用于侧扫声纳图像边缘检测的改进Canny算子

针对侧扫声纳图像斑点噪声强的特点,提出一种改进的Canny算子进行边缘检测.根据斑点噪声的乘性模型和瑞利分布特性,在非下采样Contourlet变换域进行局部自适应降斑.该方法在有效抑制斑点噪声的同时可较好地保护边缘,避免了Canny算子造成的边缘模糊.计算降斑后图像的梯度值分布,对梯度幅值进行非极大值抑制得到极大值点.将梯度模的极大值点分成强边缘点、弱边缘点与非边缘点3类,基于类间方差最大自适应确定区分3类的双阈值,经双阈值处理与弱边缘连接得到边缘图.对模拟声纳图像和实际声纳图像的边缘检测结果表明,较之Canny算子和小波模极大等边缘检测方法,该方法具有边缘检测完整、定位准确、伪边缘点较少等优点.

侧扫声纳图像的NSCT域模极大值边缘检测

侧扫声纳图像边缘检测较困难,为此,提出一种针对该图像特点的多尺度边缘检测方法。对侧扫声纳图像进行非下采样Contourlet变换(NSCT)分解,根据斑点噪声在NSCT域的分布特点,进行局部自适应去噪。通过各方向子带沿边缘方向的插值和非极大值抑制寻找模极大值点。通过类内方差最小化法自适应确定阈值,由阈值处理得到各子带的边缘。经边缘融合实现完整的边缘图。实验结果表明,该方法具有边缘检测完整、定位准确、伪边缘点少等优点。

基于图像分块和Hausdorff距离的背景更新方法

在图像测量、目标检测过程中,传统的背景更新算法对于背景的扰动变化过于敏感.为此,本文提出了一种基于图像分块和Hausdorff距离判断的背景更新方法.首先采用高斯混合模型初步得到背景,然后对图像进行分块,借助图像匹配的思想计算当前图像块和背景图像块的Hausdorff距离,判断是否满足背景更新条件.若满足,则更新背景;若不满足,则再通过计算其色调值的Hausdorff距离来决定是否更新背景.实验表明,新算法通过图像灰度、色调等多种参数判别,能较好地克服背景扰动变化的干扰,背景更新的效果较好,有利于后期的目标检测与识别.

TD-LTE室内覆盖技术融合分场景建设策略

为提升网络质量、竞争优势以及用户业务体验,中国移动TD-LTE网络深度覆盖单纯采用传统室分模式已不能完全适应网络发展的需求。现阶段市面上出现了多种新型室分覆盖技术,而各类技术优缺点并存。未来建设模式应该因地制宜,根据具体场景将新旧技术进行融合使用。本文介绍了六种传统室分和新型室分技术的组成、使用方式、优缺点。然后将目标场景划分为九大类,对每类场景进行融合的方案策略分析。最后点明本文提炼的建议对室分工程建设具有很强的指导意义,易于实行和推广。

基于容量目标的TD-LTE室内覆盖规划方法

为满足TD-LTE高宽带业务带来的容量需求,本文提出两种室内覆盖的容量规划方法。首先,介绍了室内覆盖的建网背景和规划特点;然后,重点讨论基于容量目标的算法,包括有历史数据的算法和无历史数据的算法,并举例进行分析;最后,对两种算法的优缺点进行总结。本文提出的算法拓展了规划思路,具有较好的实用性。

SD-WAN安全性挑战与解决方案

与传统专线相比,SD-WAN价格低廉、易用性高。分析了SD-WAN安全性存在的问题和面临的挑战,构建一种安全架构。阐述分支节点、总部节点、运维、网络边界中所用到的关键技术,满足SD-WAN安全态势多维度快速感知。