数字角点检测论文

代表性论著1.D. Yang*, X.-Y. Ye, M. Xu, K.-W. Pang, K.-K. Cheung. Investigation of Mn(III)-Based Oxidative Free Radical Cyclization Reactions toward the Synthesis of Triptolide: The Effects of Lanthanide Triflates and Substituents on Stereoselectivity. J. Am. Chem. Soc. 2000, 122, 1658-1663.2.D. Yang*, S. Gu, H.-W. Zhao, Y.-L. Yan, N.-Y. Zhu. Atom-Transfer Tandem Radical Cyclization Reactions Promoted by Lewis Acids. Angew. Chem. Int. Ed. 2002, 41, 3014-3017.3.D. Yang*, J. Qu, W. Li, Y.-H. Zhang, D.-P. Wang, Y.-D. Wu*. Cyclic Hexapeptide of D,L-a-Aminoxy Acids as a Selective Receptor for Chloride Ion. J. Am. Chem. Soc. 2002, 124, 12410-12411.4.D. Yang*. Ketone-Catalyzed Asymmetric Epoxidation Reactions. Acc. Chem. Res. 2004, 37, 497-505. (Invited article to a special issue entitled “Asymmetric Organocatalysis“)5.D. Yang*, X. Li, Y.-F. Fan, D.-W. Zhang. Enantioselective Recognition of Carboxylates: A Receptor Derived from a-Aminoxy Acids Functions as a Chiral Shift Reagent for Carboxylic Acids. J. Am. Chem. Soc., 2005, 127, 7996-7997.3.重庆大学副校长杨丹 杨 丹男，教授、博士、计算机应用技术专业博士生导师。现任重庆大学副校长，重庆大学虎溪校区管理委员会主任。兼任教育部计算机教学指导委员会委员，《计算机教育》编委会成员，中国计算机学会高级会员，中国运筹学会排序专业委员会委员，重庆市工业与应用数学协会副理事长,重庆市软件行业协会副理事长、秘书长，重庆市科委企业信息化专家组顾问。获省部级有突出贡献的中青年专家称号。重庆大学行业信息化工程中心学术带头人. 重庆市第二届政协委员，重庆市第三届人大代表、常委。九三学社社员。重庆大学自动化本科毕业，85.6重庆大学应用数学专业硕士毕业，95.5重庆大学机械制造（工业工程方向）专业博士毕业，1997.10至1999.9在日本国立电气通信大学工业工程专业做博士后研究。研究方向：科学与工程计算、软件工程及应用（企业信息化及制造业运行管理技术）、数字图像处理。长期从事计算机应用技术相关研究工作。主要包括计算机数字图像处理、调度理论及其应用、企业信息化技术及制造业运行管理技术，针对具体问题的建立数学建模、进行算法设计、程序设计与实现等。 获奖情况：软件工程人才培养体系研究与实践，2005年度国家级优秀教学成果二等奖软件工程人才培养体系研究与实践， 2004年度优秀教学成果一等奖（第一获奖人）中国高校自然科学一等奖－制造系统工程的理论与技术体系，2002年度国家级优秀教学成果二等奖 - 制造系统工程（MSE）研究生培养模式与实践，1997年度四川省级优秀教学成果一等奖 - 制造系统工程（MSE）研究生培养模式与实践，1997年四川省有突出贡献的优秀专家称号，四川省省委、省政府，1996年电力系统经济运行的数学模型、方法和程序的研究，四川省科技进步三等奖，1989年度大系统优化分解法在梯级水电站开机组合中的应用，四川省科协首届青年优秀论文奖，1988年四川石油管理局MIS分析与总体设计，四川省科技进步三等奖，1989年三、完成的主要项目为课题负责人或主要研究者共完成国家级及省部级重大科研课题等20项，包括:电力系统经济运行的数学模型、计算方法及程序的研究国家自然科学基金（编号：84S031）四川石油局MIS系统分析与设计、四川石油局MIS软件系统详细设计、四川石油局MIS软件开发国家863项目（编号 863-511 06-0103-01）:FMS刀具管理系统的研究966E技术引进消化吸收国产化计算机系统柳州工程机械厂计算机辅助生产管理系统残缺数据环境中车间计划与控制问题研究, 国家863/CIMS项目, 编号 511-9508-006支持并行工程和精良生产的决策模型研究，国家863/CIMS项目，编号 511-10-0144重庆机床厂CIMS应用工程总体规划, 国家863/CIMS项目, 编号 -6121厦工产品数据管理系统(XGPDM)、零件编码系统的研究与开发先进计划调度系统研究，国家教育部高等学校骨干教师资助项目计算机集成制造系统的生产计划调度新算法研究,重庆市科委应用基础项目先进制造系统生产计划与调度的快速算法研究，国家教育部留学回国人员启动基金项目CD-400CG(31)工业CT图像重建与处理系统，总装备部项目涪陵化工股份有限公司FH-CIMS工程总体设计，重庆市科委制造业信息化重大专项子项目重庆望江股份有限公司CIMS工程总体设计分布式应急时间仿真与管理系统开发，重庆市科委重点攻关项目装备制造业关键技术的研究开发，重庆市科委重大科技攻关项目四、出版作品：（一）专著：《制造系统工程》（专著）第2主编，国防工业出版社，1995年10月《机械工程科学技术前沿》（第一章）第2作者，机械工业出版社96年5月。