面向指挥控制系统界面的认知负荷研究

在紧张恶劣的信息化作战条件下,指挥控制系统界面自身问题容易造成指挥员认知负荷过载,影响指挥员的认知效率,造成指挥决策失误.针对此问题,文中首先阐述了认知负荷理论的内涵,总结了认知负荷理论在人机界面领域的应用;然后,基于认知负荷理论,分析了指挥控制系统界面认知负荷的来源及类型特点;最后,根据指挥控制系统界面认知负荷的均衡...     

一种基于Sobel分解算子的图像边缘检测并行算法

串行Sobel梯度算子边缘检测算法需要将两个掩模S1和S2分别在图像的每个像素上移动．并在每个像素上进行11次加法运算，即需要11xN^2次加法，时间复杂度为O（N^2）；文章提出了一种Sobel算子分解模型。并设计了一种在SIMD—MPP模型上基于Sobel分解算子的并行图像边缘检测算法．该并行算法总共只需要8次平移操作和9次加法运算即可完成，其时间复杂度为O（1），加速比达到N^2，大大地提高了基于Sobel算子的图像边缘特征提取的效率。     

基于SIMD-MPP并行模型的图像调度与映射方法研究

文章提出并设计了一种基于SIMD-MPP并行模型的图像划分和图像映射方法,使得在基于SIMD-MPP并行模型的景象匹配全遍历搜索过程中,从存储器读取基准图的每个像素只需一次,使处理元阵列与存储器之间的数据通信量减到最小,有效地解决了基准图的重复读取“瓶颈”问题。     

基于局部空间变稀疏约束的多核学习方法

局部多核学习方法根据样本所在局部空间特性选择特定的核函数组合方式,具有较好的判别能力.本文提出了一种基于局部空间变稀疏约束的多核学习方法,首先依据样本在特征空间的分布情况以软分组的方式将训练数据划分为若干数据子集.以数据子集为单位,根据在相应的局部空间内的核函数相似程度,调整核组合的稀疏程度,使用交替优化的方法进行求解.实验表明本文方法对于区分特征学习和对抗噪声方面具有的优势,因此也使得在图像场景分类问题上的准确率和稳定性得到明显提高.     

图像几何校正控制点的自动确定方法

依据图像几何校正的一般思路，提出了一种有效控制点（CP）自动确定方法，首先定义了基准控制点（RCP）及畸变控制点（DCP）的概念，设计了一种基于图像方差的检测模板，提出了相应的检测准则及搜索方案，然后在畸变图像中利用归一化积相关图像匹配算法实现了基准控制点相对应的畸变控制点的精确定位，并给出了方法的算法流程，最后，以几何旋转畸变图像为例进行仿真实验，准确辨识出了畸变模型的参数，验证了方法的可行性有效性。     

基于低秩结构提取的高光谱图像压缩表示

为实现高效、精准的高光谱图像分类,该文利用低秩矩阵恢复从原始数据中提取低维特征,实现高光谱图像的压缩表示。针对高光谱应用的特殊性,该文算法基于结构相似性度量(Structural Similarity Index Measurement, SSIM)对矩阵恢复过程提出了信噪分离约束,有助于选择更优的模型参数,增强表示的准确性。实验证明,相比现有相关方法,该文算法能够有效去除高光谱图像中的噪声,表示结果更为鲁棒;在仅使用低维特征时,仍能达到较高的分类精度。