一种基于优化参数的非局部均值滤波算法

针对非局部均值滤波算法中难以找到一个全局最优的滤波参数h的问题,给出一种新的该参数的优化方法,并将其应用于传统非局部均值滤波算法的改进。首先基于SUSAN算法提取噪声图像的边缘信息,然后在大量实验的基础上,利用线性回归和非线性回归分析方法建立h与边缘信息、噪声方差之间的优化模型。最后,将基于该优化模型的非局部均值算法应用于多幅图像的去噪处理中。实验结果表明,新算法改善了传统非局部均值算法的去噪性能,取得了良好的滤波效果。     

改进的SURF算法及其在目标跟踪中的应用

SURF特征描述子在目标跟踪中得到了有效应用.针对SURF特征描述子运算复杂,难于在嵌入式系统中实时实现的问题,提出了一种改进的SURF特征描述子.对SURF特征描述子的生成过程进行了改进,利用三角特征和对角线特征设计了改进的SURF特征描述子.对不同变化情况下的图片进行了特征点匹配实验,对其性能进行了验证和分析;在DSP中对所提改进SURF特征描述子的快速实现进行了验证,在实验条件下,改进的SURF特征描述子在DSP中的运算速度达到了28f/s,比改进前提高了约47％.最后,基于SURF特征点匹配,设计了目标匹配跟踪策略,对改进SURF特征描述子在目标跟踪中的有效性进行了验证.     

Java程序的对象单赋值分析

数据竞争检测、确定性回放等方法被广泛应用于解决多线程程序中由内存访问顺序不确定性引发的数据竞争及死锁等问题.但是,由于上述方法需要监测程序内存访问,所以通常带来很大的运行开销.实验表明,在多线程程序中存在着大量只被赋值一次的对象,去除这类对象内存访问的监测操作不会影响上述方法的正确性,且能有效减少系统的运行开销.在此基础上,本文形式化定义了单赋值对象,并提出了一个静态对象单赋值分析算法,将这一算法的分析结果应用到多种成熟的数据竞争检测、确定性回放系统中.测试数据表明使用对象单赋值分析可以有效减少数据竞争检测、确定性回放等系统的运行开销,从而扩展系统应用场景.     

两层传感器网络中安全Top-k查询协议

在两层结构传感器网络中,存储节点收集传感器采集的数据,负责处理Sink的查询.在敌对环境中,存储节点可能会被攻击者妥协而泄露传感器所采集的敏感数据以及向Sink返回不完整的或虚假的查询结果.为此,提出了一种安全Top-k查询协议:SecTQ,SecTQ在保证存储节点正确执行查询的同时能有效防止敏感数据的泄露.为了保护数据的隐私性,首先将不同传感器采集的数据之间的直接比较转换成传感器采集的数据与Sink提供的查询比较值进行比较,并提出了一种基于扰动多项式函数的隐私保护方案.该方案利用扰动函数对传感器采集的数据和Sink提供的查询比较值进行编码,保证存储节点在不知道数据和查询比较值真实内容的情况下正确地执行查询处理.为了保护查询结果的完整性,提出了一种称之为水印链的方案,该方案能有效检测查询结果的完整性.     

基于模拟退火的Map Reduce调度算法

在计算能力作业调度算法的基础上,提出一种基于模拟退火的Map Reduce作业调度算法.利用带记忆功能的模拟退火算法选择最优作业,从而避免陷入局部最优解.在Hadoop平台上的实验结果表明,该算法能减少所有作业的运行时间以及每个作业的等待响应时间,具有较高的作业调度效率及用户满意度.     

基于纹理滤波和方向微分的模糊方向识别

针对最小方向微分(MDD)算法在运动模糊方向识别中误差大和实时性差的缺点,提出一种改进的MDD算法。通过计算局部最大差值对模糊图像进行滤波,增强模糊方向上的纹理细节,利用双线性差值求解最小方向微分和,其对应方向即为模糊方向。根据方向微分和曲线的变化规律,给出模糊方向的迭代搜索模型,从而减少搜索次数。仿真结果表明,改进算法具有较高的识别精度和较快的执行速度。     

三维网格模型水印自适应调节算法

为提高三维网格模型嵌入水印的透明性,提出一种基于模型局部几何特征的自适应水印强度调节算法。将网格模型分割为若干局部区域,根据各区域内几何数据的波动情况对水印嵌入强度进行调节。几何误差和视觉失真误差评价结果表明,与非自适应嵌入方法相比,该方法嵌入的水印透明性较高。     

基于离散余弦变换的图像局部特征描述子

针对尺度不变特征变换(SIFT)描述子受光照变化影响较大的缺点,提出一种基于离散余弦变换(DCT)的图像局部不变特征描述子。在DCT变换的基础上,忽略高频系数,使用少数中低频系数组成特征矩阵,以降低描述子的维数。利用DCT频率系数正负性对光照变化不敏感的特点,在计算描述子间距离时设置惩罚因子,以提高描述子的可区分性。测试结果表明,与SIFT描述子相比,该描述子具有较好的显著性,且查全率和查准率较高。     

求解CARP-RP-ML问题的改进算法

传统方法无法有效求解交通道路维护运作中的有补给点及多装载的容量约束弧路径(CARP-RP-ML)问题。为此,提出改进的启发式算法和遗传算法。启发式算法将不同的分割算法用于由所有需求弧随机排序得到的个体上,构造问题的可行解;遗传算法利用分割算法计算其个体适应值,确定对应的可行车辆路径及补给位置,并用局部搜索作为变异算子,进一步扩大搜索空间。数值实验结果表明,与启发式算法相比,遗传算法能更有效地求解CARP-RP-ML问题。     

基于自适应双阈值的SUSAN算法?

传统SUSAN算法在提取图像边缘时,会出现漏检现象,且所提取的边缘较粗。为此,运用计算最大类间方差的方法自适应地选取双阈值,取代传统算法中人工设定的单阈值,采用多方向局部非极大值抑制方法进行改进,提出一种新的SUSAN边缘检测算法,并将其应用于遥感图像的边缘提取。实验结果表明,该算法能够有效提高边缘定位精度,降低漏检率,使边缘更细致光滑。