大幅图像的分块细化加速算法
图像细化算法大全
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分块查找算法
分块查找算法 分块查找(Blocking Search)又称索引顺序查找。它是一种性能介于顺序查找和二分查找之间的查找方法。 1、分块查找表存储结构 分块查找表由"分块有序"的线性表和索引表组成。 （1）"分块有序"的线性表 表R[1..n]均分为b块，前b-1块中结点个数为，第b块的结点数小于等于s；每一块中的关键字不一定有序，但前一块中的最大关键字必须小于后一块中的最小关键字，即表是"分块有序"的。 （2）索引表 抽取各块中的最大关键字及其起始位置构成一个索引表ID[l....b]，即： ID[i](1≤i≤b)中存放第i块的最大关键字及该块在表R中的起始位置。由于表R是分块有序的，所以索引表是一个递增有序表。 【例】下图就是满足上述要求的存储结构，其中R只有18个结点，被分成3块，每块中有6个结点，第一块中最大关键字22小于第二块中最小关键字24，第二块中最大关键字48小于第三块中最小关键字49。 2、分块查找的基本思想 分块查找的基本思想是： （1）首先查找索引表 索引表是有序表，可采用二分查找或顺序查找，以确定待查的结点在哪一块。 （2）然后在已确定的块中进行顺序查找 由于块内无序，只能用顺序查找。 3、分块查找示例 【例】对于上例的存储结构： （1）查找关键字等于给定值K=24的结点 因为索引表小，不妨用顺序查找方法查找索引表。即首先将K依次和索引表中各关键字比较，直到找到第1个关键宇大小等于K的结点，由于K<48，所以关键字为24的结点若存在的话，则必定在第二块中；然后，由ID[2].addr找到第二块的起始地址7，从该地址开始在R[7..12]中进行顺序查找，直到R[11].key=K为止。 （2）查找关键字等于给定值K=30的结点 先确定第二块，然后在该块中查找。因该块中查找不成功，故说明表中不存在关键字为30的结点。
细化算法研究
论文中文摘要
毕业设计说明书（论文）外文摘要
1 绪论 图像的细化是数字图像预处理中的重要的一个核心环节。图像细化在图像分析和图像识别中如汉子识别、笔迹鉴别。指纹分析中有着广泛的应用。图像的细化主要有以下几个基本要求：（1）骨架图像必须保持原图像的曲线连通性。（2）细化结果尽量是原图像的中心线。（3）骨架保持原来图形的拓扑结构。（4）保留曲线的端点。（5）细化处理速度快。（6）交叉部分中心线不畸变。虽然现在人们对细化有着广泛的研究，细化算法的方法有很多。然而大多数算法如Hilditch算法和Rosenfield算法存在着细化后图形畸变，断点过多，在复杂的情况下关键信息的缺失等问题。基于上诉考虑，传统的细化算法已经无法满足如今的数字图像处理要求。因此，需要提出新的一种算法，来解决相关问题。 1．1 相关定义 1.1.1串行与并行 从处理的过程来看，主要可以分为串行和并行两类，前者对图像中当前象素的处理依据其邻域内象素的即时化结果，即对某一元素进行检测，如果该点是可删除点，则立即删除，且不同的细化阶段采用不同的处理方法；后者对当前的象素处理依据该象素及其邻域内各象素的前一轮迭代处理的结果，至始至终采用相同的细化准则。即全部检测完汉子图像边缘上的点后再删除可删除点。 1.1.2骨架 对图像细化的过程实际上是求一图像骨架的过程。骨架是二维二值目标的重要拓扑描述，它是指图像中央的骨架部分，是描述图像几何及拓扑性质的重要特征之一。骨架形状描述的方法是Blum最先提出来的，他使用的是中轴的概念。如果用一个形象的比喻来说明骨架的含义，那就是设想在t=0的时刻，讲目标的边界各处同时点燃，火焰以匀速向目标内部蔓延，当火焰的前沿相交时火焰熄灭，那么火焰熄灭点的集合就构成了中轴，也就是图像的骨架。例如一个长方形的骨架是它的长方向上的中轴线，
灰度图像的腐蚀算法和细化算法(C#代码)
灰度图像的腐蚀算法和细化算法（C#代码） 最近做一些图像处理，需要将图像中的一些像素过滤一下，有网友给提了个名词：腐蚀算法。 我不是学图像学的，乍一听，觉得很神奇。后来从网上收集了一些VC代码，研究了一下，发 现其它也就是那么回事。尤其是腐蚀算法，我在以前的验证码图片去噪声的文章中提到过， 只是那是我不知叫什么名词，就从用途出发，叫做“根据周边点数去噪”。腐蚀的原理也一样， 就是根据当前点的周边点数（如3X3的，周边就有8个点）来修改当前点的状态的。 代码是我从VC代码中转译过来的，注释都沿用了原作者的文字（别说是剽窃，^_^)。唯一改 进的地方是，原代码功能只能处理0和255的二值灰度（搞不懂为什么这样，对于250、128 这样的都不行，还不如弄成二值灰度，别弄256灰度了），我将之改成了能根据0~255中任意 灰度划界的256灰度图像！以下是C#代码： 1 /// <summary> 2 /// 该函数用于对图像进行腐蚀运算。结构元素为水平方向或垂直方向的三个点， 3 /// 中间点位于原点；或者由用户自己定义3×3的结构元素。