基于无线信号不规则性的无线传感网层次型拓扑控制算法

构建层次型拓扑结构是延长网络生存时间的有效方法。该文将拓扑构建过程分为由簇成员组成的感知层和由簇头组成的平面数据转发层,建立了基于无线信号不规则性的网络能耗模型以及节点成簇稳定性模型,提出了基于无线信号不规则性的层次型拓扑控制(WSIBTC)算法。WSIBTC算法根据节点平均有效传输距离将监测区域划分为多个子区域,由成簇稳定性和节点在簇中的位置决定最终簇头,簇头间形成平面拓扑结构,延长网络生存时间。分析和仿真结果表明由WSIBTC算法得到的网络拓扑大幅度地提升了网络生存时间。     

GF(2m)域椭圆曲线密码算法的高速实现

文章提出椭圆曲线密码中算术处理的几个快速算法及其实现,并在此基础上提出一个新的、高速的ECC芯片结构体系,具有高速、低功耗、面积小等优势。     

激光雷达跟踪算法研究

形心跟踪算法因为简单、执行速度快而得到广泛采用。然而常规形心跟踪算法因激光雷达图像受到散斑噪声影响而变得不适合。改进算法结合了图像的滤波处理，提高了适用范围。但是这种基于图像灰度均值分割的形心跟踪算法对于小目标图像都会跟踪失败。分析了大目标图像和小目标图像的直方图，指出其均由一个背景的尖峰和目标的拖尾组成，理想的分割阈值点应为尖峰和拖尾的临界点。据此提出了基于累积直方图的形心跟踪算法。此算法以图像的累积直方图拐点为分割阈值，不受目标区面积大小的影响。处理结果表明,对于大目标图像和小目标图像均有较好的效果，并且保持了常规形心跟踪算法执行速度快的特点。     

血管数字减影图象中的结构特征提取

基于Ｘ线数字减影图象的三维血管结构重建很大程度上依赖于图象中血管的有效检测和结构关系描述。本文给出一个在局部特征检测基础上的结构特征提取和组织方法，涉及结构分析之前的中间视觉处理层次，即将图象中主要结构分离出来供结构分析之用。首先用一个突出结构检测算法独立地组织和选择中轴曲线片断和边缘曲线片断，然后将两者信号相结合以验证突出结构算法获得的结果并滤除噪声结构。     

一种改进的正弦灰度变换图像增强算法

针对经典正弦灰度变换图像增强方法存在的问题,提出一种改进算法。变换函数模型为两段正弦曲线构造的S形曲线,灰度伸缩的拐点及伸缩强度参数独立可调,并根据图像的灰度分布自适应选择,有效地提高了增强图像的质量,具有对边缘细节信息增强能力强,对平坦区域信息破坏少,增强图像失真度小等特点。实验结果验证了算法的有效性。     

无线传感网络层次型拓扑控制的应用

一般情况下,为了有效地提升无线传感网络的节点能量,就需要将无线传感网络利用拓扑结构分为多个层级进行控制,选择簇头负责发挥路由的功能,在这样的操作方式下,就可以有效地保证无线传感网络的节点能量的正常保护,进而有效地保证无线传感网络的有效存在。针对这样的情况,文章将重点介绍根据引进low energy adaptive clustering hierarchy算法和混合能量高效分布式分簇算法的无线传感网络层次型拓扑控制的具体应用,通过对无线传感网络层次型拓扑控制的应用,可以有效地实现对无线传感网络资源的合理分配。     

基于FPGA的指纹识别算法硬件实现

提出用FPGA来实现指纹识别算法，代替了PC机、通用MCU或者DSP。算法由硬件来实现，提高了运算速度。同时具体说明了指纹识别系统的基本原理、系统总体结构、FPGA模块划分，以及指纹识别算珐的处理流程。     

图像无级平滑缩放算法研究

在大幅面激光加工中，需要对原始图像进行缩放处理，但当图像放大时会出现马赛克的边缘效应。为解决这个问题，根据矢量在缩放过程中保持特征不变性的特点，以二值网像为例，提出一种行之有效的图像平滑无级缩放算法。该算法过程为：对原始图像进行边界提取；利用Hough变换提取边界的拐点；判别拐点间线的类型并计算控制点；对边界控制点进行缩放运算并拟合边界线；利用活性边表填充算法填充区域。利用该算法能很好地解决图像缩放所带来的边缘效应，方法简单有效，并在大幅面激光加工中取得了良好的应用。     

