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移动传感器网络的一种基于自适应扩散的时间同步协议

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高技术通讯 2009年第8期19卷 861-866页

作者：李连孙利民刘燕北京理工大学计算机科学与技术系北京100084 海军航空工程学院控制工程系烟台264001 中国科学院软件研究所北京100190 北京大学软件与微电子学院北京102600

针对移动传感器网络中网络拓扑动态变化和通信链路不稳定的特性,提出了一种基于自适应扩散的时间同步协议(SDTS)。该协议分为被动同步和主动同步两种同步方式,被动同步方式下已同步节点根据自身和网络当前的状态,以自适应变化的概率发... 详细信息

针对移动传感器网络中网络拓扑动态变化和通信链路不稳定的特性,提出了一种基于自适应扩散的时间同步协议(SDTS)。该协议分为被动同步和主动同步两种同步方式,被动同步方式下已同步节点根据自身和网络当前的状态,以自适应变化的概率发布时间同步信息,未同步节点与同步信息的发布者实现同步;主动同步方式下已同步节点停止发送同步信息,未同步节点通过发送同步请求信息的方式来实现同步。该协议能够很好地适应移动传感器网络的网络特性,在通信开销、同步收敛速度和鲁棒性方面具有较好的性能。

关键词：移动传感器网络时间同步自适应扩散巴斯扩散模型(BDM)

基于中值滤波法及小波自适应扩散法的绝缘子红外热像去噪

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电网技术 2010年第8期34卷 160-164页

作者：李文杰姚建刚毛李帆关石磊湖南大学电气与信息工程学院湖南省长沙市410082 华龙电气与信息技术有限公司湖南省长沙市410012

针对带有高斯噪声和脉冲噪声的绝缘子红外热像,提出利用中值滤波法和小波自适应扩散法进行去噪。首先对脉冲噪声点进行初步标识,得到图像的脉冲噪声拓扑矩阵,采用中值滤波法消除确认的脉冲噪声点;然后对图像进行小波变换,并采用带平衡... 详细信息

针对带有高斯噪声和脉冲噪声的绝缘子红外热像,提出利用中值滤波法和小波自适应扩散法进行去噪。首先对脉冲噪声点进行初步标识,得到图像的脉冲噪声拓扑矩阵,采用中值滤波法消除确认的脉冲噪声点;然后对图像进行小波变换,并采用带平衡控制项的自适应扩散法对小波分解后的高、低频子图进行自适应扩散,以抑制图像的高斯噪声。实验结果表明,该方法不仅能有效去除高斯噪声和脉冲噪声,而且能最大限度地保持图像细节,具有良好的去噪性能。

关键词：脉冲噪声高斯噪声拓扑矩阵中值滤波自适应扩散抑制噪声

基于自适应扩散算法的主动配电网鲁棒优化调度

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江苏理工学院学报 2023年第4期29卷 122-128页

作者：徐明福建水利电力职业技术学院信息工程学院福建永安366000

针对主动配电网负荷调度的均衡性问题,提出了自适应扩散算法的主动配电网鲁棒优化调度方法。通过构造自适应邻接矩阵和融合矩阵,对节点状态值进行迭代更新,以实现全网用户一致检测信息,控制主动配电网发电出力功率边际成本,提高其鲁棒性... 详细信息

针对主动配电网负荷调度的均衡性问题,提出了自适应扩散算法的主动配电网鲁棒优化调度方法。通过构造自适应邻接矩阵和融合矩阵,对节点状态值进行迭代更新,以实现全网用户一致检测信息,控制主动配电网发电出力功率边际成本,提高其鲁棒性,优化调度效率,并保证负荷均衡性。实验结果表明,所提方法可显著降低系统的负荷峰谷差,提高其鲁棒性并保证负荷均衡性。

关键词：自适应扩散主动配电网鲁棒优化调度边际成本变量约束

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局部特征分类的自适应扩散模型

信号处理 2014年第9期30卷 1039-1047页

作者：翟东海段维夏鱼江王猛西南交通大学信息科学与技术学院四川成都610031 西藏大学工学院西藏拉萨850000

本文提出了一种既能保持图像特征又能加快扩散速度的自适应扩散模型。首先,该模型利用平均梯度矩阵的特征值区分出图像的平坦区域、线条边缘和角点;其次,该模型根据平均梯度矩阵及其特征向量来控制图像信息的扩散方向;这样,该模型可以... 详细信息

