二维离散小波变换低存储结构设计

针对二维9/7离散小波变换硬件架构中数据缓存需求高的问题,提出了一种基于提升算法的低存储架构。通过调整提升算法数据计算顺序,设计了一种动态计算二维小波变换的新型迭代分步计算方法。根据行、列变换的不同,对其分别做一维变换架构设计,其中行滤波器结构通过将输入数据进行三序列分裂,有效减少了寄存器数;列滤波器结构通过单行输入处理消除转置存储器,同时实现了乘法器和加法器的复用。整体二维变换采用并行和流水线混合架构设计,关键路径延时减小到一个乘法器延迟。实验结果表明,对于1 024像素×1 024像素的图像,与其他提升结构相比,本结构片上内存使用减少了11.1%,硬件效率提高了8.2%以上;与基于卷积的迭代计算方法相比,计算周期减少为现有结构的1/9。在型号为Xilinx Kintex7 XC7K325T的现场可编程逻辑门阵列上实现,吞吐率达到460 MB/s,且具有明显的硬件资源优势。     

南京长江第四大桥钢箱梁铺装层温度影响系数分析

为了减少现有的钢桥面铺装层车辙深度预估的误差,提出基于长期实测数据的钢桥面铺装车辙评估模型的温度影响系数计算公式。首先对南京长江第四大桥的实测温度概率统计后采用双高斯函数表征其分布;在此基础上修正了现有车辙评估模型中的温度影响系数公式,并利用车辙实测数据对车辙评估模型计算值进行验证。研究结果表明:钢箱梁复合浇筑式铺装层温度可通过双高斯分布描述其概率分布;计入温度影响系数的车辙深度与实际车辙值之间误差较小,相对误差为15.2%。     

一种从融合颜色信息和深度信息的PNG文件中提取点云数据的方法

使用微软Kinect体感设备对物体三维信息构建时会产生大量的场景彩色信息和深度信息,可在Open CV框架下将Kinect视场下的信息保存为两张PNG格式的RGB图和深度图,为后续的物体三维构建提供原始的数据信息,这种方法使用比较繁琐。针对此问题提出了一种将颜色信息和深度信息融和到一张PNG文件中,隐藏深度信息到Alpha通道并在OpenFrame Works平台下实现了提取三维点云数据的方法。     

数字图像的二重分块置乱算法

针对数字图像的加密置乱问题,利用将图像连续两次分块并分别执行块置乱和像素置乱的二重操作方法,给出数字图像的二重置乱算法。得到的置乱效果相对于传统的仿射变换,具有密钥数量大、置乱效果好、抗统计分析攻击能力强等特点。有效解决了传统二维仿射变换置乱效果较差、效率低等问题。     

岩土体结构失稳概率的二次二阶矩评估方法

常规二次二阶矩可靠性方法只适用于功能函数偏导数(一阶和二阶)能够简便地由解析法求解的工程,使得其难以解决复杂岩土体结构的稳定可靠度问题.针对这一局限,基于数值差分原理,导出功能函数在验算点处各阶导数近似表达式,结合随机变量在X空间和Y空间的变换,构建了基于差分方法的梯度矢量数值求解工具;以该工具置换Breitung二次二阶矩方法中的梯度计算准则,形成一种适用于任意形式功能函数的二次二阶矩可靠度算法,消除了经典方法的局限;利用所提方法解决了功能函数为隐式和未知形式的边坡可靠度问题,展示了该方法解决复杂岩土体结构概率稳定性问题的能力,并同时在基准Y空间内建议了具有普遍意义的合适步长系数值0.01.     

磁流变液中磁性颗粒成链与团聚的临界特征分析

热运动对纳米级磁流变液系统的颗粒团聚行为和宏观流变特性扰动影响不可忽视.为研究施加外磁场后系统微结构与热运动间的关系，探讨在不同颗粒粒径情况下热运动能量在系统总能量中的占比.采用CCD设计方法，分析Monte Carlo仿真获取的颗粒位形信息，生成关于外磁场磁感应强度、颗粒粒径和体积分数的系统热耦合系数<λ>回归模型;成链团聚的临界颗粒粒径计算值比文献经验值高出约23%，证实在考虑系统内多因素的综合影响下，纳米级磁流变液具有更严格的流变现象临界发生条件.     

基于离散最优传输的多层次自适应颜色传输

基于离散最优传输理论和小波分析方法提出一种自适应的多尺度颜色传输算法,首先将原图像和目标图像由RGB空间转到CIELab空间,然后分通道对2张图像进行自适应层数的小波分解,在每个层次上利用加权的离散最优传输进行传输,并通过设置传输比例参数使得用户可根据自身需求调整颜色传输的程度,最后将各层次、各通道的传输结果整合,实现2张图像之间的颜色传输.实验结果表明,该算法与已有经典算法相比,其颜色传输效果既平滑自然,又能较好地保持纹理细节.     

一种利用Spark-GPU加速 CT图像重建的设计

目的:进一步解决CT图像重建耗时长的问题,实现大批量重建CT图像.方法:利用大数据框架Spark构建GPU集群.首先对加速滤波反投影(FBP)和同时代数迭代重建技术(SART)算法的复杂度进行分析及并行化设计,并比较在GPU和CPU上的运行速度.通过对比耗时选择最佳的计算组合,实现单机GPU加速.通过thunder工具读取批量的投影数据并创建分布式数据集,使用Numba开发CUDA程序并部署在Spark运行.结果:FBP算法运行速度有近40倍的提升,SART算法运行速度有近10倍的提升.结论:Spark和GPU结合能够扩展Spark的性能,突破单机加速瓶颈,大幅提升计算速度,对于不同的图像重建算法均有良好的加速效果,表明Spark-GPU在图像重建方向有良好的应用前景.     

基于深度图像预旋转的手势估计改进方法

基于深度图像的手势估计比人体姿势估计更加困难,部分原因在于算法不能很好地识别同一个手势经旋转后的不同外观样式.提出了一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)推测预旋转角度的手势姿态估计改进方法:先利用自动算法标注的最佳旋转角度来训练CNN;在手势识别之前,用训练好的CNN模型回归计算出应预旋转的角度,然后再对手部深度图像进行旋转;最后采用随机决策森林(Random Decision Forest, RDF)方法对手部像素进行分类,聚类产生出手部关节位置.实验证明该方法可以减少预测的手部关节位置与准确位置之间的误差,手势姿态估计的正确率平均上升了约4.69%.