基于小波神经网络的视频图像恢复

对于视频图像序列中的部分退化帧的恢复,提出利用清晰的相邻帧数据恢复得到背景信息,然后采用小波神经网络来逼近,求出退化图像背景恢复到原始图像背景的非线性影射关系,从而由退化帧恢复得到原始图像比较清晰的前景对象和背景边缘信息。该小波神经网络模型既考虑了相邻帧的信息,也利用了退化帧本身的数据。对比试验证明了本方案具有较好的恢复效果。     

DM642采集彩色线阵CCD图像EDMA帧的设计

基于专用视频/图像处理芯片DM642和彩色线阵CCD TCD2252D设计了一套实时图像采集处理系统。重点研究了在实时图像采集处理系统中,使用EDMA来实时传输图像时,视频缓冲区FIFO阈值与EDMA帧尺寸的设计。     

基于CAZAC序列的MIMO-OFDM定时同步算法

针对MIMO-OFDM系统定时同步中的精确度问题，提出一种基于CAZAC序列的定时同步方法。通过CAZAC序列优化帧的定时目标、准确度以及结构，使得帧和符号同步同时实现，简化定时算法。帧同步和符号同步的联合实现，降低了定时算法的计算量并能够准确定义信道的第一径，能够在时域实现整数频偏的估计，在提高同步精度的同时降低了系统的复杂度，通过仿真验证了算法在Rayleigh衰落信道中性能的明显改善。     

一种低成本的农业现场视频/ 图像快速采集系统马翠

农业现场图像信息采集是农作物长势和病虫害分析的重要手段。结合嵌入式技术与B/S 架构,设计了1 个采用高清晰图像传感器罗技Pro9000摄像头的低成本农业现场视频/图像快速采集系统,并对系统的体系结构、通信子系统、采集、压缩与传输子系统进行了详细设计。系统采用大功率WiFi和快速ARM 平台S3C6410 处理器,基于V4L2 技术采集图像,采用JPEG 图像数据压缩技术能够大大地减少传输数据量,使得视频传输更加流畅。试验结果表明,本系统传输640伊480 大小的图像到远程服务器的图像传输成功率在300 m范围内可达到92%以上;在50 m内可达到视频20 帧/秒以上,在300 m的距离也能够达到6帧/秒以上的视频帧率,可以满足视频监控的需求。由于本方案基于ARM 平台设计,成本低,易于集成应用,非常适于大范围农业上开展应用。     

基于ARM和WI-FI技术的大麦田间监控系统设计

试验介绍了一种基于ARM和WI-FI技术的大麦图像采集与无线传输系统的设计.系统构建了基于Linux的嵌入式系统的无线监控网络,采用WI-FI无线通信技术,将大麦田间图像信息经由无线传感器网络和ARM控制器处理,在设计的视频采集软硬件控制下,实现了大麦生长视频信息的自动采集和无线传输,结果表明:搭建系统的客户端能满足25帧/s显示的视频流要求.该研究对发展现代农业生产和实现大麦栽培决策信息化具有重要意义.     

一种新的基于自组织神经网络的运动估计算法

提出了一种新的基于自组织网络的CFSSOM-VQ运动估计算法,新的帧间预测编码方案采用基于自组织特征映射算法(SOM)的矢量量化(VQ)作为帧间预测,以取代目前常用的运动补偿帧间预测(ME MC).并对SOM算法进行了改进,提出了一种分类频率敏感自组织特征映射(CFSSOM)算法.将该算法应用到会议电视视频编码的实验结果表明,与ME MC算法相比,CFSSOM-VQ算法具有更好的预测编码性能.     

