摘要：垂直检索系统中主题爬虫的性能对整个系统至关重要。在设计主题爬虫时需要解决两个问题:一是计算当前页面与给定主题的相关度,二是计算待爬取URLs的访问优先级。对第一个问题,给出利用页面的主题文本块和相关链接块的相关度计算方法;对第二个问题,给出基于主题上下文和四种不同的粒度(即站点级、页面级、块级和链接级)的优先级计算方法。在此基础上,提出基于上述方法的主题爬取算法。实验证明,新算法在不增加时间复杂度的前提下,在查准率和信息量总和方面明显优于其他三种经典的爬取算法。

摘要：针对目前图像填补中存在的很难自动分析和提取前景、背景,然后合理地恢复图像等问题,提出一种利用纹理规则性分析和纹理合成技术进行有效图像填补的方法.为了实现自动化的提取,将前景视为近似规则纹理的场景区域,首先引入纹理规则性分析方法,利用近似规则纹理具有强烈的信号规则性的特点自动有效地提取前景信息;然后通过合成优先级的思想将纹理合成技术和图像修补技术结合起来,提出一个合理的背景填补方法以恢复图像.实验结果证明,该方法可以自动有效地提取具有近似规则纹理特征的前景或背景内容,并合理地恢复图像.

摘要：为了解决当前基于样本块的图像修复算法主要是常采用固定尺寸的样本块进行重构,在面对丰富的边缘细节信息时,导致重构图像中出现振铃效应以及不连贯效应等不足,提出了一种基于边缘像素约束与双特征模型的图像修复算法。首先,将图像信息熵引入Criminisi算法中,改进了优先级计算函数,确定图像修复的顺序。然后,利用Sobel算子对图像进行边缘检测,利用边缘像素所对应的灰度信息来建立边缘像素约束规则,通过边缘像素点的灰度值之差动态选择合适尺寸的样本块。最后,通过联合SSD和SSIM模型,设计双特征模型,对待修复块以及匹配块进行相似性度量,确定最佳匹配块对损坏区域块进行填充,完成图像修复。实验结果显示,与当前图像修复算法相比,所提算法具有更高复原质量与效率。所提算法具备较好的图像修复能力,在图像处理领域具有良好的参考价值。

摘要：对于破损图像的修复,现有方法通常无法有效保证破损区域结构平滑、准确高效的补全。为此提出了全局优化的破损区域修复方法。方法分析了修复模型存在的缺陷,充分考虑到图像结构与图像关联性的同时,设计了由数据项、可信项与关联项共同描述的优先级计算,同时将像素标记候选状态,迭代过程不断刷新优先级与状态,直至破损区域全部像素状态均被标记完成。为进一步提高修复质量,对图像采取全局增强处理,针对破损区域具有的模糊属性,引入模糊理论处理图像灰度的隶属度,同时通过灰度梯度,构造辅助图像,最终实现对破损图像轮廓和细节的增强。通过仿真,证明了全局优化修复方法能够对图像破损区域进行更加准确、连续的填充,并且具有更好的保真性与修复效率。