BA网络中一种基于节点动态权值的局部路由策略

为适应大规模通信网络的路由需求,提出了一种基于BA网络的局部路由策略。基本思想是在数据包转发过程中,将邻居节点的度和发送能力以一定比例加和得到的值作为权值,根据权值大小选择下一站点。其中,节点的发送能力由节点的数据包队列长度,节点的度及一个调节系数组成,节点的发送能力可根据实时数据包产生率进行调节。仿真结果表明,该路由策略有较好的通讯能力,通过改变加权算法中的比例系数可以调节网络的临界负载量,达到该算法下的最优路由方法,使节点的处理能力得到合理利用,为实际大规模通讯网络中利用局部路由实现数据传输提供了有效可靠的方法。     

音频播控系统改造设计方案浅析

介绍了音频播控系统设计方案的总体结构,分析了智能化主控系统的性能,并详细阐述了系统的设备配置及利用总控系统软件控制各种硬件设备,实现协同工作的特点.通过技术改造,从系统方案到设备配置实现了一个全数字信号路由、智能化的电台系统.     

自适应三维分数阶微分增强算法

针对三维数字图像在重构预处理阶段分辨率不高、模糊等影响重构精度的问题,提出了基于自适应三维分数阶微分的增强算法。在将二维分数阶微分推广应用至三维的基础上,尝试性地基于图像自身梯度信息和相邻体素间梯度变化构造了自适应三维分数阶微分阶数,并给出了三维离散滤波模板。利用三维切片图像自身梯度信息解决了不同属性图像及不同图像区域最优的分数阶微分阶数不同的问题,提高了实时处理效率。将自适应增强算法应用至三维边缘曲面追踪算法,可以重构出精度更高的三维数字图像。     

改进Hough变换在直线铁轨图像边缘检测研究

针对铁路轨道数字图像处理中直线铁轨检测的快速有效问题,提出一种改进Hough变换直线铁轨检测方法.首先对图像进行小波提升,用经典的边缘检测LoG算子进行图像的边缘检测;然后计算图像空间直线斜率重叠度来快速检测出直线;最后将图像转换到参数空间,计算局部极大值点,检测出直线.通过大量的仿真实验证明了该方法对直线铁轨检测的有效性和实用性.     

基于位置感知和代理的WSN多径路由方案

针对无线传感器网络(WSN)中多径路由的可靠性和能量效率问题,提出了一种基于代理和位置感知的多径路由发现方案(LABMR).事件节点根据位置信息,动态寻找其到Sink节点之间的特殊中间节点,来构建多径路由.利用移动代理来收集多径路由的局部拓扑结构信息,Sink节点根据代理收集的路由参数来计算路径权值,以此选择最优不相交路径.同时,对于信息的重要性差异,Sink节点选择单条或多条路径来传输数据,在保证传输可靠性的同时减少能耗.与现有的基于代理的多径路由(ABMR)方法相比,LABMP在数据包投递率、能量消耗、额外开销和延迟方面具有更好的性能.     

基于ERPMT改进启发式方法的WSN寿命最大化算法

针对传感器节点的电池容量限制导致无线传感网络寿命低的问题,基于容量最大化(CMAX)、线上最大化寿命(OML)两种启发式方法以及高效路由能量管理技术(ERPMT),提出了基于ERPMT改进启发式方法的无线传感网络寿命最大化算法。首先,通过启发式方法初始化每个传感器节点,将节点能量划分为传感器节点起源数据和其它节点数据延迟;然后利用加入的一种优先度量延迟一跳节点的能量消耗;最后,根据路径平均能量为每个路由分配一个优先级,并通过ERPMT实现最终的无线传感网络优化。针对不同分布类型网络寿命的实验验证了本文算法的有效性及可靠性,实验结果表明,相比较为先进的启发式方法CMAX及OML,本文算法明显增大了无线传感网络的覆盖范围,并且大大地延长了网络的寿命。     

基于Sobel的多方向算子模板边缘检测算法

针对传统Sobel算子存在的边缘检测方向性不强及提取边缘较粗等问题,提出了一种改进的多方向算子模板的边缘检测算法。算法增加了22.5°,45°,67.5°,112.5°,135°和157.5°六个方向算子模板,能够较好地检测出图像不同的方向边缘。模板权值根据中心像素点到邻域像素的距离及方向夹角的大小进行设定,充分考虑到了邻域内像素对中心点方向梯度的贡献大小;算法对梯度图像采用了改进的非极大值抑制方法进行细化,得到了较细的图像边缘。实验结果表明,与传统Sobel算法相比,该算法提取的边缘图像具有边缘方向性强且边缘较细的优点,具有较高的应用价值。     

FPGA在边缘检测中的应用

主要探讨FPGA在边缘检测中的运用,分析两种不同边缘检测算子对图像处理的效果。由于FPGA算法硬件处理速度快、可编程、可重配置等特性,使其在图像处理方面占有很大的优势。为此文章提出了运用FPGA实现边缘检测的方法,并且根据FPGA的并行流水线性,对Sobel、Prewitt边缘检测算子分别进行了FPGA设计与实现以及仿真,并且对两种边缘检测算子对图像处理的效果进行了比较。通过仿真分析得出,Sobel和Prewitt边缘检测算子都有平滑噪声的作用,Sobel边缘检测算子可以提供较为准确的边缘方向信息,Prewitt边缘检测算子,其边缘性较Sobel边缘检测算子完整,但它们的边缘定位精度有待提高,仿真中通过改变程序中的阈值可以得到不同的处理效果,这也是利用FPGA的优点,方便容易、速度也得到了提高,并且可编程、可重配置,使得FPGA在数字图像处理方面显得非常优越。     

基于Sobel算子的医学图像边缘检测研究

边缘检测是图像处理过程的关键技术.由于医学图像的特殊性,检测边缘的准确性对疾病的诊断和治疗有着重大的影响.针对传统Sobel算法存在定位不精确、提取边缘较粗等不足,提出了一种改进算法.算法在传统Sobel算子模板基础上增加了45°方向和135°方向两个模板,提高了边缘定位的精度,采取局部梯度均值作为阈值对初始梯度图像进行局部梯度筛选,局部弱边缘得到增强,然后对处理后梯度图像进行细化和提取,得到边缘图像.实验证明,算法获取的图像边缘与传统Sobel算法相比,具有定位准确、边连续性好和边缘较细等优点,在医学图像处理中具有一定的实用性.     

距离保持水平集在汽车门锁图像分割中的应用研究

针对基于机器视觉的汽车门锁装配尺寸检测系统中摇臂距离的检测问题,研究了距离保持水平集的图像分割算法。该算法是将轮廓表示为一个符号函数,符号函数的零水平面与实际轮廓相对应,并在能量泛函中加入了内部能量泛函,表示两个函数之间的差异。实验表明,与一般的基于边缘检测的图像分割算法相比较,该算法能够很好的解决汽车门锁图像中摇臂外弧线分割问题,提高了汽车门锁检测系统的精度。同时,该算法也可应用到其他类似工业装配件局部图像分割中。