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1. 结合全局和双核局部拟合的活动轮廓分割模型

赵杰祁永梅潘正勇

计算机应用 2013, 33 (04): 1092-1095. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2013.01092

摘要（749）

PDF （683KB）（480）

针对可缩放区域拟合（RSF）模型对初始轮廓敏感的缺点，提出了一种结合全局和局部图像信息的变分水平集活动轮廓模型。该模型设计了一个灰度域上的核函数，将其与RSF模型空域核的线性组合作为局部能量项，弥补了采样权值仅与空间距离有关的缺陷，提高了分割精度；构造了带有自适应全局指示函数的面积项，作为全局拟合力，提高了模型的收敛速度且避免陷入局部极小值；使用了高斯滤波方法，规则水平集函数，使其保持光滑，并避免了复杂的重新初始化过程。实验结果表明，该模型初始化灵活，对灰度不均匀图像有很好的分割效果

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2. 基于多帧统计谱的高速铁路GSM-R干扰信号分离算法

严天峰赵杰冯超孟令为

计算机应用 2012, 32 (11): 3092-3095. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2012.03092

摘要（849）

PDF （558KB）（442）

高速铁路铁路专用移动通信网 (GSMR)通信系统易受到其他类型无线信号干扰。对常见的几种GSMR干扰信号进行了分析和研究，提出了一种基于多帧统计谱的信号分离算法，将被干扰信号谱分成多帧并进行累加统计，当统计帧数足够多时，其频谱参数趋于恒定。实验结果证明，该算法在已知原始信号频谱的情况下可以快速分离原始信号和干扰信号，效果良好且具有通用性，算法复杂度低于传统方法。

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3. 基于Contourlet变换的抗旋转攻击零水印算法

何冰王晅赵杰赵雪青张小景

计算机应用

摘要（1332）

PDF （1414KB）（926）

现有的大多数基于变换域的零水印算法缺乏抵抗几何攻击的能力，例如将图像旋转微小角度即可导致水印检测的失败。为了提高变换域零水印算法抵抗图像旋转攻击的能力，本文提出了一种基于Contourlet变换的抗旋转攻击零水印算法。对于旋转造成的几何攻击，我们可以通过对数极坐标系将笛卡尔坐标系中的旋转变换转换为循环平移的性质，对于循环平移后的图像，在水印检测时我们可以使用穷举遍历的方法来检测测试图像是否包含水印信息。实验结果证明，该方法可以获得良好的图象视觉效果，同时对于加噪，滤波，JPEG压缩，剪切攻击也具有有很好的鲁棒性。

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4. 一种优化的基于LPI的文档索引算法FLPI

陶剑文赵杰煜

计算机应用

摘要（1229）

PDF （682KB）（778）

LPI对于局部流形结构是优化的，但在时空上运行效率较低，使其很难应用于大型数据集。基于LPI算法，提出了一种优化的LPI算法FLPI，它将LPI问题分解为一个图嵌入问题和一个正则最小二乘问题，避免了稠密矩阵的特征值分解，显著减少了计算复杂度。此外，在监督环境下，利用一个特别设计的图，使FLPI只需要解决正则最小二乘问题，进一步减少了时空开销。实时数据集实验结果显示，FLPI获得了相似或优于LPI的结果，且运行速度明显提升。

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5. 综合纹理特征和语义信息的医学图像检索

王李冬; 邰晓英; 巴特尔; 赵杰煜

计算机应用 2005, 25 (10): 2383-2386.

摘要（1504）

PDF （859KB）（1175）

提出一种结合图像分块纹理特征和语义信息的医学胸片图像检索方法。同时，介绍了颜色特征提取方法中的颜色相关图算法。据此，实现了一个图像检索原型系统，依据所设计的评价实验，将不同实验的检索结果进行了比较和分析。实验证明，结合图像分块纹理特征和语义信息的检索方法具有较好的检索效果。

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6. 基于混合概率背景模型的视频分割方法

刘震，赵杰煜

计算机应用 2005, 25 (07): 1616-1619. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2005.01616

摘要（1045）

PDF （690KB）（695）

提出一种新的基于混合概率模型的背景建模方法，用于视频中前景物体的检测与分割。主要利用两个概率模型：隐马尔可夫模型和概率图模型建立一个混合的贝叶斯网概率模型，对视频输入中背景变化的时间和空间局部相关性（同现性）进行学习。在建立正确模型参数的基础上，贝叶斯信念传播算法根据图像输入预测当前背景状态的后验分布，并根据预测得到的背景状态对输入图像进行分割。实验结果验证了该方法的有效性和在复杂背景变化下的鲁棒性。

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7. 光线变化下的视频图像分割

王林波，赵杰煜

计算机应用 2005, 25 (01): 110-112. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2005.0110

摘要（858）

PDF （194KB）（980）

视频图像分割是视频目标定位和识别的基础,如果背景中光线变化,那么将会给分割带来很大的影响。文中利用贝叶斯学习方法进行视频图像分割,在每个象素点处对不断变化的背景建模,计算每个象素点处的颜色直方图,用这些直方图来表示该象素点处特征向量的概率分布,然后用贝叶斯学习方法来判断,在光线缓慢或者突然变化的时候,每个象素点是属于前景还是属于背景。

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8. 统一框架的增强深度子空间聚类方法

王清赵杰煜叶绪伦王弄潇

《计算机应用》唯一官方网站 DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2023101395
录用日期: 2024-03-08