一种用于机载LiDAR波形数据高斯分解的高斯拐点匹配法

针对小光斑全波形机载激光雷达(LiDAR)波形数据高斯分解法的核心问题——高斯分量个数估计,提出一种高斯拐点匹配法。该算法用平面曲线离散点集拐点的快速查找算法检测波形数据中的拐点,计算过检测出的拐点及其右边第一个点的直线的斜率,根据斜率将所有检测出的拐点分为左、右拐点,一个左拐点与其邻近的一个右拐点组成一个高斯分量,据此可以确定波形数据中高斯分量个数。采用高斯拐点匹配法对模拟和实测波形数据进行分解,并与传统的脉冲检测方法(重心法和高斯脉冲拟合法)相比。结果表明,高斯拐点匹配法方法能极大地减小伪拐点的影响,快速、准确地检测并分解出波形数据中高斯分量,提高波形数据分解速度。同时其能分解出更多的高斯分量,从而提高点云密度。     

基于B样条曲线的无人驾驶车辆Informed RRT∗算法研究

车联网技术可以大幅度地增加交通流畅性,节省行驶时间.针对基本RRT算法树的拓展具有随机性、路径中存在冗余的节点、规划出的路径拐点多等问题,本文在RRT?的基础上提出了Informed RRT?算法,同时,为了解决Informed RRT?路径优化效率低的问题,加入三次B样条曲线,解决了曲线光滑问题.改进后的算法在保证规...     

一种快速鲁棒的光学表面划痕高精度检测方法

为了提高光学零件表面划痕定位测量和宽度测量的精度,采用基于离散正交多项式曲面拟合的亚像素边缘检测与宽度测量的算法,通过对边缘点及其邻域进行曲面拟合代替了只对边缘点梯度方向进行曲线拟合,实现了亚像素边缘检测;采取感兴趣区域加速策略与基于离散正交多项式曲面方程参量快速求解方法串联进行的加速方案,大大减少处理时间;在宽度计算方面,根据划痕长度自适应分段,分别计算每段分段点之间欧氏距离并作为其宽度,比较后取最大宽度作为划痕宽度。结果表明,该算法测量精度较高且具有较强的鲁棒性,同一划痕在不同视窗下测得宽度误差均值不超过5.2%,且标准差不超过0.3;在求解曲面模型参量的时间方面,该方法计算时间约为最小二方法的7.35%,处理效率显著提高。该方法能够满足工程应用中快速、高精度的测量要求。     

基于曲线拟合的探地雷达层状介质参数反演算法

探地雷达具有探测速度快、穿透能力强、分辨率高的特点,是一种有效的无损探测技术,在市政建设、交通、安防等领域有着广泛的应用需求.在探地雷达中分层介质参数反演是地下目标成像与检测识别的必要步骤.本文提出了一种基于曲线拟合的层状介质参数反演算法.首先基于B-scan数据中的反射波曲线拟合,结合电磁波垂直入射模型,获取地下介质...     

一种改进的窄带算法在彩色序列图像人脸跟踪中的应用

该文提出了一种基于几何主动轮廓模型的人脸跟踪方法.通过直方图反向投影,使人脸区域表现为一个一致性区域与背景相区别.研究了一种改进的窄带算法实现曲线演化:以等间隔分布的节点表示运动曲线,只在这些节点上计算Level set函数的变化值,窄带区内其余点的Level set值的更新通过插值和查表的方法实现;根据节点的局部图像信息决定节点的运动方向和时间步长值.实验表明该算法能在满足一定精度的前提下,快速地对运动人脸进行跟踪.     

超长点数FFT的设计与实现技术

随着宽带雷达系统所采用的信号带宽不断增加,为了实时完成脉冲压缩处理,需要进行超长点数FFT运算。本文提出一种超长点数FFT运算的实现方法。运用二维FFT算法,基于高性能FPGA处理平台,将超长点数FFT运算转换为两级短点数FFT的级联处理,并通过片外存储器解决片内存储资源有限的问题。实现结构上采用并行处理结构,显著提升了运算速度,可以实现在5ms内完成4M点数的FFT运算。实验结果表明,在相应的处理平台上,本文提出的超长点数FFT实现方法可以满足雷达系统的实时性需求,解决了宽带雷达实时脉冲压缩的关键问题。      

Face and Eye Detection by CNN Algorithms

A novel approach to critical parts of face detection problems is given, based on analogic cellular neural network (CNN) algorithms. The proposed CNN algorithms find and help to normalize human faces effectively while their time requirement is a fraction of the previously used methods. The algorithm starts with the detection of heads on color pictures using deviations in color and structure of the human face and that of the background. By normalizing the distance and position of the reference points, all faces should be transformed into the same size and position. For normalization, eyes serve as points of reference. Other CNN algorithm finds the eyes on any grayscale image by searching characteristic features of the eyes and eye sockets. Tests made on a standard database show that the algorithm works very fast and it is reliable.     

