锚节点选择和距离修正的DV-Hop定位算法

为了更好地解决DV-Hop算法定位精度较低的问题,提出一种改进DV-Hop定位算法;首先利用共线性阈值选取锚节点参与位置估计;然后对实际距离和估计距离的误差采用最小二乘法校正锚节点的平均跳距,再用加权修正距离值;考虑到未知节点到锚节点路径与锚节点间路径有重合的情况,用算术平均值计算平均跳距;最后采用二维双曲线定位算法来提高定位精度;仿真结果表明,与传统DV-Hop相比,改进算法在定位稳定性、覆盖率和定位精确度方面都得到了提高.     

基于量子遗传算法的非测距节点定位算法研究

为了提高非测距节点定位算法的定位精度,针对DV-Hop算法提出一种基于量子遗传算法的改进算法。利用节点间的估计距离和锚节点的位置,在DV-Hop算法的第三阶段采用量子遗传算法校正DV-Hop得到的估算位置,采用二进制量子编码和量子旋转门以及变异处理更新个体。仿真结果表明,改进的算法性能稳定,能找到全局最优解,并使DV-Hop的定位误差明显下降。     

基于粒子群优化的无线传感器网络节点定位改进

针对无线传感器网络低成本、低功耗的要求,提出了一种DV-Hop改进算法,利用节点间的估计距离和锚节点的位置,在DV-Hop算法的第三阶段使用粒子群优化的方法校正DV-Hop得到的估算位置。该算法不需要任何额外硬件设备和不增加通信量。仿真表明,改进的算法可以使DV-Hop的平均定位误差下降30%,并有效降低了成本。     

基于锚节点选择的无线传感器网络定位算法

针对无线传感器网络定位系统中节点随机分布及锚节点数量有限而影响定位性能.在传统的DV-Hop定位算法基础上提出并分析一种基于锚节点选择的无线传感器网络定位改进算法.首先,根据距离矢量路由技术获得节点到锚节点间的距离.然后,选取合适锚节点进行初始位置估计,并进行位置优化.最后,将其升级为锚节点从而提高锚节点密度.仿真结果表明该算法与传统的DV-Hop定位算法相比定位精度有很好的改善,具有一定的可用性.     

基于BADV-Hop的传感器节点定位方法

针对无线传感器网络节点的定位误差较高的问题,提出蝙蝠算法校正DV-Hop算法的传感器节点定位精度提高方法(BADV-Hop);首先测量未知节点与锚节点之间的距离,然后采用DV-Hop算法初步确定未知节点的坐标,再采用蝙蝠算法校正DV-Hop算法的定位误差,最后在Matlab 2012平台上对算法性能进行仿真分析;实验结果表明,相对于DV-Hop算法,BADV-Hop算法提高了传感器的节点定位精度.     

基于分布式多跳误差估计目标位置感知算法

为了提高定位系统在目标定位上的精度,减少过多的硬件设施投入和能量成本,提出分布式多跳误差估计的能量高效目标位置感知算法(NFDV-Hop)。在定位精度上,DV-Hop算法采用每跳的平均距离来估计锚节点和未知节点之间的距离,导致估计距离与真实距离存在较大误差,而NFDV-Hop算法使用锚节点的平均跳数的大小以及锚节点间的平均跳距离,求得未知节点的位置坐标,并在得到坐标估计值后引入位置比值来减少定位误差。在能量优化上,DV-Hop算法需向节点多次广播信息,而NFDV-Hop算法所采用的锚节点只需向其他节点广播一次自身的位置坐标信息,从而大大减少节点的能量消耗。仿真结果表明,相比基于最小二乘法的DV-Hop算法以及基于改进粒子群优化的DV-Hop算法,NFDV-Hop定位算法的定位精度分别提高了12.1%和9%。     

基于误差修正的DV-Hop传感器节点定位算法

传统的DV-Hop传感节点定位算法,估计未知节点与各锚节点之间距离是用跳段距离代替直线距离.在实际网络定位环境中,未知节点和锚节点之间多数是折线连接.当平均每跳距离的估计值与实际值的偏差较大时,未知节点到锚节点之间估计距离与实际距离之间的误差会增大.为解决上述问题,提出一种粒子群优化算法修正DV-Hop算法定位误差的传感器节点定位方法.采用DV-Hop算法估计待测节点和锚节点之间距离,通过三边测量法确定节点的位置,并将传感器节点定位问题转换成一个多约束优化问题,最后通过粒子群优化算法对定位误差进行修正,并通过仿真对其性能进行测试.仿真结果表明,相对传统DV-Hop算法可大幅度提高传感器节点定位精度,符合无线传感器网络定位需求,具有较好的应用价值.     