4 /// </summary> 5 /// <param name="dgGrayValue">前后景临界值</param> 6 /// <param name="nMode">腐蚀方式：0表示水平方向，1垂直 方向，2自定义结构元素。</param> 7 /// <param name="structure"> 自定义的3×3结构元素 </param> 8 public void ErosionPic(int dgGrayValue, int nMode, bool[,] structure) 9 { 10 int lWidth = bmpobj.Width; 11 int lHeight = bmpobj.Height; 12 Bitmap newBmp = new Bitmap(lWidth, lHeight); 13 14 int i, j, n, m; //循环变量 15 Color pixel; //像素颜色值 16 17 if (nMode == 0) 18 { 19 //使用水平方向的结构元素进行腐蚀 20 // 由于使用1×3的结构元素，为防止越界，所以不处理最左边和最右 边 21 // 的两列像素 22 for (j = 0; j < lHeight; j++) 23 { 24 for (i = 1; i < lWidth - 1; i++) 25 { 26 //目标图像中的当前点先赋成黑色 27 newBmp.SetPixel(i, j, Color.Black); 28 29 //如果源图像中当前点自身或者左右有一个点不是黑色， 30 //则将目标图像中的当前点赋成白色 31 if (bmpobj.GetPixel(i - 1, j).R > dgGrayValue ||
算法设计与分析复习题目及答案 (3)
分治法 1、二分搜索算法是利用（分治策略）实现的算法。 9. 实现循环赛日程表利用的算法是（分治策略） 27、Strassen矩阵乘法是利用（分治策略）实现的算法。 34．实现合并排序利用的算法是（分治策略）。 实现大整数的乘法是利用的算法（分治策略）。 17．实现棋盘覆盖算法利用的算法是（分治法）。 29、使用分治法求解不需要满足的条件是（子问题必须是一样的）。 不可以使用分治法求解的是（0/1背包问题）。 动态规划 下列不是动态规划算法基本步骤的是（构造最优解） 下列是动态规划算法基本要素的是（子问题重叠性质）。 下列算法中通常以自底向上的方式求解最优解的是（动态规划法） 备忘录方法是那种算法的变形。（动态规划法） 最长公共子序列算法利用的算法是（动态规划法）。 矩阵连乘问题的算法可由（动态规划算法B）设计实现。 实现最大子段和利用的算法是（动态规划法）。 贪心算法 能解决的问题：单源最短路径问题，最小花费生成树问题，背包问题，活动安排问题， 不能解决的问题：N皇后问题，0/1背包问题 是贪心算法的基本要素的是（贪心选择性质和最优子结构性质）。 回溯法 回溯法解旅行售货员问题时的解空间树是（排列树）。 剪枝函数是回溯法中为避免无效搜索采取的策略 回溯法的效率不依赖于下列哪些因素（确定解空间的时间）
分支限界法 最大效益优先是（分支界限法）的一搜索方式。 分支限界法解最大团问题时，活结点表的组织形式是（最大堆）。 分支限界法解旅行售货员问题时，活结点表的组织形式是（最小堆） 优先队列式分支限界法选取扩展结点的原则是（结点的优先级） 在对问题的解空间树进行搜索的方法中,一个活结点最多有一次机会成为活结点的是( 分支限界法). 从活结点表中选择下一个扩展结点的不同方式将导致不同的分支限界法,以下除( 栈式分支限界法)之外都是最常见的方式. （1）队列式(FIFO)分支限界法：按照队列先进先出（FIFO）原则选取下一个节点为扩展节点。 （2）优先队列式分支限界法：按照优先队列中规定的优先级选取优先级最高的节点成为当前扩展节点。 （最优子结构性质）是贪心算法与动态规划算法的共同点。 贪心算法与动态规划算法的主要区别是（贪心选择性质）。 回溯算法和分支限界法的问题的解空间树不会是( 无序树). 14．哈弗曼编码的贪心算法所需的计算时间为（ B ）。 A、O（n2n） B、O（nlogn） C、O（2n） D、O（n） 21、下面关于NP问题说法正确的是（B ） A NP问题都是不可能解决的问题 B P类问题包含在NP类问题中 C NP完全问题是P类问题的子集 D NP类问题包含在P类问题中 40、背包问题的贪心算法所需的计算时间为（ B ）
两种常用指纹图像细化算法的改进
