一种改进的SSDA图像匹配算法

介绍了一种快速的块匹配算法——SSDA算法,分析了现有SSDA算法的缺点:算法本身没有抗干扰性能、计算过程中没有利用图像自身的特点。针对现有算法的缺点提出改进,仿真结果表明改进算法在抗噪性能、计算速度上都比原算法有所提高。     

基于Hausdorff距离的图像匹配并行算法设计与实现

随着图像匹配的应用越来越广泛,图像匹配的实时性要求也越来越高。为了提高图像匹配的速度和更好地利用多核计算资源,设计了一种基于Hausdorff距离的图像匹配并行算法。首先介绍了Hausdorff距离的定义,然后分析了图像匹配串行算法的效率,在此基础上设计了基于Hausdorff距离的图像匹配并行算法,最后采用Matlab在多核计算机上对并行算法进行了实现。实验结果表明,文中所设计的并行算法能够显著提高图像匹配速度,并具有较好的抗失真和抗噪声性能。文中设计的并行算法有较好的扩展性,可以将这种并行思想应用到其它图像匹配算法的并行设计中。     

一种结合快速灰度投影与SSDA的图像匹配方法

图像匹配作为一种重要的图像处理技术是图像信息融合、目标定位、变化检测等后续工作的重要基础。针对图像匹配应用的实时性要求,该方法按照由粗到细的过程完成匹配,对图像进行多尺度分解,针对高层分解结果图像,采用改进的基于灰度投影的匹配算法进行粗匹配,确定若干符合要求的粗匹配点,并将这些点映射到低层图像的相应区域,在最高层采用序贯相似性检测SSDA进行精细匹配。采用不同遥感图像的实验结果表明了方法的有效性。     

基于小波变换的多分辨率图象匹配方法

介绍一种综合运用小波变换、序贯相似性检测和统计相关的图像匹配算法,此算法既可以根据需要的精确匹配图像,又可以达到很高的效率,而且便于硬件实现。     

稀疏有限元线性系统的并行算法实现

在对称多处理机系统上,提出了一种求解稀疏对称有限元线性系统的正规化精确并行逆算法。该算法以一种避免数据依赖的反对角运动方法为基础,使用OpenMP编译指导来实现。诸如加速比和效率等数值实验结果的推出,说明在一个对称多处理机系统上,所提出的算法求解方法能更好地提高性能,获得更大的加速。     

基于改进SSDA的彩色目标识别方法

提出了基于改进SSDA算法的机器人视觉彩色目标识别方法,利用颜色分量的权重系数对SSDA算法进行了改进,同时,在图像特征提取时引入目标的形状和大小信息。实验表明,这些措施有效地减少了运算量,提高了目标识别的准确性,具有较好的实时性和鲁棒性。     

Vega平台下三维并行A*算法的设计与实现

采用一种并行的A*算法实现了复杂地理环境下低空飞行器的三维路径规划。该算法将A*算法的基本操作设计成并行执行形式,并利用OpenMP将其线程化,结合约束条件,最终完成在三维空间中避开障碍物的路径搜索过程。使用建模工具Creator和开发工具Vega为仿真平台,完成对复杂地形地貌场景的设计,在此基础上对上述算法进行了验证。仿真结果表明该并行方式较之串行方式能获得更快的寻优速度,加速比也随着规模的增大而提高。     

PGA上基于Hausdorff距离的图像匹配并行算法设计与实现

基于Hausdorff距离的图像匹配算法鲁棒性较好,但计算代价较大,软件实现方案很难满足实时性要求。为了解决这个问题,本文在基于局部Hausdorff距离的图像匹配算法基础上提出了一种鲁棒而实时的FPGA实现方案。为了充分有效利用FPGA的硬件资源,首先对传统串行算法进行并行性分析,提出了一个并行算法;然后以此为基础设计了一种三段式粗粒度流水体系结构,并将其映射到FPGA上进行实现。实验结果表明,该系统在性能上优于其它相关工作,与PC（Pentium4 2．8GHz）上的软件实现方案相比可以达到接近50倍的加速比。     

基于距离特征的自适应阈值视频拼接算法

针对虚拟漫游系统中视频拼接问题,提出一种基于距离的自适应阈值拼接算法。通过提取距离特征,并在待匹配的帧图像中采用自适应阈值序列的序贯相似性检测算法搜索匹配特征,从而确定重叠部分的起始列值。实验结果表明,该算法能更好地实现视频拼接,且减少计算量,提高拼接速度。     

FPGA上基于Hausdorff距离的图像匹配并行算法设计与实现

基于Hausdorff距离的图像匹配算法鲁棒性较好,但计算代价较大,软件实现方案很难满足实时性要求。为了解决这个问题,本文在基于局部Hausdorff距离的图像匹配算法基础上提出了一种鲁棒而实时的FPGA实现方案。为了充分有效利用FPGA的硬件资源,首先对传统串行算法进行并行性分析,提出了一个并行算法;然后以此为基础设计了一种三段式粗粒度流水体系结构,并将其映射到FPGA上进行实现。实验结果表明,该系统在性能上优于其它相关工作,与PC(Pentium42.8GHz)上的软件实现方案相比可以达到接近50倍的加速比。     