本文提出了一种既能保持图像特征又能加快扩散速度的自适应扩散模型。首先,该模型利用平均梯度矩阵的特征值区分出图像的平坦区域、线条边缘和角点;其次,该模型根据平均梯度矩阵及其特征向量来控制图像信息的扩散方向;这样,该模型可以在不同的区域自适应地选择不同的扩散方向和扩散速度,从而很好地保持了图像特征并自适应地加快了扩散速度。实验结果表明,该模型可以保持图像结构特征,抑制噪声,应用到数字图像修复中,既能加快图像修复速度,又能使修复后的图像具有更好的视觉效果。

关键词：自适应扩散平均梯度矩阵结构特征扩散速度

基于指数变量的复小波域自适应扩散图像滤波算法

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计算机应用 2014年第6期34卷 1758-1761页

作者：刘金华四川九洲电器集团有限责任公司卫星导航事业部四川绵阳621000

为了克服传统各项异性扩散模型在图像滤波时出现的阶梯效应和边缘模糊问题,利用复小波变换较好的完美重构性和方向选择性等特点,结合图像的梯度和复小波变换模特征,设计了一种复小波域自适应图像扩散滤波模型,提出了一种基于指数变量的... 详细信息

为了克服传统各项异性扩散模型在图像滤波时出现的阶梯效应和边缘模糊问题,利用复小波变换较好的完美重构性和方向选择性等特点,结合图像的梯度和复小波变换模特征,设计了一种复小波域自适应图像扩散滤波模型,提出了一种基于指数变量的自适应扩散图像滤波算法。通过计算机仿真验证了所提算法的滤波性能,结果表明该算法在低信噪比条件下可有效地滤除图像噪声,并且能较好地保持图像的边缘、纹理等细节信息。

关键词：自适应扩散图像滤波指数变量各项异性扩散复小波变换

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基于破损区域分类的自适应扩散模型

计算机应用研究 2016年第9期33卷 2823-2826页

作者：段维夏聂洪玉王猛西南交通大学信息科学与技术学院成都611756

为了提高数字图像的修复精度,加快修复速度,提出了一种自适应扩散模型。该模型利用结构张量的最大特征值将破损图像区分为平坦区域、结构信息不明显的区域以及结构信息明显的区域,使模型在不同区域进行相应的扩散;利用结构张量的两个特... 详细信息

为了提高数字图像的修复精度,加快修复速度,提出了一种自适应扩散模型。该模型利用结构张量的最大特征值将破损图像区分为平坦区域、结构信息不明显的区域以及结构信息明显的区域,使模型在不同区域进行相应的扩散;利用结构张量的两个特征值构造了速度函数,使模型在不同区域的扩散速度也不同,从而加快扩散速度并保持图像的结构信息。实验结果表明,该模型不仅可以加快修复速度,而且可以很好地抑制噪声,并且保持图像的结构特征。

关键词：自适应扩散破损区域分类结构张量结构特征

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基于边缘优先填充的自适应深度图像修复方法

无线电工程 2024年

作者：孙梦欣牟琦夏蕾李洪安李占利西安科技大学计算机科学与技术学院西安科技大学机械工程学院北京航空航天大学虚拟现实技术与系统全国重点实验室

针对传统的深度图像空洞修复方法引起的物体边缘扭曲、模糊以及修复较大空洞速度缓慢的问题，提出了一种基于边缘优先填充的自适应深度图像修复方法。该方法利用多通道检测提取RGBD图像边缘，经过去除空洞虚假边缘和无用细节信息处理，... 详细信息

针对传统的深度图像空洞修复方法引起的物体边缘扭曲、模糊以及修复较大空洞速度缓慢的问题，提出了一种基于边缘优先填充的自适应深度图像修复方法。该方法利用多通道检测提取RGBD图像边缘，经过去除空洞虚假边缘和无用细节信息处理，生成物体的显著性边缘；将此边缘引入到图像修复过程中，优先填充空洞区域的边缘位置，有效解决边缘模糊虚化的问题，使修复后的深度图像边缘结构清晰；在曲率驱动扩散模型的扩散项中引入梯度引导函数，使模型在空洞的平坦区域和边缘区域自适应地选择不同的扩散方向和扩散强度，实现对较大空洞区域的准确填充。实验结果表明，所提方法在RGBZ数据集上与其他方法进行比较，其PSNR和MSSIM分别提高了8～13dB、0.009 9～0.021 4，在提高迭代效率的同时有效修复了较大空洞，保持了较为清晰完整的物体边缘轮廓信息。

