自适应阈值的边缘检测算法及其硬件实现

传统Canny边缘检测算法的阈值需要人为设定,且计算量较大。为了克服传统Canny算法的这些缺点,提出了一种自适应阈值的边缘检测算法,并将其在硬件上实现。从图像的梯度幅值直方图分析出发,得出阈值的计算方法,自适应地动态生成阈值,克服了传统算法需要人为设定阈值的不足。介绍了自适应阈值的边缘检测算法在FPGA上实现的方法。实验结果表明,在FPGA上实现的自适应阈值边缘检测算法可以大大缩短算法所消耗的时间,具有实时性好、自适应性强的优点。     

论复杂性的基本根源——从系统科学的角度

从复杂性的一般性特征描述中分析出复杂性的产生根源：系统中多个子系统数目、子系统间的非线性相互作用、系统的进化机制、系统处于混沌的边缘、层级结构、自组织机制、适应性以及人类认识能力的局限性等。同时说明这些因素之间联系非常密切并不是彼此孤立的。     

基于级联卷积神经网络的港口多方向舰船检测与分类

港口舰船目标自动检测的定位和类型分类是一个重要而具有挑战性的问题。针对高分辨率光学遥感影像中多方向性排列密集的近岸舰船目标定位和识别困难的问题,提出基于级联区域卷积神经网络和手工提取特征相结合的近岸舰船检测识别框架。首先,使用级联的区域卷积神经网络对舰船位置进行粗定位并对类别进行估计,得到一系列粗定位的垂直预测框。然后,设计一个可以准确定位舰船的斜框旋转回归器,其将第一阶段所得粗定位垂直矩形框转变为带方向的斜矩形框。最后,使用非极大值抑制的方法去除冗余的预测框。实验采用谷歌地球上采集的数据集进行训练和预测,实验结果表明所提算法在精准率和召回率上均具有较大优势。     

带有协作意愿感知的边缘协作中继机制

利用智能终端的协作转发可以缓解海量传感器数据的承载压力。然而,由用户携带智能终端的非合作行为会使转发性能急剧下降。为此,提出了一种带有协作意愿感知的边缘协作中继机制,以提高中继选择的合理性和激励机制的有效性。通过分析用户对转发数据的兴趣度感知用户的主观协作意愿,并考虑用户能量和缓冲的影响,综合选择协作状态最佳的用户作为中继。为了进一步激励中继用户参与协作转发,提出了一种基于讨价还价博弈的激励机制,充分地激励中继用户的客观协作意愿。仿真结果表明所提机制与其他中继机制相比,转发成功率和平均吞吐量分别提高了至少19.4%、17.9%,平均传递时延降低了至少18.6%。     

基于MEC的任务卸载和资源分配联合优化方案

面对时延敏感度不同的多种用户,如何有效利用频谱资源和计算资源受限的边缘节点来保障其时延能耗需求成为关键问题。为此,提出了基于移动边缘计算(mobile edge computing, MEC)的任务卸载和资源分配联合优化方案。首先,为最小化卸载任务在MEC的总计算时间,给每个用户分配最优的MEC计算资源。其次,基于时延敏感度、用户满意度和资源块(resource block, RB)质量,引入RB分配算法,以分布式执行。最后,用户通过比较本地计算开销和卸载计算开销做出卸载决策。仿真结果表明,所提算法在满足高时延敏感用户的需求前提下,通过有效地分配传输资源和计算资源,实现了最小的系统开销。     

基于位置关系约束的SAR图像与光学图像匹配

SAR图像与光学图像有较大差异,为实现SAR图像与光学图像的匹配,提出了一种新的多子区SAR景象匹配算法。算法依据SAR图像噪声特性,提出了用于SAR图像边缘提取的基于小波包变换的改进断面检测法。匹配中将实时图分为多个子区,由子区灰度标准差和频谱直方图判别其可匹配性,用各子区位置分布关系约束匹配结果。匹配搜索策略为基于提升小波的金字塔分层搜索。用SPOT-5卫星光学基准图进行了大样本实验,实验结果表明了该方法是一种有效的图像匹配方法,具有鲁棒性,并且与中心点匹配方法相比,能为飞行器定位提供更多有效信息。     

一种改进的基于小波变换图像边缘检测算法

本文提出了一种改进的图像边缘检测算法。它基于小波变换的方法,可以使检测处理中图像边缘相互影响所造成的边缘混叠现象减少到很小。实验结果证实了该算法的可行性。     

对边纠偏数字化改造控系统

本文介绍铜带分条机的开卷单元的对边纠偏控制系统的数字化改造过程及系统配置与调试。边缘控制系统是铜带分条机的重要组成部分,该系统的稳定与否直接关系到整个分条机的运行稳定和可靠性,该系统直接控制铜带分条的边料变化,提高设备产出的效率。     

结合Sobel和人工蜂群算法的边缘检测方法

在图像边缘检测中,阈值的选择很重要。针对Sobel算子在阈值较低或较高时,会产生虚假边缘和丢掉一些边缘的情况,提出一种结合Sobel和人工蜂群(ABC)算法的方法。该方法先用Sobel方法得到梯度值,再使用ABC算法搜索出最佳阈值,进而利用这个阈值完成对图像的边缘搜索。仿真实验的结果显示了该算法比传统方法好,能够获得更好的边缘。     

图像边缘检测算法的对此分析与研究

边缘检测是图像处理与识别中最基础的内容之一,介绍了近年来出现的新的边缘检测方法,并对其性能和算法特点进行了分析和比较.