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OBS网络中基于优先级与突发包分割的偏射路由机制(英文) 被引量：7
1
作者 管爱红 王波云 +2 位作者 傅洪亮 徐寅 张海芳 《光子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第2期127-132,共6页
为了有效地降低突发包的丢失率和保证OBS网络中不同优先级业务的服务质量,提出了一种基于优先级与突发包分割的偏射路由机制.当冲突发生时,首先基于突发包的优先级进行"竞争突发包头部分割或者原突发包尾部分割"处理;无冲突... 为了有效地降低突发包的丢失率和保证OBS网络中不同优先级业务的服务质量,提出了一种基于优先级与突发包分割的偏射路由机制.当冲突发生时,首先基于突发包的优先级进行"竞争突发包头部分割或者原突发包尾部分割"处理;无冲突部分直接在事先预留的输出数据信道上处理,冲突部分的分割突发包根据参数可调的偏射路由机制被偏射到最佳偏射路径上.仿真结果表明,该机制能够有效地降低整个网络的丢包率和端到端的延时,并且得到高优先级突发包的丢失率和延时低于低优先级突发包.由此可知,基于优先级与突发包分割的偏射路由机制能够有效地解决突发包的冲突问题,从而提高整个OBS网络的性能. 展开更多
关键词 光通信 光突发交换 冲突解决 突发包分割 偏射路由 服务质量
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基于透射率空间与色彩纹理相关性的图像分割 被引量：25
2
作者 王云烨 李勃 +2 位作者 董蓉 陈惠娟 陈启美 《电子测量技术》 2015年第1期41-46,共6页
针对传统基于图论的分割算法对纹理丰富的图片产生较多误分割的问题,提出一种基于透射率空间和色彩纹理相关性的分割算法,采用LMS人眼视觉模型和彩色对数图像处理模型(LIPC)将RGB三通道转换为耦合性更低的透射率三通道,离散小波变换分... 针对传统基于图论的分割算法对纹理丰富的图片产生较多误分割的问题,提出一种基于透射率空间和色彩纹理相关性的分割算法,采用LMS人眼视觉模型和彩色对数图像处理模型(LIPC)将RGB三通道转换为耦合性更低的透射率三通道,离散小波变换分解得到纹理特征,与透射率色彩特征构成联合特征集,考虑到纹理和色彩特征值域范围不同,采用马氏距离代替欧式距离计算特征向量距离。实验结果表明改进算法较传统算法概率边缘指数提高约12%,全局一致性误差降低28%。 展开更多
关键词 图像分割 色彩纹理相关性 人眼视觉模型 透射率空间 离散小波变换 马氏距离
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一种灵活的柱面反投影算法 被引量：9
3
作者 曹济英 陆高勇 +1 位作者 李勃 董蓉 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第11期75-82,共8页
传统柱面图像反投影算法依赖于圆柱模型以及标定的精度,且物距发生变化时模型将会失效,需要重新进行标定,过程繁琐,场景适应性不足.为此,提出一种灵活的柱面图像反投影算法.根据透视投影原理,像素当量随距离远近呈二次曲线分布,因此可... 传统柱面图像反投影算法依赖于圆柱模型以及标定的精度,且物距发生变化时模型将会失效,需要重新进行标定,过程繁琐,场景适应性不足.为此,提出一种灵活的柱面图像反投影算法.根据透视投影原理,像素当量随距离远近呈二次曲线分布,因此可以通过拟合二次曲线表征其成像特性,对竖直方向和水平方向分别进行处理,进而实现柱面图像反投影变换.当目标物体相对相机发生前后方向和左右方向位移时,通过修正二次曲线的系数适应其成像特性的改变,无需再次标定.实验结果表明,该算法精度与传统方法相当,且在左右移动、一定缩放范围内保持精度不变.本文算法仅需一次标定即可满足目标物体小范围内移动时的图像变换需求,提高了场景适应性. 展开更多
关键词 柱面反投影 二次曲线 成像特性 标定 小范围移动
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快速的圆投影图像匹配算法 被引量：4
4
作者 曹田 李勃 +1 位作者 任福继 董蓉 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2020年第1期84-91,共8页
针对现有圆投影匹配方法计算复杂度高、对同质区域无法识别的缺点,提出了一种新的图像匹配算法。该算法基于混合圆投影向量,结合塔式分解和角度直方图估计,不仅可以识别出模板在待匹配图像中的准确位置,还可以通过角度估计策略得到模板... 针对现有圆投影匹配方法计算复杂度高、对同质区域无法识别的缺点,提出了一种新的图像匹配算法。该算法基于混合圆投影向量,结合塔式分解和角度直方图估计,不仅可以识别出模板在待匹配图像中的准确位置,还可以通过角度估计策略得到模板的旋转角度。通过图像金字塔策略,结合混合圆投影向量快速找到候选点;然后在诸多候选点中精确定位,确定位置;最后通过角度直方图计算出准确的角度。实验结果证明该算法识别率高,且匹配速度快。 展开更多
关键词 圆投影 模板匹配 图像匹配 图像金字塔 角度直方图 混合圆投影 顶层局部聚类 非极大值抑制
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基于颜色先验的显著性物体检测 被引量：1
5
作者 张绳富 董蓉 李勃 《现代制造工程》 CSCD 北大核心 2019年第4期122-128,共7页
传统的显著性检测算法主要基于中心先验、边界先验建立检测模型,但是在实际应用中,这些先验信息不一定都适用,比如机器视觉领域很多图像显著性区域位于图像边界,因此针对传统显著性算法的缺点,根据实际应用需求提出基于颜色先验和高斯... 传统的显著性检测算法主要基于中心先验、边界先验建立检测模型,但是在实际应用中,这些先验信息不一定都适用,比如机器视觉领域很多图像显著性区域位于图像边界,因此针对传统显著性算法的缺点,根据实际应用需求提出基于颜色先验和高斯混合模型的算法,不需要局限于中心和边界先验。首先通过高斯混合模型在Lab颜色空间根据颜色将图像中的像素聚类,根据颜色先验和结构相似性算法将子高斯模型分为前景子高斯模型和背景子高斯模型,此时的分割结果比较粗糙、噪点较多,通过条件随机场对此进行优化,获得最终的边界准确度较高的显著性区域。所述算法直接通过高斯混合模型对像素进行聚类,没有利用中心、边界先验,应用高斯混合模型保证获得准确稳定的边界,能够检测位于边界的显著性区域,与传统的显著性检测算法相比准确度更高。 展开更多
关键词 颜色先验 显著性检测 高斯模型 条件随机场 结构相似性
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