http://hillohillo.itpub.net hillohillo Mon,22 03 2010 21:49:43 http://hillohillo.itpub.net/post/1053/457496 问题：由于二维的数组在声明时其二维的下标必须是常量，所以有很多不便。常量的方式可以如下做： datatype (*dataname)[const_data] = new datatype[][const_data]; 这样生成的dataname是一个指向数组的指针。其析构时，为delete[] dataname即可。 另一个完全的动态决定的二维数组，可以如下生成： 以生成一个int型的二维数组为例。 int **p; p = new int*[m]; for(int i = 0; i < n; i++) p[i] = new int[n];这样就可以生成一个m*n的二维数组，这个二维数组在释放时比较麻烦。 for(int i = 0; i < m; i++) delete[] p[i]; delete[] p; windows编程 Tue,18 03 2008 09:35:42 hillohillo http://hillohillo.itpub.net/post/1053/232345 1. 引言粒子群优化算法(PSO)是一种进化计算技术(evolutionary computation)，有Eberhart博士和kennedy博士发明。源于对鸟群捕食的行为研究PSO同遗传算法类似，是一种基于叠代的优化工具。系统初始化为一组随机解，通过叠代搜寻最优值。但是并没有遗传算法用的交叉(crossover)以及变异(mutation)。而是粒子在解空间追随最优的粒子进行搜索。详细的步骤以后的章节介绍同遗传算法比较，PSO的优势在于简单容易实现并且没有许多参数需要调整。目前已广泛应用于函数优化，神经网络训练，模糊系统控制以及其他遗传算法的应用领域2. 背景: 人工生命... 图象处理 Mon,27 11 2006 08:29:43 hillohillo http://hillohillo.itpub.net/post/1053/195806 大津法由大津于1979年提出，对图像Image，记t为前景与背景的分割阈值，前景点数占图像比例为w0，平均灰度为u0；背景点数占图像比例为w1，平均灰度为u1。图像的总平均灰度为：u=w0*u0+w1*u1。从最小灰度值到最大灰度值遍历t，当t使得值g=w0*(u0-u)2+w1*(u1-u)2 最大时t即为分割的最佳阈值。对大津法可作如下理解：该式实际上就是类间方差值，阈值t分割出的前景和背景两部分构成了整幅图像，而前景取值u0，概率为 w0，背景取值u1，概率为w1，总均值为u，根据方差的定义即得该式。因方差是灰度分布均匀性的一种度量,方差值越大,说明构成图像的... 图象处理 Sat,19 08 2006 08:03:18 hillohillo http://hillohillo.itpub.net/post/1053/188410 图像分割是将图像划分成若干个互不相交的小区域的过程，小区域是某种意义下具有共同属性的像素的连通集合。如不同目标物体所占的图像区域、前景所占的图像区域等。 连通是指集合中任意两个点之间都存在着完全属于该集合的连通路径。对于离散图像而言，连通有4连通和8连通之分。 四连通指的是从区域内一点出发，可在区域中通过上、下、左、右4个方向的移动，到达区域内的任意像素位置； 八连通指的是从区域中的一点出发，可通过上、下、左、右、左上、右上、左下、右下这8个方向的移动组合来到达区域内的任意像素。 图像分割有三种以不同的... 图象处理 Tue,08 08 2006 07:48:06 hillohillo http://hillohillo.itpub.net/post/1053/142166 这里介绍区域标记算法，所谓区域标记就是把连续区域作同一个标记，常见的四邻域标记算法和八邻域标记算法。现在就介绍它们的基本思想。1、 四邻域标记算法：1） 判断此点四邻域中的最左，最上有没有点，如果都没有点，则表示一个新的区域的开始。2） 如果此点四邻域中的最左有点，最上没有点，则标记此点为最左点的值；如果此点四邻域中的最左没有点，最上有点，则标记此点为最上点的值。3） 如果此点四邻域中的最左有点，最上都有点，则标记此点为这两个中的最小的标记点，并修改大标记为小标记。2、 八邻域标记算法： 1） 判断此点八邻域... 图象处理 Sat,15 07 2006 05:53:48 hillohillo http://hillohillo.itpub.net/post/1053/140717 图象处理 Thu,13 07 2006 20:56:36 hillohillo http://hillohillo.itpub.net/post/1053/140716 很多算法的每一个计算步骤都是固定的，而在下面我们要讨论的概率算法，允许算法在执行的过程中随机选择下一个计算步骤。许多情况下，当算法在执行过程中面临一个选择时，随机性选择常比最优选择省时。因此概率算法可在很大程度上降低算法的复杂度。 概率算法的一个基本特征是对所求解问题的同一实例用同一概率算法求解两次可能得到完全不同的效果。这两次求解问题所需的时间甚至所得到的结果可能会有相当大的差别。一般情况下，可将概率算法大致分为四类:数值概率算法，蒙特卡罗（Monte Carlo）算法，拉斯维加斯（Las Vegas）算法和舍伍德... 图象处理 Thu,13 07 2006 20:53:05 hillohillo http://hillohillo.itpub.net/post/1053/140714 本文将围绕一个实例，主要就测量物体长度的算法加以阐述。现在假设我们要在图像中测量物体的长度。如图1所示，虚线内为图像范围，图中背景为白色，被测物呈黑色。 图1 待测物体情况在相机拍照后，将图像视频信号传至视觉卡，由视觉卡把波状视频信号翻译成数字信号，存到电脑的内存中去。储存信息如图2所示，图像中的虚线格子为像素单元。下面将具体说明基于临界灰度值和亚像素的边缘寻找算法。 图2 内存中的存储信息1、系统的自学习接下来第一步，我们要先选取一个临界灰度值（threshold，有关这个名词的解释，请参阅主题文章“视觉系统速... 图象处理 Thu,13 07 2006 20:50:16 hillohillo http://hillohillo.itpub.net/post/1053/103560 　　图像处理技术博大精深，不仅需要有很强的数学功底，还需要熟练掌握一门计算机语言，在当前流行的语言中，我个人觉得Visual C++这个开发平台是图像开发人员的首选工具。本讲座只是起到抛砖引玉的作用，希望和广大读者共同交流。前 言 　　数字图像处理技术与理论是计算机应用的一个重要领域，许多工程应用都涉及到图像处理。 　　图是物体透射光或反射光的分布，像是人的视觉系统对图的接收在大脑中形成的印象或认识。图像是两者的结合。人类获取外界信息是靠听觉、视觉、触觉、嗅觉、味觉等，但绝大部分（约80%左右）来自视觉所接收的... 图象处理 Thu,25 05 2006 20:53:27 hillohillo http://hillohillo.itpub.net/post/1053/101719 批处理图片，保存成AVI格式，画质不变clc;clear;A1=imread('frame间隔3处理结果改进imclose_rusult_Demo2_064.bmp');[B1,map]=gray2ind(A1,256);A=cat(3,B1,B1);for np=64:90 o=num2str(np); if np<10 name1=strcat('00',o,'.bmp'); OpenFileName=strcat('frame间隔3处理结果改进imclose_rusult_Demo2_',name1); yuantu=imread(OpenFileName); elseif np<100 name1=strcat('0',o,'.bmp'); OpenFileName=strcat('frame间隔3处理结果改进imclose_rusult_Demo2_',name1); yuantu=imread(OpenFileName); else name1=strcat(o,'.bmp'); OpenFil... 图象处理 Wed,24 05 2006 09:03:34 hillohillo