An efficient technique for implementing an image-compression neural algorithm on concurrent multiprocessor architectures

The paper describes a parallel implementation of a neural algorithm performing vector quantization for very low bit-rate video compression on toroidal-mesh multiprocessor systems. The neural model considered is a plastic version of the Neural Gas algorithm, whose features are suitable for implementations on toroidal mesh topologies. The architecture adopted, and the data-allocation strategy, enhance the method's scaling properties and remarkable efficiency. The parallel approach is supported by a theoretical analysis of the efficiency of the overall structure. Experimental results on a significant testbed and the fit between predicted and measured values confirm the validity of the parallel approach.     

一种基于帧内压缩的视频实时传输方法

利用通用的UDP传输实时视频,接收端所显示的视频图像往往存在延时较长、丢帧及单帧图像显示不完整等问题,这些现象在无线局域网环境中尤为明显.针对上述问题提出了一种基于帧内压缩的视频实时传输方法.在发送图像数据之前进行帧内压缩,然后分组发送;在接收端进行数据包接收、重组并解码.在局域网环境下进行了多次实验,对相关参数进行优化和调整,最终将延时减少到0.5～2 s.结果表明,由于采用了压缩算法并提高了拆包、组包的效率,视频传输的实时性得到了明显的改善,传输的准确性和稳定性都有明显的提高.     

机器人足球视觉系统中的实时图像处理

视觉系统是整个机器人足球系统的重要组成部分。根据机器人足球视觉系统的特点,提出基于游程长度编码(RLE)的实时快速图像处理算法。算法使用RLE对图像进行压缩,并且在处理阶段高效识别出图像中目标的尺寸和位置。压缩阶段算法的时间复杂度与图像尺寸成线性关系,图像处理阶段算法的时间复杂度与图像中目标的个数和每个目标所占的扫描行数成线性关系。     

Scheduling algorithms based on weakly hard real-time constraints

The problem of scheduling weakly hard real-time tasks is addressed in this paper.The paper first analyzes the characters of μ-pattern and weakly hard real-time constraints,then,presents two scheduling algorithms,Meet Any Algorithm and Meet Row Algorithm,for weakly hard real-time systems.Different from traditional algorithms used to guarantee deadlines,MeetAny Algorithm and Meet Row Algorithm can guarantee both deadlines and constraints.Meet Any Algorithm and Meet Row Algorithm try to find out the probabilities of tasks breaking constraints and increase task‘s priority in advance,but not till the last moment.Simulation results show that these two algorithms are better than other scheduling algorithms dealing with constraints and can largely decrease worst-case computation time of real-time tasks.     

基于字符和0/1码的DNA压缩模式匹配算法*

分析对DNA序列数据进行压缩和压缩模式匹配的重要性,采用0/1编码的非自适应算法进行压缩,提出两类压缩模式匹配思路,设计实现了四种算法,并进行了性能比较.     

Robust watermarking and compression for medical images based on genetic algorithms

A ROI (region of interest) of a medical image is an area including important information and must be stored without any distortion. In order to achieve optimal compression as well as satisfactory visualization of medical images, we compress the ROI by lossless compression, and the rest by lossy compression. Furthermore, security is an important issue in web-based medical information system. Watermarking skill is often used for protecting medical images. In this paper, we present a robust technique embedding the watermark of signature information or textual data around the ROI of a medical image based on genetic algorithms. A fragile watermark is adopted to detect any unauthorized modification. The embedding of watermark in the frequency domain is more difficult to be pirated than in spatial domain.     

An effective method for still image compression/decompression for transmission on PSTN lines based on modifications of Huffman coding

This paper presents an effective compression method suitable for transmission the still images on public switching telephone networks (PSTN). Since compression algorithm reduce the number of pixels or the gray levels of a source picture, therefore this will lead to the reduction of the amount of memory needed to store the source information or the time necessary for transmitting by a channel with a limited bandwidth. First, we introduced some current standards and finally the lossy DCT-based JPEG compression method is chosen. According to our studies, this method is one of the suitable methods. However, it is not directly applicable for image transmission on usual telephone lines (PSTN). Therefore, it must be modified considerably to be suitable for our purposes. From Shannon’s Information Theory, we know that for a given information source like an image there is a coding technique which permits a source to be coded with an average code length as close as to the entropy of the source as desired. So, we have modified the Huffman coding technique and obtained a new optimized version of this coding, which has a high speed and is easily implemented. Then, we have applied the DCT¹ and the FDCT² for compression of the data. We have analyzed and written the programs in C++ for image compression/decompression, which give a very high compression ratio (50:1 or more) with an excellent SNR.³In this paper, we present the necessary modifications on Huffman coding algorithms and the results of simulations on typical images.     