《制造自动化》第2主编 机械工业出版社，1996年8月《高技术辞典》（编写七个词条，第1作者）， 科学出版社《制造系统工程》（专著,第二版）第3主编，国防工业出版社，2000年10月（二）主要论文有：杨丹 瞿中,基于插值函数的三维图像表面重建算法,哈尔滨工业大学学报,第41卷3期,2009,3,pp134-136 （EI Compendex 收录刊源） 徐玲（博士生）,杨丹,洪明坚等,基于平面曲线协方差矩阵行列式的角点检测的研究,仪器仪表学报,Jan.,2009,Vol.30, No. 1, pp91-95张小洪,李东, 杨丹, T-S模糊系统的脉冲稳定性, 模糊系统与数学, 2008年 06期 徐小明,杨丹, 张小洪. 基于局部不变映射的特征描述器算法. 自动化学报, 2008, Vol.34 (9): 1174-1177,EI Compendex084211647035雷明,杨丹,张小洪,条件理论控制喜爱良态特征的匹配算法,光电工程,May,2008, Vol.35,No.5,pp124－128 （EI Compendex 082711350730）雷明,杨丹,张小洪,张莹.基于协方差矩阵的B-样条多尺度表示的角点检测算法,光电工程,May,2008,Vol.35,No.2,pp45-50 （EI Compendex 081211162202）马丽涛,杨丹,张小洪,李博. 一种新的基于条件数的图像配准算法. 中国图像图形学报, 2008, vol.13, No.2:277-283徐玲,杨丹 王时龙,基于进化神经网络的刀具寿命预测,计算机集成制造系统,2008.1,14卷1期,pp.167-171, EI Compendex 081211161403杨丹,徐传运等,基于主题相关的P2P网络研究,计算机科学,07年,Vol.34,No.8, pp.62-64 葛永新,杨丹,张小洪,基于边缘特征点对对齐度的图像配准方法,中国图像图形学报,Vol.12,No.7, 2007年7月,pp1291-1295黄中美; 张小洪; 杨丹;基于二元树复小波特征表示的人脸识别方法,计算机应用, Journal of Computer Applications, 2007年 05期朱磊; 杨丹; 吴映波, 基于BP神经网络的软件可靠性模型选择, 计算机工程与设计, Computer Engineering and Design, 中文核心期刊, 2007年 17期Zhang, Xiao-Hong; Li, Bo; Yang, Dan,Novel Harris multi-scale corner detection algorithm, 电子与信息学报, v 29, n 7, July, 2007, p 1735-1738 Language: ChineseEI Compendex 073110726873Xiaohong, Zhang Dong, Li; Dan, Yang, Impulsive control of T-S fuzzy systems, Proceedings - Fourth International Conference on Fuzzy Systems and Knowledge Discovery, FSKD 2007, v 1, Proceedings - Fourth International Conference on Fuzzy Systems and Knowledge Discovery, FSKD 2007, 2007, p 321-325,EI Compendex 082211281676张小洪, 雷明, 杨丹, 基于多尺度曲率乘积的鲁棒图像角点检测,中国图像图形学报,Vol.12,No.7, 2007年7月,pp.1270-1275葛永新, 杨丹, 张小洪, 基于特征点对齐度的图像配准方法,电子与信息学报,2007年2月,Vol. 29, No. 2, pp.425-429, EI Compendex 071810576347 Li, Bo; Yang, Dan; Zhang, Xiao-Hong; Ma, Li-Tao,Chaotic lag synchronization of coupled time-delayed neural networks with two neurons using LMI approach,电子与信息学报, v 33, n 11, November, 2007, p 1196-1199,EI Compendex 075210995107杨娟; 杨丹; 雷明; 罗建禄, 基于二代小波和图像置乱的数字图像盲水印算法, 计算机应用, Journal of Computer Applications, 2007年 02期施成湘; 杨丹; 查振家; 张小洪;, 基于特征散度的模糊彩色图像分割算法, 重庆大学学报(自然科学版),2007年 01期, pp89-92李博,杨丹, 张小洪,一种新的基于梯度方向直方图的图像配准方法,计算机应用研究,2007年24卷3期 pp312-314徐光侠, 杨丹,基于Web Service技术的异构系统的无缝集成,计算机工程与设计, 2007年 06期 ,pp1409-1411王玉珠,杨丹,张小洪,基于B样条的改进型Harris角点检测算法,计算机应用研究,2007-02,pp192-193 李博, 杨丹, 张小洪. 