一种新的基于稀疏表示及自学习遥感图像超分重建算法

【目的】遥感图像重建容易引入噪声或边缘出现不规则性,而它又在遥感图像的处理中能起到非常重要的作用,提出新的算法来得到更好的处理结果。【方法】通过对遥感图像进行分块,利用K-SVD算法对遥感图像自身进行字典学习,获得能够稀疏表示高分辨率遥感图像的字典,然后进行特征提取、独立成分分析降维、高分辨率遥感图像的重建等操作。【结果】实现了对遥感图像超分辨率的重建。【结论】该方法提高了图像的峰值信噪比,通过实验验证了算法高效性。
     

基于Struts的开放性实验选课系统的设计与实现

在web系统设计中,基于可重用的Framework技术逐渐成为业界研究和应用的新趋势。其中,Struts框架实现了MVC,提供了一种快速高效的构建Web应用程序的方法。运用Struts技术,可快速构建一个结构清晰、可复用、可扩展的开放性实验选课系统。     

基于广义高斯模型的局部自适应遥感图像去噪研究

根据图像各子带系数的相关性,提出一种局部自适应的图像小波系数的统计算法,并应用于遥感图像的去噪研究.首先将图像的小波分解系数视为服从广义高斯分布(GGD)的随机变量模型,然后在小波软阈值去噪的基础上,根据图像小波系数在空间上具有聚集性的特点,提出了一种新的局部自适应的算法,结合最大后验概率(MAP)参数估计,用于恢复带噪图像.该算法用于岷江上游植被和土壤类型典型地区—毛儿盖实验区遥感图像的去噪,效果理想,同其他的图像去噪算法相比,它具有较高的峰值信噪比(PSNR)和更好的视觉效果.     

快速的IP路由查找算法

下一代路由器的一个主要设计问题是IP查找机制。对于每一个接受的信息包,路由器在地址查找过程中需执行一次最长前缀匹配操作,以此决定下一个转发站点。目前,这一过程由软件完成并且已成为路由器性能的一个主要瓶颈。因此,我建议使用一种快速的IP查找机制,其中的转发表足够小可存储在SRAM（静态随机存储器）中,并且费用非常低。通过管道技术它也能用硬件来实现。通过使用我们建议的方法,一个大的、拥有45000路由前缀的路由表可以被压缩成大小大约为430千字节的转发表。在最坏的情况下,一次查询的存储器访问的次数是三次。当通过管道技术实现时,所建议的机制能达到每次存储器访问完成一次路由查询。对于目前10纳秒的静态随机存储器,这个机制提供大约每秒1亿次的路由查询。此外,查询速度可以通过存储器访问速度的加速线性提升。