基于视频区域动态特征的林火烟雾检测技术研究

  目的  视频监控越来越多地应用到森林火灾烟雾的早期检测中。现有的视频林火烟雾检测方法大多是基于像素提取烟雾特征进行分析检测,烟雾发生早期或烟雾距离摄像头较远时,在视频图像上烟雾仅呈现较小区域,且烟雾的扩散具有无规则性,背景环境复杂多变,导致基于像素的特征不明显,因此使基于像素的烟雾自动化检测难度增大。本文根据可见光视频图像处理原理,提出一种基于局部区域图像动态特征的林火视频烟雾检测方法,以提高林火视频烟雾检测准确度和灵敏度。  方法  以视频图像为研究对象,每秒取一帧生成图像序列,对图像序列进行多层次不同尺度分区;利用图像信噪比原理,计算分区后的连续图像序列的信噪比;根据背景图像信噪比得到自适应阈值,确定待检测图像序列发生亮度变化的图像块,即为疑似烟雾块;提取疑似烟雾块的LBP纹理特征,采用支持向量机区分出烟雾区域。  结果  利用HSV颜色空间的亮度分量,可以有效提取烟雾区域。选择有林火烟雾的视频,对提出的烟雾变化检测方法进行验证,分析结果表明该方法能确定烟雾发生所在的图像块,且能排除部分非烟雾干扰因素。  结论  本文提出了基于局部区域亮度特征和LBP纹理特征的视频林火烟雾检测技术,能准确定位烟雾发生区域,排除部分干扰因素,检测识别率平均达到92%以上,有助于实时林火烟雾自动检测,提高林火烟雾检测率,具有很强的实用性。      

多画面视频图像分割拼接实现方法

在视频监控和视频会议应用领域中都会使用图像滤波、图像分割等技术。首先提出了一种改进型图像分割滤波方法,然后阐述了对多图像分割拼接采用该滤波方法的FPGA(现场可编程逻辑阵列)实现过程。     

序列图像的小波域运动估计和补偿技术研究

针对小波分解域的可变块多分辨率运动估计/补偿(MRME)算法存在运动矢量编码占用码率较高,使用全搜索进行运动估值耗费时间多等缺点,提出对序列图像中运动区域进行运动估计和补偿,在有效地降低了运动估值的复杂度的同时,进一步提高了运动矢量的编码效率,同时在相同码率下,使恢复图像的质量得到提高.     

一种视频序列中二值图像的快速聚类算法

针对现有算法时间效率低且不稳定的缺点，提出了一种视频序列中二值图像的快速聚类算法，其通过对图像标号的方式构建反映聚类像素点密度分布的密度树，然后通过对密度树底层节点的删除实现二值图像的聚类，使得算法的时间效率高而稳定，最差时间效率只与图像尺寸有关，并且可以有效屏蔽噪声的影响、实验结果证明所提算法的时间效率和聚类质量都有显著提高。     

八眉猪生化指标与产仔数关系的研究

用回归分析原理分析了八眉猪转氨酶、铜兰蛋白酶、碱性磷酸酶3种血清活力与产仔数的关系,结果表明,产仔数与谷草转氨酶、铜兰蛋白酶的遗传相关分别0.32、0.27,达显著水平(p<0.05).用父系半同胞方法估计3种血清成分的遗传参数,结果显示,碱性磷酸酶、转氨酶、铜兰蛋白酶的遗传力分别为0.498、0.360、0.254,均高于产仔的遗传力(0.109).由遗传参数作间接选择效率评定,得出转氨酶、铜兰蛋白酶对产仔数的间接选择效率分别为105.7%、102.9%,用表型相关作通径分析,得出转氨酶、铜兰蛋白酶到产仔数的通径系数分别为0.309、0.293达显著水平(p<0.05).表明产仔数与转氨酶、铜兰蛋白酶之间有密切的相关关系.     

