基于TLM2.0的SPARC事务级建模

为提高可扩展处理器体系结构(SPARC)的设计抽象层次和仿真速度,设计一种符合第8版SPARC(SPARC V8)的事务级模型。该模型基于TLM2.0标准,采用解释型指令集仿真方法实现程序执行。通过构建验证环境,证明该事务级模型能够正确运行并跟踪SPARC V8程序,仿真速度比寄存器传输级提高2个数量级。     

基于HLA的防空导弹营火力仿真系统设计

根据当前空防对抗系统的组成及特点,在建立某型防空导弹营火力仿真系统实体模型的基础上,结合以往项目开发经验,简化联邦开发与执行模型,研究基于UML的HLA开发过程,分4步对仿真系统联邦进行设计和实现。针对目前仿真系统可信度校验难度大的问题,构建该仿真系统的可信度评估层次模型,设计一种基于最优传递矩阵和三角模糊数的层次分析法,既可避免人为主观因素的影响,又可保证评估过程高效性。仿真实验结果表明,该系统高效可信,节省训练经费,为防空导弹分队火力单元的部署和作战效能的改进提供辅助决策手段。     

基于ADL小波变换的图像压缩算法

提出一种基于自适应方向提升(ADL)小波变换的图像压缩算法。根据灰度共生矩阵角二阶矩的差异,将图像分割成平坦性不同的分块。对纹理信息较少的块,采用一般提升小波变换以减少变换时间。对纹理信息较多的块,采用方向提升小波以提高变换效果。结合多级树集合分裂编码和算术编码对变换系数和方向信息分别进行编码。实验结果表明,与ADL算法相比,该算法能有效减少方向小波变换时间。     

应用改进的C-V模型分割牛肉眼肌图像

牛肉眼肌图像的分割是牛肉自动分级的重要步骤。基于水平集的C-V模型采用两个具有不同均值的分块连续区域分割图像,在迭代过程中,为了约束水平集保持为符号距离函数,必须对其进行重新初始化,大大增加了计算量,降低了曲线演化速度。为此,通过加入边缘检测函数和惩罚项因子,提出了改进的C-V水平集模型,并用于牛肉图像分割,同时与模糊C均值聚类、阈值分割法进行了对比。结果表明:采用改进的C-V模型对牛肉图像进行分割,准确提取了眼肌边缘,分割出了脂肪和肌肉区域,准确率高;曲线演化过程中无需对水平集函数符号初始化,加快了曲线演化速度。     

Image segmentation and bias correction via an improved level set method

Intensity inhomogeneity causes considerable difficulty in the quantitative analysis of magnetic resonance (MR) images. Thus bias field estimation is a necessary pre-processing step before quantitative analysis of MR data. This paper presents a variational level set approach for bias correction and segmentation for images with intensity inhomogeneities. Our method is based on the observation that local intensity variations in relatively smaller regions are separable, despite the inseparability of the whole image. In the beginning we define a function for clustering the image pixels in a smaller neighborhood. The cluster centers in this objective function have a multiplicative factor that estimates the bias within the neighborhood. Generally the local intensity variations are described by the Gaussian distributions with different means and variances. In this work the objective functions are integrated over the entire domain with local Gaussian distribution of fitting energy, ultimately analyzing the data with a level set framework. Our method is able to capture bias of quite general profiles. Moreover, our model can also distinguish regions with similar intensity distribution with different variances. The proposed method has been rigorously validated with images acquired on variety of imaging modalities with promising results.     

Towards nonideal iris recognition based on level set method, genetic algorithms and adaptive asymmetrical SVMs

We present algorithms for iris segmentation, feature extraction and selection, and iris pattern matching. To segment the inner boundary from a nonideal iris image, we apply a level set based curve evolution approach using the edge stopping function, and to detect the outer boundary, we employ the curve evolution approach using the regularized Mumford-Shah segmentation model with an energy minimization algorithm. Daubechies wavelet transform (DBWT) is used to extract the textural features, and genetic algorithms (GAs) are deployed to select the subset of informative features by combining the valuable outcomes from the multiple feature selection criteria without compromising the recognition accuracy. To speed up the matching process and to control the misclassification error, we apply a combined approach called the adaptive asymmetrical support vector machines (AASVMs). The parameter values of SVMs are also optimized in order to improve the overall generalization performance. The verification and identification performance of the proposed scheme is validated using the UBIRIS Version 2, the ICE 2005, and the WVU datasets.     

GNSS系统接收机自主完好性监测算法

提出一种适用于多星座情况的接收机自主完好性监测算法——基于完好性指标动态分配的完好性监测算法。该算法比传统算法更能适应多星座情况下不同星座观测量属性的差异,其可用性比传统算法提高2％～3％。在多星座和双频情况下,利用该算法分析完好性监测的性能,结果表明,该算法在LPV-200完好性要求下是适用的。     

基于可用带宽测量的应用层组播算法

针对组播分发树建立过程的特性和需求,提出一种基于可用带宽测量的应用层组播算法。该算法以组播数据作为测试源,建立输入数据率和单向时延的关系模型,融合可用带宽测量与组播分发树的建立,以降低测量开销和对网络的影响,仿真实验表明,生成的组播树具有高吞吐量和低链路压力的特点。     

一种强安全约束机制下的云计算任务调度方案

针对云计算技术中的资源调度时间长、开销大、不考虑调度安全的问题,本文在对常见的云环境下工作流任务的资源调度问题进行建模的基础上,提出了一种强安全约束机制下的云计算任务调度方案。该方案按照所用方法的安全强度,再加上相关软件的安全程度,赋予虚拟机不同的安全等级;另一方面,其按照用户的需求等诸多方面,能够赋予操作不同的安全需求等级;最后使用变近邻粒子群算法对该问题进行了求解。在CloudSim仿真平台上的实验结果证明,本文提出的算法与用最大－最小蚁群算法、遗传算法与该算法相比,该算法具有很好的可用性和寻优能力。     

基于图割和水平集的肾脏医学图像分割

肾脏医学图像分割是医学图像分析和非侵入式计算机辅助诊断系统中的关键步骤。从CT、MRI图像中分割出肾脏及肾皮质,计算其体积和皮质厚度等信息,有助于评估肾脏的功能,从而制定相应的治疗方案。根据肾脏序列图像相邻切片之间结构灰度分布的相似性,提出了一种基于图割和水平集方法的自动肾脏及肾皮质分割方法。选取皮质区域具有足够对比度和清晰度的切片为初始参考图像,使用霍夫森林算法检测肾脏区域,对前景、背景进行均值聚类以估计其灰度分布,获取图割模型能量函数,分割出肾脏整体;通过形态学处理得到相邻切片肾脏的分割候选区域,重复上述分割。以此初步分割结果作为水平集方法的初始轮廓,进一步分割得到三维的肾脏整体和肾皮质区域。实验结果表明,基于图割和水平集的肾脏分割方法能够比较准确地分割出肾脏及肾皮质。