基于Surf和改进颜色矩的服装图像检索算法研究

针对单一算法检索效率不高的问题,提出一种新的基于Surf和改进颜色矩的服装图像检索算法,采用改进的目标颜色矩进行服装图像特征筛选,对目标进行预定位,进而采用Surf算法进行特征点匹配检索出目标图像,仿真结果表明,该算法图像检索时间比单一算法缩短了62.5％,效率提高了166％,比基于单一Surf或者颜色矩的检索算法更具...     

融合虚拟机分簇与休眠机制的MEC任务卸载策略

为了在低延时约束下降低能源消耗,研究一种移动边缘计算任务卸载策略.采用虚拟机分簇技术,在移动边缘计算服务器中设置始终保持活跃的主模块及可以适时休眠的备用模块.基于备用模块虚拟机周期性休眠机制,建立同步多重休假排队模型,利用拟生灭过程与矩阵几何解方法,给出任务平均延时及系统节能率.实验结果验证了该任务卸载策略的有效性.融...     

二维小波变换在粮虫图像处理中的应用

提出了用小波变换检测储粮害虫图像边缘的方法,这种方法通过对二维小波变换图像局部极大值的检测得到图像的边缘信息.计算表明,将二维小波变换应用于储粮害虫的图像去噪和边缘检测,不仅可以保留图像的边缘特征,视觉效果好,还可以得到较清晰的粮虫特征图像,为粮虫图像特征提取打下了良好的基础.     

基于SM2密码算法的电力数据安全接入方法

为了保证电力数据的机密性、真实性和完整性,该文提出了一种新的电力数据安全接入方法。设计了一个基于SM2椭圆曲线数字签名算法和SM4分组密码算法的混合密码系统。异构边缘设备采集的数据被加密、签名,在经身份认证后由聚合节点转发到控制中心。每个边缘设备需约1.5 ms的计算开销,用来定期收集终端的电力数据并汇报给聚合节点,并执行1次SM4对称加密操作和1次SM2数字签名操作。该文方法生成公私钥仅需约3 ms。在相同安全级别下,在生成公私钥的计算开销方面,SM2的计算开销远小于RSA。通过安全性分析和仿真实验证明了该文方法可以防御多种面向电力数据的网络攻击,具备较高的传输效率。     

基于邻域熵的自适应多尺度边缘检测方法

提出了一种基于邻域熵的自适应调整滤波尺度的多尺度边缘检测方法,该方法根据当前像素点所处邻域内像素点的灰度分布的有序性,定义了邻域内灰度分布的邻域熵,以判定该邻域内是否存在边缘。同时分析了后选边缘的宽度,以定量调整边缘检测中的滤波尺度参数。实验结果和抗噪性能分析表明,这种方法可以得到令人满意的结果,特别是对图像中弱边缘的检测效果比较理想。     

灰度和彩色图象分割的一种改进算法

图象边缘检测技术是图象处理中最重要的内容之一,且已在图象分析和识别区域中得到广泛的应用。但由于边缘点不连续和难以把存在大量碎边缘的高细节区提取出来这两个原因,而不能直接实现完整意义上的图象分割。为了提高图象分割的边缘准确性和区域一致性以及降低分割错误率,提出用边缘生长的方法来解决不连续的边缘点链接问题,以便间接地将高细节区围成一个区域。该算法也可以嵌入到其他利用边缘信息的分割算法中。     

一种基于脉冲耦合神经网络的植物胚性细胞图像分割

植物胚性细胞定量分析研究需要首先将其切片图像分割处理,然后进行了大分子量化分析。但植物细胞切片图像上表现出来的植物细胞特有的复杂属性,使得一般图像分割分析方法很难奏效。20世纪90年代中期发展起来的脉冲耦合神经网络PCNN直接来自于动物视觉特性研究,应当适合这类植物细胞的的分割处理。但因目前理论很难解释PCNN数学模型参数与图像分割效果之间的关系,一般较好图像分割效果的获得需多次实验选择这些模型参数。同时在模型参数选定的情况下,其循环迭代次数直接关系到侵害的结果的好坏,而分割好坏的判定需人眼观察分析,这样便引入了人为干预。为此提出一种建立在分割图像熵值最大原则上的PCNN植物细胞图像自动分割新算法。     

基于显微图像模式识别的粉丝品质检测研究

粉丝由植物淀粉加工而成. 鉴别粉丝中淀粉的种类及成分比例对食品的营养与安全具有重要而现实的意义. 目前商检中主要依靠感官评价,可靠性差. 为此提出以图像处理、模式识别、人工神经网络为基础的粉丝计算机自动分类和检测新方法. 以粉丝组织的显微图像为基础,运用灰度共生矩阵和分形理论提取显微图像的特征,并将提取出来的特征用做神经网络淀粉品质分类的输入,建立了粉丝中淀粉品质的自动检测系统. 实验结果表明,该方法可行,结果较好.     

基于动态特征和静态特征融合的步态识别方法

针对步态识别非强迫性、不易被察觉、难以隐藏和远距离的特点,为了提高步态识别率,提出基于静态能量图和动态群体隐马尔可夫模型的步态识别方法 .首先,对步态图像预处理,计算步态周期,把步态序列中对应关键帧能量图进行叠加;然后,用群体隐马尔可夫模型训练参数,最后用近邻法识别.利用中科院自动化研究所提供的数据库对该方法进行了验证,在90°视角、45°视角下相同的衣着,以及在90°视角下不同衣着三种情形下进行了实验,实验结果验证了该方法的可行性,对角度变化有一定的鲁棒性且减少了噪声对识别的影响.     

针对东方人黑色虹膜识别的光谱选择

本文以东方人黑色虹膜作为研究对象,进行两方面研究:1)对于单一光谱照明,找到某一个最适合东方人黑色虹膜的光谱段;2)对于多个光谱照明,确定东方人黑色虹膜所需要的光谱段数量.第一部分研究中,采用改进的卷积矩阵与频谱能量相结合的算法,对虹膜纹理质量进行评估;采用改进2-DGabor与1-DLog-Gabor相结合的编码方法,获得虹膜匹配性能的指标.实验显示:针对单一光谱照明,700nm对于东方人的黑色虹膜是最优的光谱段.第二部分研究中,采用改进multi-group(2D)2PCA算法,基于多光谱虹膜图像的最大不相关性进行层次聚类分析.实验显示:针对多个光谱照明,3个主聚类可以最好地描述从545nm到940nm的所有光谱段.以上研究在该领域内具有开拓性,解决了东方人黑色虹膜多光谱采集与识别的基础问题,为东方人黑色虹膜的多光谱融合提供了理论依据.