保持粒子多样性的非退化粒子滤波方法研究

针对现有粒子滤波算法中的粒子退化问题以及重采样所引起的粒子多样性减弱问题,将自适应遗传算法与粒子滤波结合设计一种新的非退化粒子滤波算法。该算法通过对粒子使用遗传算子操作以保证粒子的多样性和有效性,根据粒子在前一时刻计算出来的先验信息自适应地实时调节当前时刻的遗传操作概率,有效增加了粒子对系统状态变化的适应性。实验结果表明,该算法可有效提高非线性系统状态的估计精度,尤其在系统状态发生突变的时候,可以得到较好的估计精度。     

基于自适应哈夫曼编码的密文可逆信息隐藏算法

随着云存储和隐私保护的发展,密文域可逆信息隐藏作为一种可以在密文中嵌入秘密信息,保证嵌入后的信息可以无错误提取,并能无损恢复原始明文图像的技术,越来越受到人们的关注.本文提出了一种基于自适应哈夫曼编码的密文域可逆信息隐藏算法,对不同的图像采用不同的哈夫曼码字编码腾出空间来嵌入秘密信息.首先利用自然图像相邻像素间的相关性对原始明文图像进行像素值预测,从最高有效位到最低有效位,对原始像素值和预测像素值的相同比特位进行自适应的哈夫曼编码标记.然后,利用流密码对原始明文图像进行加密.最后在腾出的空间,通过位替换来自适应的嵌入秘密信息.由于哈夫曼编码和解码的可逆性,合法接收者可以对原始明文图像和秘密信息实现分离的无损恢复和提取.实验结果表明,与现有的几种方法相比,本文提出的方法具有更好的安全性和更高的嵌入率,在BOSSBase、BOWS-2和UCID三个数据集上的平均嵌入率比MPHC算法分别提高了0.09bpp、0.062 bpp和0.06bpp,在最佳情况下比MPHC算法能分别高出0.958 bpp、0.797 bpp和0.320 bpp,最差情况下的嵌入率比MPHC算法也分别高出了 0.01 bpp、0.039 bpp和0.061 bpp.     

基于CCA子空间和GMM的自动图像标注

为了避免图像分割,并提高图像标注精度,提出一种基于典型相关分析(CCA)和高斯混合模型(GMM)的自动图像标注方法.利用CCA对图像的全局颜色特征与全局局部二值模式(LBP)纹理特征进行特征融合.使用融合后的语义特征,对每一个关键词建立GMM模型来估计单词类密度,从而在特征子空间中得到每个单词的概率分布.采用贝叶斯分类器确定每个标注词和测试图像的联合概率,运用词间语义关系优化标注结果.实验结果表明,使用该方法后的图像标注性能有了较大程度的改善.     

基于四阶非线性扩散方程的新型图像去噪方法

提出了一种基于新型扩散系数函数的图像去噪方法,这种扩散系数函数是利用图像特征的一些特殊性质构造出来的。该函数较常用的P-M启发性扩散系数函数,在图像去噪的过程中,不仅能更好地抑制、平滑噪声,较完整保留了图像的细节,使图像更平滑清晰,而且还大大降低了参数的选取难度以及参数对实验效果的影响程度。并通过基于该方法的四阶非线性扩散的图像去噪实验,结果表明了该方法的有效性。     

基于改进的JSEG算法的图像分割

针对JSEG算法在图像分割中出现的明显过分割现象,提出一种基于边缘信息的JSEG[1]改进方法。该方法首先将图像的颜色空间转换为LUV颜色空间,用PGF（Peer Group Filtering）[2]算法对图像进行平滑去噪,用分裂算法确定图像的类数,用GLA（Generalized Lloyd Algorithm）[3]算法完成量化,生成＂类图＂。然后计算每个像素的J值,并利用Canny算子检测的边缘信息,对J值进行修正,计算每个像素的局部相似程度,并在不同的尺寸下构建J图像,这样就能反映出最有可能的边界位置。最后在J图像上进行种子区域增长,直到获得最终的分割结果。实验结果表明该方法可以有效地改善JSEG算法在图像分割中存在的过分割现象。     

基于可逆PWM整流器的蓄电池充放电装置

阐述了基于可逆PWM整流器的蓄电池充放电装置的系统设计,将系统分为可逆PWM整流和DC/DC充放电两个子系统。详细叙述了可逆PWM整流子系统的控制策略和硬件构成,将基于SVPWM的矢量控制技术应用于蓄电池充放电装置,建立电压闭环控制策略,算法简单,易于实现;给出了DC/DC充放电子系统的设计方案。实验结果表明,该装置可实现网侧电流正弦化及单位功率因数,性能优良,节能效果明显。     

基于CCA的图像语义特征提取的分析与研究

为了提高图像语义特征提取的精确度,克服目前大部分图像语义特征提取算法中,因图像特征提取不当,导致特征参数不能全面反映图像语义的问题,提出了一种基于典型相关分析(CCA)的特征融合的图像语义特征提取方法。该方法首先采用圆形对称邻域取代传统的矩形邻域的方法,对局部二值模式(LBP)纹理特征进行了改进,然后采用高维小样本下典型相关分析对可伸缩颜色描述算子的颜色特征和改进的LBP纹理特征进行特征融合。实验结果表明,所提出的方法明显提高了图像语义特征提取的精确度,能有效地建立图像的低层特征与语义特征间的一致性。     

Peer-to-Peer对等网络可信性的分析和比较

对等网络（peer-to—peer，P2P）技术是目前新一代网络技术研究的活跃领域。随着基于对等网的应用越来越广泛，对P2P网络的可信性的研究具有现实意义。首先介绍了P2P网络的基本特征以及P2P网络的分类，提出了P2P网络可靠性评估方法，并从可靠性、可扩展性、适应性及完整性等几方面对各类不同类型的P2P网络的可信性进行了分析和比较，最后展望了P2P未来的发展方向。     

基于多模态关联图的图像语义标注方法

为了改善图像标注的性能,提出了一种基于多模态关联图的图像语义标注方法。该方法用一个无向图表达了图像区域特征、标注词以及图像三者之间的关系,结合图像区域特征相似性和语义间的相关性提取图像语义信息,提高了图像标注的精度。利用逆向文档频率（IDF）修正图像节点与其标注词节点之间边的权值,克服了传统方法中因高频词引起的偏差,有效地提高了图像标注的性能。在Corel图像数据集上进行了实验,实验结果验证了该方法的有效性。     

基于RFID和无人机的畜牧定位系统

针对牲畜放养情况下出现的易走丢,难以定位和统计问题,设计实现了基于RFID和无人机的畜牧定位系统;系统主要由数据采集、数据处理和终端显示3个功能模块组成;通过给每个牲畜绑定一个有源RFID标签,结合装配有RFID阅读器和手机的无人机进行自动巡航,实现把RFID数据和扫描到RFID时所对应的经纬度数据经手机进行预处理,再使用移动数据网络发送到数据服务器;服务器端对数据进行进一步分析和处理后,将牲畜位置数据和统计数据在养殖户手机终端显示,方便养殖户进行牲畜查看和管理;最后通过实地实验,对获取到的数据进行结果分析,显示牲畜定位误差在系统估计误差范围之内,具有较高准确性;对比原有的修筑围栏等方式,本系统具有成本较低、使用方便、可行性高的优点。