城市公园鸟类群落多样性与复杂性初探

2013年1月至2015年3月采用样线法在北京地坛公园调查鸟类27次,利用多样性和复杂性指数研究了鸟类群落结构,探讨了群落多样性和复杂性随月份变化的规律,并分析了复杂性和多样性的相关性及影响因素,结果如下：（1）鸟类共计7目20科43种,优势种8种。群落丰富度在春季或秋季迁徙季节达到峰值。（2）总复杂性、无序复杂性和香农-维纳指数随月份变化趋势大致相同,春夏较高,秋冬较低,结构复杂性则不同,春秋季较高,盛夏和冬季最低。（3）群落总复杂性、无序复杂性以及香农-维纳指数随均匀度和丰富度的增加而增加,随优势度的增加而降低。结构复杂性与丰富度呈极显著相关（R=0.834, P<0.01）,丰富度越高,结构复杂性越高;优势度越高,结构复杂性越低。（4）香农-维纳指数与总复杂性相关性接近1（R=0.993, P<0.01）,说明总复杂性受香农-维纳指数影响很大。（5）结构复杂性和无序复杂性无明显相关（R=0.180, P=0.400）,不能用无序复杂性测度结构复杂性。     

番茄褪绿病毒的进化动态与适应性进化特征

【目的】番茄褪绿病毒（tomato chlorosis virus,ToCV）是长线形病毒科（Closteroviridae）毛形病毒属（Crinivirus）成员,现已成为我国番茄和其他蔬菜作物上最为常见的病毒之一。研究旨在查明ToCV的进化历史,尤其是该病毒何时何地传入我国,并阐明其适应性进化机制。【方法】根据ToCV外壳蛋白（coat protein,CP）基因两侧保守区设计1对特异性引物,对随机抽取的13个ToCV分离物进行扩增克隆,将测序获得的新序列与GenBank下载的含有采样时间和地理信息的序列合并得到103条ToCV CP基因序列,采用日期随机化检验（date-randomization test,DRT）检测数据集中的时间信号,并应用贝叶斯谱系动力学框架重建该病毒的进化动态。同时,应用系统发育与性状关联分析（phylogeny-trait association analysis）评估地理因素对ToCV适应性进化的影响。【结果】13 个ToCV分离物均成功扩增出预期大小（约800 bp）的特异性片段,核苷酸序列与已报道的ToCV不同分离物CP 基因序列一致性均在98%以上;基于聚类排列的日期随机化检验结果显示,通过实际采样时间和日期随机化的数据集分别推断获得的替代速率在95%置信区间之间没有存在重叠,表明本研究的数据集具有足够的时间信号,可以用于后续的贝叶斯分子定年（Bayesian molecular dating）分析。贝叶斯系统发育分析显示ToCV的最近共祖时间（the most recent common ancestor）为1920年（95%置信区间：1849—1976）,该病毒约于2005年左右从美国引入中国。该病毒的CP基因替代速率约为1.12×10 ^-3替代/位点/年（95%置信区间：6.08×10 ^-4—1.73×10 ^-3）,与动物RNA病毒的相当,表明ToCV正处于快速进化之中。此外,系统发育分析与性状关联分析结果显示ToCV分离物与其来源地区的关联系数（association index）、简约分值（parsimony score）和最大单系分支（maximum monophyletic clade）统计检验均呈极显著水平（P<0.01）,表明地理因素与ToCV适应性进化之间存在很强的关联性。【结论】ToCV正处于快速进化动态,该病毒的适应性进化主要受地理因素所驱动。研究结果将有助于增加对ToCV流行病学的认识,可为制定有效的防控策略提供依据。     

基于小波消噪和符号动力学的参考作物腾发量变化的复杂性研究

提出了基于小波消噪的符号动力学途径研究参考作物腾发量(ET0)变化的复杂度,以辽宁省的锦州、北镇、义县、黑山4个站为例,对各气象因素(1957～2006年)及ET0序列进行小波消噪,运用Lempel-Ziv算法计算其复杂度。结果表明:整个锦州市由于噪声影响ET0的平均复杂度为9.25,较真实序列平均复杂度大;义县ET0变化比其他3个站复杂;从时间上分析,锦州4个站中有3个站(锦州、义县、黑山)近20年呈现下降趋势。从符号动力学的角度研究ET0系统的复杂性,为ET0研究提供了新的工具。     

