一种基于显著性活动轮廓模型的图像分割方法

为了有效地提取图像中物体的轮廓,结合视觉注意机制,提出一种改进的距离正则化水平集活动轮廓模型的分析方法。首先提取图像的初级特征,构成图像显著图;然后采用最大类间方差法获得显著区域的初始轮廓,以此作为活动轮廓模型中曲线演化的初始位置;最后利用距离正则化水平集演化,获得目标物体的边界,完成图像分割。这种结合视觉注意机制与改进的距离正则化水平集演化方法能够显著降低水平函数演化次数,提高图像分割效率。仿真结果表明,它能有效检测单个及多目标物体的边界,且定位准确。     

激光电视同步技术的研究

目前多数激光电视采用的控制方式对多面转镜的角度分割精度和转速的稳定性要求过分苛刻,制作难度极大。本文提出了一种新的控制方案：在视频输出和光调制器间设置内存缓冲,将视频信号以帧形式存储,存储器的每个单元与屏幕上的像素是对应的关系,扫描头的转镜和摆镜方位也确定了该位置像素数据在存储单元的地址。电子单元将该地址的存储单元数据信号读经Ｄ／Ａ换为电压信号,送至光调制器调制光强。采用这种茶方式,极大降低了光学扫描系统的制作难度。     

基于模拟退火的D2D通信中资源分配算法研究

将D2D通信引入蜂窝网络,D2D用户与蜂窝用户会发生同频干扰。为了协调两者之间的干扰,提高系统的总容量,在模拟退火算法的基础上提出一种以信道容量最大为目标的改进算法。在改进的算法中设计了新的温度更新函数,使其具有一定的自适应性;增加了记忆功能,记忆当前的最优解,避免遗失搜索过程中的最优解;增加补充搜索过程可提高算法的全局搜索能力。仿真结果表明该算法所得的信道容量相比于传统的模拟退火算法、随机选择算法分别提高了6.5%、12.3%左右。     

一种用于CTP版表面瑕疵的自适应检测算法

为了实现CTP版材表面不同类型瑕疵的自适应在线检测,引入人类视觉注意机制,融合区域生长算法对表面瑕疵图像进行分割,以面积作为特征值对瑕疵进行识别。首先根据人类视觉系统具有选择性注意机制的特性,对CTP版材表面图像的多特征图像采用图像金字塔分解得到多尺度图像,并利用基于图的算法（GBVS）将多尺度下多特征的图像融合为全局显著图。然后将显著图中最显著点即注意焦点作为区域生长的种子点,相似性作为区域生长准则,对原图像的梯度图像采用区域生长算法获得瑕疵区域二值化图像。最后利用注意抑制返回机制和邻近优先的准则,查找其他未检瑕疵,直至满足CTP版材的行业标准。实验结果表明：瑕疵检测系统分辨率0.1mm,检测平均准确率达96.3%以上,算法运行速度快,能满足CTP版材生产的在线检测实时性要求。     

一种基于人工神经网络的人脸识别方法

提出了一种基于BP人工神经网络的人脸识别新算法。采用积分投影与几何特征提取相结合的方法进行人脸图像特征提取,构建特征向量,利用BP神经网络分类识别。仿真结果表明,该算法应用于ORL人脸库的分类识别,仅用13个特征即可达到平均识别率99%,识别能力显著增强,同时有效地降低了所需特征维数和计算复杂度。     

数字直接制版系统的激光扫描成像设计

提出了数字直接制版系统激光扫描成像结构,设计了基于数据单元分割的多链路激光扫描成像系统。建立了激光光束动态控制模型,设计了低畸变聚焦光学系统,设计制作了光栅光阀调制器,实现了单束1Mbit/s以上的高速率、高功率激光调制,使多路输出光强稳定一致。首次提出了基于机械运动的动态反馈补偿电路技术,自适应调整数据扫描速率,保证了成像速度与各像素点灰度的均匀性、各像素点尺寸和距离的一致性。实现了高分辨率、高网点还原率与高重复精度的数字直接制版系统。     

一种基于物理熵源的扩频随机序列的产生及其扩频特性分析

扩频序列的统计性能直接影响扩频通信系统的性能,如何寻找性能优良的新型高速扩频序列一直是现代通信的研究重点。以半导体激光器输出的混沌信号作为物理熵源,经光电转换与Simulink平台进行双精度辅助运算,获得了4Gb/s高速物理随机序列。经NIST标准测试软件对其真随机特性测试,满足15项测试指标,表明得到的物理随机序列真随机特性优良。通过对截短物理随机序列与混沌序列的扩频特性进行仿真,结果显示基于物理熵源的随机序列经优选的随机性、正交性、相关性和均衡性几个方面显著优于混沌扩频序列。     

D2D中基于风驱动的功率控制算法研究

D2D通信用户通过复用信道大幅提升蜂窝网络频谱利用率,同时也带来了速率、干扰等问题.针对D2D功率控制问题,提出一种基于风驱动的功率控制算法,在干扰可控的范围内最大化系统整体吞吐量.首先为每个D2D用户以匈牙利算法分配最优频谱资源,然后利用风驱动算法优化蜂窝用户及D2D用户的发射功率,提升小区吞吐量.仿真结果表明,在保证用户最小速率要求的基础上,相比于随机接入算法、常规风驱动算法系统吞吐量分别平均提升了16％和7％,并保证了蜂窝用户的服务质量.