基于Harris多尺度角点检测的图像配准新算法, 计算机工程与应用, Computer Engineering and Applications, 2006年 35期 ,pp37-40 陈进,杨丹等,SOA技术在电信业务编排中的应用,计算机科学,2006,pp.290-292 施成湘,杨丹等,扩展的多尺度模糊边缘检测,计算机工程与应用,2006,42,pp65-68 葛永新,杨丹,张小洪,基于小波多尺度积的图像配准方法,计算机科学,2006,242-245文俊浩, 徐玲, 杨丹. 软件工程人才培养的实践探索, 《中国大学教学》（CSSCI检索源期刊）,2005年9期, pp31-33 Qu Zhong, Yang Dan etc.. Study on Interpolation Function of Image Reconstruction, Proc. Of the 11th Joint International Computer Conference(2005), World Scientific, pp952-955 徐国庆,杨丹. 基于daubechies小波的基音检测.武汉化工学院学报.2005年27卷4期张强劲,杨丹,张小洪,葛永新,基于多尺度模糊逻辑的小波边缘检测算法,重庆大学学报（自然科学版）2005, 28（10）：62-65文俊浩,杨丹等. 软件工程人才培养体系研究与实践,高等工程教育研究,2005年第4期（总第93期）,pp. 63-65 杨梦宁,杨丹等. 基于最大数法的模糊图像分割方法,计算机科学,2005 Vol. 32 No. 8, pp. 190-191祝伟华,杨丹等. 数字化校园设计与构建方法研究,计算机科学,2005 Vol. 32 No. 8, pp. 97-99祝伟华,周颖,杨丹, Web服务的安全性研究,计算机科学, 2005年32卷6期瞿中,杨丹,吴渝,扇形束扫描模式图像重建中消除伪影算法研究,计算机研究与发展,2005年,第42卷第8期,pp. 1338－1343 （徐国庆（研究生）,杨丹. 乐音识别方法及应用.计算机应用. 2005年,第25卷4期,pp. 968-970徐国庆,杨丹,小波变换与FFT联合识别乐音,重庆大学学报（自然科学版）,2005 年28卷12期,pp.51-54徐光侠; 祝伟华; 杨丹; 谭亚竹,MMOG的网络负载均衡算法 ,重庆大学学报（自然科学版）,2005年28卷11期, pp. 39-42葛永新,杨丹,张小洪, 基于边缘特征点对对齐度的图像配准方法,计算机科学,已录用杨 丹,张小洪, 基于小波多尺度积的边缘检测算法,计算机科学,2004年 Vol. 31(1) pp133-135杨丹,李东（研究生）,加工系统中的一种排序算法,运筹与管理,2003, Vol. 12, No. 4, pp 42-45王时龙,杨丹等,代理式装配线质量监控系统的智能决策,计算机集成制造系统,2003年4月,Vol. 9, No. 4,pp320-324,EI Compendex 03437696628张小洪,杨丹,刘亚威, 基于Canny算子的改进型边缘检测算法,计算机工程与应用,2003年,Vol. 39,No. 29 pp113-115,刘亚威（研究生）,杨丹,张小洪, 基于空间矩的亚像素边缘定位技术的研究,计算机应用,2003.2,Vol.23, No.2, pp47-49,高精度图像测量与对准系统的算法研究,杨丹,刘亚威,张小洪,李东,计算机科学,2003年 Vol. 30, No. 12, pp 13-135曹于忠,杨丹,不定需求情况下确定生产批量的方法研究,重庆大学学报,2003年11月 Vol. 26, No. 11,pp 105-108.李东,杨丹,最小化总拖期数的一种新算法,控制与决策,第18卷,2003年增刊,pp199-206.杨丹,非相同并行加工系统的启发式调度算法,中国运筹学会第六届学术会议论文集,pp.719-728, Global-Link Publishing Company(Hong Kong),2000年10月,长沙.杨丹,由良宪二,并列机械スケジヱ-リンダにおける近似解法による评价值の下限值にっぃて,Proc. Of Annual Conference of Scheduling Society of Japan, pp. 32-36, Oct. 1999, Kyoto, Japan.杨丹,基于MRP/均衡生产的计划控制模型（Production planning and control model based on MRP/proportionate production）,中国机械工程, 1996年7卷5期, pp. 16-18, EI Compendex 97043591939 杨丹,并行加工系统E/T排序问题研究, 1996年,19卷6期,pp.54-60, 重庆大学学报.杨丹,并行加工系统负荷分配的模型与新算法研究,1996年,19卷6期,pp.73-78,重庆大学学报.