一种基于数据划分的字符串相似连接外存算法

字符串相似连接操作具有广泛应用,因而将着重研究基于编辑距离的字符串相似连接.而现有的字符串相似连接算法大多为内存算法.实际应用中的数据集越来越大,有必要针对超大规模数据集研制字符串相似性连接外存算法.利用组合频率向量划分数据集,并提出了基于编辑距离的字符串相似性连接外存算法框架,证明了磁盘调度问题的难度并提出了不同的启发式磁盘调度方法.此外,还提出了基于该外存算法框架实现字符串相似性连接增量式计算的方法.实验结果表明,数据划分方法可以有效地过滤不相关的数据子集;磁盘调度算法能够有效减少磁盘IO次数;外存算法是高效的;增量式计算方法能够高效地处理数据更新.     

Linux I/O调度算法分析与研究

研究表明,好的磁盘调度算法可以明显优化磁盘的I/O性能,Linux提供四种调度算法可供选择。基于Linux 2.6.32内核源码,研究Noop、Deadline、Anticipatory、CFQ四种磁盘调度算法的基本原理和特点,分析每种算法的优缺点,这对系统管理员针对不同类型的应用场景来调整优化I/O调度算法有着重要意义。     

一种基于平均寻道时间的磁盘调度优化算法

针对如何提高磁盘调度效率的问题,提出了一种基于平均寻道时间(AST)的磁盘调度优化算法。对操作系统中几种主要磁盘调度算法的平均寻道时间作深入研究,随机选取几组磁盘服务请求队列,分析在每种算法下磁头移动情况。然后通过模拟和解析,得到不同调度算法的平均寻道时间的摆动规律,进而提出一种基于平均寻道时间的磁盘调度优化算法,使得系统能够在不同的情况下实时地自动选择已有的算法来提高磁盘调度的效率。     

面向数据重构算法

关于磁盘阵列在线重构的研究一直以来都是国内外研究热点。提出面向数据重构算法。面向数据重构算法只对正被使用逻辑块上数据进行重构,而不需对整个磁盘进行数据重构。测试结果说明了面向数据重构算法相对于现有重构方法显著改善了磁盘阵列的重构性能。相对于DOR算法(现在最常用且最有效重构算法之一),面向数据重构算法将重构性能提高了1至2.2倍,并且没有降低重构过程中磁盘阵列服务性能。     

NAS设备的磁盘调度模型分析

附网存储 (NAS)设备的性能目标是优化网络存储数据访问和存储子系统的管理 .本文旨在显示随着磁盘转速的增加 ,NAS应该从磁盘硬件的最佳工作性能出发 ,整体配合以提高它的 I/O操作性能 .为了发掘 NAS最佳的工作性能 ,我们建立同时基于磁臂位置和旋转位置的精确的磁盘调度模型 ,并提出测量调度算法性能的方法 .以 HP975 6 0性能参数为基础 ,进行理论分析和模拟测试 .结果磁盘转速越快 ,磁盘访问的开销越大 .因此 ,NAS设备的设计必须从整体上考虑磁盘调度策略的选择 ,并行多磁盘结构的选择 ,文件 cache的分配和文件系统布局等 ,以便提高网络存储数据访问的性能     

视频服务器中变比特率视频流的I/O调度

讨论了视频服务器中变化特率（ＶＢＲ）视频流的Ｉ／Ｏ调度问题．其中重点讨论了Ｉ／Ｏ调度中的接纳控制算法．首先提出了Ｂｉ－ＳＣＡＮ磁盘调度算法,并将其应用到ＶＢＲ视频流的Ｉ／Ｏ调度．接着讨论了两种确定性接纳控制算法．确定性接纳控制能提供确保的服务质量,但系统资源的利用率很低．为此提出了一种基于统计复用的统计接纳控制算法,该算法将ＶＢＲ视频数据复杂的统计特性转化为磁盘提交的数据块数量的统计特性,使问题得     

基于类TSP问题模型的操作系统磁盘移动臂驱动调度算法

将操作系统磁盘移动臂驱动调度问题抽象为类TSP问题,使用动态规划的方法对类TSP问题模型进行求解,得到某一时刻操作系统响应多个I／O请求最优序列的方法。由此提出基于贪心法的操作系统磁盘移动臂驱动调度的全局调度策略,即最短路径优先调度算法,并将最短路径优先调度算法与现有经典算法进行比较。     

