基于BLMD和NSDFB算法的红外与可见光图像融合方法

针对传统图像融合方法容易导致融合图像出现细节不明显和目标信息不完整的问题,本文提出一种基于二维局部均值分解(Bidimensional Local Mean Decomposition,BLMD)和非下采样方向滤波器组(Nonsubsampled Directional Filter Banks,NSDFB)算法的红外与可见光图像融合方法(基于方向滤波的二维局部均值分解法,BidimensionalLocalMeanDecompositionbasedDirectionalFilteringAnalysis,BLMDDFA)。首先,计算两幅原始图片的熵值,同时提取熵值较大的图片的残余分量,该残余分量与另一张原始图片有着较强的相关性。然后,通过BLMD和NSDFB算法将残余分量和熵值较小的原始图片分解成低频子带和一系列不同尺度的高频方向子带,并使用不同的融合规则分别对低频子带和高频子带进行融合。最后,通过相应的逆变换运算获得融合图像。实验结果表明,本文方法的融合性能在对比度、细节信息展示和目标突出方面均高于经典的融合算法,在信息熵、标准差、空间频率和平均梯度方面较Laplacian方法中各指标分别提高了5.6%、28.9%、37.4%和47.6%,信噪比较Laplacian方法降低了8.5%。     

基于LBP纹理特征和Canny算子的视频分割方法研究

针对目标区域和背景区域交界处颜色相似度较高的图像分割问题,提出基于LBP(Local Binary Patterns)纹理特征和Canny算子的视频分割算法。构造能量函数的数据项颜色模型和光滑项对比度模型;根据当前block直方图与LBP背景模型直方图的相似度调整全局颜色模型和局部颜色模型的比例来改进颜色分量;通过Canny边缘检测方法对改进后颜色模型生成的图像进行检测,将得到的边缘检测结果应用到对比度分量模型中来增加前景和背景对比度;使用Graph Cut算法对能量函数进行求解,得到最终分割结果。实验结果表明,当背景光照发生变化且前景和背景交界处颜色相似时,该算法具有明显优势。     

基于局部关键路径与截止期限分配的云工作流调度算法

为了解决云计算中截止期限约束下的工作流调度代价优化问题,提出一种基于局部关键路径和截止期限分配的工作流任务调度算法。为了满足期限约束,并最小化执行代价,算法将工作流任务的调度过程划分为两个阶段:期限分配阶段和调度资源选择阶段。期限分配阶段定义工作流的局部关键路径,并以递归的方式在局部关键路径上的任务间进行子期限分配;调度资源选择阶段在满足任务子期限的同时,为每个任务选择执行代价最低的资源进行任务调度,以实现调度代价优化。分析算法的时间复杂度,并通过一个算例对算法的实现思路进行了详细阐述。通过科学工作流结构的仿真实验,证明了算法不仅可以满足截止期限约束,而且可以降低工作流任务的执行代价。     

皮肤T细胞淋巴瘤局部用药和物理治疗的研究进展

皮肤T细胞淋巴瘤(cutaneous T cell lymphoma,CTCL)大多属于惰性淋巴瘤,病情进展缓慢,患者确诊时多处于疾病早期。局部用药和物理治疗在CTCL治疗中占重要地位,包括局部外用皮质类固醇激素、免疫抑制剂、维A酸,放疗及光疗等。近年来,有研究对CTCL传统局部用药和物理治疗方法的有效性和安全性进行了重新评估。同时,新型CTCL局部用药和物理治疗策略也不断涌现,如局部外用他扎罗汀、瑞喹莫特,紫外线A联合新型光敏剂的光化学疗法和光动力治疗等。本文对CTCL局部用药和物理治疗的研究进展作一综述。     

纤维增强复合材料结构局部形状与环境腐蚀速率的关系研究

纤维增强复合材料(FRP)结构在外部环境作用下,不同位置的腐蚀速率并不一致,与该位置处FRP形状和环境作用有关。由于FRP结构形状多变的特点,常在梁柱交界处、FRP型材棱角处存在内凹角和外凸角,这些位置结构的腐蚀往往最为严重。本文对环境作用下FRP结构棱角处腐蚀速率的差异进行了理论分析和数值模拟。利用菲克定律下的扩散规律和有限元软件,计算了构件棱角不同角度与扩散速率的关系。定义并计算了棱角处于不同角度时的局部影响系数,结果表明,内部凹角对结构的腐蚀呈减弱影响,外部凸角对腐蚀呈放大效应。利用粒子抛射沉积与环境沉积的相似性,采用蒙特卡罗方法建立了不同粒子数目的粒子抛射沉积模型。定义并计算了角部的环境富集系数,分析发现凹角处会对环境产生汇集作用,凸角对环境分布影响相对较小。综合考虑了棱角对扩散速率的影响和环境富集的影响,定义并计算了结构形状影响系数,结果表明,结构物表面凸出和凹陷处更易受到环境腐蚀,结构耐久性设计时应考虑在棱角进行特殊防护设计。通过计算的结构形状影响系数可以为耐久性定量设计提供计算支持。     

一种改进的最小二乘回归子空间分割方法

最小二乘回归(LSR)算法是一种常见的子空间分割方法，由于LSR具有解析解，因此它的聚类性能较高。然而LSR算法是应用谱聚类方法聚类数据，谱聚类方法初始化聚类中心是随机的，会影响后面的聚类效果。针对这一问题，提出一种基于聚类中心局部密度和距离这2个特点的改进的LSR算法（LSR-DC）。在Extended Yale B数据集上进行实验，结果表明，该算法有较高的聚类精度，具有一定的鲁棒性，优于现有LSR等子空间分割方法。     

仿鸿雁编队的无人机集群飞行验证

为了降低无人机集群控制的复杂度，高效解决大规模无人机集群控制和长距离飞行时集群变拓扑问题，设计了一种仿鸿雁群编队的无人机集群自主协同控制方法，借鉴自然界中的鸿雁编队行为机制，开发了面向无人机平台的分布式仿生集群控制系统。鸿雁是一种常见的集群鸟类，其在迁徙途中表现的自组网和编队变拓扑行为与无人机集群飞行有极高的相似性。仿鸿雁编队行为机制的无人机集群飞行验证系统采用了低成本四旋翼无人机，利用无线局域网进行组网通信。外场飞行试验结果表明，自然界中的鸿雁编队行为机制有助于无人机集群的快速精准编队控制，实现了无人机的位置实时变拓扑，提高了无人机集群飞行的鲁棒性。      

基于LBP和级联XGBoost的驾驶员打电话行为检测算法

基于机器视觉检测手机位置是检测驾驶员打电话行为的重要方法和依据。为解决实际应用中光照、姿态等因素对检测效果的影响,笔者提出了一种基于LBP特征和级联XGBoost的打电话行为检测算法,用于筛选滑窗采集到的手持电话样本,同时其应用基于MLP(Multi-LayerPerceptron)神经网络进行回归校准,进而得到更准确的位置。LBP的特征提高了打电话行为的辨识度,级联XGBoost和MLP网络回归提高了检测效率和定位准确度。实验表明,LBP与XGBoost级联分类器组合分类效果良好,构建的MLP网络能够有效拟合滑窗采集样本的偏移值。