Some efficient solutions to the affine scheduling problem. Part II. Multidimensional time

This paper extends the algorithms which were developed in Part I to cases in which there is no affine schedule, i.e. to problems whose parallel complexity is polynomial but not linear. The natural generalization is to multidimensional schedules with lexicographic ordering as temporal succession. Multidimensional affine schedules, are, in a sense, equivalent to polynomial schedules, and are much easier to handle automatically. Furthermore, there is a strong connection between multidimensional schedules and loop nests, which allows one to prove that a static control program always has a multidimensional schedule. Roughly, a larger dimension indicates less parallelism. In the algorithm which is presented here, this dimension is computed dynamically, and is just sufficient for scheduling the source program. The algorithm lends itself to a divide and conquer strategy. The paper gives some experimental evidence for the applicability, performances and limitations of the algorithm.     

IPv6网络安全的实现与测试

IPv4地址日趋枯竭,IPv6协议替代IPv4协议势在必行。与IPv4协议相比,IPv6协议在地址空间、路由聚合、服务质量和网络安全等方面带来了很大的发展和提升空间,但IPv6的网络安全仍然存在。本文对IPv6的防火墙和入侵检测系统进行了测试,并对其结果进行了分析。为正确部署防火墙和定位入侵检测系统提出了系列建议。     

改进的遮挡条件下瞳孔检测方法

受到眼睑、睫毛、反光等干扰,提取的瞳孔往往无法近似成标准的椭圆,给瞳孔精确检测带来了难度。针对遮挡问题,提出了一种改进的遮挡瞳孔精确检测方法,该方法首先获取瞳孔图像的感兴趣区域,在对该区域进行阈值分割的基础上,通过滤波去噪和扫描线法去除光源反光的影响;根据沿遮挡瞳孔的分界线进行水平旋转,应用内接平行四边形法确定瞳孔的中心;根据圆形检测理论,提出一种中心修正算法,将求得的两个圆的交点作为眼睑与瞳孔的交点,计算出旋转角度,从而精化瞳孔中心的定位;最后利用五点法计算得到的瞳孔椭圆参数作为初始值,通过最小化拟合椭圆与边缘点之间的欧氏距离,使得该椭圆在非线性最小二乘意义下是最优的。实验结果表明,该方法具有良好的鲁棒性和准确性,在遮挡不超过瞳孔面积一半的情况下,能得到较为精确的瞳孔位置和边界。     

保持边缘特征和增强对比度的图像缩放算法

图像的边缘信息和对比度是影响人体视觉的最主要因素。提出一种能够同时保持边缘特征和增强对比度的图像缩放新方法。通过边缘检测算法、边缘梯度增强以及梯度图的低通滤波算法,得到新的梯度图,再通过求解泊松方程得到重建的图像。由于对图像边缘作了特殊处理,从而避免在图像缩放过程中丢失边缘信息。该方法可以同时保持特征以及增加图像的对比度,从而更好地展现图像的细节。实验结果表明,本文方法能应用于一般图像和医学图像的缩放和增强等应用中。     

航空发动机传感器故障鲁棒检测方法

研究发动机传感器故障准确检测问题,现代航空发动机数字电子控制系统对传感器的可靠性要求日益提高。针对航空发动机结构复杂,又工作在高温和高压下,常规采用的传感器故障检测方法的准确性易受到建模误差与外界扰动的影响,造成漏报或误报。为了提高检测精度,提出建立航空发动机数控系统传感器未知输入故障模型,采用特征结构配置的方法,通过配置闭环系统左特征向量实现故障检测残差对不确定性因素的干扰解耦,降低扰动对故障诊断结果的影响。用某型涡扇发动机数控系统传感器故障数字仿真试验表明,所设计的方法对范数有界的不确定量可以实现干扰解耦,抑制干扰对故障检测的影响,改善检测算法的鲁棒性,提高检测结果的准确性,同时满足在线运算的实时性要求。提高了航空发动机的可靠性,保证了安全飞行。     

应用改进频率调谐的海上小目标检测方法

提出了一种新的基于可见光图像的海上小目标检测方法。由于频率调谐方法将图像空间域整体均值与高斯滤波后差分结果,作为显著性度量的标准,因此当图像背景中存在较多杂波干扰时,显著目标检测效果不理想。提出的方法对基于频率调谐的显著性检测方法进行了改进,首先对图像LAB空间中3个特征分量进行分块,在每个分块区域中应用频率调谐显著性检测方法,进而将其结果合并为总显著图,以检测海上小目标。该方法克服了频率调谐方法,当海面背景中存在大量海杂波,无法有效提取小目标的缺陷。实验结果表明了该方法的有效性。     

基于小波变换的棉花异纤检测算法研究

研究棉花中异性纤维的检测问题,提高检测准确度。针对棉花异纤检测,当棉花中混有头发丝等与棉花纹理相似的线状异纤时,传统的单一尺度的边缘检测算法不能将线状异纤准确检测出来,造成检测准确度不高的问题。为解决上述问题,提出一种小波变换的棉花异纤检测方法,通过将棉花图像分割为多个连通区域,并对各区域进行多尺度小波变换,然后计算并设定每个区域的检测阈值,最后利用检测阈值完成异纤检测,可避免传统单一尺度的边缘检测方法不能准确识别线状异纤的问题。实验证明,改进方法能够准确地将线状异纤准确检测出来,具有很高的检测准确度,取得了满意的结果。     

基于视频的车辆发现模块的研究与实现

针对现有的智能交通系统的车辆发现模块的不足,提出了车辆发现的一整套解决方案。综合使用了已有的视频处理技术及方法,背景差分法、帧间差分法、检测线方法,以及自适应边框的车辆精确定位等方法,设计实现了智能交通系统的车辆发现模块。设计了三种不同的真实场景的实验。通过对结果的分析表明,系统的车辆发现模块对于车辆的识别度高达90%以上,在一般的设备下流畅运行,能够满足车辆发现应用对系统的实时性的要求,并且适应性也较好。     

GCC编译器中间代码层控制流扩充研究

本文首先对CFCSS(控制流检错算法)进行了介绍,对GCC编译器的运行流程进行了简要分析,再次给出了在GCC编译器中扩充CFCSS算法的具体方法,最后通过故障注入实验对扩充后的GCC进行了有效性验证。实验表明,扩充了CFCSS算法的GCC编译器所编译的程序在运行过程中具有控制流检错能力。这为我们下一步的故障定位和故障恢复提供了有力的支持,为解决星载计算机的运行故障奠定了基础。     

基于偏微分的图像放大算法研究

在研究图片放大算法中,分析了现有的运用偏微分算法在图像法大中的不足,利用图像放大过程中的边缘信息可预知性,本文提出一种新的基于偏微分方程的图像放大算法,这种算法通过将图像边缘检测、平滑处理,然后采用三次样条插值算法对边缘进行相应倍数的放大,并通过对可能出现的锯齿边缘进行细化处理;将处理过的边缘作为放大图像的边缘,从而可以将源图像的边缘很好的保持下来,避免了偏微分方程放大过程中出现的边缘模糊现象。实验结果显示,该方法是一种能够很好的保存图像的边缘信息的图像放大算法。