铁路隧道激光除冰系统高层监控软件设计与实现
这是一篇关于隧道除冰系统,激光除冰,高层监控软件,图像压缩,对象-关系映射的论文, 主要内容为一些高寒地区的铁路隧道如果隧道壁存在裂缝及渗水,在冬季会形成结冰。如果不及时清理隧道的结冰,可能会影响行车安全。一种方案是通过安装加热装置加热隧道结冰点,使环境温度达不到结冰条件。这种方案改造代价高,而且能耗极大,不利于可持续性发展。另一种方案是人工除冰,即工作人员定时巡逻隧道渗水点。当发现有结冰时,通过长杆将结冰打落。这种方案除冰效率低下,而且劳动强度大,还易导致安全事故。根据国内某企业集团的委托,计划开发一套基于激光的铁路隧道远程除冰系统。该系统由除冰装置、通信网络及高层监控软件组成。由于整个系统有相当的复杂度和较大工作量,本人主要完成了高层监控软件的开发工作,因此本论文主要围绕高层监控软件的开发工作展开。首先介绍了课题的研究背景,分析了隧道中不同除冰方案存在的问题,讨论除冰技术的理论研究现状及应用现状,以此提出了研究目标。在此基础上,对课题采用的开发技术、通信协议及图像压缩算法进行了介绍。接着,讨论了系统的目标用户以及用户需求,并通过用例模型详细分析了系统功能性需求,简要讨论了系统非功能性需求。随后,给出了系统的总体结构设计,分析了除冰高层监控软件与除冰装置之间的通信过程,讨论了高层监控软件的功能模块分解。按照面向对象的方法,识别出了高层监控软件的实体对象类和用户界面对象类,并通过活动图描述除冰等关键业务过程。通过对象与关系模型之间映射,得到了系统关系数据库的逻辑设计。高层监控软件主要分为监测模块以及控制模块两个子系统,通过时序图详细描述了两个子系统各关键功能模块所涉及对象之间的协作关系,以给出高层监控软件的实现。在实验室环境下对所完成功能进行了测试,验证了高层监控软件的可用性,达到了系统设计目标。
医院远程服务信息系统的研究与实现
这是一篇关于J2ME,Twofish,医院远程服务,安全性,图像压缩的论文, 主要内容为随着科技的不断发展以及人们对医疗服务需求的不断增加,医院传统的服务模式已经不能适应社会的发展。打破传统的医疗服务模式,提高医院管理效率,改善工作环境,已成为现代化医院发展的必然方向。 根据某科技成果交易会的技术需求,结合医院的工作现状和用户对医院的服务需求,论文坚持以“病人为中心”的人性化设计方针,使用当前移动开发领域较为流行的J2ME技术,采用面向对象的程序设计方法,开发出具有高可靠性、高扩展性、高移植性的医院远程服务信息系统。论文首先分析了课题的开发背景,接着详细介绍了与本系统开发的相关技术,其中包括J2ME、JSP、JDBC、MYSQL、XML技术和Bouncy Castle包。然后,论文根据系统的需求,归纳出医院远程服务信息系统应具备的功能,设计出系统的基本框架,即移动客户端、Servlet服务端及数据库等。论文紧接着分别对系统客户端和服务器端进行详细设计与实现,并对重要代码进行了详细说明。通过运行验证了系统具有简单易用性、移植性强、响应速度快等优点。此外,从显示原理角度出发提出了图像信息的显示方案—基于EBCOT的图像ROI编码,这种方案在精简图像像信息,压缩图像大小的同时,也能尽可能多地显示与诊断相关的信息,完全适用于屏幕小且内存资源有限的移动设备上。此外,考虑到系统所涉及的信息的保密性和法律性,论文提出了利用Twofish算法优化系统客户端设计的方案,增强了系统的安全性。最后,论文总结了笔者的工作及研究成果,并对该系统的应用作了直观地展望。
一种新型图像拼接压缩系统设计