基于阈值机制与距离校正的WSN改进DV-Hop定位算法

在无线传感器网络的DV-Hop定位算法中,未知节点定位只考虑离它最近的锚节点的平均跳距,用它乘以跳数代替真实距离去进行定位,会导致较大的定位误差。针对DV-Hop算法以上的不足,本文提出了一种精度较高的基于阈值机制与距离校正的DV-Hop改进算法TMCD-DV-Hop。改进算法首先计算跳数阈值,考虑最近锚节点之外的其他锚节点在局部范围和全局范围的影响,依据阈值选择最优的校正平均跳距来估计距离,并对参与定位的单跳通信半径内的锚节点进行组合优化后,采用质心算法得到一个估计坐标,同时利用加权最小二乘法得到另一个估计坐标,最后以两个估计坐标的算术平均值作为未知节点的定位坐标。仿真实验表明,在同等网络环境中,改进后的TMCD-DV-Hop算法较DV-Hop算法更能有效地降低定位误差,提高定位精度。     

融合正余弦优化与跳距优化的DV-Hop定位算法

针对DV-Hop定位算法中跳距计算不精确以及最小二乘法求解不能达到最优无偏状态导致定位不准确的问题,提出一种融合正余弦优化与跳距优化的DV-Hop定位算法,并给出了最优化锚节点的概念。该算法首先选取每个未知节点周围所有锚节点中平均跳距最小的锚节点作为最优化锚节点;然后选取其余任一锚节点与未知节点构成三角形,将最优化锚节点到未知节点的边作为三角形中的最优化边;其次利用余弦定理计算其余锚节点到未知节点的距离,达到优化跳距的目的;最后利用正余弦优化算法改进最小二乘法,利用正余弦函数的波动性寻找未知节点的最优位置。实验结果表明,该算法相比于传统DV-Hop定位算法和DV-Hop改进算法,定位误差明显降低。     

基于BADV-Hop的无线传感器网络节点定位方法

针对无线传感器网络（WSNs）节点的定位误差较大的问题,提出一种蝙蝠算法（BA）和DV-Hop算法融合（BADV-Hop）的定位算法.首先测量未知节点与锚节点之间的距离,然后采用DV-Hop算法初步确定未知节点的坐标,再采用BA校正DV-Hop算法的定位误差,最后在Matlab 2012平台上对算法性能进行仿真分析.实验结果表明：相对于DV-Hop算法,BADV-Hop算法提高了传感器的节点定位精度.     

基于多维匹配距离融合的指节纹识别

指节纹识别(FKP)作为一种新型的生物特征识别方式,以其安全性和稳定性而备受关注.基于编码的方法被认为是该领域最有成效法之一,在模板匹配阶段通常根据所提取的特征信息计算出2张图片之间的匹配距离来判断样本.然而,一些模糊样本无法通过单一的匹配距离进行有效区分,从而导致较高的错误接受率和错误拒绝率.针对这一问题,提出了一种...     

Automatic color correction for multi-projector display systems

A hierarchical color correction framework is presented to automatically calibrate multiple projectors. The proposed framework consists of two sub-methods: a simple color correction method and an advanced color correction method. An automatic selection scheme is designed to choose between the two sub-methods according to specific conditions. The simple color correction method uses a parameter model to map projected images into the Common Achievable Response (CAR) space for color consistent outputs. The advanced color correction method takes the projector properties, the display surface optical properties, and the relative distances between the screen and the projectors into consideration. A pre-processing step is designed to eliminate isolated abnormal sampling points, resulting in better quality outputs. In the experiment part, the effectiveness of the proposed framework is verified with both front projection systems and rear projection systems. The experimental results show that the proposed framework achieves better calibration results comparing with traditional methods.     

基于图匹配的旋转不变弹性点匹配算法

针对旋转不变的弹性点匹配问题,提出一种基于图匹配的算法。对两点集分别构造边集合,然后定向的形状上下文距离和边长度的差别被用于度量两点集的边之间的相似性。基于边的相似性,点对应关系通过求解一个图匹配问题而恢复。实验结果表明该算法可以获得很好的配准结果并且鲁棒、高效。     

Implicit Parallel Time Integrators

In this work, we discuss a family of parallel implicit time integrators for multi-core and potentially multi-node or multi-gpgpu systems. The method is an extension of Revisionist Integral Deferred Correction (RIDC) by Christlieb, Macdonald and Ong (SISC-2010) which constructed parallel explicit time integrators. The key idea is to re-write the defect correction framework so that, after initial startup costs, each correction loop can be lagged behind the previous correction loop in a manner that facilitates running the predictor and correctors in parallel.     

