基于V-视差法的道路区域检测算法研究

针对当前基于双目视觉的道路环境分析实时性差、检测不准确等问题,提出了一种改进V视差法的道路区域检测算法。该算法首先对原始图片进行车道线检测确定道路消失点,从而确定图像的感兴趣区域。然后,使用极大最小值约束获取V视差图中的斜线,从而提取道路区域。实验结果表明,由于该方法在确定感兴趣区域后计算原始视差图,因此,速度提高了29.71%,且相对于传统V视差法,算法更好地实现了路面分割;同时,障碍物检测的精确率和召回率两个指标分别提高了2.165%和4.837%。基于该算法具有良好的准确性和实时性,能有效识别道路中的障碍物,因此,可以为车辆提供可行驶区域以及为驾驶员提供辅助作用。     

基于背景先验与中心先验的显著性目标检测北大核心CSCD

针对传统的图流行排序显著性目标检测算法存在先验信息单一,显著目标检测不完整的问题,提出一种新的基于背景先验与中心先验的显著性目标检测算法。首先将图像边界节点作为背景种子进行流行排序获得粗略的前景区域,将其再次流行排序得到初步显著图;然后利用Harris角点检测、聚类实现中心先验显著性检测,捕获中心显著信息;最后在初步显著图上融合图像中心显著性,得到最终显著图。本文对综合指标、精确率-召回率曲线、F-measure值以及平均绝对误差(mean absolute error,MAE)值进行实验评估,在公开数据集MSRA-10K和ECSSD上进行的实验结果表明:对比10种主流算法,本文算法在不同的评估指标上都具有较好的表现,且能准确地突出显著目标,提升背景抑制效果。     

基于对比敏感度和马尔可夫链的注意信息提取算法

借鉴生理学的研究成果,提出了一种新的基于对比敏感度和马尔可夫链的视觉注意信息提取算法.在注意特征向量提取之前,先用与离心率有关的对比敏感度函数对输入的图像进行加权,用以模拟视网膜神经节的反应机制;在特征向量上定义马尔可夫链,用它的平稳分布做为活动图上的显著度.算法的平均计算时间和以神经生物学家的研究成果为标准计算的接受者操作特性曲线下面积证明了算法的有效性.     

基于相位谱的红外小目标搜索算法研究

针对红外小目标搜索阶段中图像背景稀疏的特点,提出了一种利用图像相位谱计算显著图和定位目标的新方法。与传统的利用海天线和海岸线对目标进行搜索的方法相比,本文算法的计算复杂度大大降低,并弥补了其受气温影响而不能准确定位海天线和海岸线的不足;与利用Itti模型的方法相比,该算法克服了其不能有效分离目标和背景的缺点。阐述了利用离散傅里叶变换(Discrete Fourier Transform,DFT)和离散余弦变换(Discrete Cosine Transform,DCT)计算相位谱的两种方法及它们之间的一致性。构建了利用图像相位谱计算显著图的数学模型,明确了模型参数选择的作用和意义。通过理论和实例证明了本文算法对于稀疏背景下小目标定位的可行性和高效性。     

分水岭分割算法的飞行器低空突防航路规划

针对军用飞行器路径规划中存在的规划空间维数爆炸问题,重点研究了一种简化初始路径规划空间的方法.首先将数字高程地图灰度图像化并叠加等效威胁,得到综合威胁地形灰度图像,在此基础上,引入控制标记符对其进行分水岭分割,从而得到初始路径规划空间的无向网络图.针对网络图中存在的很多不相关的分枝,采用了数学形态学的剪枝算法进行剪枝处理;针对网络节点之间可能存在的并行路径问题,以路径最短为原则裁剪较长的并行路径从而实现初始路径规划空间的优化.最后,运用A*算法进行航路寻优,并在飞行器性能约束条件下对所得航路进行拟合修正.仿真结果表明了该方法的可行性.     

基于非线性约束的局部投影降噪

基于相空间重构理论,该文提出了一种改进的混沌时序降噪方法.首先利用递归图对实际观测的时间序列进行混沌特性分析,然后将非线性约束条件引入局部投影方法之中,并在局部邻域内进行奇异谱(SSA)分析,利用代表吸引子的主分量来重构时间序列.该算法克服了传统局部投影方法不能充分刻画系统内在非线性关系的问题,减小了重构误差,提高了系统的信噪比.通过对Lorenz模型和太阳黑子混沌时间序列进行仿真分析,证实了该文算法对实际观测混沌时序降噪的有效性.     

基于DSP的液晶显示系统设计

提出了一种以TMS320VC5409 DSP作为液晶显示器主控制器的设计方法,详细介绍DSP和液晶模块的硬件连接和程序设计。在液晶上实现了汉字显示(不同取模方式)、光棒显示、显示画面滚动和位图显示等一系列功能。希望能为其他各种系统显示前端的设计提供了一种可以借鉴的方法。     

全球卫星定位系统在有线电视网络维护中的应用

利用存储在计算机中的有线电视网络图纸资料,再引入全球卫星定位系统,与手提电脑、掌上电脑或智能手机配合,通过OZI地图软件实现卫星定位查询线路故障功能。     

A new color image encryption scheme based on DNA encoding and spatiotemporal chaotic system

In this paper, a new color image encryption scheme based on DNA operations and spatiotemporal chaotic system is presented. Firstly, to hide the distribution information of the plain image, we convert the plain image into three DNA matrices based on the DNA random encoding rules. Then, the DNA matrices are combined into a new matrix and is permutated by a scramble matrix generated by mixed linear-nonlinear coupled map lattices (MLNCML) system. In which, the key streams are associated with the secret keys and plain image, which can ensure our cryptosystem plain-image-dependent and improve the ability to resist known-plaintext or chosen-plaintext attacks. Thereafter, to resist statistical attacks, the scrambled matrix is decomposed into three matrices and diffused by DNA deletion-insertion operations. Finally, the three matrices are decoded based on DNA random decoding rules and recombined to three channels of the cipher image. Simulation results demonstrate that the proposed image cryptosystem has good security and can resist various potential attacks.