基于球面调和函数的环境映射技术

针对三维虚拟场景的光照一致性问题,以提高场景的真实感为目的,研究了一种基于环境映射的光照技术。此方法采用全景辐射度图对场景进行照明,并利用球面调和函数近似估计理想漫反射物体表面的光亮度,同时添加了漫反射阴影交互转移,实现了低频光照环境下漫反射物体捕获软阴影的实时渲染。实验结果表明,算法绘制质量高,具有一定的实用价值。     

基于任务映射的并行辐射度算法

基于辐射度算法的大规模数据场景的可视化模拟中所面临的主要问题是其计算时间无法满足实时性的要求,提出了任务映射模型较好地解决了各计算节点的负载均衡性要求,从而有效提高辐射度算法的并行计算效率。基于该模型开发了并行辐射度算法并在超级计算机模拟器上进行了测试,试验结果表明,该算法具有良好的可扩展性和较高的计算加速比。     

DOA估计中虚假谱峰的矩形消除

提出了一种增强MUSIC算法分辨力的方法。基本内容是通过天线间距的虚拟扩展提高天线的阵列孔径,达到增加算法分辨力的目的。同时,针对阵列间距虚拟扩展带来的虚假谱峰,提出了利用矩形窗函数进行虚假谱峰消除的方法,并给出了消除虚假谱峰的具体流程。仿真结果证明了天线间距虚拟扩展技术可以有效提高阵列天线的分辨力,同时,证明了矩形窗在消除虚假谱峰过程中的有效性,尤其当空间信号源间距较小时,改进算法的优势体现更加明显。     

基于增强现实的动态红外场景仿真系统设计研究

传统的仿真技术会受算法的复杂度、运算能力及接口等的限制。针对这一问题,设计了一种基于增强现实的思想在真实图像上进行实时动态红外场景仿真的系统。首先使用3DS MAX生成虚拟目标模型,再对虚拟目标模型进行几何一致性变换和红外辐射一致性变换,使用SURF-ORB特征匹配对探测器的运动姿态进行跟踪,最终通过光栅渲染使虚拟目标与真实场景进行虚实融合,完成基于增强现实的动态红外场景仿真系统的设计。实验结果显示,该系统能够实现高帧频、高真实性的红外仿真图像,具有较强的可扩展性。     

一种基于动态配额的虚拟网带宽公平调度算法

网络虚拟化被广泛用于网络实验平台和数据中心等场景中。作为虚拟化网络中的核心组网设备,虚拟路由器可以在同一物理底层上构建多个虚拟路由器实例来承载多个虚拟网。其核心调度问题在于如何根据不同虚拟网对带宽的不同需求,将网络数据包调度到不同的实例中。该文针对该问题对虚拟化场景下的队列调度问题进行建模,提出了基于动态配额的队列调度算法,与miDRR等算法相比,该文算法在虚拟网带宽分配的有效性和公平性上有明显优势。     

基于三维视觉的室内设计虚拟现实方法研究

针对传统基于辐射度算法的室内场景三维虚拟现实方法存在耗时高、建模效果差的弊端,研究基于三维视觉的室内设计虚拟现实方法,采用主动式、全方位立体视觉传感器采集室内场景的三维点云数据,基于点云数据进行室内场景内的物体几何关系以及摆放位置分布,完成室内三维场景的自主合成,对物体摆放位置分布实施训练,通过三维场景点云数据集获取相同类型支撑物中物体产生的位置,对数据实施归一化操作,采用高斯混合模型拟合这些数据,训练出三维室内场景中物件在支撑面中的位置分布模型。采用基于深度信息场景重构方法实现室内三维场景的虚拟实现。实验结果说明,所提方法重构的室内场景直观、视觉效果好,并且具有较高的重构效率和精度。     

蜂窝系统中分布式空域基站协作的仿真研究

对分布式空域基站协作进行了分析仿真,重点对两小区场景和三小区场景采用最大化层虚拟信干噪比算法的预编码技术进行了仿真验证,并与采用最大化虚拟信干噪比算法的预编码技术进行了比对。仿真结果表明通过分布式的基站协作预编码算法,可以有效地抑制小区间干扰,提高系统的性能;结果还表明层虚拟信干噪比算法比虚拟信干噪比算法有更好的性能,增加天线数量也可以提高系统的性能。     

