[其它] 基于场地高光谱BRDF模型的Suomi-NPP VIIRS长时序定标

说明：为提升光学卫星遥感器的定标频次,提出一种基于场地高光谱BRDF(Bidirectional Reflectance Distribution Function)模型的高频次绝对辐射定标方法,实现了Suomi-NPP (Suomi-National Polar-Orbiting Partnership Spacecraft) VIIRS (Visible Infrared Imaging Radiometer Suite)的长时序高频次绝对辐射定标。介绍了基于场地高光谱BRDF模型的绝对辐射定标原
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[其它] 综合特征一致性模型在图像特征检测中的应用

说明：精确检测图像特征是进行图像匹配和识别的关键。针对传统的空域特征检测算子得到的特征对图像的亮度和对比度敏感的缺陷,研究了改进的综合特征一致性模型,并将其应用在图像特征检测中。实验结果表明该算法对图像亮度和对比度具有不变性,并且具有较好的抗噪性能和通用性,符合人类视觉系统特性。
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[其它] 稀疏张量约束的低剂量CT图像重建

说明：提出了一种稀疏张量约束重建算法,该方法利用非局部相似的先验信息,将CT图像分割成一系列图像块组;采用张量的多维低秩分解方法, 将这一先验信息引入低剂量CT重建中,构造目标函数;通过重建图像更新和图像块组张量稀疏编码两个步骤,交替迭代求解目标函数。基于仿真数据和临床数据的实验结果验证了该算法的有效性,实验结果表明:与经典重建算法相比,所提算法在抑制噪声的同时,能更好地保持重建图像的细节,获得更高质量的图像。
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[其它] 基于S3C2410A的嵌入式网络通信系统设计与实现

说明：针对嵌入式系统在网络通信中的应用需求,设计并实现了一种基于ARM9微处理器S3C2410A的嵌入式网络通信系统,给出了系统的电路设计方法。重点介绍了系统在ARM-Linux嵌入式操作系统环境下,实现socket通信的Qt/Embedded应用程序的设计方法,并给出了部分源代码。采用此方案设计的嵌入式网络通信系统成本低、功耗小、实时性好。实验结果表明此系统工作稳定、性能高。
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[其它] 基于相位信息与边缘投影的车体定位新算法

说明：提出一种基于相位信息与边缘投影的车体定位新算法,先将RGB颜色模型与HSV颜色模型相结合,利用相位一致性检测出汽车图像中的车体边缘,再通过投影处理得到候选车体区域,然后对候选区域进行判别,最终得到车体的精确位置。实验结果表明,该算法鲁棒性强,受图像亮度、对比度和阴影的影响小,而且适用于包含多部车辆的图像,定位准确率高于其他常用算法。
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[其它] 卡顿检测

说明：卡顿检测
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[其它] 基于TI DaVinci的自动相机取景器

说明：展示了基于TI DaVinci数字平台的自动相机取景器并进行了讨论主要是基于linux的软件系统方案。 该系统可以发出警报并保存图片当设置的功能出现在视图中时，可以下载并缩小保存的照片。 全部功能在OSD菜单中操作。 它以灵活的操作，强大的功能， 多任务处理和稳定的性能。
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[其它] 基于边缘检测和区域生长的自然彩色图像分割

说明：基于边缘检测和区域生长的自然彩色图像分割
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[其它] 具有可变和*时滞的神经网络的稳定性分析

说明：具有可变和*时滞的神经网络的稳定性分析
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[其它] 强机动目标跟踪自适应交互式多模型算法

说明：针对机动目标跟踪过程中建立的目标模型和目标的实际运动模式出现失配的问题,提出了从一组离散模型集中选出最优模型,并自适应调整模型参数,使模型逼近目标实际运动模式的交互式多模型算法。蒙特卡罗仿真表明,该算法与传统的常速模型与自适应协同转弯模型交互算法(IMM-CV/ACT)相比,在目标发生强机动时,能及时有效的把跟踪误差峰值控制在测量标准差之下,适合于强机动目标跟踪。
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[其它] 基于局部线性空间划分的流形泛化算法

说明：为了将流形学习算法获取的映射关系扩展到新的样本数据,提出一种基于局部线性空间划分的流形泛化算法.提出局部线性空间划分的局部性、曲率自适应性原则.在此基础上,构建定维投影距离测度,采用定维投影向量量化算法将整个流形划分为若干个局部线性空间.在局部空间上构建流形映射的线性近似映射.在流形映射重构的基础上,针对新样本数据,判断其局部线性空间的归属,进而采用线性近似映射获取低维空间上的映射估计值.在人工合成数据集以及手写数字图像库上的实验证明本文算法的有效性.
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[其它] 最小约简问题的一个免疫离散粒子群算法

说明：把求决策表最小属性约简问题归结为一个不含非线性约束的0-1组合优化问题,证明了两个问题之间最优解的等价性.针对问题的特性,对原有的二进制粒子群算法进行改进,引入基于决策表差别矩阵的疫苗接种机制以及k-精英保优策略,由此提出一个免疫二进制粒子群算法并用于求解转化后的组合优化问题.仿真计算结果表明该算法有效地提高了获得最小属性约简的可能性,同时还具有较快的收敛速度.与其它类型的最小属性约简算法相比较,该算法取得明显的改进效果.
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