收稿日期:2005-01-04 作者简介:唐为方(1969-),男,山东省荷泽市人,山东轻工业学院讲师,在读研究生,主要从事模式识别学习与研究。两种常用指纹图像细化算法的改进 唐为方1,陈 旭1,周大军2,王新刚2,罗 涛3 (1.山东大学计算机学院,山东济南 250014; 2.山东轻工业学院信息科学与技术学院,山东济南 250014; 3.中国重汽商用车有限公司,山东济南 250100) 摘要: 本文对指纹图像的细化算法进行了较深入的研究,结合这两种算法,提出了一种综合的细化算 法。经过实验证明,该算法能够很好的满足细化的要求。 关键词: 指纹;图像处理;图像细化;模板 中图分类号:TP391 文献标识码:A 文章编号:1004-4280(2005)01-0025-06 一个完整的自动指纹识别系统(AFIS )主要包括指纹采集、指纹图像预处理、指纹特征提取、指纹比对等几个模块。指纹图像预处理是一个很重要的部分,它的处理效果直接影响后续的特征提取和指纹比对。而指纹细化又是预处理中的一个重要环节,因为一般的特征提取都是在细化的基础上进行的,如果细化不好,将无法进行用常规的特征提取算法提取细节特征信息。 本文分别实现了快速细化算法和改进的OPT A 算法,分析了这两种算法存在的不足,发现了改进的OPT A 算法的两个缺陷:(1)在纹线分叉点处图像细化不彻底;(2)方向敏感性强。接着对改进的OPT A 算法进行了补充和修正,将两种细化算法有机结合,形成了一种综合的图像细化算法。实验结果证明,该算法细化完全,细化后的指纹骨架在纹线中心线,光滑无毛刺,运算速度也较快。 1 两种细化算法的局限分析 图1 快速细化后纹线局部放大图111 快速细化算法 该算法细化不彻底是由于它本身是4连通算法。为了方便起 见,用图示来具体说明它。 如图1所示为一段快速细化后的纹线局部放大图,黑格表示像 素值为1,白格表示像素值为0。图中第二行第二列的点P 22和第二 行第三列的点P 23的8邻域都有4个像素点,按照单像素宽的要求, 应该删除。而根据该算法流程,这两点的tsum =4,不等于2,不满足 删除的要求,而保留下来。因此最终细化后的纹线不是单像素宽,特 第19卷第1期 2005年3月山 东 轻 工 业 学 院 学 报JOURNA L OF SHANDONG INSTIT UTE OF LIGHT INDUSTRY Vol.19No.1Mar.2005
分块子空间追踪算法
第34卷第4期2015年12月 计一算一技一术一与一自一动一化 Com p utin g Technolo gy and Automation Vol .34,No .4 一Dec.2015 收稿日期:2015-04-04 基金项目:江苏省科技厅工业支撑计划项目(BE2010072);常州市科技局国际合作项目(CZ20123006) 作者简介:庄燕滨(1964 ) ,男,江苏常州人,教授,硕士生导师,研究方向:智能信息处理,视频图像处理,模式识别,软件测试技术三?通讯联系人,E -mail :915866335@qq .com 文章编号:1003-6199(2015)04-0064-05 分块子空间追踪算法 庄燕滨1,2? ,王化程1 (1.河海大学计算机与信息学院,江苏南京一211100;一2. 常州工学院计算机信息工程学院,江苏常州一213002)一一摘一要: 压缩传感理论是一种充分利用信号稀疏性或者可压缩性的全新信号采样理论三该理论表明,通过采集少量的信号测量值就能够实现可稀疏信号的精确重构三本文在研究现有经典重构算法的基础上,提出结合图像分块思想和回溯思想的分块子空间追踪算法(Block Subs p ace Pursuit ,B _SP )用于压缩传感信号的重构三该算法以块结构获取图像,利用回溯过程实现支撑集的自适应筛选,最终实现图像信号的精确重构三实验结果表明,在相同测试条件下,该算法的重构效果无论从主观视觉上还是客观数据上都有不同程度的提高三 关键词:信号处理;压缩传感;稀疏表示;重构算法;匹配追踪中图分类号:TP301.6一一一一一一文献标识码:A Block Subs p ace Pursuit Al g orithm ZHUANG Yan -bin 1 ,2? ,WANG Hua -chen g 1 https://www.360docs.net/doc/5a16474368.html, p uter and Information colle g e ,HoHai Universit y ,Nan j in g ,Jian g su一211100,China ; 2.School of Information and En g ineerin g ,Chan g zhou Institute of Technolo gy ,Chan g zhou ,Jian g su一213002,China ) 一一Abstract :This p a p er researched the existin g classical reconstruction al g orithm ,and p resented a new Block Subs p ace Pursuit (B _SP )al g orithm ,which combines the blocks thinkin g and the backin g p rocess for reconstruction of si g nals.The al g orithm obtains an ima g e b y block structure ,usin g the backin g p rocess