基于双缓冲机制的多尺度导航电子地图显示设计

为了提高电子地图数据的精度和画面显示的速率,对地图数据格式加以改进,新增isvl参数准确标识出被描绘数据情报的尺度,对检索的数据缓存做了优化性能管理,依据地图数据的格式提出了坐标变换、数据解析和描画范围定位的准确算法,采用双缓冲机制绘制地图;经实验证明,使用该套方案实验的结果,具有以下特性:1)高精度,多尺度;2)画面合理的表达了空间关系;3)支持实时动态快速显示;可应用到电子地图的研发中。     

基于ARM的QNMV指纹识别系统的研究

目前指纹识别技术正向着嵌入式和小型化的方向发展,搭建了基于ARM的指纹识别系统的硬件平台并对硬件进行了优化,研究了指纹识别的软件开发环境,给出了指纹识别系统的软件实现方框图和详细的指纹识别算法流程图;详细论述了全新的基于QNMV结构向量的指纹匹配算法,给出了算法优化后的一些测试数据,将指纹匹配算法与其他常见的算法进行了数据比对后,发现系统具有较好的性能指标:具有较低的误识率(FAR)和拒识率(FRR)、识别率(MRI)有了较大的提高、有效地缩短了匹配耗费时间(Time-Match);系统具有安全可靠、易于扩展、性价比高等优点。     

Chaos-based joint compression and encryption algorithm for generating variable length ciphertext

Here we modify a chaos-based joint compression and encryption algorithm previously proposed by us. Two modifications are suggested for improving the compression performance and generating ciphertext with variable length, respectively. The first goal is achieved by counting the number of distinct symbols visited by the chaotic search orbit, rather than the total number of iterations of the chaotic map. The second objective is realized by introducing a user-chosen parameter to determine the ratio between the search and the mask modes. The performance of the modified algorithm is justified by simulation results using standard test files.     

基于神经网络的聚类方法研究

针对常用聚类方法不能有效处理噪声数据的问题,本文结合神经网络具有自适应性的特点,提出基于神经网络的聚类(NN_Cluster)模型,并设计了基于自适应共振理论的神经网络聚类模型(ARTNN_Cluster)和基于自组织特征映射的神经网络聚类模型(SOMNN_Cluster)。标准数据集上的实验结果表明,与传统的K_means聚类方法相比,本文提出的基于神经网络的聚类模型有效地克服了传统方法的噪声问题,得到了较好的聚类效果。     

角点距离矩阵和同心圆划分的曲线描述与匹配

曲线匹配对于物体识别、目标跟踪、碎片拼接等有着重要的意义。针对曲线匹配的效率与鲁棒性问题,提出了一种基于角点距离矩阵和同心圆划分的曲线描述与匹配算法。该算法分为粗略匹配和精确匹配两个阶段。粗略匹配阶段首先采用角点距离矩阵来描述曲线;然后通过子矩阵的方法来匹配曲线。精确匹配阶段首先采用同心圆划分的方法描述曲线;然后通过两条曲线同心圆描述集的差异度度量函数来度量他们的相似性。算法不仅具有平移、旋转、缩放不变性,而且具有较强的鲁棒性,可用于遮挡物体的匹配以及基于轮廓的图形拼接。实验结果表明了该算法的有效性和可行性。     

均衡化特征匹配的非刚体细胞形态跟踪

提出利用均衡化特征匹配来进行非刚性细胞形体跟踪的方法。采用重启动的随机游走方法建立并求解特征匹配概率模型,利用双向均衡方法对匹配邻接矩阵进行均衡化处理,得到指定目标与待跟踪目标之间的精确匹配,以获得目标的定位跟踪结果。同时利用特征匹配结果进行目标的自动标定,并应用图像分割方法进行目标的精确轮廓跟踪。实验结果表明,将该方法应用于视频中动态背景下的运动细胞形态跟踪时,在背景相似度较高及目标迅速移动的条件下,表现出了良好的性能,与同类方法相比可获得较高的定位精度以及更为准确的目标轮廓。     

分段线性动态矩匹配条带去除

由于探测器之间对接收的地物辐射信号的响应特征不同,导致遥感数据含有条带噪声,严重影响了图像质量及后续的定量计算。针对探测器响应函数在图像低值区及高值区呈非线性的特点,在着重分析矩匹配方法的基础上,提出分段线性动态矩匹配条带去除方法。方法设定阈值分割高中低值域统计区间,对探测器响应函数进行分段线性拟合,并对探测器每一分图像动态采用其领域内均值和标准差作为参考值进行条带纠正。应用TM数据第4波段及环境一号卫星高光谱数据进行去条带实验,并定性和定量地比较了该方法与动态矩匹配、傅里叶变换、自动均衡化曲线方法的去条带效果。结果表明该方法能够在保留图像基本信息的前提下,获得最佳的去条带效果,尤其能够提高非均匀地物分布区域内水体的条带去除效果。     

基于相位谱和调谐幅度谱的显著性检测方法

针对目前视觉注意选择领域中的谱残余方法(SR)显著图对比度较差、细节显著性检测效果不理想的问题,通过分析图像频谱特性与显著性的关系,提出了一种基于频谱分析的显著性区域检测方法。该方法通过保留傅里叶相位谱并对幅度谱进行分段非线性调谐,达到抑制图像冗余信息、增强图像显著性信息的效果。实验结果表明,本文基于相位谱和幅度谱调谐(PTA)的显著性检测方法得到的显著图较SR方法对比度更高,对显著细节的检测效果也更明显。     

实时系统安全评估机制及其仿真研究

研究了嵌入式实时系统弹性应对策略中的安全评估机制。工业控制系统中存在嵌入系统,现有嵌入式系统无法动态掌握系统运行时的安全状况并无法做出响应的问题。为了保证嵌入系统安全运行,提出了实时系统的弹性应对策略以改善系统的安全性,设计并实现了模式匹配的嵌入式实时系统安全等级评估模块,可以实现动态实时的系统安全状况评价,并为系统动态配置安全策略提供了决策支持。采用RT-Linux建立了仿真评估环境,对安全等级评估系统的性能进行了仿真测试。测试结果表明安全等级评估模块的系统开销很小,能够有效的保障嵌入式实时系统的安全运行,具有广泛的应用价值和前景。