基于NoC的容错路由算法

各种各样的软件和硬件上的错误都会破坏网络的数据传输,因此研究No C网络的容错算法是非常必要的。在基于XY路由算法的基础上提出了改进的容错路由算法,当链路或者传输节点之间发生错误时,可通过重新设置路由规则来获取一条有效的路由路径。在FPGA上进行路由容错算法的仿真,并和目前常用的几种路由算法在所适用拓扑、是否防止死锁等方面进行对比。仿真结果显示改进的路由容错算法性能优越,是可行的。     

一种改进的基于暗通道先验去雾算法

在雾霾天气下图像质量受大气散射的作用,使得图像质量较差。针对以上问题,提出一种改进的暗通道图像去雾算法。由于带雾图像中局部区域暗通道分量不趋近于0,对大气光值的估计是通过局部像素点R、G、B三通道像素值的方差来判断其波动幅度。若波动较大,则选出三通道中的较小值为当前像素点的暗通道像素值;若波动较小,则通过其周围像素点中最小通道的均值来确定当前点的暗通道值,从而得到精准的暗通道图和大气光值。将采样的方式加快求取透射率图的速度,最后转变为HSI颜色空间可以对图像进行更好的复原。实验结果表明,该算法可以针对色彩失真的状况得到有效的改善,同时在得到去雾图像速度上提高50%以上。     

基于张量分解融合RGB-D图像的物体识别

为了充分利用RGB-D图像的深度图像信息，提出了基于张量分解的物体识别方法。首先将RGB-D图像构造成一个四阶张量，然后将该四阶张量分解为一个核心张量和四个因子矩阵，再利用相应的因子矩阵将原张量进行投影，获得融合后的RGB-D数据，最后输入到卷积神经网络中进行识别。RGB-D数据集中三组相似物体的识别结果表明，利用张量分解融合RGB-D图像的物体识别准确率高于未采用张量分解的物体识别准确率，并且单一错分实例的准确率最高可提升99%。