基于EKF的无线传感器网络移动信标定位算法

针对无线传感器网络节点定位精度较低的问题,提出一种基于扩展卡尔曼滤波的移动信标节点定位算法。该算法采用等距三重优化覆盖思想确定虚拟信标分布,利用蚁群算法获取最优遍历路径,同时引入扩展卡尔曼滤波算法以提高节点定位精度。通过对节点通信半径、虚拟信标数目、路径长度、迭代次数等参数分别进行仿真验证,结果表明本文算法定位精度明显优于普通质心定位算法,同时该算法在提高网络覆盖度、降低网络成本等方面也有较大优势。     

对辐射度算法中形状因子计算方法的改进及应用

形状因子的求解是辐射度算法中的关键技术,目前常用的解法是建立在Nusselt相似性理论基础上的半立方体和半球体模型.当应用于复杂的场景时,这些算法在计算效率和精度方面均存在不足.引入BSP树用于面片的可见性判断,采用自适应方法进行面片细分,并对投影面积的计算方法进行改进,完善了形状因子的计算方法.实验结果表明,由此获得的辐射度光照效果图有了明显的改善.     

基于虚拟边框视场光阑的IRFPA自适应非均匀性校正算法

 非均匀性校正是提高红外焦平面阵列成像质量的关键环节.本文提出了一种基于虚拟边框视场光阑的红外非均匀性校正算法.该算法用人工神经网络对边框像元进行初始校正,形成校正虚拟边框,再根据场景信息和帧间位移,将偏置校正参数逐行逐列传递,可消除焦平面阵列全视场响应的偏置非均匀性.由于算法主要基于代数运算,运算量较低,故能根据场景信息自适应地实现快速、高效的一点校正;且不需要对成像系统进行机械结构改造,与传统代数算法相比,适应性更强.真实红外图像与仿真图像对算法的检验结果,证明了方法的有效性.     

基于最优斜面参数估计的局部立体匹配算法

针对传统局部匹配算法在斜面场景匹配中所表现出的阶梯效应,提出了一种基于最优斜面参数估计的局部立体匹配算法。该算法首先为每一个像素随机地分配一组斜面参数,然后以新的斜面参数所定义的支撑域下当前像素的匹配代价是否减小为准则,迭代地进行斜面参数的邻域传播-单点优化过程,并最终使得计算结果收敛到最优斜面,同时估计得到稠密的亚像素级视差。通过对典型斜面场景图像和Middlebury 标准测试图像对的匹配实验表明,文中算法在将对普通场景的匹配效果保持在当前先进水平的同时,对斜面场景的匹配消除了阶梯效应,且匹配率代表了局部匹配的先进水平。     

Refinement of depth from stereo camera ego-motion parameters

An algorithm for refinement of depth (disparity) map from stereoscopic sequences is proposed. the method is based on estimation of ego-motion parameters of the camera system and frame-by-frame prediction of 3d scene feature point co-ordinates. disparity maps with sub-pixel accuracy were obtained without the need for disparity computations in each single frame.     

一种基于参数重估计和分层匹配的PTZ相机参数修正算法

由于多种因素的影响,PTZ(pan-ti lt-zoom)相机经过长时间运行后其参数会偏离真实值,因 此有必要对相机参数进行修正。针对现有算法参数修正精度低、适应能力弱等问题,提 出了一 种改进的基于参数重估计和分层匹配的参数修正算法。算法通过引入参数重估计策略,避免 了参数 修正过程中的误差累积,提高了参数修正的精度;通过设计分层匹配和特征传播步骤,增强 了算法 对不同尺度图像的适应性。实际场景中的多组实验结果表明,本文算法可以准确修正PTZ相 机参数,并且较现有方法更具优越性。     

Progressive refinement approach to MLE: an application to carrierfrequency recovery

Carrier frequency estimation plays an important role in digital communication receivers. A progressive refinement approach to maximum-likelihood estimation is proposed as a means to improve the performance of a suboptimal estimation algorithm and achieve different tradeoffs among complexity, accuracy and dynamic range. As an example, an application is described for carrier frequency recovery in burst-mode digital transmissions. The Luise and Reggiannini (1995) synchronization algorithm is employed as the master frequency estimator. The performance of the algorithm is demonstrated by means of a simulation study, assuming quadrature phase-shift keying modulation; the results show that the progressive refinement approach can be usefully exploited, for example to improve the estimation range of the LR algorithm, without losing the accuracy and the computational complexity     

