【正文】 ，驗(yàn)證了算法的正確性和可行性,最后列舉了此類(lèi)算法的應(yīng)用前景。關(guān)鍵詞 投影變換 梯度最大值 相位相關(guān) 圖像配準(zhǔn) 圖像融合7. 論文題目：基于區(qū)間B樣條小波矩的三維物體檢索崔麗1) 李華2，3) 1) （北京師范大學(xué)數(shù)學(xué)科學(xué)學(xué)院, 北京 100875） 2)（中國(guó)科學(xué)院計(jì)算技術(shù)研究所, 北京 100080）3)（中國(guó)科學(xué)院研究生院, 北京 100049）摘 要 由于三維物體的區(qū)域有限性，在三維小波矩中引入?yún)^(qū)間B樣條小波的濾波器，保持其邊界特性，得到了表達(dá)物體的新的描述子。對(duì)于小原子,由于其能量集中分布在一個(gè)小的范圍,所以利用一個(gè)小范圍生成的局部原子代替整個(gè)原子。 T斑點(diǎn)噪聲3. 論文題目：圖像非均勻像素技術(shù)陳光明 姚力 張家才 （北京師范大學(xué)信息學(xué)院 100875）摘 要 非均勻像素圖像不以整幅圖像作為一個(gè)處理單位，提高了存儲(chǔ)利用率和處理時(shí)間，并能使得圖像中遠(yuǎn)近物體有相近的實(shí)際清晰度，這在監(jiān)控錄像等領(lǐng)域擁有優(yōu)勢(shì)。關(guān)鍵詞 書(shū)法藝術(shù)數(shù)字化 筆劃庫(kù) 角點(diǎn) 筆劃分割2. 論文題目：基于FLELee的SAR降噪曹恒智,余先川 (北京師范大學(xué) 信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院, 北京 100875)T摘要：T針對(duì)高分辨率合成孔徑雷達(dá)(SAR)圖像的Lee濾波及增強(qiáng)Lee濾波降噪算法不能有效的抑制異質(zhì)區(qū)域內(nèi)相干斑噪聲的這一缺點(diǎn)，根據(jù)自然物體圖像具有分形特征的這一特性，提出了一種融合了分形插值思想和增強(qiáng)Lee濾波思想的新算法—FLELee算法。本論文針對(duì)楷體毛筆字進(jìn)行分析，檢測(cè)出漢字圖像的邊界，通過(guò)提取邊界上的角點(diǎn)，然后對(duì)角點(diǎn)進(jìn)行篩選得到若干用來(lái)提取筆劃邊界的可連接角點(diǎn)對(duì)進(jìn)而將每一筆劃完整分割出來(lái)。T關(guān) 鍵 詞: 合成孔徑雷達(dá)。實(shí)驗(yàn)表明，該方法用于對(duì)公路路面裂縫類(lèi)病害的識(shí)別檢測(cè)過(guò)程，可以取得良好的檢測(cè)精度和檢測(cè)效果。該方法采用傅利葉相位相關(guān)和圖像梯度相結(jié)合的算法實(shí)現(xiàn)了圖像間的自動(dòng)配準(zhǔn)，提高了配準(zhǔn)的速度和精度，最終使用加權(quán)平滑算法完成了圖像的無(wú)縫鑲嵌。首先，簡(jiǎn)要介紹了搜索引擎Lucene，之后對(duì)Lucene現(xiàn)有的中文分詞器進(jìn)行了比較，選擇了最適合處理的中文分詞器，最后介紹了系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)中的關(guān)鍵技術(shù)。本文在前人研究的基礎(chǔ)上，提出了一種新的繪制方法。關(guān)鍵詞：圖像匹配制導(dǎo) 地形匹配 合成孔徑雷達(dá) 地磁匹配 精確制導(dǎo) 制導(dǎo)航彈15. 論文題目：基于小波變換和CB形態(tài)學(xué)的航空?qǐng)D像邊緣檢測(cè)段培超（中國(guó)民航大學(xué) 理學(xué)院 天津：300300）摘要 針對(duì)航空?qǐng)D像噪聲大的特點(diǎn)，本文提出一種基于小波變換和CB形態(tài)學(xué)相結(jié)合的邊緣檢測(cè)算法。文章最后分析了基于關(guān)鍵特征分析基礎(chǔ)上的圖像語(yǔ)義檢索的方法。該技術(shù)的主要原理是向物體表面投射光點(diǎn)陣列，然后從兩個(gè)角度拍攝上述陣列的帶有視差的二維圖像，由立體視覺(jué)計(jì)算出陣列中光點(diǎn)的三維坐標(biāo)，由多個(gè)視點(diǎn)的三維網(wǎng)格的自動(dòng)匹配和融合，建立起全物體的三維網(wǎng)格模型。關(guān)鍵詞：礦物顯微圖像。這個(gè)系統(tǒng)采用一個(gè)OV7640 CMOS圖像傳感器， 一個(gè)S3C2410處理器和Linux操作系統(tǒng)，并介紹了一種基于HMM的面部表情識(shí)別算法。關(guān)鍵詞 SAR圖像分割 小波變換 去噪 SVM 25. 論文題目：基于馬爾可夫模型的文本信息提取算法概述李　帥1）　王精業(yè)2）　王麗娟3）1）2）(裝甲兵工程學(xué)院裝備指揮與管理系 裝備作戰(zhàn)仿真中心 北京 100072) 3）（北京東大消防工程有限公司　北京　101100）摘　要　信息提取已成為自然語(yǔ)言處理的一個(gè)重要的分支，文本信息提取是從大量的各類(lèi)文本中提取出指定的相關(guān)信息。本文對(duì)其中的核心處理——圖像處理和交通信息提取部分所涉及的實(shí)用方法進(jìn)行分類(lèi)，對(duì)常用的核心算法進(jìn)行詳細(xì)闡述，分析比較各自?xún)?yōu)缺點(diǎn)與適用性。關(guān)鍵詞：人臉識(shí)別，特征提取，奇異值分解，灰色理論，灰色關(guān)聯(lián)分析30. 