制造系统理论体系框架及其应用（Systematic framework and applications of manufacturing systems theory）,中国机械工程,1996年7卷1期,pp.43-45,第2作者,EI Compendex 96093338562Flow-Shop型加工单元生产调度的一个新算法, 投中国运筹学会96年会,第1作者一个均衡生产调度模型和启发式算法,第4届中国计算机集成制造学术会议论文集（CIMS－China’96）,第1作者杨丹,制造系统生产管理的决策点,1995年第2期,重庆大学学报（社科版）.M×N零件排序问题的新算法. 全国计算数学会95年年会论文集. 郑州, 1995 ,第2作者制造系统理论体系框架及其应用,95年,95国际工业工程及制造工程研讨会论文集, 第2作者MRP/均衡生产混合型生产计划控制模型,1995年,95国际工业工程及制造工程研讨会论文集,第1作者单级并行加工系统零件的最优排序. 第二届全国青年学术会议四川卫星会议论文集. 成都, 1995,第2作者柔性制造系统零件排序的一种工程实用新算法. 组合机床与自动化加工技术, 1995(12),第3作者FMS在线刀具管理系统研究. 高技术通讯,1995(5),第4作者柔性制造零件排序的一个工业实用算法. 制造技术与机床, 1995(7),第3作者并行加工设备组生产调度的一般模型及算法. 重庆大学学报. 1994(1), 第3作者柔性制造系统负荷最优分配的一个新算法. 组合机床与自动化加工技术,1994(6),第3作者 FMS生产计划调度系统的研究, 重庆大学学报, VOL. 16 NO.6,1993,第2作者柔性制造系统生产调度中的运筹学模型和方法,重庆大学学报,1993(3),第1作者FMS调度管理算法性能评价方法,组合机床与自动化加工技术 1993(6),第3作者FMS在线刀具管理系统OLTMS, 机 床,1993(4),第3作者贯彻因材施教原则, 注重创造型人材培养. 高等工程教育,1993(2),第1作者Solving economic scheduling prob. of cascade hydropower stations by expert systems combined with methods of OR,3rd Int. Workshop on AI in Eco. & Manag, 1993, Portland, USA, 第2作者 FMS生产决策问题分类和描述,CIMS-China’92论文集, 1992,清华大学出版社, 第1作者FMS单元控制器生产调度系统的结构与功能,CIMS-China’92论文集, 1992,清华大学出版社,第2作者在线刀具管理系统的研究,CIMS-China’92论文集, 1992,清华大学出版社,第3作者Solving economic scheduling prob. Hydro-thermal power systems by the decomposition methods & nonlinear programming methods, IFAC Int. Symp. on control of power systems,1992, Berlin,第2作者 The Models & Techniques in the Production Planning and Scheduling of FMS, Proc. of Int. Conf. on Modelling, Simulation & Control,1992,Hehui, China, 第1作者The mathematical models of environmental planning for the reservoir region of hydropower project, Proc. of the 2nd Int. Conf. on Numerical Opt. Theory & Appl., Xi’an,1991, 第2作者模糊数学和运筹学方法在电力系统经济调度中的应用,高校应用数学学报,1990,第3作者Application of methods of Fuzzy math. & OR in economic scheduling of hydro thermal power systems, IFAC/IFORS/IMACS Symp. on Large Scale Systems,1989, Berlin, 第2作者Solving economic scheduling prob. of cascade hydropower stations by the methods of Fuzzy math. & non-linear programming, Proc. of the Int. Symp. on Eng. Math. and Appl., 1988年, Beijing, 第3作者The application of optimal decomposition methods of large scale systems to the units commitment of cascade hydropower stations, Proc. of the 1st international Conference on Numerical optimization & application, June 14-17,1986, Xian, China, 第1作者杨丹,大系统最优化分解法在梯级水电站开机组合中的应用,重庆大学学报,1986(4).