这是一篇关于图像拼接,SIFT,图像压缩,JPEG2000,FPGA的论文, 主要内容为随着信息化时代的发展,各领域对大视场高分辨率图像的需求日益提高。单幅图像在大视场和高分辨率之间的矛盾,可由图像拼接技术通过将有重叠信息的多幅图像拼接为一幅图像而有效解决。然而拼接结果图像相较于原始图像,在信息总量上有明显的增长,从而导致存储图像所需的存储资源或传输图像所需的带宽资源也急剧增大,不利于对图像的实时处理。因此,如何实现图像的实时拼接与压缩具有非常重要的研究意义。为满足上述需求,本文设计一种基于FPGA的新型图像拼接压缩系统,从而实现在满足大视场和高分辨率的同时对图像数据进行有效的压缩,便于后续的传输与存储。图像拼接部分采用SIFT算法作为核心配准算法,作为局部不变性特征描述算法中性能最佳的算法之一,该算法配准性能优秀,但存在结构复杂、处理速度慢的局限性。本文首先针对该问题对SIFT算法各模块进行合理简化和并行设计,包括简化的二维高斯滤波模块、基于同心圆邻域的特征点描述模块等,降低了算法复杂度,实现了处理速度的提升。其次,本文通过多路并行的特征点匹配模块提高匹配速度,并通过简化的单应性矩阵降低了RANSAC算法的运算复杂度。最后,对基于双线性插值和加权融合的图像融合算法进行电路设计,有效消除了图像间的拼接缝。至此,实现了从图像配准到图像融合的拼接全过程。对于图像压缩部分,本文选取JPEG2000标准进行实现。作为新一代静态图像压缩标准,JPEG2000拥有压缩比高、有损压缩与无损压缩均可支持的优势,但高复杂度严重制约了其编码速度。针对该问题,本文对其核心计算模块EBCOT Tier-1编码器进行了重点优化设计,提出压缩上下文的数据组织方法,并通过新型PET存储方式在简化逻辑的同时减小存储的Qe位数,从而减小了Tier-1编码器的硬件资源消耗;同时采用4路Tier-1并行工作的设计,大幅提升吞吐率。本文设计的系统在Xilinx Kintex-7 KC705开发板上进行测试。结果表明,系统在实现图像连续实时拼接的同时,也实现了对结果数据的有效压缩。系统对两幅640×480分辨率图像拼接与压缩处理的帧率可达30fps以上,满足了实时拼接与压缩的要求,具有较高的应用价值。
一种新型图像拼接压缩系统设计
这是一篇关于图像拼接,SIFT,图像压缩,JPEG2000,FPGA的论文, 主要内容为随着信息化时代的发展,各领域对大视场高分辨率图像的需求日益提高。单幅图像在大视场和高分辨率之间的矛盾,可由图像拼接技术通过将有重叠信息的多幅图像拼接为一幅图像而有效解决。然而拼接结果图像相较于原始图像,在信息总量上有明显的增长,从而导致存储图像所需的存储资源或传输图像所需的带宽资源也急剧增大,不利于对图像的实时处理。因此,如何实现图像的实时拼接与压缩具有非常重要的研究意义。为满足上述需求,本文设计一种基于FPGA的新型图像拼接压缩系统,从而实现在满足大视场和高分辨率的同时对图像数据进行有效的压缩,便于后续的传输与存储。图像拼接部分采用SIFT算法作为核心配准算法,作为局部不变性特征描述算法中性能最佳的算法之一,该算法配准性能优秀,但存在结构复杂、处理速度慢的局限性。本文首先针对该问题对SIFT算法各模块进行合理简化和并行设计,包括简化的二维高斯滤波模块、基于同心圆邻域的特征点描述模块等,降低了算法复杂度,实现了处理速度的提升。其次,本文通过多路并行的特征点匹配模块提高匹配速度,并通过简化的单应性矩阵降低了RANSAC算法的运算复杂度。最后,对基于双线性插值和加权融合的图像融合算法进行电路设计,有效消除了图像间的拼接缝。至此,实现了从图像配准到图像融合的拼接全过程。对于图像压缩部分,本文选取JPEG2000标准进行实现。作为新一代静态图像压缩标准,JPEG2000拥有压缩比高、有损压缩与无损压缩均可支持的优势,但高复杂度严重制约了其编码速度。针对该问题,本文对其核心计算模块EBCOT Tier-1编码器进行了重点优化设计,提出压缩上下文的数据组织方法,并通过新型PET存储方式在简化逻辑的同时减小存储的Qe位数,从而减小了Tier-1编码器的硬件资源消耗;同时采用4路Tier-1并行工作的设计,大幅提升吞吐率。本文设计的系统在Xilinx Kintex-7 KC705开发板上进行测试。结果表明,系统在实现图像连续实时拼接的同时,也实现了对结果数据的有效压缩。系统对两幅640×480分辨率图像拼接与压缩处理的帧率可达30fps以上,满足了实时拼接与压缩的要求,具有较高的应用价值。
