IPMulticast在多媒体远程安全监控系统中的应用

介绍了IPMulticast技术在多媒体远程安全监控系统中的应用,给出了整个监控系统的功能模块和系统框图,从分析整个多媒体远程安全监控系统中所需传输的数据类型出发,讨论了IPMulticast技术在整个监控系统中的应用,最后给出了相关的C 程序实现的源代码。     

小波分析在检测探地回波奇异信号中的应用

本文基于Mallat的研究成果信号在突变点的奇异性表示（局部李氏指数）可以通过观测信号小波变换的模极大值随尺度变化的规律来刻画。将该理论应用到探地声波回波信号的处理中，通过追踪信号小波变换模极大值在不同尺度间的变化规律，来判断探地声波回波信号奇异点的位置，取得了较好的效果。     

放射治疗计划设计中基于体元分布的目标剂量确定及应用

放射治疗计划中有关射野射束元初始强度分布优化和子野(适形野)权重优化的问题,如果充分考虑散射和约束条件的影响,将会带来一定的优化困难.为此,本文提出了基于体元分布的目标剂量的两步法解决方案,首先是只考虑约束和给定的计划靶区处方剂量而完全不考虑散射的影响优化出剂量分布,该剂量分布称之为基于体元分布的目标剂量.然后采用这个满足约束条件的目标剂量,在只考虑散射而不考虑约束条件限制的情况下进行强度(权重)的最终优化.从而把-个有约束的问题转变为了-个不含约束的问题.结果显示,基于体元分布的目标剂量应用于射野射束元初始强度分布的优化、子野(适形野)权重的优化以及剂量分布之间的相对比较具有较好的效果.     

颜色空间统计联合纹理特征的无参考图像质量评价

为了客观评价图像质量,本文提出联合颜色空间统计特征和权重局部二值模式(Local Binary Pattern,LBP)纹理特征的无参考图像质量评价模型。首先,对失真图像进行亮度去均值对比度归一化(Mean Subtracted Contrast Normalized,MSCN)操作得到MSCN系数;然后,对MSCN系数提取其统计参数特征和权重LBP直方图特征,其中统计参数由广义高斯模型获得,权重为MSCN系数的幅度。另外,还采用了Lαβ颜色空间下红绿和蓝黄分量的自然场景统计(Natural Scence Statistics,NSS)特征来增强基于颜色失真的描述,并运用非对称广义高斯模型获得统计参数特征。最后,运用SVR建立图像质量评价指标到主观质量得分的回归模型。在LIVE,CSIQ,TID2013和MLIVE数据库上的实验结果表明:4个数据库加权平均Spearman秩相关系数为0.776,Pearson线性相关系数为0.821,均优于其他方法;图像大小为512×512时特征提取只需0.19s。本文提出的方法与人眼主观感知具有良好的一致性,并具有复杂度低等优点。     

基于引导Boosting算法的显著性检测

针对现有的基于引导学习的显著性检测模型存在的训练样本不纯净和特征提取方式过于简单的问题,提出一种改进的基于引导（Boosting）的算法来检测显著性,从提升训练样本集的准确度和改进特征提取的方式来达到学习效果的提升。首先,根据显著性检测的自底向上模型产生粗选样本图,并通过元胞自动机对粗选样本图进行快速有效优化来建立可靠的引导样本,完成对原图的标注建立训练样本集;然后,在训练集上对样本进行颜色纹理特征提取;最后,使用不同特征不同核的支持向量机（SVM）弱分类器生成基于Boosting学习一个强分类器,对每幅图像的超像素点进行前景背景分类,得到显著图。在ASD数据库和SED1数据库上的实验结果显示该模型能对复杂和简单的图像生成完备清晰的显著图,并在准确率召回率曲线和曲线下面积（AUC）测评值上有较大提升。由于其准确性,能应用在计算机视觉预处理阶段。     

基于表面肌电信号的肌肉疲劳状态分类系统

为了实现肌肉疲劳状态的准确检测分类,提出一个完整的基于人体表面肌电（sEMG）信号的肌肉疲劳分类与检测系统。首先,通过AgCl表面贴片电极和高精度模拟前端ADS1299采集人体sEMG信号,进行小波消噪等预处理之后,提取可反映人体肌肉疲劳状态的sEMG信号时域和频域特征。然后,在常用特征如积分肌电图（IEMG）、均方根（RMS）、中值频率（MF）以及平均功率频率（MPF）基础上,为更加精细地刻画人体肌肉疲劳状态,引入sEMG信号的频域特征带谱熵（BSE）;为弥补傅里叶变换分析非平稳信号的不足,引入sEMG信号时频特征——基于经验模态分解-希尔伯特变换（EEMD-HT）的平均瞬时频率。最后,为提高肌肉非疲劳和疲劳状态分类的准确度,利用含突变的粒子群优化算法优化支持向量机（PSO-SVM）并对sEMG进行分类,实现人体肌肉疲劳状态检测。征集15名健康男青年进行sEMG信号采集实验,建立sEMG信号库,提取特征进行分类实验。实验结果表明,所提的系统能够进行高精度sEMG信号采集和肌肉疲劳程度的高准确度分类,分类准确率大于90%。     