to achieve the su pp ort of set ada p tive screenin g ,and ultimatel y achieves a p recise reconstruction of the ima g e si g nal.The ex p erimental results show that the p ro p osed al g o -rithm can g et better reconstruction p erformances both visuall y and ob j ectivel y . Ke y words :si g nal p rocessin g ;com p ressive sensin g ;s p arse re p resentation ;reconstruction al g orithm ;matchin g p ursuit ; 1一引一言 在传统采样中,为了避免信号失真,采样频率不得低于信号带宽的2倍,这就是著名的香农 (Shannon ) 采样定理三那么对于数字图像二视频数据的采样,如果按照香农定理采样必定会产生大量 数据,数据的存储和传输将面临巨大挑战[ 1] 三在2006年,由美国科学院院士D.Donoho 和斯坦福 大学的E.Cand ès 提出的压缩传感(Com p ressive Sensin g ,CS ) 理论为解决这一问题带来了曙光三其核心思想是将压缩与采样过程合二为一,首先以随 机投影方式采集稀疏信号的测量值,在采样的同时完成了信号的压缩,最终通过求解一个最优化问题 由测量值重构出原始信号[ 2] 三它突破了传统香农采样定理的限制,在信号采样的同时对数据进行适当的压缩,提高数据的使用效率,缓解了信号采样二处理二传输和存储过程中所面临的越来越大的压力,为信号获取与传输带来了革命性的进展三自从压缩传感理论提出以后就引起了信号领域相关研究人员广泛地关注,其突出的优点和广阔的应用前景使得它在信号处理领域展现出了旺盛的生命力三
电力系统分块计算的意义和策略
电力系统分块计算的意义和策略何小庆11031009 摘要：本文阐述了电力系统分块可行性和电力系统分块意义，介绍了了两种重要的分块方法：节点撕裂法和支路切割法。通过这几种方法做了比较，最后对电力系统分块做了展望。 关键字：电力系统分块，节点撕裂法，支路切割法 Abstract：This paper presents a reliability of a section algorithm of power system and the importance of this algorithm,and introduces two vital methods of a section algorithm of power system,node tearing and branch cutting .Through comparing those methods,we can conclude the future of a section algorithm of power system. Key word： a section algorithm of power system,node tearing,branch cutting 0 前言 网络分块计算最早有Kron[1]于20世纪50年代初提出，他利用张量分析的概念发展了网络分裂算法（piecewise diakoptics），其基本思想是吧电网分解成若干规模较小的子网，对每一个子网在分割的边界处分别进行等值计算，然后再求出分割边界处的协调变量，最后求出各个子网的内部电量，得到却系统的解。 1 电力系统分块可行性分析 电力系统能够分块计算具有以下几个原因： 一，现代电力系统规模庞大，节点众多，分块处理可将大系统拆分为大量小系统，最终简化分析计算过程。 二，目前的计算工具无法满足计算速度的要求。分块处理应用于某一台计算机上，通过串行处理而有效地求解交大系统的分析结果，虽然对于缩短计算时间成效不大，但对于减少内存占用意义明显。分块处理应用于多台计算机上，通过并行处理可提供比单台计算机更快的计算速度，从而缩短计算时间。 三，电力系统本身所具有的分层分区结构特别适合分块计算的应用。就信息的传送而言，每一个地区电网只能收集到本地区系统内的信息，其中重要的信息将被传送到更高一级的调度中心。调度中心根据各地区传送来德尔信息进行加工处理，将协调信息传送给各地区电力系统的调度中心。分块计算正好可以适应这一分层调度的要求。近年来，随着计算机的发展，各种并行计算机和多处理机组成的列阵机相继出现。这样的应用背景促进了人们对并行计算的兴趣，并开展了大量的研究工作，提出了各种基于网络分块的并行计算。 根据协调变量的不同，网络分块计算主要分为两类：一类是支路切割法（branch cutting），通过切割原网络中的某些支路把原网络分解；另一类是节点撕裂法（node tearing），即将原网络的部分节点“撕裂”开，把网络分解。前者的协调变量是切割电流，后者的协调变量是分裂点点位。两种方法有各自的特点，将两种方法统一起来，就产生了统一的网络分裂算法。 2 电力系统分块意义 现代电力系统规模庞大，使进行各种分析的计算量很大，以致现有计算工具无法满足计算速度的要求。分块处理可以达到利用现有计算工具，大大缩短计算时间的要求。 对于电力系统，通常情况下，是在各电力公司的边界线对系统进行分割。分割理论的应用至少有二：第一种应用是，把分割法应用于某一台计算机上，通过串行处理而有效地求解较大系统的分析结果，这中方法的