基于压缩感知的图像压缩传输系统
这是一篇关于FPGA,压缩感知,图像压缩,混沌系统,小波变换的论文, 主要内容为随着信息领域的高速发展,传统感知系统在满足海量数据获取、处理、实时存储以及高效传输需求问题上由于奈奎斯特采样定理的限制逐渐陷入瓶颈。压缩感知理论的提出丰富了信号获取理论,也为图像处理与传输系统的研究与实现带来了解决传输效率和硬件成本问题的新思路。相较于传统图像压缩方法,基于压缩感知的图像压缩方法能够建立延迟更低、资源损耗低、传输效率更高且实时性更好的数据处理传输系统。本论文重点针对图像信号的压缩感知算法应用开展了研究,并在FPGA硬件平台上进行了基于压缩感知的图像压缩传输系统的设计与实现。本文针对压缩感知理论下的图像压缩处理方法展开了以下三个方面的研究:图像稀疏表示方法的选择、测量矩阵的构造以及图像重构算法的研究。首先,通过分析多种稀疏表达方式及其稀疏基性能,选择采用sym小波变换基实现图像的稀疏表示;随后,以便于硬件实现和良好测量性能为导向展开了对于确定性矩阵的研究。本文设计了一个基于Lorenz混沌系统和Chen混沌系统建立的交替混沌测量矩阵,并对其进行了约束等距性质、随机性、重构性能的分析验证;最后,对压缩感知理论下的重构算法进行了研究分析,选择通过OMP算法实现压缩图像的重构。在硬件实现层面,本文设计的基于压缩感知的图像压缩传输系统以Cyclone IV系列FPGA为核心,实现了图像采集处理、降维压缩、编码重组和以太网传输功能。图像采集处理功能基于OV5640模组实现,由FPGA完成时序控制以及后续图像组帧、高斯滤波和格式转换过程。降维压缩部分根据压缩感知理论通过降维投影运算的思想实现数据的压缩,本文依照FPGA的流水线结构和并行运算能力设计了一种流水线脉动行列压缩结构,使系统按照行列顺序流水线式地通过传感矩阵对图像数据实施压缩。降维压缩后的数据采用并行化处理策略进行Delta编码和Zigzag编码的后续编码实现进一步的数据压缩处理,此后通过编码重组模块实现码流转换输出。压缩的图像数据通过DDR2实现数据的缓存,再由传输模块按照命令解析结果完成数据包的封装和数据帧的传输。最后,本文对实现的图像压缩传输系统进行了性能分析和评估。实验结果表明,该系统能够实现高效的图像压缩和传输,并具有较高的压缩比。在Matlab中进行压缩图像的重构,通过PSNR(峰值信躁比)和SSIM(结构相似度)两个指标来衡量解压缩所得图像的质量。根据测试数据分析可知,重构图像质量良好。
基于压缩感知的图像压缩传输系统
这是一篇关于FPGA,压缩感知,图像压缩,混沌系统,小波变换的论文, 主要内容为随着信息领域的高速发展,传统感知系统在满足海量数据获取、处理、实时存储以及高效传输需求问题上由于奈奎斯特采样定理的限制逐渐陷入瓶颈。压缩感知理论的提出丰富了信号获取理论,也为图像处理与传输系统的研究与实现带来了解决传输效率和硬件成本问题的新思路。相较于传统图像压缩方法,基于压缩感知的图像压缩方法能够建立延迟更低、资源损耗低、传输效率更高且实时性更好的数据处理传输系统。本论文重点针对图像信号的压缩感知算法应用开展了研究,并在FPGA硬件平台上进行了基于压缩感知的图像压缩传输系统的设计与实现。本文针对压缩感知理论下的图像压缩处理方法展开了以下三个方面的研究:图像稀疏表示方法的选择、测量矩阵的构造以及图像重构算法的研究。首先,通过分析多种稀疏表达方式及其稀疏基性能,选择采用sym小波变换基实现图像的稀疏表示;随后,以便于硬件实现和良好测量性能为导向展开了对于确定性矩阵的研究。