微结构低重叠度大范围三维拼接方法

针对微结构大范围无损测试问题,提出了一种低 重叠度的三维结构拼接方法。首先基于实验参数将结构特征提 取区域限制在测量过程中的重叠区域,以减少误匹配出现的可能性并提高计算效率;在上述 区域内,通过SIFT(scale-invariant feature transform)算法进行特征 点提取;在特征点匹配阶段,根据测量系统参数进一步提出缩小匹配点对搜索范围的方法以 提高特征点匹配可靠性;最后以 重叠区域的局部连续性为依据,计算校正矩阵以校正测量过程中环境扰动带来的拼接结构错 动。实验中,将本方法与目前商业设 备的拼接测量功能进行了对比。实验表明,本文方法不但适用于特征丰富的结构,也适用于 相似度高的阵列性结构,可在重叠度为6%时实现有效拼接。     

基于视觉分析的智能拾网球机器人研究

针对目前智能拾网球效率低的问题,本文给出一种基于图像处理算法和蚁群算法的智能拾取网球机器人,该机器人结构为笼式结构,系统通过摄像头实时采集图像信息,使用WIFI传送到PC机,PC机利用图像处理算法从场景中提取所有网球及每个网球的坐标点,使用蚁群算法对提取的网球坐标点进行路径规划得到拾球最短路径;通过摄像头实时采集的图片数据提取拾球机器人的实时位置及方位,控制机器人按规划好的路径对网球进行顺序拾取。     

融合多尺度分析和水平集的交互式图分割方法

针对快速水平集算法用于图像分割时,存在水平集初始化和阈值设置的困难,该文提出一种融合金字塔模型、随机游走及水平集(PYR-RW-LS)的新算法。首先将多尺度分析引入随机游走算法,把分割结果作为快速水平集算法的初始化曲线,解决其初始化问题;接着把水平集演化看成对曲线上的点不断进行模式分类的过程,引入贝叶斯分类决策和最小距离分类决策交替工作,产生曲线演化所需的驱动力,同时将两种分类决策的失效条件作为新算法迭代停止的条件,解决了快速水平集算法阈值设置的困难。仿真实验结果表明:PYR-RW-LS算法比只采用模式分类思想的快速水平集算法拥有更高的计算效率,且在抗噪性方面亦优于随机游走算法,同时保留了随机游走算法对弱边缘不敏感的优点,尤其适用于大尺寸,高清晰度的图像处理。     

机载激光扫描数据粗差剔除新方法

机载激光扫描数据的粗差剔除直接影响后期数据处理的质量,是激光扫描数据处理过程中必要的基础工作.本文在分析现有粗差剔除方法的局限性的基础上提出一种新的粗差剔除方法,利用体素实现原始激光脚点从全局到局域的转换,消除地形起伏对粗差剔除的影响,基于粗差特性分离粗差和目标激光脚点.通过实测数据实验,表明该粗差剔除方法对于任意分布...     

Fast curve estimation using preconditioned generalized Radontransform

A new algorithm for fast curve parameter estimation based on the generalized Radon transform is proposed. The algorithm works on binary images, obtained, e.g., by edge filtering or deconvolution. The fundamental idea of the suggested algorithm is the use of a precondition map to reduce the computational cost of the generalized Radon transform. The precondition map is composed of irregular regions in the parameter domain, which contain peaks that represent curves in the image. To generate the precondition map, a fast mapping procedure named image point mapping is developed. As the image point mapping scheme maps image points into the corresponding parameter values in the parameter domain, it is possible to improve computational efficiency by recognizing image points with value zero. Initially, the suggested algorithm estimates the precondition map and subsequently applies the generalized Radon transform within the regions specified by the precondition map. The required parameter domain sampling and the resulting blurring are also investigated. The suggested algorithm is successfully applied to the identification of hyperbolas in seismic images, and two numerical examples are given.