人工智能 约束满足问题 6-3 回溯搜索CSP
Backtracking Search for CSPs
Contents ?6.3.1 Overview of Backtracking Search ?6.3.2Questions to Improve Backtracking
6.3. Backtracking Search for CSPs Overview of Backtracking Search 回溯搜索概述 ?It is a general algorithm on depth-first search, used for finding solutions to some computational problems, notably CSPs. 是一种深度优先搜索的通用算法，用于查找某些计算问题的答案，尤其是CSPs。 ?Backtracking search incrementally builds candidates to the solutions, and abandons each partial candidate c(backtracks), as soon as it determines that c cannot possibly be completed to a valid solution. 回溯搜索递增地构建解的候选，而且一旦确定部分候选c不能成为一个合法的解，就将c抛弃(回溯）。 Example: 8-queens puzzle 8皇后难题 ?In the common backtracking approach, the partial candidates are arrangements of k queens in the first k rows of the board, all in different rows and columns. 常见的回溯方法，部分候选是在棋盘的在前k行上布局k个皇后，所有这些要在不同的行与列上。
一种有效的指纹图像细化算法
《现岱曳圣蘧苤》圣ＱＱ墨笙蓥！墨翅盛墓至墨！翅垒进簋垫廑旦燕苤ｇ 一种有效的指纹图像细化算法 何晶，范九伦 （西安邮电学院陕西西安７１００６１） 摘要：０ＰＴＡ方法是一个经典的指纹图像细化方法，针对ＯＰＴＡ法的不足提出改进的０ＰＴＡ方法能够得到完全细化的指纹图像，细化后图像纹线扭曲小。但是改进的ＯＰＴＡ方法还存在细化后的图像容易产生毛刺的不足，为此提出一组改进模板，即在改进的ＯＰＴＡ模板的基础上增加一组去除毛刺的模扳。实验表明，通过该算法得到的细化指纹图像在保持连通性的基础上光滑无毛刺，取得了更为理想的细化结果。 关键词：图像处理；细化；模板；毛刺 中图分类号：ＴＰ３９１．４文献标识码：Ｂ文章编号：１００４—３７３Ｘ（２００８）１８—１４３—０３ ＡｎＥｆｆｅｃｔｉｖｅＴｈｉｎｎｉｎｇＡｌｇｏｒｉｔｈｍｆｏｒＦｉｎｇｅｒｐｒｉｎｔＩｍａｇｅ ＨＥＪｉｎｇ，ＦＡＮＪｉｕｌｕｎ （Ｘｉ’ｆｉｎＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＰｏｓｔａｎｄＴｅｌｅｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ，Ｘｉ７ａｎ，７１００６１，Ｃｈｉｎａ） Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＯＰＴＡｍｅｔｈｏｄｉｓａｃｌａｓｓｉｃａｌｔｈｉｎｎｉｎｇｍｅｔｈｏｄｆｏｒｆｉｎｇｅｒｐｒｉｎｔｉｍａｇｅ．ＩｍｐｒｏｖｅｄＯＰＴＡｍｅｔｈｏｄ，ｗｈｉｃｈｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄｔｏｏｖｅｒｃｏｍｅｔｈｅｉｎｓｕｆｆｉｃｉｅｎｃｙｏｆｔｈｅＯＰＴＡｍｅｔｈｏｄ。ｃａｎｏｂｔａｉｎａｃｏｍｐｌｅｔｅｔｈｉｎｎｉｎｇｒｅｓｕｌｔ，ａｎｄｃａｎｅｌｉｍｉｎａｔｅｔｈｅｄｉｓｔｏｒｔｉｏｎｏｆｔｈｅｓｋｅｌｅｔｏｎ．ＢｕｔｔｈｅｉｍｐｒｏｖｅｄＯＰＴＡｔｈｉｎｎｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍｈａｓａｄｅｆｉｃｉｅｎｃｙｏｆｂｅｉｎｇｅａｓｙｔＯｇｅｔｂｕｒｒｓａｆｔｅｒｔｈｉｎｎｉｎｇ．Ｔｏｄｅａｌｗｉｔｈｔｈｉｓｐｒｏｂｌｅｍ，ａｓｅｔｏｆａｍｅｌｉｏｒａｔｉｖｅｔｅｍｐｌａｔｅｓｉｓａｄｄｅｄｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ．Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｎｅｗａｌｇｏｒｉｔｈｍｃａｎｎｏｔｏｎｌｙｋｅｅｐｃｏｎｎｅｃｔｉｖｅ，ｂｕｔａｌｓｏｋｅｅｐｓｍｏｏｔｈｗｉｔｈｏｕｔｂｕｒｒｓ．Ｍｏｒｅｉｄｅａｌｔｈｉｎｎｉｎｇｒｅｓｕｌｔｉｓｏｂｔａｉｎｅｄ． Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｉｍａｇｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ；ｔｈｉｎｎｉｎｇ；ｔｅｍｐｌａｔｅ；ｂｕｒｒ １引言 迄今为止，生物特征识别技术已经成为最为方便与安全的识别技术［１］。由于指纹具有惟一性、稳定性、可采集性、与主体永不分离性等优点，指纹识别成为生物特征识别中关注度很高，应用较多的主要技术［２。］。自动指纹识别系统（ＡＦＩＳ）是个人身份认定的一种重要手段。一个完整的指纹识别系统主要包括：指纹图像采集、滤除图像噪声、对图像进行二值化处理、细化图像、特征点提取和特征点比对等几个部分。其中，细化是指纹图像预处理中耗时最长、要求最高的一部分。 指纹细化又称骨架化，是自动指纹识别系统中重要的预处理组成部分，细化结果的好坏直接影响特征点提取的有效性。研究人员已经提出了很多细化方法，按迭代方式可分为串行算法、并行算法和串并行混合算法。串行细化算法是指每次迭代的结果依赖于像素处理的先后顺序，因而某一像素点的删除或保留与处理顺序有关。并行细化算法进行细化时可以把相同的判定条件应用于所有的像素点，与处理顺序无关，所以从原理上 收稿日期：２００８一０３一０３ 基金项目：国家自然科学基金资助项目（６０５７２１３３）将优于串行细化算法。而串并行混合算法就是串行和并行混合的方法。已经提出的并行细化方法有很多：ＯＰＴＡ细化算法、Ｈａｌｌ细化算法、Ｒｏｓｅｄｆｅｌｄ细化算法、ＺＲ细化算法等一寸］。 针对ｏＰＴＡ方法（Ｏｎｅ—ＰａｓｓＴｈｉｎｎｉｎｇＡｌｇｏ－ｒｉｔｈｍ，ｏＰＴＡ）中细化不完全、细化速度较慢的不足，文献［８］提出了改进的ＯＰＴＡ算法（Ｉｍｐｒｏｖｅｄ０ＰＴＡＴｈｉｎｎｉｎｇＡｌｇｏｒｉｔｈｍ），获得了较好的细化效果。但改进算法还存在方向敏感性强，在水平和竖直方向容易出现毛刺等问题［９］。本文针对改进的ＯＰＴＡ方法存在的这些不足，在其基础上增加一组去除毛刺的模板，获得了更好的细化效果。 ２ＯＰＴＡ算法 对于一幅二值指纹图像，设其背景点的像素值为０，前景点的像素值为１。ＯＰＴＡ算法是从图像的左上角开始，对每一个前景点元素（像素值为１的点，即模板中的Ｐ５）抽取出如图１所示的模板邻域。并将该邻域与给定的删除模板（见图２）相比较，如果该邻域的像素值与８个删除模板中的任一个相匹配则删除该点，否则保留该点。为了保持连通性，抽取的元素的邻域再和图３ 】４３ 万方数据
一维数组的常用算法源代码
1.数组元素逆置 #include 2.静态查找 #include printf("%d在数组a[%d]中。\n",t,i); else printf("%d不在a数组中。\n",t); } 3.二分查找：前提数组有序 #include [请单击此处编辑年级、科类、科目] 第1页，共4页 [请单击此处编辑年级、科类、科目] 第2页，共4页 万德镇小学五年级数学下册期末归类（计算） 一、脱式计算，怎样简便就怎样算 (1)6.12＋37 ＋2.88＋47 （2）245－（245－94）(3) 1811 －（711 ＋ 3 8 ） (4) 79 ＋310 －29 ＋1710 (5) 715 ＋712 ＋815 －7 12 (6) 2425－ 85－ 8 3 (7) 56 ＋79 ＋38 (8) 58 － 25 ＋14 (9) 1415 －(23 －15 ) (10) 1920 ＋（45 －7 40 ） (11) 76 －(710 － 13 ) (12) 118 －（23 － 14 ）(13)（4＋ 27 ）－(914 ＋ 1 2 ) (14) 136 －（34 － 512 ＋ 1 3 ）（15）56 ＋ 3 4 － 13 （16） 56 + 49 + 59 （17） 12 +（23 －14 ）（18）3－（914 + 67 ）（19） 910 －（34 －1 6 ） （20）134 + 2 －31 2 （21） 711 + 15 + 411 + 25 （22） 19.48×1.96－0.96×19.48 （23）10.75－（545 + 4.2－42 3 ）（24）56 ＋27 ＋16 （25）58 ＋23 ＋56 （26）4－45 －15 （27）78－8.5＋22－0.5 （28） 45 －（12 ＋1 4 ） （29）10－（23 ＋12 ） （30）4 5 －1 6 ＋13 （31）51 ＋21＋3 1 （32）21＋31－41（33）51＋21＋54（34）2－125－12735）1513－（1513－52） （36）79＋61＋65＋75 （37）54 ＋（83－41） 