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一种调和Ritz向量的精化算法及应用: 2012年; 利用调和Arnoldi算法的一种等价形式,用较少的运算量将大规模矩阵特征值问题转化成一个小型的标准特征值问题来求解调和Ritz对。针对调和Arnoldi算法中调和Ritz值收敛而相应的调和Ritz向量往往不收敛的情况,保持调和Ritz值不变,结合精化Arnoldi算法的思想给出了一种在位移Krylov子空间上对调和Ritz向量进行精化求解的精化变形算法,以寻求使残量范数达到极小的近似特征向量。理论分析和数值实验表明这种精化变形算法的可行性、有效性以及更快的收敛速度,利用此算法可以更快求解满足精度要求的大规模矩阵的特征值和特征向量。同时,将这种算法应用于图像K-L变换的协方差矩阵的特征值和特征向量的求解,克服了K-L变换中由于图像矩阵过大而求解过程困难的问题,选取前若干个较大的特征值所对应的特征向量构成变换矩阵进行K-L变换来压缩图像,能直接应用于实时的图像压缩,较对图像分块在每个小块上进行K-L变换的方法更有效。; 肖小花戴芳郭文艳; 关键词：图像压缩

位平面和SIFT相结合的图像匹配方法被引量：2: 2013年; 针对传统的相关匹配算法计算量大,对图像旋转敏感等问题,提出了一种位平面和尺度不变特征变换(SIFT)相结合的图像匹配算法。将待拼接的两幅图像A、B各自分解为8个位平面,对两幅图像都选择前4个具有视觉信息的位平面A1A2A3A4和B1B2B3B4;对A1A2、A2A3、A3A4图像进行异或运算,得到3幅图像。由于异或后的图像A1A2具有足够的细节部分,轮廓却不清晰,图像A3A4轮廓清晰,但是丢失了太多细节,而图像A2A3具有清晰的轮廓,又具有足够的细节信息,所以采用图像A2A3,然后与原图像A进行异或得到A′,同时采用同样的方法得到图像B′,再次采用SIFT算法进行点对匹配,利用欧氏距离进行图像匹配,最后利用RANSAC进行图像容错处理,得到一幅匹配图像。实验结果表明,该算法有效地提高了匹配速度,对图像明暗变化、尺度旋转等具有较强的健壮性。; 郝勇戴芳黎莹王莉; 关键词：位平面图像匹配异或运算

应用分形维数的自适应张量投票算法: 2013年; 张量投票算法是感知聚类方法中一种比较常用的计算方法,可以应用到图像处理等各个方面,具有较强的鲁棒性,非迭代等特性。张量投票算法中尺度参数的自适应选取对于投票域的建立起着至关重要的作用。通过分形维数来选取尺度参数,建立了尺度参数与分形维数的关系,提出了基于分形维数的自适应张量投票算法,并将该方法应用于图像的线特征提取和边缘修复。与传统的张量投票算法进行比较,该方法在图像线特征提取和边缘修复方面获得了较好的实验结果。; 王莉戴芳郭文艳韩伟; 关键词：分形维数

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陕西省教育厅科研计划项目(09JK617)