論文題目：計(jì)算三維圖像歐拉數(shù)的新方法林小竹 籍俊偉 趙國(guó)慶 （北京石油化工學(xué)院信息工程學(xué)院，北京 102617）摘 要 圖像的歐拉龐加萊特性是數(shù)字拓?fù)鋵W(xué)的重要特征參數(shù)之一，計(jì)算圖像歐拉數(shù)的方法被不斷探索更新。關(guān)鍵詞：圖像處理；形態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；BP算法；開(kāi)/閉運(yùn)算33. 論文題目：利用空間信息的FCM快速算法劉重晉 郭小娟 楊剛 姚力 （北京師范大學(xué)信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院, 北京 100875）摘 要 FCM（Fuzzy CMeans clustering）算法在圖像分割中應(yīng)用較為廣泛，但由于運(yùn)算時(shí)間過(guò)長(zhǎng)，對(duì)噪聲較敏感的缺點(diǎn)限制了它的應(yīng)用。最后結(jié)合仿真系統(tǒng)開(kāi)發(fā)全過(guò)程介紹了仿真模型重用技術(shù)的綜合運(yùn)用。再次，對(duì)預(yù)處理后指紋進(jìn)行特征提取，生成指紋的特征向量。最后，對(duì)用Imagej提取圖像邊緣技術(shù)所面臨的問(wèn)題和發(fā)展方向闡述了自己的觀點(diǎn)。關(guān)鍵詞：相干激光雷達(dá)；目標(biāo)識(shí)別；特征序列；距離像43. 論文題目：應(yīng)用L－系統(tǒng)生成兩終端網(wǎng)絡(luò)通路方程的算法王科倫1，任鴻翔2，劉英1（1大連海事大學(xué)數(shù)學(xué)系，遼寧，大連，116026；2大連海事大學(xué)航海動(dòng)態(tài)仿真與控制室，遼寧，大連，116026）摘 要：尋找包含所有簡(jiǎn)單通路的通路方程是網(wǎng)絡(luò)可靠性算法的一個(gè)必需過(guò)程。目前廣泛使用的密碼體制中，根據(jù)數(shù)據(jù)加解密所使用的密鑰的特點(diǎn)，主要分為兩大類(lèi)：一類(lèi)是基于單密鑰的對(duì)稱(chēng)密碼體制，代表算法有DES和AES；另一類(lèi)是基于雙密鑰的公鑰密碼體制，代表算法是RSA。解決的關(guān)鍵問(wèn)題有兩方面：一是加解密算法的安全性與高效性的折衷，實(shí)驗(yàn)表明，Arnold變換經(jīng)過(guò)較少的變換次數(shù)就可以得到較好的置亂效果，達(dá)到較均勻的分布性；同時(shí)，Arnold變換的計(jì)算復(fù)雜性不高，保證了運(yùn)算處理的速度；而且Arnold變換具有周期性，且不同圖像大小的變換周期可知，去亂過(guò)程（即圖像復(fù)原過(guò)程）簡(jiǎn)單易實(shí)現(xiàn)。關(guān)鍵詞 圖像融合 獨(dú)立成分分析 因子分析 遙感影像49. 論文題目：虛擬環(huán)境中半自治作戰(zhàn)智能體技術(shù)及應(yīng)用魏陽(yáng)1) 薛青1) 王建偉2) 劉廣洋3) 1)（裝甲兵工程學(xué)院, 北京 100072）2)（西安衛(wèi)星測(cè)控中心, 西安 720001）3)（71146部隊(duì)裝備部）摘 要 戰(zhàn)爭(zhēng)系統(tǒng)是典型的復(fù)雜巨系統(tǒng)，作戰(zhàn)模擬是研究現(xiàn)代戰(zhàn)爭(zhēng)系統(tǒng)十分有效的方法。為了實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確的人體運(yùn)動(dòng)跟蹤，需要采用基于運(yùn)動(dòng)模型的跟蹤。關(guān)鍵詞 粒子濾波 人臉跟蹤 色度似然率灰度圖 膚色高斯模型53. 論文題目：SVDM在蔬菜病害圖像分類(lèi)中的應(yīng)用武進(jìn)1) 尹愷2) 王長(zhǎng)明1) 張家才2)1)（北京師范大學(xué)認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)與學(xué)習(xí)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 北京 100875） 2)（北京師范大學(xué)信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院, 北京 100875）摘 要 SVDM（Support Vector Deposition Machine）是一種新的分類(lèi)識(shí)別算法，它將特征提取和分類(lèi)識(shí)別結(jié)合同步進(jìn)行，利用優(yōu)化技術(shù)把這兩個(gè)步驟統(tǒng)一在一個(gè)框架內(nèi)。關(guān)鍵詞：維納濾波 圖像恢復(fù) PSF56. 論文題目：一種基于極大后驗(yàn)估計(jì)的高光譜影像分辨率增強(qiáng)方法于美嬌1，2 董廣軍1 張永生1 紀(jì)松1 楊靖宇1（1解放軍信息工程大學(xué)測(cè)繪學(xué)院，河南，鄭州，450052；2 72946部隊(duì) 山東 淄博 255020）摘 要 本文研究了基于極大后驗(yàn)估計(jì)的高光譜影像分辨率增強(qiáng)的方法，該方法首先挖掘影像內(nèi)在的觀測(cè)模型，建立極大后驗(yàn)估計(jì)的代價(jià)函數(shù)，隨后針對(duì)高光譜影像數(shù)據(jù)量大的特點(diǎn)，通過(guò)光譜影像的分塊實(shí)現(xiàn)代價(jià)函數(shù)的參數(shù)估計(jì)，獲得增強(qiáng)后的影像。