基于NSST变换与粒子群优化的鲁棒水印算法

为增强水印图像的视觉隐秘性并抵御几何失真能力,设计NSST变换耦合粒子群优化的鲁棒水印算法。提取图像对应的Y(亮度)、U(色度)、V(浓度)成分;引入非下采样Shearlet变换(nonsubsampled Shearlet transform,NSST),对Y、U和V实施分解,形成对应的低频子带,将其分割为若干个子块;建立粒子群算法的适应度函数,优化子块的嵌入强度;构建水印嵌入方法,将水印信息隐藏到NSST系数中;构建训练图像集,计算这些样本的多元极谐变换(quaternion polar harmonic transorm,QPHT)矩,从中确定8个QPHT系数;训练支持向量机,预测攻击参数;构建水印检测方法,从校正图像中提取水印。测试数据表明,较已有的鲁棒水印技术而言,所提方案具有更高的不可感知性与抵御几何攻击的能力。     

航空大视场角镜头畸变校正技术

为校正航空相机大视场角镜头的畸变,基于Matlab的calib_toolbox工具箱,对拍摄的多幅不同角度和距离的模板进行摄像机标定,得出摄像机的内部参数和畸变系数,建立正确的畸变校正数学模型,通过后续编程处理,改进了Bouguet方法,可实现航空相机彩色图像的畸变校正,并提出一种新的有效的逆推重建图形比对法对图像的畸变率进行分析,量化畸变程度。仿真结果显示,该方法得到的彩色图像的畸变率校正后平均降低了大约10%。实验结果表明,该方法简单高效,且便于后续硬件移植,可实现实时畸变校正处理。     

A Geometric Model of Brightness Perception and Its Application to Color Images Correction

Human perception involves many features like contours, shapes, textures, and colors to name a few. Whereas several geometric models for contours, shapes and textures perception have been proposed, the geometry of color perception has received very little attention, possibly due to the fact that our perception of colors is still not fully understood. Nonetheless, there exists a class of mathematical models, gathered under the name Retinex, which aim at modeling the color perception of an image, which are inspired by psychophysical/physiological knowledge about color perception, and which can geometrically be viewed as the averaging of perceptual distances between image pixels. Some of the Retinex models turn out to be associated with an efficient image processing technique for the correction of camera output images. The aim of this paper is to show that this image processing technique can be improved by including more properties of the human visual system. To that purpose, we first present a generalization of the perceptual distance between image pixels by considering the parallel transport map associated with a covariant derivative on a vector bundle, from which can be derived a new image processing model for color images correction. Then, we show that the family of covariant derivatives constructed in Batard and Sochen (J Math Imaging Vis 48(3):517–543 2014) can model some color appearance phenomena related to brightness perception. Finally, we conduct experiments in which we show that the image processing techniques induced by these covariant derivatives outperform the original approach.     

Exploring the need to revise atmospheric correction algorithms of satellite sensor images for the area of Greece

A New Model Atmosphere was constructed for the area of Southern Greece in an effort to support atmospheric correction of satellite sensor images. The impact of the New Model Atmosphere on incident solar radiation was examined using the MODTRAN radiative transfer code to calculate spectral transmittances at the surface. Results were compared to the respective spectral transmittances as these resulted from the use of the 1976 U.S. Standard Atmosphere in the MODTRAN radiative transfer code. Significant differences in transmittance calculations in the spectral region from 0·8 to 1·0μm, around 6·0 μm, and from 8·45 to 12μm were observed, indicating potential errors in the atmospheric (radiometric) correction of satellite sensor images.     

基于补集零空间与最近空间距离的人脸识别

针对人脸识别中在分类器判别时没有充分利用类间差异的问题,提出一种补集零空间（CNS）算法,并进一步提出结合CNS算法与最近空间距离的人脸识别算法——补集零空间与最近空间距离算法（CNSD）。首先,在训练样本中,对每一种类别的人脸样本,构建其子空间并计算其补集的零空间;其次,计算测试样本与所有子空间和补集零空间的距离,找到最小的子空间距离与最大的补集零空间距离对应的类别,将其判别为测试样本的类别。算法在ORL与AR人脸数据集上进行了测试,当训练样本数较小时,CNS算法与CNSD算法识别率远高于最近邻分类器（NN）算法、最近空间距离（NS）算法、最近最远空间距离（NFS）算法;训练样本数较大时,CNS算法与CNSD算法识别率也略高于NN算法、NS算法、NFS算法。实验结果表明,所提算法能充分利用图像的类间差异,提高人脸识别的成功率。     

On quantum SPC product codes

Quantum Information Processing - One central theme in quantum error correction is to construct quantum codes that have large minimum distances. It has been a great challenge to construct new...