Mumford-Shah模型在卫星云图分割中的应用

利用Mumford-Shah模型对卫星云图进行分割和识别。根据卫星云图自身的特征,提出了基于核心灰度的Mumford-Shah模型,并用此模型分割出了单通道卫星云图中的高云、中云和低云。同时提出了一种基于核心灰度的Mumford-Shah模型的向量图像分割方法,对两个通道的卫星云图进行分割,更加准确地识别出中低云系在红外通道和可见光通道中的位置。     

基于交叉相关法的卫星云图中云团移动的短时预测

在卫星云图应用研究中引入交叉相关法的思想进行云团移动的短时预测。选取连续两个时次的GMS-5卫星云图,将云图区域划分为32×32像素的图像子集,采用交叉相关法计算获取两幅云图的最佳匹配区域,根据前后云图匹配区域的位置和时间间隔,确定出每个图像子集的移动矢量(速度和方向),并对图像子集的移动矢量进行客观分析,其后,基于检验后的云图移动矢量集,利用后向轨迹方法对云图作短时外推预测。试验结果表明,该方法对卫星云图上较为平稳的云团移动的短时预测效果较好,具有直观、定量、快捷的优点。     

基于相邻运动矢量相关性的运动矢量预测算法

运动矢量的预测是视频编码技术中的一个重要组成部分,它直接关系到运动估计的精度和码率大小。本文提出了一种新的基于运动最相似性的运动矢量预测及其简化算法,通过对相邻块运动矢量的优化,选择运动特征最相似的运动矢量生成预测运动矢量的预测方向缩放因子和预测值。通过在中国音视频编码标准-AVS-中的实现验证和性能比较,这种预测算法相对于中值预测法,系统的平均PSNR值有一定提高,平均码率有所下降。     

基于相邻运动矢量相关性的运动矢量预测算法

运动矢量的预测是视频编码技术中的一个重要组成部分,它直接关系到运动估计的精度和码率大小.本文提出了一种新的基于运动最相似性的运动矢量预测及其简化算法,通过对相邻块运动矢量的优化,选择运动特征最相似的运动矢量生成预测运动矢量的预测方向缩放因子和预测值.通过在中国音视频编码标准-AVS-中的实现验证和性能比较,这种预测算法相对于中值预测法,系统的平均PSNR值有一定提高,平均码率有所下降.     

基于卫星云图的三维立体云仿真

真实立体云仿真是计算机图形学中非常实用的研究.为了实时和逼真研究立体云图仿真,提出了一种基于卫星云图的三维立体云仿真方法.首先利用Micaps3.0处理卫星云图,提取二维云图像,然后从二维云图像中提取云的三维信息,并对其进行空间填充,最后通过充分利用GPU硬件加速改进性能,利用改进Billboard算法实现三维立体云仿真.与以往三维云实现方法相比,改进方法实现简单而且十分高效.实验表明,在气象地理信息系统应用中,方法可以获得更加实时、真实三维立体云效果.     

云图数据驱动的三维云景可视化

云图是气象应用和研究中最常获取的资源,包含了丰富的气象信息,在天气预测中起到了关键的作用。将云图数据作为驱动,利用灰度共生矩阵和分形理论进行纹理特征提取,划分出基本云型,得到云景的分布特征。将这个粗糙分布,映射到地球上,得到基本的大气参数估计,在此基础上利用CML的方法生成三维云场并实现可视化。实现了对风云二号卫星云图的自动化分析,以及数字地球上的三维云景可视化。     

一种运动背景下移动目标的检测方法

针对全局运动视频序列中的目标检测,提出了改进的灰度投影算法.通过对灰度投影相关曲线的分析,根据其单峰性特征,提出了三点局域自适应搜索算法,该方法能够快速的估计出前后两帧之间的运动矢量.然后以参考帧图像背景为参照,映射当前帧的背景信息,以此补偿全局运动矢量,将连续几帧图像的相同背景稳定在同一幅图像的相同位置上,从而能够利用改进的连续三帧差分法准确地检测出运动目标,并根据目标的特征进行分类识别.实验结果表明,该方法能够有效地从视频序列中提取和识别出运动目标.     