38）2－73－7 4 (39)85－31＋125（40）68－ 7.5 ＋ 32－2.5 （41）125 －（121 －2 1） （42）51 ＋31＋54 （43）1－115－116（44）72＋61＋65＋7 5 （45） 1513－（1513－5 2 ）（46） 89 －（29 ＋13 ） （47） 1115 ＋1017 ＋415 ＋517 （48） 1720 －（720 ＋512 ） （49）89 －（29 ＋13 ） （50）29 + 45 + 79 + 1 5 （51）7- 57 - 57 （52） 45 + 1115 + 310 （53）6- （34 - 25 ）（54）7－73 －7 4 （55）7.8－8.75＋2.2－1.25（56）7.8×1.17－7.8×0.17 （57）53－（152＋31 ） （58） 1713－（175＋101）（59）51 ＋（65－1813） （60）65－41－31 （61）125＋53＋127＋52（62）73＋43－1411（63）95＋127＋94 （64） 1115－83－8 5（65）116135115++（66）8365(61-+ （67）)54127(127+- （68）14621141++ （69）96759372+++ （70）1581572--（71）54+1511+103 （72） 60.62－（9.2＋12.62）（73） 6.8＋61＋3.2＋65（74）1115－73－7 4 （75） 119＋65＋112－61 （76）87－（107－8 1）（77）95＋（43＋21） （78） 101＋83－52 （79） 53 －（152＋31）（80）6－（43－5 2） （81）41＋31＋41＋32 （82） 79＋81＋83＋75 （83）5－9 4－95 （84） 158－（158＋187）（85）51＋21＋31 （86）21＋31－4 1 （86）2－（31＋35）（87）21＋103－51 （88）79＋61＋65＋75 （891513－（1513－52）（90）6－311 －811 （91）1077310375-+- （92）4 1 2131+- 约束满足与邻域搜索结合的混合算法及应用[摘要] 总结约束满足求解技术和邻域搜索算法,分析约束满足与邻域搜索 单一算法的优劣,以及两者结合的优势,提出约束满足与邻域搜索相结合的混合算法的一般框架,并以Job Shop 调度优化问题为例对该算法框架进行实例说明。 [关键词] 约束满足;邻域搜索;混合算法 ddoi : 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2009 . 21 . 017 1引言 约束满足技术集成了运筹学、人工智能、逻辑编程和图论中的方法和思想,是解决组合优化问题的一门新兴技术。约束满足建模能力较强,在约束求解中,能够充分利用问题的结构信息和约束关系,采用约束传播、回溯等技术对求解空间快速缩减,提高问题的求解效率。邻域搜索算法是一种非常有效的解决组合优化问题的方法,在搜索空间内利用局部指导规则探索优良解,搜索效率高,具有可衡量性。约束满足与邻域搜索法均存在自身的优势和局限性,相互结合可以有效利用算法的互补性。 目前对约束满足与邻域搜索相结合的混合算法的研究成果比较少。文献[1]将邻域搜索和向前看(Look Ahead)技术结合,在搜索过程中遇到死点时要么回溯,要么应用邻域搜索继续新的空间搜索。文献[2]中提出的“Decision-Repair”方法集成了禁忌搜索、一致性技术和基于冲突的启发式方法来引导搜索过程。文献[3]在系统搜索过程中,使用变量排序和值排序法,进行不完全搜索,用N皇后问题进行算法测试。文献[4]用约束规划算法产生一个可行解,作为禁忌搜索算法的初始解。文献[5]对NEH算法加以扩展,得到高质量的初始解,提出跳出局部极值方法,改进约束满足修复算法。 本文首先介绍约束满足技术和邻域搜索技术,然后总结两者相结合的混合算法的框架,最后以Job Shop 调度为例,给出混合算法实现步骤。 2约束满足技术和邻域搜索技术 2.1 约束满足技术 . 数据结构实验报告三 题目： 试编写利用折半查找确定记录所在块的分块查找算法。 提示： 1)读入各记录建立主表； 2)按L个记录/块建立索引表； 3)对给定关键字k进行查找； 测试实例：设主表关键字序列：{12 22 13 8 28 33 38 42 87 76 50 63 99 101 97 96}，L=4 ，依次查找K=13，K=86，K=88 算法思路 题意要求对输入的关键字序列先进行分块，得到分块序列。由于序列不一定有序，故对分块序列进行折半查找，找到关键字所在的块，然后对关键字所在的块进行顺序查找，从而找到关键字的位置。 故需要折半查找和顺序查找两个函数，考虑用C++中的类函数实现。因为序列一般是用数组进行存储的，这样可以调用不同类型的数组，程序的可适用性更大一些。 折半查找函数： int s,d,ss,dd;//声明一些全局变量，方便函数与主函数之间的变量调用。