基于级联迭代傅里叶变换算法的光学安全技术

基于级联迭代傅里叶（CIFT）变换算法提出了一种新的光学图像的加密方法,该方法通过输入和4-F相关的傅里叶域的模糊设计和定位,从而实现光学加密以及真实性验证。与以往的方法有所不同,新算法采用改进的搜索策略：修改两个阶段的同步分布,同时扩大搜索空间。计算机模拟实验表明其快速的收敛算法能够更好地恢复图像的质量,密钥会被分配到不同的方面,用户只有在得到这些密钥的授权之后才能得到解密后的图像,这种密钥分配策略可以极大减少被入侵的风险。     

“可以穿戴”到“愿意穿戴” 还有多远

正可穿戴设备目前仍处于"可以穿戴"的阶段,显然实现用户"愿意穿戴"还有很长一段路要走。一年一度的CES(国际电子消费品展)如期在美国拉斯维加斯盛大举行,可穿戴设备无疑是CES 2014上最耀眼的一颗新星。在大会开幕的前几天,可穿戴设备可谓无处不在,大量产品集中发布,大型科技公司几乎无一掉队。     

Kinect解绑X1的自我救赎

微软曾打算将Kinect内置于主机最终玩家的呼声决定了一切 在X1连连败退的巨大压力下,微软终于放弃了Kinect与主机的捆绑销售,虽然其官方姿态依然是“Kinect是X1优质体验的核心”,但事实是Kinect已不再是主机不可分割的一部分。这解决了许多问题,首先是消除了X1与PS4相比的价格劣势,     

基于边缘检测算法的图像分割技术研究

基于边缘检测算法的图像分割技术是图像分析基础算法之一,在讨论边缘检测算法基本原理的基础上,在Matlab中实现了边缘检测算法,并对Sobel算子、Prewitt算子和Roberts算子在边缘检测中的效果进行了对比分析。     

弱稀疏性下的无线传感器网络事件检测算法

为提高弱稀疏性条件下基于压缩感知的无线传感器网络事件检测的可靠性和有效性,提出一种迭代凸优化网络事件检测算法。该方法利用多次凸优化算法共同对弱稀疏性网络事件进行检测,在每次运行凸优化算法后,对已检测出的网络事件进行加权以降低权值,从而有利于其他网络事件在下次凸优化中得到检测。与以往的无线传感器网络事件检测算法相比,迭代凸优化检测算法可在网络事件稀疏性较弱的情况下保证成功检测概率。仿真实验验证了所提算法的正确性。     

一种融合多帧ICP和图优化的算法研究

当前基于迭代最近点拼接的同时定位与建图算法,存在误差积累、无法满足大范围定位精度的缺陷。为此,提出一种融合多帧迭代最近点和图优化的算法。在时域上处理点云拼接问题,将单帧迭代最近点算法推广到多帧进行最近点迭代,提取同一地点在不同时刻的数据特征,形成多个封闭循环,再运用基于最小二乘的图优化方法对点云拼接后的全网数据进行全局优化,消除累计误差,提升整体的定位精度。采用鲁巷和密歇根的数据进行测试,结果表明,该方法在一定程度上减少了匹配误差,平均误差为1.0m,最小误差为0.2m,可以满足大范围同步定位与建图的精度需求。     

基于重加权快速交替方向法的频谱感知

在认知无线电网络中,由于深衰落和低信噪比的影响,单个认知用户的宽带频谱检测性能较差,且算法复杂度较高。针对该问题,提出一种基于重加权快速交替方向法的频谱感知算法。利用目标函数的凸性,通过求导简化辅助变量的更新过程。对目标函数进行线性化处理,增加一个二次项,使待估变量更新时部分项线性化的增广拉格朗日函数成为严格凸函数,并使用迭代软阈值算法进行求解。在目标项中增加大权值抑制信号中的非零元素,获得接近于最小?0范数的解。实验结果表明,该算法能有效提高低信噪比环境下的检测概率和检测速度。     

基于MultiLayer水平集的脑MRI图像分割框架

提出了一种新的自动初始化水平集的方法和基于MultiLayer水平集的活动轮廓模型。该模型同时进行偏移场去除和图像分割,因此可以有效地克服灰度不均匀性的影响。最后利用了大脑皮层的距离信息,在框架中增加了厚度约束项。实验结果显示,相比著名的LBF模型,该框架不但可以获得更高的分割精度,而且分割时间也大大减少。     

利用特征场进化的图像分割方法

针对图像分割中最优阈值的选择问题,在数据场机制的基础上提出了一种高维图像分割方法。将局部灰度特征与Tamura纹理度量相结合,如粗糙度、对比度、方向度等,尽可能提取足够的图像信息;将每个包含多特征的像素视作具有一定质量的质点,在图像特征空间上建立特征场;假设最优阈值为潜在的进化方向,通过因动态数据场中相互作用所导致的质点之间自适应吸引和排斥实现特征场的协同进化,并利用少数服从多数的投票法则确定最终分割结果。实验结果表明,所提出的方法在不明显增加时间耗费的情况下,取得了较好的分割效果,具有合理性和有效性。     

一种基于海陆边界跟踪的快速海陆分割方法

海陆分割是进行船舶检测、海岸线提取的基本前提之一。当前海陆分割方法需要对图像进行逐像素处理,因此计算量大。提出一种只需处理海陆边界区域图像的分割方法,用以快速准确地获取海陆边界。首先提取图像4个边缘的基于边缘信息的EBT纹理特征,获取海陆边界种子块。然后从该种子块出发,利用EBT纹理特征进行边界块跟踪,实现快速海陆分割。实验结果表明,所提方法具有较好的分割效果,与目前主流的分割方法比较,时间花费大幅减少。