用户意图的网络边缘主动计算方法

互联网端到端的设计原则没有区分端系统和网络间接口,使得用户分组处理期望无法告知网络,降低了网络效能。首次提出用户转发意图概念,端系统凭此向网络通告其意图,并借助网络边缘计算能力得以执行,实现用户意图在网络节点转发决策中的主动使能,构成新型主动表意网络i-ECAN。主动表意网络可以在视频直播加速、物联网数据融合、端系统安全认证等场景中得到应用。基于CORE模拟器构建网络演示环境,对无线网络切换和基于主动表意网络的无线网络切换的延迟进行比较,证明了主动表意网络机制的合理性和可行性。主动表意网络扩展了新的端系统和网络之间的接口,为人-网协同提供了基础。     

面向边缘的分类DCT变换在视频编码中的应用

DCT+运动估计与补偿方法是实用的视频编码方法。目前包括甚低速视频编码标准H.263在内的多种视频标准均采用这种方法。考虑到视觉对于边缘信息的敏感性,我们根据边缘特性对编码块进行分类量化,使得边缘附近的量化噪声具有边缘相似性,从而最优地保留对于视觉敏感的DCT系数,在保证编码效率的同时较大地提高了重建图像质量     

具有分流型抑制机制的视网膜细胞神经网络模型及其应用

视觉细胞之间存在的侧抑制机制能够对接收到的视觉信息进行选择性的提取。运用数学方法模拟视觉细胞之间存在的这种生理机制,提出了一种具有分流型抑制机制的视网膜细胞神经网络模型(SIRCNN),分析了该模型的稳定性,给出了等价电路图,并且基于此模型提出了一种边缘检测算法。将该算法应用于图像边缘检测中,试验结果表明,这种以生物视觉感知机理为基础的神经计算方法可有效地增强图像反差,检测图像边缘。由于细胞神经网络具有高速并行运算、便于硬件实现等特点,因此这种方法在图像实时处理中也具有很大的潜力和应用前景。     

P3，4m的优美性

设u、v是两个固定顶点,用b条内部互不相交且长度均为a的道路连接u、v所得到的图用Pa,b表示.Kathiresan证实P2r,2m-1(r,m均为任意正整数)是优美的,且猜想除了(a,b)=(2r+1,4s+2)外,所有的Pa,b都是优美的.杨元生已证实P2r+1,2m-1是优美的.本文证明P3,4m是优美图,从而当a=3时Kathiresan猜想成立.     

改进的遗传算法在图像边缘提取中的应用

提出了一种改进的遗传算法,采取了确定性采样选择算子对选择算子进行了改进;明确了非等概率融合单阈值单点交叉算子,对交叉算子进行了改进;同时还提出了一种新的变异算子,它依据一种新的判断群体"集中"与否的准则,根据群体的进化程度自适应地调整变异概率pm的值。将改进的遗传算法用于图像的边缘提取问题中,试验结果表明,与穷尽法和普通遗传算法相比,提出的算法在保证有效地提取出边缘的基础上,节省了运算时间。     

平稳小波的侧抑制网络边缘提取方法

侧抑制网络具有“突出边框,增强反差”的功能,但其增强反差的同时也增强了噪声,其抗噪性较差。正交小波阈值去噪法对图像噪声有一定抑制作用,然而对于图像中噪声幅度较大的情况下,正交小波变换会使图像边缘失真,甚至模糊。基于平稳小波变换的图像去噪法,可以有效降低噪声的同时较好地保持图像的质量,与基于正交小波变换的阈值降噪方法相比,有明显的优越性。因此利用新Bubb le函数将平稳小波和侧抑制网络结合起来,用平稳小波变换去除噪声、侧抑制网络突出边框,从而准确、有效地提取出图像的边缘。     

基于整体变分和数学形态学的空间非合作目标边缘检测

非合作目标不提供已知的目标标识器和敏感器件,无疑增加了检测识别的难度.CCD相机能够提供大量包含有非合作目标的尺寸、形状、相对位置和相对姿态等信息的高分辨率图像,用常规方法进行非合作目标图像分割时,由于空间环境的影响,使得目标的轮廓线非常零碎,常掩埋在杂乱的背景分割线中.为了克服这种问题,提出了一种保持边界的整体变分方法和数学形态学相结合的方法.先用整体变分方法对图像进行平滑的同时可以最大限度地保留图像中的轮廓、边缘等特征信息以增强目标的边缘,然后采用数学形态学的方法对其进行膨胀、腐蚀以滤除众多的背景噪声.经大量的实验验证,这种方法可以有效地提取出非合作目标的边缘信息,并可滤除大量噪声,为进一步开展非合作目标识别工作奠定基础.     

基于人眼视觉机理的红外图像边缘提取

在描叙了On型感受野特性的基础上,结合Bubble函数和负高斯-拉普拉斯二阶微分函数,给出了实用的On型感受野数学模型;探索性地描叙了人眼微动产生中央凹区信息精细处理、周边区域保持适度警觉的机理,据此提出了大尺度On型感受野与小尺度Off型感受野相结合的人眼微动精细处理模型,并利用该模型对红外图像进行了边缘提取,显示出对弱小目标处理的快速性和精确性.     

基于新型非易失内存的远程零拷贝文件系统

为提升物联网与边缘计算应用中前端节点间的数据访问效率,提出了一种新型远程零拷贝文件系统。该文件系统无须借助特殊硬件,可直接基于通用网卡设备实现零拷贝的数据传输框架;充分利用新型非易失内存的随机访问特性,尽可能减少数据缓存和拷贝,提高数据访问的吞吐量。建立缓冲区池,精简并融合传统网络栈和存储栈,从而缩短文件访问路径,减少软件冗余,降低数据访问延迟。最终提供高带宽、低延迟的远程数据访问性能。测试结果表明,远程零拷贝文件系统比传统网络文件系统减少了42.26%～99.19%的读写延迟,细粒度访问下的吞吐量最高可提升1297倍,显著降低了处理器开销和缓存失效次数。     

自动阈值选取与边缘检测相结合的图像分割算法

提出了一种自动阈值选取与边缘检测相结合的阈值分割算法 ,试验表明该算法能够避免过分割现象 ,具有良好的分割效果