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971.
为了能有效地利用节点能量的异构性,降低网络能耗、延长网络稳定周期,提出了一种同时考虑节点剩余能量和节点至基站距离的多级能量异构无线传感器网络的分簇路由算法.在节点簇间综合考虑簇头剩余能量及其与基站的通信能耗,以选择合适的下一跳路由节点.仿真结果表明,该算法可以有效地均衡网络能量消耗,延长网络稳定周期.该路由算法在维持节点存活个数、降低网络能量消耗及增加网络数据传输吞吐量等指标方面优于几种常见传感器网络路由算法,表明在综合考虑能量和距离等因素后能够获得比单一考虑能量或者距离的算法更优的运行结果. 相似文献
972.
《河南师范大学学报(自然科学版)》2017,(6):100-106
针对一维、二维最大类间方差(Otsu)方法分割含噪声图像时分割效果不佳、抗噪性不足的问题,提出了一种二代小波变换的抗噪Otsu图像分割方法.算法通过二代小波变换,在小波域中对目标与背景的噪声进行抑制后再计算最大类间方差进行了研究.实验结果表明该算法是一种抗噪性强、分割效果好的图像分割算法.与现有的二维、三维Otsu法相比,算法不仅计算效率高,而且抗噪性能更稳健. 相似文献
973.
多级编码(multilevel coding,MLC)技术将编码和调制相结合,在不占用额外带宽且不降低实际数据传输速率的情况下,可有效提高数据传输的可靠性。根据MLC技术分级编码的特性及信道编码定理分析,将无码率码与MLC技术结合,理论上会得到较好的误比特率及吞吐量性能。Kite码作为一种新型的无码率码,兼有喷泉码与低密度奇偶校验码的优势。以MLC技术中各等价信道的容量计算为理论基础,设计了以Kite码为分量码,结合BP(block partitioning)集分割方式与高阶调制的MLC新方法。仿真结果表明,以Kite码作分量码的MLC译码性能明显优于以传统喷泉码作分量码的MLC译码性能。 相似文献
974.
针对CT影像中恶性肺结节病灶难以自动检测的问题,提出了一种基于CV模型与改进ME模型分割区域之间的面积差异的肺部CT影像癌症检测算法.该方法利用在肺部CT影像中结节边界的模糊程度是判断恶性肺结节的最重要指标这一特性,首先通过CV模型和改进ME模型两种交互式目标分割算法分别对肺部CT影像分割,因这两种分割方法收缩效果不同,故得到两种不同的结节区域,再计算这两种区域之间的面积差异得到该区域的模糊程度,最后计算得到模糊程度比较阈值,以此判断是否存在癌症.实验结果表明,该算法对于肺部CT影像中的癌症检测具有较高的准确率. 相似文献
975.
在诸多FCM的改进算法中,ASFCM算法表现较好,该算法改变空间惩罚项结构,使目标函数连续,并且具有自适应的参数,但会出现无法抑制婴幼儿脑部MR图像噪声较大的问题.为了解决这个问题,在ASFCM算法基础上融合非局部权重和核函数思想,提出一种改进的ASFCM算法(KNL-ASFCM).采用本文算法,FCM,RFCM和ASFCM算法对加入不同种类和强度噪声的临床婴幼儿脑部MR图像进行实验.分析结果表明:本文算法的分割准确性和噪声抑制能力比其他三种算法均有一定的提高,对婴幼儿脑部MR图像分割问题具有明显优势. 相似文献
976.
针对现有的人体行为识别方法中易受到噪声、光照以及复杂背景等因素的影响,同时,未充分考虑到人体交互区域的作用。提出一种结合普通彩色视频和深度信息的人体行为识别方法。首先,对于识别中提取人体运动目标时,利用深度图中物体表面法向量提取运动目标的边缘;同时结合加权累计帧差法获取运动模板。其次,结合深度连续性提取非人体区域(人体与动作的交互区域)并进行描述,作为人体行为表示的一部分。最后利用支持向量机(support vector machine)进行训练和识别。实验部分在CAD-120数据集中测试,通过与一些现有的人体行为识别方法相比较,动作识别准确率提高了5%左右。 相似文献
977.
978.
提出一种基于非抽样Contourlet变换(NSCT)与形状特征的遥感影像道路提取算法.首先对图像进行非抽样Contourlet变换,得到不同尺度、不同方向上的变换系数,对变换系数进行增强处理并通过反变换得到增强图像;然后对增强图像进行分割处理,利用道路形状特征对分割结果进行道路提取;最后利用光谱特征对提取的道路进行判断,并利用形态学方法对道路网进行规整.对比实验结果表明:该算法取得了较好的高分辨率遥感影像道路提取效果. 相似文献
979.
针对现有的距离度量方法度量准确度低且计算效率低的问题,提出了基于形态拟合的距离度量算法.该算法使用滑动聚集平均近似方法对序列进行分段降维处理,计算降维后的分段序列的动态弯曲路径,并计算处于动态弯曲路径上的分段序列之间的欧式距离,以所有分段序列的欧式距离的累积值作为最终的距离计算结果.实验表明基于形态拟合的距离度量算法具有度量准确度高且计算效率高的优点. 相似文献
980.
水平集分割方法中的Chan-Vese模型能够处理具有模糊边界和复杂拓扑结构的图像,但没有充分利用图像局部灰度的变化信息,致使其不能准确分割强度不均匀物体。针对这一问题对模型做了改进,引入局部灰度均值替换全局均值,以边界指示函数作权进行加权长度积分,加入使用双阱势的距离正则项来避免水平集重新初始化。试验结果表明:改进后的模型能够有效提高分割精度与效率,可以有效应用在医学图像的分割领域。 相似文献