关键词：深度图像空洞修复边缘提取曲率驱动扩散模型自适应扩散

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基于图像局部结构的区域匹配变分光流算法

电子学报 2015年第11期43卷 2200-2209页

作者：陈震张聪炫晏文敬吴燕平南昌航空大学测试与光电工程学院江西南昌330063 无损检测技术教育部重点实验室江西南昌330063

针对变分光流算法的计算精度与鲁棒性问题,提出一种基于图像局部结构的区域匹配变分光流算法.光流估计能量泛函的数据项采用图像结构守恒与灰度守恒相结合,并引入规则化非平方惩罚函数,保证了光流估计的精度与鲁棒性;平滑项采用随图像... 详细信息

针对变分光流算法的计算精度与鲁棒性问题,提出一种基于图像局部结构的区域匹配变分光流算法.光流估计能量泛函的数据项采用图像结构守恒与灰度守恒相结合,并引入规则化非平方惩罚函数,保证了光流估计的精度与鲁棒性;平滑项采用随图像局部结构自适应变化的扩散策略结合区域匹配约束函数能够有效地保护运动物体或场景的边缘轮廓信息;在光流计算过程中引入金字塔分层细化策略克服图像序列中大位移运动引起的像素点漂移现象,并采用数学方法证明光流估计模型的鲁棒性和收敛性.多组实验表明,本文方法在图像中存在剧烈光照变化、非刚性物体复杂运动以及多目标大位移运动等情况下具有较高的计算精度、较好的鲁棒性.

关键词：变分光流图像局部结构自适应扩散区域匹配

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移动机器人同步定位与地图构建研究

移动机器人同步定位与地图构建研究

作者：李恩泽哈尔滨工程大学

学位级别：硕士

由于移动机器人工作场所的多样性,如何在未知的工作场所中进行探索成为了移动机器人研究中备受瞩目的研究方向。移动机器人在未知的工作场所中运行时,须要建立该未知场所的相关地图并精确计算出自身所处位置,这样有助于机器人进行合理... 详细信息

由于移动机器人工作场所的多样性,如何在未知的工作场所中进行探索成为了移动机器人研究中备受瞩目的研究方向。移动机器人在未知的工作场所中运行时,须要建立该未知场所的相关地图并精确计算出自身所处位置,这样有助于机器人进行合理的行进路线规划,从而更好地完成工作。通常,移动机器人在工作中将构建环境地图与自身定位这两个步骤并行处理,这一过程在研究中被称作机器人的即时定位与地图构建（Simultaneous Localization And Mapping,SLAM）过程。本文在学习国内外对智能移动机器人SLAM问题的相关先进算法基础上,对移动机器人SLAM问题作出了深入的分析、研究,并对算法中所存在的不足作出了一定改进。首先,建立用于移动机器人SLAM研究的坐标系,并构建了移动机器人系统的实验模型,如机器人位姿模型、环境地图与特征模型、运动模型、观测模型。并利用所搭建的这些模型,实现了经典的基于概率的SLAM算法FastSLAM2.0。将无迹变换引入FastSLAM算法,构成UFastSLAM算法,来减小粒子滤波器采样中的不确定性,同时消除卡尔曼滤波器所造成的线性化误差,并将UFastSLAM算法与EKF-SLAM和FastSLAM算法在相同的实验环境下进行了对比分析。然后,针对UFastSLAM算法所采用的粒子滤波器（Particle Filter,PF）在运行的过程中存在的粒子耗尽的问题,提出了粒子适度值方差和欧氏距离的自适应扩散粒子群优化算法（Diffusion Particle Swarm Optimization,DPSO）来优化UFastSLAM算法,通过让每个粒子朝向这一世代的个体最优解以及全局最优解移动来使得粒子的权值分布均匀,有效控制了粒子耗尽问题,并通过具有自适应特性的随机粒子扩散来保持粒子的多样性,避免陷入局部最优。将DPSO-FastSLAM算法和FastSLAM算法、UFastSLAM算法、PSO-FastSLAM算法,验证了算法的有效性。最后,实现了基于啮齿类动物大脑海马体模型的SLAM方法——RatSLAM。并利用算法作者所给出的室外环境进行了仿真实验;此外,设计了室内环境仿真实验,对RatSLAM与传统的基于概率模型的EKF-SLAM算法进行了离线仿真实验对比。验证了该算法中经历地图的自我修正功能和算法在闭合环境下的优越性。

关键词：粒子滤波器 FastSLAM 粒子群优化算法自适应扩散 RatSLAM