本文设计了一个基于Lorenz混沌系统和Chen混沌系统建立的交替混沌测量矩阵,并对其进行了约束等距性质、随机性、重构性能的分析验证;最后,对压缩感知理论下的重构算法进行了研究分析,选择通过OMP算法实现压缩图像的重构。在硬件实现层面,本文设计的基于压缩感知的图像压缩传输系统以Cyclone IV系列FPGA为核心,实现了图像采集处理、降维压缩、编码重组和以太网传输功能。图像采集处理功能基于OV5640模组实现,由FPGA完成时序控制以及后续图像组帧、高斯滤波和格式转换过程。降维压缩部分根据压缩感知理论通过降维投影运算的思想实现数据的压缩,本文依照FPGA的流水线结构和并行运算能力设计了一种流水线脉动行列压缩结构,使系统按照行列顺序流水线式地通过传感矩阵对图像数据实施压缩。降维压缩后的数据采用并行化处理策略进行Delta编码和Zigzag编码的后续编码实现进一步的数据压缩处理,此后通过编码重组模块实现码流转换输出。压缩的图像数据通过DDR2实现数据的缓存,再由传输模块按照命令解析结果完成数据包的封装和数据帧的传输。最后,本文对实现的图像压缩传输系统进行了性能分析和评估。实验结果表明,该系统能够实现高效的图像压缩和传输,并具有较高的压缩比。在Matlab中进行压缩图像的重构,通过PSNR(峰值信躁比)和SSIM(结构相似度)两个指标来衡量解压缩所得图像的质量。根据测试数据分析可知,重构图像质量良好。
使用进化算法的矢量量化
这是一篇关于图像压缩,矢量量化,码书设计,遗传算法,蚁群算法的论文, 主要内容为矢量量化是一种有效的有损压缩技术，广泛应用于图像和语音压缩领域，其最突出的优点在于解码算法简单。矢量量化的基本问题是码书设计和码字搜索，码书设计决定了压缩性能，是矢量量化的关键。传统的LBG和树结构等码书设计算法，因依赖初始码书或聚类种子，以及码书的自适应能力不强等原因，不易逼近全局最优解。遗传算法作为一种新的全局优化搜索算法，具有群体多样性、简单通用、鲁棒性强、适于并行处理等显著特点，得到了广泛应用。它能够在搜索过程中自动获取和积累有关搜索空间的知识，并自适应控制搜索过程以接近全局最优解，可以弥补传统码书设计算法的不足。人工蚁群优化是一种全新的智能搜索算法，人工蚂蚁通过概率选择和信息素更新来模拟自然界中真实蚂蚁的觅食行为。目前蚁群算法在旅行商问题和车辆路径问题等组合优化问题中的应用较为成熟，在矢量量化图像压缩编码中的应用才刚刚起步，其应用于码书设计值得进一步深入研究。 本文首先根据遗传算法中染色体的不同选取方案，提出了基于训练矢量划分和基于码书的码书设计算法，实验证明这两种算法都优于传统码书设计算法。接着介绍了蚁群算法的原理以及基于人工蚁群算法的矢量量化图像压缩编码码书设计建模。针对基本蚁群算法的主要缺陷，如收敛速度慢和易于陷入局部最优，本文提出了一种新的信息素更新方法和局部调整算法，即对属于不同性能聚类中心的训练矢量之间增加不同的信息素增量以及采用模拟退火策略调整最不相似训练矢量，实验结果表明改进的蚁群算法使峰值信噪比(PSNR)提高了0.11 dB。将蚁群算法和遗传算法相结合，提出了遗传蚂蚁码书设计算法，即在蚁群算法中嵌套遗传算子，首先通过概率选择产生的划分作为遗传算法的初始种群，通过选择、交叉及变异算子产生新的划分以后进行排序，舍弃后面的一半，并用前面的一半更新信息素。实验表明，对于256×256 8bit的标准Lena图，码书大小为256时，遗传蚂蚁码书设计算法所获得的PSNR为29.82dB比单纯的蚁群算法码书算法提高了0.23dB。
本文内容包括但不限于文字、数据、图表及超链接等）均来源于该信息及资料的相关主题。发布者：源码货栈 ，原文地址：https://m.bishedaima.com/lunwen/53372.html