连续媒体服务器存储系统中的容错算法

连续媒体服务器(如VOD服务器)要对大量连续媒体数据(如声频、视频)进行管理,按一定速率为用户提供连续的媒体服务。因此,在这样的系统中,作为存储设备的磁盘阵列要具有高可靠性和一定的容错能力。文章提出一种基于奇偶检验的数据重构恢复算法,以保证系统中只有一个盘出现故障时,能使服务器及时重构出故障盘上的数据,并且算法充分利用了媒体流内在特性———回放时数据的连续性,与目前使用的标准故障恢复算法相比,大大减少了磁盘在线故障后数据重构过程的系统开销。最后通过分析、比较证明了算法的有效性。     

Ro-RAT系统随机调度算法

I/O调度对存储系统的性能、响应速度有很大的影响。本文介绍了一种用于地质勘探领域数据存储的Ro-RAT(ReadOnly RAID-tape-library)系统。该系统采用磁盘作为磁带库的缓存系统,以提高整个系统的读取速度。我们设计了一种适合该系统的磁带I/O调度算法SCAN-M。该算法与应用于磁盘I/O调度的电梯算法类似,但针对磁带的特点进行了调度的排序和合并。从仿真结果看,SCAN-M算法对系统的I/O性能有较大的改进。     

散乱数据点集曲线重构的最短路逼近算法

给出了散乱数据点集曲线重构的最短路逼近算法．算法根据数据点的分布构造带权连通图，通过求解带权连通图的最短路径，将散乱数据点集的曲线重构问题转化为有序数据点集的曲线重构问题．算法可以对单连通、多连通和封闭的数据点集进行重构．重构曲线较好地保持了数据点集的形状和走向，尤其是带尖点的数据点集的形状特征．最后给出不同拓扑结构的数据点集的重构曲线实例．     

基于条纹边界编码光系统的三维分层重构技术

给出了一种基于条纹编码光的三维分层重建技术;为了提高结构编码光的抗干扰性,采用一种基于时空多帧编码的投射条纹图像,通过整合分析多帧图像不同条纹间的跳变关系得到被测物象的光栅条纹编码从而有效提高结构光的抗干扰性;采用一种新的基于组合数学的编码算法以利于条纹编码自动化;在既有文献基础上,提出新的基于条纹边界编码光的三维分层重构数学模型。实验结果证明,在3D重建方面,该技术具有较强的鲁棒性。     

激光光条中心线提取研究综述

激光光条中心线提取在视觉测量、三维重建等领域具有重要的作用.介绍了不同类型的中心线提取模型,并且回顾了这些模型的转变和创新.具体来说,根据模型采用的核心算法,将中心线提取模型分为传统提取模型和基于深度学习的提取模型;传统中心线提取模型又分为极值模型、灰度重心模型、曲线拟合模型、基于Hessian矩阵的Steger模型和可变方向模板模型;结尾从优缺点及其克服的问题等角度对比分析了不同类型的算法模型.分析表明传统激光光条中心线提取算法在图像的适应性和处理的实时性上有较为明显的不足,指出光条中心线提取模型的发展应逐渐偏向于灵活性、泛化性、实时性更强的深度学习领域.     

结合小波变换的SFS最小化算法研究

提出了一种结合小波变换的从明暗恢复三维形状的最小化方法,该算法利用图像小波变换各个子频段的不同频率特性和方向特性,分别采用不同的算法重构。在图像被分解后的低频区域采用小波直接提取自然条纹相位,高频区域使用最小化方法重构。这种方法在低频区域避免了SFS最小化方法的假设条件,而高频区域又发挥了它对细节部分重构的优势。实验结果表明该算法比单独使用最小化方法的误差要小。     

线结构光光条中心提取算法

目的 线结构光视觉测量是一种利用可控光源和数字图像的主动视觉测量方法,光条中心提取是线结构光视觉测量的关键技术,直接影响到线结构光视觉测量的精度。传统灰度重心法只在图像的横向或纵向上计算光条的灰度重心,没有考虑光条的法线方向,精度较低。本文提出一种改进的光条中心提取算法,以期实现光条中心的精确提取。方法 在分析线结构光的光条灰度特性基础上,基于传统的灰度重心法,提出一种改进的两步提取算法。基于图像差分法从原始图像中分离出有效的线结构光光条,采用传统灰度重心法对光条中心进行粗提取;在粗提取的光条中心点处通过自定义的方向模板确定光条的法线方向,以粗提取的光条中心点为中心,沿法线方向采用灰度重心法进行二次提取,获取线结构光光条的中心。结果 本文采用CCD相机、镜头、线激光器及辅助机构搭建线结构光视觉系统,采用提出的算法对线激光器投影产生的直线型光条、非连续光条和弯曲光条的中心进行提取。通过光条中心提取实验获取的光条中心线的走向与光条的走向大致相同,符合预期的光条中心线。本文将Steger法作为评价标准,分别计算本文算法、传统灰度重心法与Steger法提取的光条中心的偏差,通过对比实验可知,本文算法提取的光条中心的偏差更小,并且程序运行时间比Steger法减少了3 s以上。结论 本文研究线结构光的光条中心提取算法,对传统灰度重心法进行改进,能够实现直线型光条、非连续光条和弯曲光条等不同形状光条的亚像素级中心提取,并且在保证较少的程序运行时间的同时,能够提高传统灰度重心法的光条中心提取精度。     

