出一种结合YCbCr颜色空间和混合高斯模型(GMM)的阴影去除算法。首先利用混合高斯模型提取出运动区域；然后通过分析运动区域的前景和背景在YCbCr颜色空间的差值统计特性，建立混合高斯阴影模型；最后根据高斯分布的概率分布规律，得到阴影分布特性，从而实现对阴影的去除。对于实验中的序列图像，所提算法有70%以上的阴影检测率。实验结果表明，所提方法能够在不同的场合快速有效地去除阴影，准确地提取运动目标。

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3. 基于混合互信息的医学图像配准

张红颖孙济洲张加万

计算机应用

摘要（1771）

PDF （715KB）（876）

通常的互信息测度是基于Shannon熵的，对Renyi熵进行分析，根据某些参数下的Renyi熵可以消除局部极值、而Shannon熵对于局部极值具有很强吸引域的特点，提出一种使用Renyi熵和Shannon熵的混合互信息测度，将两种测度分别用于不同的搜索阶段，首先使用全局搜索算法寻找基于Renyi熵的归一化互信息测度的局部极值，再通过局部优化方法对当前的局部最优解进行局部寻优以找到全局最优解，在局部优化阶段使用基于Shannon熵的归一化互信息测度作为目标函数。实验表明，这种配准算法比单纯使用Shannon熵能够取得更准确的配准结果，而且求解速度得到提高。