检索结果-内蒙古大学图书馆

光学精密工程 2007年第3期15卷 401-406页

作者：潘梅森荣秋生湖南文理学院计算机科学与技术系湖南常德415000

提出了一种基于自组织特征映射(SOFM)神经网络的图像融合二值化方法。介绍了SOFM神经网络的特点及学习算法,根据SOFM的聚类确定图像第一阈值作为循环迭代的初始值,对整幅图像进行循环迭代得到第二阈值,使用第二阈值对原始图像进行二值化... 详细信息

提出了一种基于自组织特征映射(SOFM)神经网络的图像融合二值化方法。介绍了SOFM神经网络的特点及学习算法,根据SOFM的聚类确定图像第一阈值作为循环迭代的初始值,对整幅图像进行循环迭代得到第二阈值,使用第二阈值对原始图像进行二值化,得到第一幅待融合图像;通过改进的Bernsen方法对原始图像进行二值化,得到第二幅待融合图像;最后根据图像灰度值选小的原则作为图像融合方法,得到最终的二值化图像。该方法既能有效地消除伪影,又能较好地分离字符和文字。模拟实验结果表明,该方法的二值化效果明显优于Bernsen方法和Ostu方法,且具有良好的适应性。

关键词：图像融合二值化闽值 SOFM神经网络像素

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基于图像矩的车牌号码倾斜校正

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计算机辅助设计与图形学学报 2007年第8期19卷 1041-1045页

作者：潘梅森郭国强湖南文理学院计算机科学与技术系常德415000

根据矩的旋转不变性计算倾斜车牌号码图像的质心和归一化的中心矩,得到使二阶中心矩变得最小时的旋转角α,把整个图像绕质心旋转α进行水平倾斜校正;在垂直倾斜校正中,提出了坐标相关系数法和最小二乘拟合直线法等2种校正方法,分别计算... 详细信息

根据矩的旋转不变性计算倾斜车牌号码图像的质心和归一化的中心矩,得到使二阶中心矩变得最小时的旋转角α,把整个图像绕质心旋转α进行水平倾斜校正;在垂直倾斜校正中,提出了坐标相关系数法和最小二乘拟合直线法等2种校正方法,分别计算出垂直倾斜角θ,并对水平倾斜校正后的图像进行错切变换,得到最终的校正图像.实验结果表明,该方法简单实用,能快速、准确地检测出图像的倾斜角,为图像倾斜校正提供了一种有效方法.

关键词：倾斜校正中心矩坐标相关系数最小二乘法

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基于WSRF的Web服务资源的设计

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计算机工程 2006年第23期32卷 262-264页

作者：易明金海湖南文理学院计算机科学与技术系常德415000 华中科技大学计算机学院武汉430074

讨论了基于Web服务资源框架(WSRF)的Web服务资源(WS-Resource)的设计。介绍了WSRF及其在Globus Toolkit4中的实现。论述了Globus Toolkits 4平台的基础:公共运行时,信息服务,执行期管理,数据管理,安全性以及WSRF的核心:WS-Resource。结... 详细信息

讨论了基于Web服务资源框架(WSRF)的Web服务资源(WS-Resource)的设计。介绍了WSRF及其在Globus Toolkit4中的实现。论述了Globus Toolkits 4平台的基础:公共运行时,信息服务,执行期管理,数据管理,安全性以及WSRF的核心:WS-Resource。结合具体步骤,给出了利用Globus Toolkits 4平台设计具有良好可伸缩性的Web服务资源的过程。

关键词： Web服务资源框架网格计算网格服务资源 Globus Toolkit 4

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一种基于人类视觉的自适应均值滤波算法

引用

计算机工程与应用 2006年第10期42卷 62-64,83页

作者：潘梅森易明湖南文理学院计算机科学与技术系常德415000

论文提出了一种基于人类视觉系统的自适应均值滤波算法,首先根据人类视觉特性自适应确定噪声点的阈值,然后滤波窗口自适应调整大小和权值自适应计算的加权均值滤波方法,对检测到的噪声点进行逐点滤除。该方法既可有效地去除噪声,又可以... 详细信息

论文提出了一种基于人类视觉系统的自适应均值滤波算法,首先根据人类视觉特性自适应确定噪声点的阈值,然后滤波窗口自适应调整大小和权值自适应计算的加权均值滤波方法,对检测到的噪声点进行逐点滤除。该方法既可有效地去除噪声,又可以较好地保持图像细节部分。论文最后给出模拟实验和分析,结果表明该方法是有效的。

关键词：椒盐噪声均值滤波人类视觉系统峰值信噪比

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基于SVM的软件需求分析风险评估模型

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计算机工程 2007年第12期33卷 78-81页

作者：潘梅森熊齐湖南文理学院计算机科学与技术系常德415000

需求分析风险是软件项目风险管理的重要内容。该文以13种风险为基础,建立了一个新的软件项目需求分析风险评估模型,把以往每个软件项目的13种需求分析风险看作一个1×13维行向量,作为SVM的训练向量,把其分成风险低、风险中等、风险... 详细信息

需求分析风险是软件项目风险管理的重要内容。该文以13种风险为基础,建立了一个新的软件项目需求分析风险评估模型,把以往每个软件项目的13种需求分析风险看作一个1×13维行向量,作为SVM的训练向量,把其分成风险低、风险中等、风险高3个类别,并对项目需求分析风险水平进行了预测。