基于遍历有向非循环图的实时事务调度算法

移动环境下实时数据库系统负载的不可预测,以及实时事务争夺有限的系统资源经常导致实时事务重启或夭折。传统的实时事务调度算法已不适应,在用有向非循环图表示数据相互间的导出关系的基础上,提出一种基于遍历这种图的实时事务调度算法。结合实时数据对象的时间域和值域有效性,系统适当地丢弃一些低价值的更新事务以减轻系统负载。仿真实验表明：算法一定程度上降低了事务错过截止期比率并提高了数据新鲜度。     

基于多DSP的遥感图像实时压缩系统设计

随着遥感技术的发展,对高分辨率的遥感图像实时压缩的需求日益迫切。设计了高性能的图像压缩系统,由8片ADSP-TS201为核心处理器和2片FPGA组成,可提供高达28.8 GFLOPS的峰值浮点运算能力。该平台采用PCIE总线作为外部接口,具有良好的可扩展性和强大的数据交换能力;各处理器采用Link Port互联,形成松耦合结构,可实现高速传输、实时处理和大容量存储三者的平衡,具有良好的可重构性和通用性。最后采用该系统实现JPEG2000压缩,实验结果表明,该压缩系统无损压缩速率可达6.2 Mpixels/s,非常适用于高分辨率、高质量遥感图像压缩领域。     

基于联合评估网络的虹膜图像实时预评估

实际的虹膜识别系统会遇到因为各种原因产生的不同类型的坏样本图像,如果它们进入系统的识别进程,常常会增加系统的注册失败率,也会导致定位或者识别的错误。而现有的图像质量评估方法是在完成虹膜定位或者粗定位之后,根据虹膜部分的清晰度和分辨率来判定是否为坏样本。因此实际上只能处理部分类型的坏样本,而且计算耗费大。论文详细分析了坏样本产生的原因和特点,提出了一种基于联合评估网络的实时预评估方法,在定位或粗定位开始之前,检测暂时存储的样本图像,根据预评估网络的输出结果来决定是进入下一步处理还是重新采集。试验结果表明,该方法可以检测出大部分类型的坏样本,检测速度快,而且检测的错误率相当低,能够满足实时虹膜识别系统的评估实时性和准确性的要求。     

6R机器人实时逆运动学算法研究

提出一套解决各类6R机器人逆运动学问题的实时算法. 一般算法通过矢量计算和16阶矩阵分解得到一般6R机器人的最多16组逆运动学解. 封闭解法直接提取运动学等式求出关节变量的解析解. 组合算法将封闭解法或一般算法的结果作为初始值, 采用牛顿-拉夫森方法迭代出逆运动学精确解, 适用于所有接近满足封闭解条件或一般算法条件的6R机器人. 求解实验结果表明, 整套算法最大算法时间约为2.03 ms, 为任意几何结构的6R机器人应用于强实时系统提供了逆运动学解决方案.     

实时图仿真中畸变模型的分析与建立

实时图的仿真生成是景像匹配仿真研究中的重要内容之一。系统研究了实时图仿真中的各种畸变模型的建立问题。分析了实时图与基准图之间存在的主要差异,设计了包括噪声干扰、几何畸变、灰度畸变等形式的十种畸变模型,给出了相应的实验结果。通过匹配仿真实验验证了这些模型在匹配算法性能评估及基准图可匹配性检验中的实用意义。     