遗传算法在图像匹配领域的应用可以追溯到1994年的一篇论文，题为“基于遗传算法的图像匹配”。该论文由美国佐治亚理工大学的J.S. DeBonet等人发表在CVPR会议上。该论文提出了一种基于遗传算法的图像匹配方法，该方法可以在多个图像中找到相似的目标。此后，遗传算法在图像匹配领域得到了广泛应用。

理论 我们看到了一些特征检测算法，他们很多都不错，但是从实时应用的角度看，他们都不够快，一个最好的例子是SLAM（同步定位与地图创建）移动机器人没有足够的计算能力。 作为解决方案，FAST(加速切片测试特征）算法被提出，Edward Rosten和Tom Drummond 2006年在他们的论文“Machine learning for high-speed corner detection”提出，并在2010年最后修订，算法的基本大意如下： 使用FAST进行特征检测 1.选择一个图像里的像素p用来识别是不是一个兴趣点，它的强度是Ip 2.选择一个合适的阈值t 3.在要测试的像素周围找16个像素的圆 4.现在如果存在一个在圆内（16像素的）的n个连续像素集合，他们都比Ip + t要亮，或者都比Ip - t 要暗（用白虚线显示），那p就是角， n取12。 5.用一个高速测试来排除大量非角。这个测试只检查1,9,5和13位置的像素（首先1和9会测试是否他们太亮或者太暗，如果是，再检查5和13）。如果p是角，那么至少3个都比Ip+t要亮或者比Ip-t要暗，如果不是这样，那么p不可能是角。这个检测器展现了高性能，但是有几个缺陷： ·当n< 12时不能拒绝很多备选点 ·像素的选择不是可选的，因为它的效率依赖问题和角的分布。 ·高速测试的结果被丢弃了 ·会检测出多个爱挨在一起的特征 机器学习角点检测 1.选择一组图像进行训练（最好从目标应用范围内） 2.运行FAST算法来对每个图像进行特征点查找 3.对每个特征点，存下周围的16个像素作为向量。所有图像做完以后得到特征向量P。 4.这16个像素里的每个像素（设为x）可以有下面的三个状态： 5.根据这些状态，特征向量P被分成3个子集，Pd, Ps, Pb. 6.定义个新的布尔变量Kp,如果p是角就是真反之为假。 7.使用ID3算法（决策树分类）来查询每个子集，对于每个true类用变量Kp，它选择x来得出一个备选像素是否是角的信息。 8.对所有子集迭代直到为0 9.创建的决策树用来对其他图形做fast检测 非极大值抑制 在临近位置检测多个兴趣点是另一个问题，可以使用非极大值抑制来解决。 1.计算一个分数函数，V是所有检测到的特征点，V是p和16个围着的像素值得绝对差。 2.计算两个相邻关键点的V值 3.丢掉V值低的那个 总结: 它比其他存在的角点算法要快几倍 但是它对高噪点情况来说不健壮，依赖阈值 OpenCV里的FAST特征检测 它和其他OpenCV里的特征检测类似，如果你愿意，你可以指定阈值，是否使用非极大值抑制，要用的邻居等。 对于邻居，定义了三个标志位， cv2.FAST_FEATURE_DETECTOR_TYPE_5_8, cv2.FAST_FEATURE_DETECTOR_TYPE_7_12和cv2.FAST_FEATURE_DETECTOR_TYPE_9_16. 看结果，第一个图像显示了使用了非极大值抑制的FAST，第二个是没有使用非极大值抑制的。 END

遗传算法在图像匹配领域的应用早在1992年就有人提出。以下是其中一篇较早的论文："Genetic algorithms applied to image matching using corner feature detectors"，作者为R. Everson和S. Roberts，发表在1992年的遗传算法国际会议上。这篇论文提出了一种使用遗传算法进行图像匹配的方法，其中使用Harris角检测器（一种角点检测算法）来检测两幅图像中的角点，并使用遗传算法来匹配它们。该论文的方法是基于一组相似性度量来进行图像匹配的，其中包括了基于角点距离的相似性度量以及其他一些度量。使用遗传算法来寻找最优的匹配是一种较为有效的方法，因为可以使用遗传算法来搜索解空间并找到最优解。此后，这种方法被广泛应用于图像匹配和其他领域，为遗传算法在计算机视觉领域的应用奠定了基础。