关键词：需求分析模型风险支持向量机分类

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图像块动态调整的自适应差值补偿矢量量化

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计算机工程与应用 2007年第7期43卷 71-74页

作者：潘梅森颜君彪湖南文理学院计算机科学与技术系湖南常德415000

提出一种图像块动态调整的自适应差值补偿矢量量化方法。该方法在编码前,分析待编码子块与其八邻域子块的相似度,通过事先给定的阈值判断子块是否相似,若相似,则用相同码字编码;否则单独编码。在编码时,计算子块和匹配码字的差值,得到... 详细信息

提出一种图像块动态调整的自适应差值补偿矢量量化方法。该方法在编码前,分析待编码子块与其八邻域子块的相似度,通过事先给定的阈值判断子块是否相似,若相似,则用相同码字编码;否则单独编码。在编码时,计算子块和匹配码字的差值,得到差值图像,进而得到像素差值符号位,对其进行行程编码后附在码字索引之后;在解码时,根据码字索引恢复图像,对附加信息进行行程解码,并采用3×3补偿窗口对每个恢复像素进行自适应差值补偿,得到最终恢复图像。实验结果表明,相对于普通矢量量化,论文方法不但可以提高编码速度,而且图像质量有明显改善。

关键词：矢量量化相似度八邻域码本 LBG算法

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基于LVQ的软件项目风险评估模型的研究

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计算机工程与应用 2006年第12期42卷 126-130页

作者：潘梅森颜君颜湖南文理学院计算机科学与技术系常德415000

以16种风险为基础,建立了一个新的软件项目风险评估模型,把以往每个软件项目的16种风险看做一个16×1维列矢量,并做为LVQ神经网络的训练矢量,对其进行聚类分析,最终把项目风险水平分为:风险水平很低、风险水平中等、风险水平很高等... 详细信息

以16种风险为基础,建立了一个新的软件项目风险评估模型,把以往每个软件项目的16种风险看做一个16×1维列矢量,并做为LVQ神经网络的训练矢量,对其进行聚类分析,最终把项目风险水平分为:风险水平很低、风险水平中等、风险水平很高等三个类别,并对项目风险水平做出预测。

关键词：软件项目风险评估模型学习矢量量化 LVQ

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一种新的车牌号码倾斜校正方法

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光电子．激光 2008年第8期19卷 1116-1120页

作者：潘梅森肖政宏湖南文理学院计算机科学与技术系湖南常德415000

利用矩阵奇异值特征向量计算倾斜车牌图像的旋转角α,把倾斜图像旋转±(90-α),进行水平倾斜校正;在垂直倾斜校正中,论文提出了K-means聚类拟合直线法和最小二乘拟合直线法等两种校正方法,分别计算出垂直倾斜角θ,并对水平倾斜校正... 详细信息

利用矩阵奇异值特征向量计算倾斜车牌图像的旋转角α,把倾斜图像旋转±(90-α),进行水平倾斜校正;在垂直倾斜校正中,论文提出了K-means聚类拟合直线法和最小二乘拟合直线法等两种校正方法,分别计算出垂直倾斜角θ,并对水平倾斜校正后的图像进行逆错切变换,得到最终的校正图像。实验结果表明,论文方法能快速准确地检测出图像的倾斜角,并具有较强的抗干扰性和应用适应性。相对于Hough变换校正方法,论文算法缩短了处理时间,在相同的条件下,处理时间比Hough变换快了4.13倍。为图像倾斜校正提供了一个新的有效方法。

关键词：倾斜校正奇异值聚类最小二乘法

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基于图像块动态调整的码字内再匹配矢量量化

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计算机应用 2006年第3期26卷 592-594页

作者：潘梅森颜君彪湖南文理学院计算机科学与技术系湖南常德415000

提出一种基于图像块动态调整的码字内再匹配矢量量化方法。该方法在编码前,首先分析待编码子图像与其八邻域子图像的相似性,通过给定的阈值判断是否相似,如果相似,则用同一个码字编码;否则就单独编码。在编码时,由于匹配码字只是和子图... 详细信息

提出一种基于图像块动态调整的码字内再匹配矢量量化方法。该方法在编码前,首先分析待编码子图像与其八邻域子图像的相似性,通过给定的阈值判断是否相似,如果相似,则用同一个码字编码;否则就单独编码。在编码时,由于匹配码字只是和子图像整体上失真度最小,所以进一步把子图像和匹配码字划分为小块,然后子图像中的每一小块在匹配码字中再匹配。实验结果表明,相对于普通矢量量化,该方法不但可以提高编码速度,而且图像质量也有明显改善。

关键词：矢量量化码本相似性匹配

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基于DBSCAN聚类算法的研究与实现

引用

计算机应用 2004年第4期24卷 45-46,61页

作者：荣秋生颜君彪郭国强湖南文理学院计算机科学与技术系湖南常德415000

高密度聚类作为数据挖掘中聚类算法的一种分析方法,它能找到样本比较密集的部分,并且概括出样本相对比较集中的类。文中分析了传统的聚类算法及局限性,讨论了一个基于高密度聚类算法的实现过程,使得算法可自动发现高维子空间,处理高维... 详细信息

高密度聚类作为数据挖掘中聚类算法的一种分析方法,它能找到样本比较密集的部分,并且概括出样本相对比较集中的类。文中分析了传统的聚类算法及局限性,讨论了一个基于高密度聚类算法的实现过程,使得算法可自动发现高维子空间,处理高维数据表格,得到较快的聚类速度和最佳的聚类效果。

关键词：数据挖掘聚类高密度网格 DBSCAN

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