基于双层调度框架的开放式实时系统非实时应用调度

在开放式实时系统中,多类型实时和非实时应用同时并存,这给系统调度机制带来了新的需求和挑战。对一种开放式实时系统调度机制进行了简单的介绍,指出了非实时应用调度时不可抢占区可能影响系统可调度性,并提出了一种解决方案,弥补了原有调度机制的缺点,完善了开放式实时系统的双层调度框架,保证了开放式实时系统并存多类型实时及非实时应用的可调度性。     

基于实时信息的动态应急资源调度模型

为利用实时的道路信息、救援状态信息和应急资源配置信息,以提高应急响应能力,建立了一个动态的应急资源优化调度数学模型.针对任意时刻的静态应急资源调度模型,利用遗传算法进行求解.考虑算法的实时性,通过变换时间变量t进行迭代计算,提出模型的动态求解算法.通过一实例对模型的算法进行了验证分析,结果证明了动态应急资源调度模型及其求解算法的有效性.     

驾驶员在环的SUV防侧翻控制器实时仿真设计

运用驾驶员在回路实时仿真系统设计SUV汽车防侧翻差动制动控制器并验证其有效性和可靠性。根据驾驶员的逻辑判断,得到理想的汽车行驶状态,当汽车行驶偏离理想值时,用控制系统来纠正SUV的横摆力矩。仿真实验在加拿大安省理工大学的汽车模拟器上进行,通过Fishhook和双移线工况对设计的控制器性能进行研究分析,对比控制前后对汽车侧向稳定性能的改善效果。仿真结果表明,所设计的控制器能有效提高汽车侧向稳定性和可操纵性。     

基于帐篷混沌观测矩阵的图像压缩感知

针对目前典型的随机观测矩阵在不确定性、硬件实现、存储方面的缺陷,利用混沌序列优异的伪随机性,设计了一种基于帐篷混沌序列的观测矩阵。该矩阵的参数和初始值一旦确定,每一时刻的状态是可以完全重现的,克服了随机观测矩阵需要大量实验求平均来降低不确定性的缺点。仿真实验中,分别利用帐篷混沌观测矩阵和3种典型的随机观测矩阵对不同数据量的图像信号进行压缩与重构,结果表明:所设计的帐篷混沌观测矩阵不但重构性能优于随机观测矩阵,而且也克服了随机观测矩阵在硬件实现、存储方面的缺陷,大大减少了存储空间和传输带宽的压力。     

基于混合Agent的实时分布监控系统软件设计方法

给出了以审慎Agent和反应Agent模型为基础的混合Agent模型,并对模型的有关概念进行了说明.在混合Agent模型框架下,提出了实时分布系统软件设计方法,主要内容包括采用UML并且充分考虑系统的动态和静态特征的本体设计过程,基于本体的交互协议Petri网形式化描述以及行为规范分类和设计.通过设置反映内存保证混合Agent对事件实时响应,而审慎Agent部分的存在使基于Agent的精神状态和输入事件的推理成为可能.     

基于随机模型的软实时系统的任务期望可调度性

本文基于随机模型研究了软实时系统中任务的可调度性特征,提出了期望可调度性的概念. 期望可调度性是与实时任务到达时间t相关的, 因此, 提出的方法能研究任务子集在任意给定时间间隔的可调度性特征. 本文给出了期望可调度性的条件, 如果任务的持续时间满足该条件, 则实时任务具有期望可调度性. 基于理论结果的数值分析与模拟结果是一致的,这表明当软实时系统的负载率小于69%(某些确定性模型提供的)时, 实时任务总是期望可 调度的. 这一结果也表明基于随机模型的期望可调度性方法能为软实时系统的任务可调度性分析提供一个更大的阈值和更好的适应性.     

基于混合型的Web实时推荐模型研究

针对以往个性化网站实时推荐系统存在很难预测用户未来浏览页面的不足,提出了一个混合型的实时推荐模型。该模型将动态模糊聚类技术和改进的关联规则相结合,既挖掘用户与页面的相似度权值形成知识库,又考虑用户的访问事务集增量构造访问模式树,通过修剪其相关分枝,快速生成候选推荐集,由推荐引擎附加在请求页面的底部,在不干扰用户的访问同时,又将用户感兴趣的内容推荐给用户。实验结果表明,该方法能有效地提高推荐的精确率和覆盖率以及综合评价指标。