改进的全景图拼接融合算法

在全景图像理论的基础上,对现有的拼接算法进行研究和改进,采用基于像素点颜色变化特征和序列相似性检测拼接算法相结合的图像拼接融合方法对柱面全景图进行拼接。实验表明,与原有的算法相比,采用改进后算法的全景图拼接效果得到了改进,对柱面全景图像的拼接融合能取得满意的视觉效果。     

基于VFW的滚动按捺指纹拼接系统的设计

提出了一个基于VFW的滚动按捺指纹拼接系统的实现方案,通过自适应背景减除法实现了手指按下及抬起的自动检测,改进的序贯相似性检测法（SSDA）实现了指纹图像的配准。试验结果表明所述指纹采集方法优于平面按捺采集,对外界光照的变化、图像噪声具有很好的鲁棒性,在实验室的指纹建库中得到了很好的应用,有一定的实用价值。     

基于OpenMP的分子动力学并行算法的性能分析与优化

为提高分子动力学模拟在共享内存式服务器上的计算速度,对基于OpenMP的分子动力学并行算法(Critical方法)进行了性能分析与优化。通过在多核服务器上的测试,以及加速比和并行效率的计算分析了Critical方法的并行性能,进而提出优化的三角形方法。所提方法中每个线程所计算的粒子数固定,且粒子数目呈阶梯状上升,使得各线程能够错时到达临界区。从而使程序在临界区的闲置时间比Critical方法减半,加速比明显提高。     

An efficient VLSI architecture for fast motion estimation by hybridizing parallel spiral and adaptive threshold star diamond search algorithm-based search algorithm in HEVC

This article proposes a high efficiency video coding (HEVC) standard hardware using block matching motion estimation algorithm. A hybrid parallel spiral and adaptive threshold star diamond search algorithm (Hyb PS-ATSDSA) proposes for fast motion estimation in HEVC. Parallel spiral search approach utilizes spiral pattern for searching from center to the surroundings and adaptive threshold SDA consists of two phases, they are adaptive threshold and star diamond algorithm. To lower computational complexities in HEVC architecture, parallel spiral search algorithm uses several blocks matching schemes. Adaptive threshold and star diamond algorithm are used to reduce the matching errors and remove the invalid blocks early from the procedure of motion estimation and finally predicts the final motion of the image. Speed is increased while using this hybrid algorithm. Proposed structure is carried out in Xilinx; ISE 14.5 design suit, then the experimental outcomes are analyzed to existing motion estimation strategies in field-programmable gate array devices. Experimental performance of the proposed Hyb-PS-ATSDSA-ME-HEVC method attains lower delay 33.97%, 32.97%, 62.97, and 26.97%, and lower area 34.867%, 45.97%, 27.97%, and 43.967% compared with the existing methods, such as FSA-ME-HEVC, TZSA-ME-HEVC, hyb TZSA-IME-HEVC, and IBMSA-ME-HEVC, respectively.     

柱面全景图生成技术的研究与实现

在全景图像理论的基础上,对现有的柱面全景图生成技术进行研究和实现。在柱面投影方面,采用基于平面图的柱面正投影和反投影算法。在传统的序列相似性检测算法的基础上,采用一种自适应阈值序列相似性检测算法对图像进行拼接。在与最邻近插值算法进行比较的基础上,使用双线性插值算法进行图像的融合。实验结果表明,生成的全景图视觉效果较好。     

基于多方向梯度边缘预测器快速边缘检测算法

改进了无损压缩编码中的梯度自适应预测器(GAP)和梯度边缘检测(GED)预测器,并应用在图像边缘检测中,提出基于多方向梯度边缘预测器(MGEDP)的动态阈值控制的边缘检测算法。该方法主要步骤为:1)从图像中心划分四个区域; 2)采用并行技术多个方向应用MGEDP模板,分别预测错误值,利用错误反馈信息构建预测误差图像; 3)利用大津算法计算阈值,分类误差图像边缘; 4)细化边缘; 5)合成边缘图像。实验证明:应用并行技术降低了时间复杂度,以中心逐步向四周选择预测参考点避免了误差繁衍,最终得到清晰完整、细节丰富的边缘图像。     

结构相似指数噪声整形算法及其在图像编码中的应用

提出一种基于双树小波变换的结构相似指数噪声整形算法（SSIM-NS） 算法并将其应用于图像编码传输中。算法是在双树小波变换后的噪声整形过程中引入结构相似指数度量（SSIM）,自适应地调整增益因子以达到最大限度聚集图像能量减少小波系数的目的,运用SPIHT编码算法对噪声整形后的小波系数进行编码并传输。实验结果表明,该算法不仅能够有效地削减小波系数个数聚集图像能量,而且在低比特率条件下重构图像具有更高的峰值信噪比（PSNR）,能够显著提高解码图像的质量。     

卫星云图预测的运动矢量方法

现有的云迹风提取方法只提供了对云覆盖的简单二值灰度估计,该文利用运动矢量估计的思想提出了一种云覆盖（云图）预测的新方法,这种方法可实现对卫星云图的灰度预测,这种新的方法是通过将一幅ＧＭＳ云图分割成为许多大小相同的小块,并将它们分别匹配到一幅参考云图中以获取云的运动矢量,进而实现对卫星云图云覆盖的量化预测,进而还对该方法进行了优化,从而提高了算法运行速度,并对算法实现中出现的“马赛克”问题提出了解决