template 无约束优化：不对定义域或值域做任何限制的情况下，求解目标函数的最小值。 这是因为实际应用中，许多情形被抽象为函数形式后均为凸函数，对于凸函数来说局部最小值点即为全局最小值点，因此只要能求得这类函数的一个最小值点，该点一定为全局最小值。 （直接法：又称数值方法，它只需计算目标函数驻点的函数数值，而不是求其倒数，如坐标轮换法，单纯型法等。 间接法：又称解析法，是应用数学极值理论的解析方法。首先计算出目标函数的一阶或一阶、二阶导数，然后根据梯度及海赛矩阵提供的信息，构造何种算法，从而间接地求出目标函数的最优解，如牛顿法、最速下降法共轭梯度法及变尺度法。） 在优化算法中保证整体收敛的重要方法就是线搜索法与信赖域法,这两种算法既相似又有所不同。根据不同的线搜索准则就延伸出不同的线搜索算法,譬如比较常见和经典的最速下降法,牛顿法,拟牛顿法以及共辄梯度法等。 一维搜索又称线性搜索(Line Search),就是指单变量函数的最优化,它是多变量函数最优化的基础,是求解无约束非线性规划问题的基本方法之一。 一维搜索技术既可独立的用于求解单变量最优化问题,同时又是求解多变量最优化问题常用的手段,虽然求解单变量最优化问题相对比较简单,但其中也贯穿了求解最优化问题的基本思想。由于一维搜索的使用频率较高,因此努力提高求解单变量问题算法的计算效率具有重要的实际意义。 在多变量函数的最优化中,迭代格式X k+1=X k+a k d k其关键就是构造搜索方向d k和步长因子a k 设Φ(a)=f(x k+ad k) 这样从凡出发,沿搜索方向d k,确定步长因子a k,使Φ(a)<Φ(0)的问题就是关于步长因子a的一维搜索问题。其主要结构可作如下概括:首先确定包含问题最优解的搜索区间，然后采用某种分割技术或插值方法缩小这个区间，进行搜索求解。 一维搜索通常分为精确的和不精确的两类。如果求得a k使目标函数沿方向d k达到 极小,即使得f (x k+a k d k)=min f (x k+ ad k) ( a>0) 则称这样的一维搜索为最优一维搜索,或精确一维搜索,a k叫最优步长因子; 如果选取a k使目标函数f得到可接受的下降量,即使得下降量f (x k)一f (x k+a k d k)>0是用 户可接受的,则称这样的一维搜索为近似一维搜索,或不精确一维搜索,或可接受一维 搜索。 由于在实际计算中,一般做不到精确的一维搜索,实际上也没有必要做到这一点,因为精确的 水利水电科技进展990212 水利水电科技进展 ADVANCES IN SCIENCE AND TECHNOLOGY OF WATER RESOURCES 1999年 第2期 No.2 1999 一种新的图件扫描影像细化算法 许捍卫 潘松庆 摘要 针对传统的细化算法如经典细化算法、跟踪剥皮算法等在细化时需花费大量的时间这一问题，提出了一种基于最短距离边缘跟踪技术的细化算法，此算法通过对线宽两边相应边缘点中点的求取来细化并同时矢量化，能有效地提高细化速度，此算法已在作者自编的DCMS系统中得到应用. 关键词 细化；边缘跟踪；屏幕数字化；图件扫描；地理信息系统 当今地理信息系统（GIS）市场迅速扩展，而在建立GIS时花费最多的工作就是数字数据的获取.GIS中数字数据的来源主要是对地图图纸图像的数字化.为了充分利用图纸图像来快速建立GIS，首先需建立有关扫描图件矢量化与识别的商品化软件系统.近几年来，市场上已出现了相当数量的此类软件，且各具特色，亦能基本满足生产需要，但其自动化程度偏低，运行速度偏慢，离实用还有一定的距离. 扫描图像首先需进行图形与符号、文字注记分离，分离后的图形细化矢量化建库是建立GIS库或建立数字化地图的核心内容之一，对于数字制图意义更大. 细化指的是在保持拓扑性质不变的同时提取线状影像结构的骨架，并且细化后的线宽严格保持为一个像元.细化目的是除去大量冗余的数据，为下一步的栅格数据矢量化准备必要的条件. 关于细化算法的研究，如用4个匹配模板进行边缘点去除的并行细化算法和基于并行模板的二值图串行细化算法［1］等，其主要处理过程可分为串行和并行两种，串行处理是逐步去除目标边缘上的点，并保留形成图形骨架的最终组成点.在这类方法中，每次迭代只能削去一个目标层，因此目标的细化很费时间，如经典细化算法、跟踪剥皮算法等.对于并行处理，图中各个像元的新值是其诸相邻像元的局部函数，而所有像元都被独立地同时处理，能有效地提高细化速度.本文提出了一种能有效提高细化速度并矢量化的算法，即基于最短距离的边缘跟踪技术，它属于并行算法. 1 算法的基本内容 对于线型图形来说，线宽应该基本固定，此线宽值即为最短距离d［2］. 图符分离后的图形文件，其实体由线和多边形组成，而多边形则可看成起点与终点重合的线，是线的特例，如图1和图2所示. file:///E|/qk/slsdkjjz/slsd99/slsd9902/990212.htm（第 1／5 页）2010-3-23 7:11:50五年级数学下册分块计算
约束满足与邻域搜索结合的混合算法及应用
数据结构作业——分块查找算法
常用一维搜索算法
一种新的图件扫描影像细化算法