為解決此類(lèi)問(wèn)題，首先采用運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法，提取車(chē)輛，通過(guò)跟蹤，統(tǒng)計(jì)車(chē)輛運(yùn)動(dòng)軌跡，確定道路區(qū)域和消失點(diǎn)。利用本文定義的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)從分割候選中給出最佳分割。對(duì)應(yīng)急平臺(tái)建設(shè)中重大自然災(zāi)害數(shù)據(jù)庫(kù)的設(shè)計(jì)進(jìn)行了闡述，首先詳細(xì)探討了重大自然災(zāi)害數(shù)據(jù)庫(kù)的需求分析、概念結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)、邏輯結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)和物理結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)。將BSCB方法、CDD方法和Camp。對(duì)這些對(duì)象的檢索其實(shí)是對(duì)它們的特征串進(jìn)行檢索。關(guān)鍵詞 遙感影像 建筑物提取 邊緣檢測(cè)73. 論文題目：光電信息技術(shù)軍事應(yīng)用中的數(shù)據(jù)挖掘唐志武,薛青,劉向剛（裝甲兵工程學(xué)院裝備指揮與管理系 北京 100072）摘要：從數(shù)據(jù)挖掘的概念和方法出發(fā)，介紹了光電信息技術(shù)的定義，分析了光電信息技術(shù)的主要軍事應(yīng)用方向，總結(jié)了光電信息數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，研究了引入數(shù)據(jù)挖掘的必要性，并設(shè)計(jì)了光電信息技術(shù)軍事應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)的模型。 高斯馬爾科夫隨機(jī)場(chǎng)。對(duì)于激光雷達(dá)距離像，本文采用了一種基于背景抑制與Radon變換算法相結(jié)合的雷達(dá)距離像目標(biāo)方位角估計(jì)方法。關(guān)鍵詞:ELearning。 關(guān)鍵詞 相干激光成像雷達(dá) 背景抑制 Radon變換 方位角估計(jì)7論文題目：3D Imaging and Applications in Medicine and Airport Security1*Shuangbao Wang a), Mingquan Zhou a), Zegang Dong b), Robert S. Ledley b) a) Beijing Normal University, 19 Xin Jie Kou Wai Street, Beijing 100875, China b) Georgetown University, 3900 Reservoir Road, NW Washington DC 20007, USA Abstract 3D visualization of images generated by Computerized Tomography (CT) and Magnetic Resonance Imaging (MRI) has shown important uses in medical diagnoses, treatment and simulation. Normally, images generated by CT or MRI are examined by doctors at a later time. In airport security inspection systems, however, images have to be visualized in real‐time. Currently, inspectors can only view 2D images and the content of the images can only be identified by human eyes. Real‐time 3D visualization and automatic content identification are still a challenge. In this paper, we discuss technologies in 3D image processing and content identification. Applications that have been developed in medicine and airport security are also discussed. Research and experiments in medical imaging were performed on a simulation system at the National Biomedical Research Foundation (Georgetown University Medical Center). Research and experiments in airport security system were performed at a high‐tech pany in Washington DC. This research is funded by a contract and funded in part by a grant from . Department of Education [H327A060031]. Keywords 3D medical im