一种嵌入式GUI系统的设计

针对嵌入式系统的特点,提出了一种嵌入式GUI系统的设计方案,并阐述了该GUI系统的各个模块的详细设计。该GUI系统结构简单,占用资源少,可靠性高,能很好地满足嵌入式应用需求。     

基于H.323协议的H.264视频传输

通过研究H.264标准在Openh323系统中的应用,实现了在IP网络中基于H.323协议的H.264视频传输,给出了H.264在Openh323系统中的传输方案,并与H.261和H.263编码标准的结果进行了比较分析,得到了令人满意的实验结果。     

基于NC机的视频监控系统终端软件的设计与实现

网络计算机(NetworkComputer,NC)是一种基于网络计算环境的信息访问处理终端设备。文章介绍了一个可以在NC机上运行的远程视频监控系统终端软件的设计与实现。系统采用视频压缩卡采集并压缩图像,通过Internet传输数据,基于GTK开发终端用户界面,系统资源占用较小、界面友好。文中还介绍了采用GTK实现用户界面过程中所解决的技术难点。     

分布式光纤传感器周界安防入侵信号的多目标识别

针对分布式光纤在周界安防系统中信号种类,即不同的环境下产生的噪声信号干扰和常见的入侵产生的信号。本文基于全光纤马赫—泽德干涉仪的分布式光纤传感模型,提出了一种识别常见的越境信号和消除环境噪声干扰信号的方法,实现了在去除环境干扰的情况下,用BP神经网络对多种入侵信号识别。实验结果证明,该方法能够有效的区分越境信号和不同环境状态产生的噪声信号,极大的提高了整个系统的识别率,降低了其虚警率。     

基于细节增强的单一图像去雾

在雾霾、烟雾等恶劣天气状况下拍摄出的照片能见度很差,对视野中物体的可分辨性很低。在暗通道先验的基础上描述了一种有效增强细节的单幅图像去雾算法。首先对雾霾图像进行边缘保持模糊处理,进而提取出不含雾成分的细节层。与此同时对雾霾图像使用中值滤波算法去雾,将初步去雾后的图像加上细节层,得到更加细致、清晰的图像。为了提取图像的细节层,选用了域变换递归边缘保留滤波器,它能够在保持边缘的同时快速对图像进行模糊处理。     

远程访问UPnP网络的方法与实现

通过对已有远程访问UPnP网络方法进行的分析,提出了一种基于XMPP机制远程访问UPnP网络的方法,实现了对UPnP协议的无缝扩展.该方法由在局域网内的网关和在公共网络(例如Internet)的服务器组成,其中网关收集本地UPnP设备信息并通过服务器转发至远程网关,远程网关根据收到的信息创建对应的虚设备,代理远程控制点与设备间的交互.实验结果证明,在未对现有设备作任何修改的情况下,该方法能够透明的实现UPnP设备间的远程交互,且稳定性较高.     

基于机器学习的用户信任模型研究

为了建立服务提供者与用户之间的信任关系、保证系统的安全性、促进资源的有效利用,同时兼顾用户的公平性,提出了一种基于机器学习的用户信任度模型.利用用户和系统的交互作用动态修改双方信息,根据用户的信任度和反馈信息动态修改系统,并用修改后的结果来更新用户的信任度.为了保证信任度的时效性,还对其进行了随时间衰减的研究.最后对模型和算法进行了模拟实验和性能分析,结果表明了模型的可行性和算法的有效性.     

基于方向梯度的H.264帧内预测模式选择算法

率失真优化(RDO)技术的应用大幅提高了H.264的编码性能,但全搜索方式下,每一宏块所有模式都要进行R-D代价计算,复杂度非常大.文中利用参考像素与当前块之间的方向梯度检测预测方向上的纹理方向与边缘强度,预先筛除部分方向梯度较大的预测模式,形成一种基于方向梯度的快速帧内预测模式选择算法,并利用预测模式的空间相关性采用最有可能模式替换直流模式作为缺省候选模式,改进了基本算法.对10个标准序列进行测试,两个算法应用在亮度分量帧内预测模式选择中均比JM18.0全搜索方式减少了50％以上的编码时间,且编码性能损失很小,保持峰值信噪比与JM全搜索方式相同时,基本算法码率平均上升2.361％,改进算法码率平均上升1.477％.     

UbiCloud:一种面向普适终端的云计算系统

针对低性能终端的复杂计算需求,设计了面向普适终端的云计算系统UbiCloud。通过对云中计算资源的描 述、发现、访问、评价等问题进行研究,在前端普适终端与后端云之间构建虚拟计算环境,实现了一个异构终端的云计 算服务发布及访问平台。在对服务质量的评价上结合AHP算法给出了一个有效的服务评价模型,在建立判断矩阵 的过程中提出了两种一致性矩阵构建方法。最后对系统进行了性能测试,结果表明系统在应用响应时间等指标方面 可以达到设计目的。     

基于非局部相似模型的压缩感知图像恢复算法

针对压缩感知(Compressed sensing, CS)图像恢复问题, 提出了一种基于非局部相似模型的压缩感知恢复算法, 该算法将传统意义上二维图像块的稀疏性扩展到相似图像块组在三维空间上的稀疏性, 在提高图像表示稀疏度的同时进一步提高了压缩感知图像恢复效率, 恢复图像在纹理和结构保持方面都得到了很大的提升. 在该算法模型求解过程中, 使用增广拉格朗日方法将受限优化问题转换为非受限优化问题, 为减少计算复杂度, 还使用了基于泰勒展开的线性化技术来加速算法求解. 实验结果表明, 该算法的图像恢复性能优于目前主流的压缩感知图像恢复算法.