基于有效运动矢量识别的提前终止算法

为提高H264编码器中运动估计的速度,提出一种提前识别出有效运动矢量来简化运动搜索过程的快速运动估计算法。在统计分析四种预测运动矢量的预测准确率基础上,算法通过判别预测运动矢量之间的关系,有针对性地设置自适应阈值,从而较快识别出有效运动矢量,终止无效的运动搜索。实验结果表明,应用在UMHexagons算法和Simplified UMHexagons算法中,可以将运动估计时间分别节省19%60%和17%45%,且对图像质量和码率影响不大。     

卫星云图中热带风暴云区的三维绘制技术研究

实现热带风暴场景的模拟对于灾害预防、评估等工作具有十分重要的意义。改进了一种基于图像色彩和灰度值的算法,能够较好地从卫星云图中分割提取出热带风暴的云层区域,进而利用一定规则生成了云区体数据。针对生成体数据的特点,采用了一种改进的快速光线投射算法来完成热带风暴云区的三维绘制,最终实现了对于云区的任意角度实时观察和动态绘制。     

用于格式转换的相位相关分级运动补偿算法

提出一种基于分级架构的相位相关的混合算法。首先通过求出目标帧和参考帧分块的频域相关得到全局的运动信息，再以多分辨率的分级矢量校正算法产生一致运动矢量场。在诸如周期重复画面等视频的预测中，相位相关法能够准确预测传统块匹配搜索算法无法做到的全局运动。实现了准确估计和计算复杂度的良好平衡。实验结果表明，这种方法对提高预测图像信噪比和主观评价质量，产生用于格式转换的运动预测有显著效果。     

一种提高可伸缩性视频编码质量的有效方法

可伸缩性视频编码(SVC)技术和运动补偿时间滤波(MCTF)技术分别是图像和视频处理及可伸缩视频编码领域的新的研究方向，近年来取得了很多成果。该文介绍了MCTF的有关概念以及相关实现方法，并在此基础上提出了一种改进的实现MCTF的方法。实验结果表明，在同样的压缩率下由改进的MCTF重构的图像比传统的MCTF重构的图像能取得更好的质量。     

Single frame correction of motion artifacts in PMD-based time of flight cameras

One of the leading time of flight imaging technologies for depth sensing is based on Photonic Mixer Devices (PMD). In PMD sensors each pixel samples the correlation between emitted and received light signals. Current PMD cameras compute eight correlation samples per pixel in four sequential stages to obtain depth with invariance to signal amplitude and offset variations. With motion, PMD pixels capture different depths at each stage. As a result, correlation samples are not coherent with a single depth, producing artifacts. We propose to detect and remove motion artifacts from a single frame taken by a PMD camera. The algorithm we propose is very fast, simple and can be easily included in camera hardware. We recover depth of each pixel by exploiting consistency of the correlation samples and local neighbors of the pixel. In addition, our method obtains the motion flow of occluding contours in the image from a single frame. The system has been validated in real scenes using a commercial low-cost PMD camera and high speed dynamics. In all cases our method produces accurate results and it highly reduces motion artifacts.     

基于SecLA的云服务商选择方法研究

云计算应用领域不断拓展,用户越来越关注云服务的安全性,现有云服务商选择方法主要考量性能和费用,缺乏有效的安全属性考评方法,为此提出了基于安全等级协议的云安全量化评比方法。基于云安全联盟的云控制矩阵及配套共识评估问卷,设计了云服务商安全指标体系及量化评分模型;对Web服务协议框架进行扩展,设计了云安全等级协议的模板框架;引入负提供参数来增强比较优势度法,实现了云安全等级的量化评比。实验检验了系列方法的可行性及有效性,与参数评估方法、简单线性加权方法等的对比表明,优先度排序更加合理,负提供参数对决策起到了良好的辅助效果。     

Quantification of dance movement by simultaneous measurement of body motion and biophysical information

The purpose of this research is a quantitative analysis of movement patterns of dance,which cannot be analyzed with a motion capture system alone,using simultaneous measurement of body motion and biophysical information.In this research,two kinds of same leg movement are captured by simultaneous measurement;one is a leg movement with given strength,the other is a leg movement without strength on condition of basic experiment using optical motion capture and electromyography (EMG) equipment in order to quantitatively analyze characteristics of leg movement.Also,we measured the motion of the traditional Japanese dance using the constructed system.We can visualize leg movement of Japanese dance by displaying a 3D CG character animation with motion data and EMG data.In addition,we expect that our research will help dancers and researchers on dance through giving new information on dance movement which cannot be analyzed with only motion capture.     

