基于非漏电脉冲耦合振荡器模型的无线传感器网络时间同步算法

提出了一种基于非漏电脉冲耦合振荡器模型的无线传感器网络（WSNs）时间同步算法，并对算法的正确性进行了证明，给出了算法步骤的描述。同时分析了如何在WSN节点上实现该算法，引入了不应期来解决由于延迟带来的节点之间重复激发问题，并讨论了模型中各参数对同步的影响。非漏电脉冲耦合振荡器模型采用线性的动态函数描述振荡器的状态变化，从而解决了经典的脉冲耦合振荡器模型因采用非线性动态函数而使计算量过大的问题，使得基于该模型的时间同步算法可以在WSN节点上高效运行。通过测试平台上的实验验证了算法的有效性。

NSCT变换域PCNN彩色图像增强算法

为了改善由于光照不均对真彩色图像的影响,根据人类对颜色的感知特性,利用YCb Cr彩色模型空间,提出了一种基于非抽样Contourlet变换(NSCT)的PCNN模型的图像增强算法。首先,将图像从RGB彩色空间转换到YCb Cr彩色空间;然后对亮度分量进行NSCT分解,得到低频子带系数和高频方向子带系数,对低频子带,利用PCNN增强,对高频子带采用非线性变换进行增强;最后,使用NSCT逆变换重构图像的亮度分量,并将图像从YCb Cr色彩空间模型还原到RGB空间得到增强后的图像。实验结果表明,算法增强效果明显优于同态滤波、空域PCNN及NSCT域的PCNN算法,不仅增加了彩色图像的明亮度,而且图像保真性好,纹理更清晰。