论文研究基于GPRS网络的图像传输自适应算法及实现 .pdf

一种自适应LOD算法的研究与实现，鲁琲，卞佳丽，在移动互联网时代，移动设备上的3D图形实时渲染已经成为了3D应用体验的关键，而实时渲染的关键是针对移动设备运算性能提出来的模��

在基于最大类间方差传统遗传算法实现图像分割的基础上对其改进,提出了基于染色体、基因位的"双自适应交叉概率"的改进遗传算法.该方法利用待分割图像的直方图作为先验知识,缩小了初始种群的选取范围,提高了遗传

传统的基于偏微分方程的图像修复算法需要大量迭代，修复所耗时间较长，复杂度高。针对这一问题，提出了一种小波域的非迭代自适应图像修复算法。该算法对破损图像进行小波分解，找到待修复区域，根据待修复区域及其邻

针对图像特征点暴力匹配与比率测试得到的匹配点对在数量与正确率不能兼顾的情况，提出了一种基于自适应邻域测试的误匹配点对剔除算法。对特征点进行暴力匹配与高阈值的比率测试得到初始匹配点集，对初始匹配点对中的

在深入分析图像像素灰度差分隐藏算法的基础上，提出了一种改进的自适应信息隐藏算法，它充分利用人类视觉的各种掩蔽特性，结合图像的局部特征以自适应地嵌入秘密信息，使得对原图像所做的改变具有更好的不可见性。实

该文对Lee图像增强算法及其改进型算法进行了较深入的研究，发现了其存在的问题，提出了一种新的图像增强方法。该方法补充了一个有用的非线性变換，增加了原Lee算法的普适性；其次利用灰度值的统计特性达到了图

NoC映射是NoC设计中的重要步骤，映射结果的优劣对NoC的QoS约束和通信功耗有着很大的影响。提出一种采用云自适应遗传算法实现NoC映射的方案，该算法利用云模型对传统遗传算法加以改进，以此新方法自动

针对传统遗传算法易于陷入局部最优解，性能不稳定的问题，提出了一种基于协同进化的自适应遗传算法（CEAGA）。在协同进化的两层框架模型的基础上，引入一个自适应的变异策略，改进了协同进化遗传算法中的局部进

为了解决蚁群算法易早熟于局部最优及收敛速度慢的问题，采用云模型理论来合理调控蚁群算法的随机性程度，分别提出针对蚁群算法参数、云模型参数以及较优路径判定的自适应调整策略，同时提出信息素分布状态的评价算法

为了解决单一神经网络模型很难满足股票预测建模要求的问题，提出一种基于遗传算法的粗糙集属性约简方法和神经网络相结合的预测模型。在该模型中，改进了自适应性遗传算法的交叉算子与变异算子。基于该遗传算法的粗糙