基于非负邻域嵌入和非局部正则化的单帧图像超分辨率重建算法

单帧图像超分辨率重建是指利用一幅低分辨率图像,通过相应的算法来获取一幅高分辨率图像的技术。提出了一种基于 非负邻域嵌入和 非局部正则化 的单帧图像超分辨率重建算法,以弥补传统邻域嵌入算法的不足。在训练阶段,首先对低分辨率图像预放大2倍,以保证在放大倍数较大时,高、低分辨率图像块之间的邻域关系也能得到较好的保持;在重建阶段,使用非负邻域嵌入来有效地解决近邻数的选取问题;最后利用图像块的非局部相似性构造非局部正则项对重建结果进行修正。实验结果表明,相对于传统算法,本方法的重建结果纹理丰富、边缘清晰。     

基于嵌入式Linux的远程抄表系统集中器的实现①

通过分析比较国内外各种现有远程抄表系统的优点和不足,结合当前计算机技术和通信技术的发展和作者的实践经验,实现一种基于S3C2440处理器和嵌入式Linux的设计方案;具体说明了该方案的系统架构,并详细介绍了集中器嵌入式软件实现的关键技术。     

核岭回归的邻域保持最大间隔分析的人脸识别

邻域保持嵌入是局部线性嵌入的线性近似,强调保持数据流形的局部结构.改进的最大间隔准则重视数据流形的判别和几何结构,提高了对数据的分类性能.文中提出的核岭回归的邻域保持最大间隔分析既保持流形的局部结构,又使不同类别的数据保持最大间隔,以此构建算法的目标函数.为了解决数据流形高度非线性化的问题,算法采用核岭回归计算特征空间的变换矩阵.先求解数据样本在核子空间中降维映射的结果,再解得核子空间.在标准人脸数据库上的实验表明该算法正确有效,并且识别性能优于普通的流形学习算法.     

交换超立方体网络的网络嵌入研究

本文主要研究超立方网和星型网嵌入交换超立方体网络的问题。首先,利用图形嵌入的方法,设计了超立方网到交换超立方体网络的嵌入映射,分析并证明了该嵌入映射所具有的评价性能。其次,给出了星型网到交换超立方体网络两种嵌入策略,也就是所谓的优化嵌入映射和奇偶嵌入映射,进而给出了具有更小的扩张率的星型网到另一种交换超立方体网络的嵌入方法。     

嵌入分布式系统中的多节点自适应重构

结合多UAV、传感器网络等嵌入分布式系统的自适应计算需求,分析嵌入分布式系统中节点间相似度的表示机制与相似度的计算方法。提出嵌入分布式系统中相似节点的自动发现机制以及相似节点上的任务自动部署方法。结合“感知评估调整感知”的自适应计算思想,研究任务/节点失效时的可适度降级分布重构技术。该方法对于提高嵌入分布式系统的自适应计算与容错能力有一定的应用价值。     

基于直接估计梯度思想的数据降维算法

高维非线性数据的降维处理对于计算机完成高复杂度的数据源分析是非常重要的。从拓扑学角度分析,维数约简的过程是挖掘嵌入在高维数据中的低维线性或非线性的流形。该文在局部嵌入思想的流形学习算法的基础上,提出直接估计梯度值的方法,从而达到局部线性误差逼近最小化,实现高维非线性数据的维数约简,并在Swiss roll曲线上采样测试取得了良好的降维效果。     

数字音频嵌入与解嵌技术的研究与应用

以解决演播室数字化过程中数字视音频信号传输中存在的问题为目的。首先对在数字视频数据中嵌入数据音频数据的问题进行了研究,并给出了嵌入的机理、设计方案、数据结构等基本技术。其次提出了与数字音频嵌入技术相对应的数字音频解嵌技术,并进行了研究。     

基于JPEG图象隐写算法的统计不可检测性比较分析

本研究选择现今几种基于JPEG图象的隐写算法,并通过测试实验,比较分析各算法在统计不可检测性的表现.同时研究了隐写算法设计因素的原则,包括矩阵潜入、适应性内容依赖选择信道、边信息等对嵌入的影响.实验结果表明,要使JPEG会阶图象的统计不可检测性表现最好,嵌入比率应该在0.05比特每非0 DCT直流系数.     

基于局部线性嵌入的数字水印

提出了一种基于局部线性嵌入(LLE)的水印算法,它对仿射变换具有鲁棒性。该算法通过LLE内在的稳健性改善了鲁棒性。随机产生的水印被嵌入到局部线性嵌入的重建权的系数中。在提取水印时,水印几乎可以用像嵌入时一样的过程来提取。实验结果表明,该水印方案对仿射变换的鲁棒性较好。     

基于EZW的牙颌模型三维数据压缩

针对牙颌模型深度数据的压缩处理问题,阐述了嵌入零树小波(Embedded Zerotree Wavelet,EZW)编码算法的基本原理和算法实现,讨论了基于感兴趣区域的EZW算法及其实现,并在实验室进行了深度数据和三维重构图像的基于感兴趣区域的EZW编码实验.实验表明,EZW编码既能实现图像的有损压缩也可实现图像的无损压缩,并具有很大的压缩比.