基于Paillier加密的数据多副本持有性验证方案

云存储服务中,用户将数据存储在不可信的云储存服务器上,为检查云存储中服务提供商(CSP)是否按协议完整地存储了用户的所有数据副本,提出一种 支持对数据副本进行动态操作 的基于Paillier加密的数据多副本持有性验证方案, 即DMR-PDP方案。该方案为实现多副本检查,将文件块以文件副本形式存储在云服务器上,将各副本编号与文件连接后利用Paillier密码系统生成副本文件以防止CSP各服务器的合谋攻击。利用BLS签名实现对所有副本的批量验证。将文件标志和块位置信息添加到数据块标签中,以保证本方案的安全性,支持对文件的动态更新操作。安全性分析和仿真实验结果表明,该方案在安全性、通信和计算开销方面的性能优于其他文献提出的方案,极大地提高了文件存储和验证的效率,减少了计算开销。     

基于蚁群优化算法的云数据库动态路径规划

云计算是下一代计算网络模型的发展趋势。云中的存储资源如何快速地路由,更是研究的难点。蚁群算法是基于群体的仿生优化算法,具有智能搜索、全局优化、鲁棒性、分布式计算和容易与其他算法相结合等优点。根据这两种事物的特点,提出了合理的结合算法,该算法能够在云中快速、合理地找到所需访问的数据库,减少云数据库数路由的动态负荷,从而很大程度上提高云计算的效率。     

基于H.264的改进十字搜索算法

针对运动矢量的方向性,结合经典的快速算法,提出一种改进的十字搜索算法。设计具有方向性的搜索模板,并利用搜索起始点预测、中止准则、搜索模板、辅助点搜索等技术来减少搜索点数。在H.264实验平台的仿真结果表明,该算法在保持峰值信噪比不变的情况下,能有效提高搜索速度。     

H.264帧间编码可变块阈值选择算法

为有效预测运动矢量,降低运动估计复杂度,提出一种阈值选择算法。设定阈值以确定当前块是否为预测运动矢量块,对最佳运动矢量块做出判定,以提前终止运动估计。在JM10.2平台上与UMHexagonS算法进行对比测试,验证该算法的性能。实验结果表明,该算法缩短了约84%的编码时间,提高了编码效率,而视频质量无明显下降,满足实时应用的需求。     

Robot Cloud: Bridging the power of robotics and cloud computing

Cloud computing is shaping the cyber world and evolves as a key computing and service platform for sharing resources including platforms, software applications and everything in the form of services. This is known “X as a Service”. Although it brings our age unparalleled computing ability and economic benefits, the application of cloud computing is still limited currently in the cyberspace due to the cloud services can only reside in cloud instead of our daily life environment. In fact, there are still a plethora of physical position based on-site service demands that cloud computing could help little due to the “cyber limitation”. In this paper, we aim to integrate the cyber world and the physical world by bringing up the idea of “Robot Cloud” to bridge the power of robotics and cloud computing. To make it possible, we design a novel Robot Cloud stack to support our idea and adopt the service-oriented architecture (SOA) to make the functional modules in the Robot Cloud more flexible, extensible and reusable. Then we develop a prototype of Robot Cloud using the popular Google App Engine to demonstrate our design method. Finally, we conduct the simulation experiments with a “robot show” application scenario to evaluate our scheduling policy and identify the effect of different request distributions and robot center solutions.     

The influence of perceptual grouping on motion detection

In this paper, we present a perceptual organization-based method for detecting moving objects from image sequences. To achieve the characteristics of real-time, efficiency, and robustness, a perceptual computation model of edge partitioning and grouping was proposed for the extraction of edge traces on the fly. Each edge trace is made up of generic edge tokens (GETs) which are perceptual features, and defined qualitatively based on the principles of Gestalt laws. Motion detection uses two basic computations: (1) segment motion GETs (MGETs) by computing the gradient differences between GET streams in consecutive frames; and (2) detect motion objects by perceptually grouping MGETs into object clusters. The MGETs in each cluster are constrained by the proximity of the features, and the motion continuation of the cluster measured by motion persistence, etc. Experimental results are provided.