一种运动自适应的帧内插算法

本文提出了一种运动自适应的帧内插算法,可以用于逐行扫描的数字视频系统中做帧速率转换。该算法首先采用了线性预测块匹配搜索算法来估计内插帧中每一个象素的运动矢量;然后对得到的运动场进行中值滤波和判别,剔除运动不一致或错误的运动矢量;最后沿着运动轨迹线性内插得到内插帧的象素值。仿真分析表明本文提出的算法,在一个大的搜索区域进行快速搜索和判别,可以有效地解决内插帧中快速运动目标的运动模糊和有切换帧时的图象重叠,提高了帧速率转换中内插帧的主观视觉质量。     

Matching pursuit-based region-of-interest image coding.

Matching pursuit (MP) is a multiresolution signal analysis method and can be used to render a selected region of an image with a specific quality. A novel, scalable, and progressive MP-based region-of-interest image-coding scheme is presented. The method is capable of providing a trade off between rate, distortion, and complexity. The method also provides an interactive way of information refinement for regions of an image with higher receiver's priority. By selecting a proper subset of the huge initial MP dictionary, using the method described in this paper, the complexity burden of MP analysis can be adapted to the computational power of the image encoder.     

结合场景描述的文本生成图像方法

研究基于场景描述文本生成对应图像的方法,针对生成图像常常出现的对象重叠和缺失问题,提出了一种结合场景描述的生成对抗网络模型。首先,利用掩模生成网络对数据集进行预处理,为数据集中的对象提供分割掩模向量。然后,将生成的对象分割掩模向量作为约束,通过描述文本训练布局预测网络,得到各个对象在场景布局中的具体位置和大小,并将结果送入到级联细化网络模型,完成图像的生成。最后,将场景布局与图像共同引入到布局鉴别器中,弥合场景布局与图像之间的差距,得到更加真实的场景布局。实验结果表明,所提模型能够生成与文本描述更匹配的图像,图像更加自然,同时有效地提高了生成图像的真实性和多样性。     

一种用于图像编码的区域分割新方法

为了适应图像分割编码的需要,提高编码性能和效率,本文研究了一种图像区域分割新方法.源于人眼成像原理和视神经网络的知觉分割特性,首先提出一种具有脉冲耦合和梯度锐化能力的神经元网络模型.然后通过构造一个拟合函数对相邻神经元的相似刺激输入进行平滑处理,而对具有不连续变化特性的刺激输入进行锐化,使得神经元比较容易地感知到均匀亮度区域和目标边缘的准确位置.最后通过实验验证了该算法的有效性.本文算法能够准确、有效地的分割出均匀区域,并且与原始图像具有很好的对应关系.在将本文算法应用到图像区域分割编码中,能够大大提高编码的效率,并得到高质量的重建图像.     

基于对数极坐标变换的景象匹配新方法

景象匹配中,实时目标图与基准目标图之间的亮度、对比度、噪声水平以及旋转等差异是造成误匹配的重要原因。针对这个问题,引入对数极坐标变换运算,根据它的旋转不变性,提出了一种新的基于对数极坐标变换的景象匹配方法。与已有的抗任意角旋转的圆投影算法相比,提出的算法不仅具有更高的匹配准确率和更强的适应性,而且实时性较好。仿真实例验证了算法的优势与有效性,在巡航导弹和弹道导弹景象匹配末制导中有很好的应用前景。     

基于相频空间稀疏性快速估计LED灯点参数

在LED照明应用中,为了能够获得、记录或重现特定的照明模式,要求检测装置可以测量出每个LED灯点照明空间中某一位置时的独立"贡献量",这可以归结为对驱动LED工作的脉宽调制波形(PWM)的参数(振幅、频率偏移量、相位延迟)估计问题。为了达到参数估计的目的,首先将频率偏移空间和相位延迟空间离散化成二维网状格点,然后根据检测装置测量得到的数据在格点空间具有稀疏性的特点建立稀疏模型。接着,采用正交匹配追踪算法(OMP),用很少的采样点快速有效地重建未知参数。最后,为了有效抑制估计误差,本文使用了一种逐级迭代细分网格的技术作为前面稀疏模型的补充。实验结果表明,本文方法仅使用相当于奈奎斯特采样定理要求的27.5%的少量采样点就完成了快速估计的任务,同时,不同噪声条件下的对比试验说明算法在信噪比大于20dB时鲁棒性较好。