使用超像素分割与图割的网状遮挡物检测算法

针对由于摄影角度受限,一些自然图像被铁丝网、栅栏、外墙玻璃接缝等网状遮挡物所遮挡的问题,提出了一种用于修复此类图像的网状遮挡物检测算法。对于现有算法使用单像素颜色特征和固定形状特征造成对颜色和形状不均的网状遮挡物检测效果不佳的弊端,首先将图像进行超像素分割,引入颜色与纹理直方图的联合特征来描述超像素块,将基于像素分类问题转换成基于超像素的分类问题,抑制了局部颜色变化造成的误分类;然后,使用图割算法将超像素块进行分类,使网状结构能够沿着光滑的边缘进行延伸,不受固定的形状限制,提高了对异形网状结构的检测准确率,并且不依赖Farid等提出的算法（FARID M S,MAHMOOD A,GRANGETTO M.Image de-fencing framework with hybrid inpainting algorithm.Signal,Image and Video Processing,2016,10（7）：1193-1201）所需的人工输入;其次使用新的联合特征训练支持向量机（SVM）分类器并对所有未被分类的超像素块进行分类,得到准确网状遮挡物掩膜;最后,使用SAIST算法对图像进行修复。实验中,获得的网状遮挡物掩膜比Farid等提出的算法所得到的保留了更多的细节,在修复算法不变的同时显著提升了图像修复效果。在使用相同网状遮挡物掩膜的情况下,使用SAIST算法修复得到的图片在峰值信噪比（PSNR）和结构相似性（SSIM）上分别比Farid等提出算法提高了3.06和0.02。新的掩膜检测算法联合SAIST修复算法的总体修复效果对比Farid等提出算法及Liu等提出的算法（LIU Y Y,BELKINA T,HAYS J H,et al.Image de-fencing.Proceedings of the 2008 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition.Washington,DC：IEEE Computer Society,2008：1-8）有了明显提升。实验结果表明,所提算法提升了网状遮挡物的检测准确性,得到了效果更好的去除网状遮挡物的图像。     

Windows98＆NT下IC卡通用读写器程序的开发及应用

介绍了如何在Ｗｉｎｄｏｗｓ９８＆ＮＴ下用ＶＣ开发ＫＤＭ２６０－Ｉ型非接触式ＩＣ卡通用读写器程序,以往开发的ＩＣ卡通用读写器程序都是基于ＤＯＳ下的串口通信程序,是通过中断调用实现的,在Ｗｉｎｄｏｗｓ９８＆ＮＴ下开发此类程序其应用更加广泛,因此有更大的意义,还提出了ＩＣＶ卡读写器应用程序在校园网学籍管理及选课管理方面的应用。     

基于变量节点更新的交替方向乘子法 LDPC惩罚译码算法

基于交替方向乘子法(ADMM)的改进惩罚函数LDPC译码算法能够提升译码性能,但其所需优化参数过多且性能提升有限。针对该问题,将该算法与其它带有惩罚函数的译码算法比较后发现,两者的不同之处仅在于译码算法中变量节点的更新规则不同。因此,该文通过构造一种新的变量节点的更新方法去减少优化参数数目并提升译码性能。实验仿真表明,相较于原有算法,该文所提算法有效减少了所需优化的参数数目,此外,所提算法的平均迭代次数更少且能实现约0.1 dB的性能提升。     

西门子大孔径CT模拟定位机CT值影响因素及其长期稳定性研究

通过改变西门子CT模拟机电流时间乘积、电压，重建卷积核，研究扫描参数对CIRS-062M模体CT值的影响。回顾分析CIRS-062M模体年质控数据、CTP504模体月质控数据，研究CT值的长期稳定性。结果表明电流时间乘积对CT值几乎无影响，最大变化4.6 HU;电压对CT值影响较大，最大变化达585.3 HU;除Head H31s及Child Head H21s两种卷积核外，其余卷积核对CT值影响轻微；近几年内2种模体的CT值均保持较好的一致性，变化最大为CIRS-062M致密骨插件，最大变化63.3 HU,平均变化(-8.68±17.82)HU。