全双工双通路中继网络干扰处理与信号检测算法

全双工双通路连续中继(FD-TPSR)网络频谱效率高,状态控制简单,但全双工中继存在残留自干扰(RSI),发射中继对接收中继也会形成中继间干扰(IRI),会导致通信性能下降.这里提出一种中继间干扰处理方法,中继节点消除部分IRI,以提高端到端信干噪比;保留部分IRI,在目的节点构成延迟转发编码结构,以提供分集增益.同时提出一种基于并行软干扰消除的匹配滤波(MF-PSIC)信号检测算法,匹配滤波器结构简单,实现复杂度低,基于软输出的并行干扰消除能同时检测所有时隙的符号,处理时延小.仿真结果表明,中继间干扰处理方法兼顾了分集增益和累积干扰与噪声因素,相比于无IRI消除和完全IRI消除,误比特率最低; MF-PSIC信号检测算法实现复杂度低,相比于ML信号检测算法仅有很少的性能损失.     

Transcranial magnetic stimulation elicits coupled neural and hemodynamic consequences

Transcranial magnetic stimulation (TMS) is an increasingly common technique used to selectively modify neural processing. However, application of TMS is limited by uncertainty concerning its physiological effects. We applied TMS to the cat visual cortex and evaluated the neural and hemodynamic consequences. Short TMS pulse trains elicited initial activation (approximately 1 minute) and prolonged suppression (5 to 10 minutes) of neural responses. Furthermore, TMS disrupted the temporal structure of activity by altering phase relationships between neural signals. Despite the complexity of this response, neural changes were faithfully reflected in hemodynamic signals; quantitative coupling was present over a range of stimulation parameters. These results demonstrate long-lasting neural responses to TMS and support the use of hemodynamic-based neuroimaging to effectively monitor these changes over time.     

基于D_n格小波图像矢量量化编码方法

矢量量化是一种高效的数据压缩技术,作为一种有效的有损压缩技术,其突出优点是压缩比大以及解码算法简单,具有优良的率失真特性。通过将图片通过小波变换从而去除小波系数空间的松散分布结构所带来的编码冗余和复杂度。然后经过Dn格量化,降低码书的复杂度,通过4维码书对图像进行量化。     

软件部件构造技术与统计应用生成系统

this paper presents a software parts construction technique for developement of Application Generation System (AGS) . Discussions are mainly given on its three aspects, i. e. the parts recognition, parts generation and parts combination.A statistical AGS     

Isolation and Characterization of Cucumber ACC Oxidase Gene and Its Upstream

Ethylene has been implicated as a sex-determining hormone in cucumber. Its exogenous application increases femaleness,and gynoecious genotypes were reported to produce more ethylene. 1-aminocyclopropane-1-carboxylate (ACC) oxidase (ACO) is the key enzyme in ethylene biosynthesis. In this study, a 1 200 base pair (bp) candidate fragment was amplified from the cucumber genome with degenerated primers derived from the ACO amino acid consensus sequence among different plant species. The coding region and its upstream (1 155 bp) were obtained by vector-mediated inverse PCR. The novel gene was analyzed by bioinformatics tools. Four exons and three introns were identified in the coding sequence.The spliced length of mRNA was 933 nucleotides (nts) and it encoded 311 amino acids. Phylogenic analysis result of the new gene (CsACO4, GenBank accession number AY450356) was in accordance with the evolution relationship of genetics among various plant species. Northern blotting showed that the gene expressed among female flowers of gynoecious and monoecious genotypes, it could not express in other organs. This implied that the gene might be correlated with the female behavior positively. Further work is on the way to demonstrate the complexity of the relationship between the endogenous ethylene and the sex determination.     

Social network size affects neural circuits in macaques

It has been suggested that variation in brain structure correlates with the sizes of individuals' social networks. Whether variation in social network size causes variation in brain structure, however, is unknown. To address this question, we neuroimaged 23 monkeys that had been living in social groups set to different sizes. Subject comparison revealed that living in larger groups caused increases in gray matter in mid-superior temporal sulcus and rostral prefrontal cortex and increased coupling of activity in frontal and temporal cortex. Social network size, therefore, contributes to changes both in brain structure and function. The changes have potential implications for an animal's success in a social context; gray matter differences in similar areas were also correlated with each animal's dominance within its social network.