结构光截面轮廓测量中激光条纹的处理

在结构光测量系统中需要对采集到的激光条纹图像进行有效处理。该文提出了一种基于差图像的阈值分割方法，应用该方法对采集到的激光条纹图像进行阈值分割从而得到二值激光条纹图像，利用神经网络对二值激光条纹图像进行细化处理，处理过的细化条纹图像满足0.5％的精度要求，图像二值化处理时间不到1s，细化过程的时间小于2s，相对传统的图像处理时间有所增加，已经成功地应用在物体三维重建时特征参数匹配的预处理中。     

钢轨磨耗测量系统中光带主曲线提取的研究

在基于计算机视觉的钢轨磨耗测量系统中,针对系统中的图像处理部分进行了大量实验,并根据钢轨形成的光带自身特点,提出了斜率驱动提取主曲线算法.斜率驱动主曲线算法能够有效的抑制钢轨图像的杂散光和提高目标图像的清晰度,从而消除了图像处理中出现的毛刺和图像不完整的现象.实验结果表明这种方法对钢轨图像中光带主曲线的提取有很大的改进,从而将系统测量误差控制在所要求的范围之内.     

基于彩色结构光的自动编码算法

针对光栅投影三维轮廓测量中被测对象所含特性越来越复杂,提取到的细化光栅条纹存在大量断裂,导致细化条纹编码困难的问题,提出了一种基于彩色结构光的自动编码算法。设计了一种新的彩色结构光模型并且给出了其设计原理,实现了一种新的条纹自动编码算法。该算法从投影的彩色结构光栅中提取到带有颜色信息的细化光栅条纹,通过判断条纹最佳相邻的连通区域依次对其每种颜色的细化条纹进行编码,最后利用光栅模型的周期性进行组合编码得到完整图像的条纹编码。仿真实验结果表明：该彩色结构光模型设计简单,条纹自动编码算法的准确率较高,其误差能够降低将近10%,利用得到的条纹编码数据能够重建出较理想的三维点云数据模型。     

Calibrating a Structured Light Stripe System: A Novel Approach

The problem associated with calibrating a structured light stripe system is that known world points on the calibration target do not normally fall onto every light stripe plane illuminated from the projector. We present in this paper a novel calibration method that employs the invariance of the cross ratio to overcome this problem. Using 4 known non-coplanar sets of 3 collinear world points and with no prior knowledge of the perspective projection matrix of the camera, we show that world points lying on each light stripe plane can be computed. Furthermore, by incorporating the homography between the light stripe and image planes, the 4 × 3 image-to-world transformation matrix for each stripe plane can also be recovered. The experiments conducted suggest that this novel calibration method is robust, economical, and is applicable to many dense shape reconstruction tasks.     

基于线结构光的水下目标扫描定位方法

当海底环境噪声及声学散射影响比较严重时,声呐方法无法实现高精度的海底探测．因此,设计了一种基于线结构光的扫测系统．激光中心线条纹提取及系统参数快速标定是影响线结构光测扫精度的2大关键问题．在激光中心条纹处理方面,多阈值算法通过采用不同的阈值可以有效地滤除背景噪声,基于极值法的高斯拟合法则对部分激光条纹采用高斯函数进行拟合,结合多阈值算法和基于极值法的高斯拟合法提出了一个条纹中心线提取算法．该算法在保留多阈值法快速性的同时,又具备高斯拟合法的准确性．而在系统参数标定方面,提出了一种共线点的快速标定法,设计的平面标定靶只需通过确定3个共线的特征点即可快速实现系统参数的标定和高精度的海底快速测扫．最后,在水池中进行了模型实验,验证了该方法的可行性和有效性．     

一种视频监控图像条纹噪声的快速检测方法

针对视频监控图像中存在各类条纹噪声的问题,根据条纹特性和受干扰图像帧的频域特征,提出了一种快速检测监控录像周期性条纹的算法。根据相对距离将频谱图分成两个子块,再运用行列累积函数或阈值检测各子带是否存在异常亮点,进而确定图像帧是否存在条纹噪声。利用频率谱中异常点的对称特性可减少遍历次数,有效提高了算法的运行效率。实验结果表明,该算法对监控视频序列中的多种周期性条纹具有良好的检测效果,并提高了计算速度。