河南省教育厅科学技术研究重点项目(13A520354)
- 作品数：5 被引量：22H指数：3
- 相关作者：肖汉周清雷马歌郭运宏贾遂民更多>>
- 相关机构：郑州师范学院郑州大学郑州铁路职业技术学院更多>>
- 发文基金：河南省教育厅科学技术研究重点项目河南省科技攻关计划中国博士后科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术天文地球电子电信文化科学更多>>
- 类似虹膜轮廓曲线分割的SAR雷达成像技术被引量：1
- 2014年
- 合成孔径雷达(SAR)成像是跟踪探测机动目标的基础,传统的SAR雷达成像基础采用数据融合和图像配准的雷达成像方案,在获得具有相似测度的边缘轮廓特征时成像效果较好,当运动目标边缘为断裂的非相似度特征时,无法准确对快速运动目标成像.引入虹膜边缘轮廓曲线分割技术,提出一种基于虹膜边缘函数计算和区域灰度轮廓曲线分割的SAR雷达成像技术.构建合成孔径雷达回波模型,得到虹膜轮廓曲线分割的边缘函数的演化方程,实现SAR雷达准确成像.对4类高速飞行目标进行SAR成像仿真,结果表明采用该算法能避免因距离色散和多普勒时变出现的成像散焦,边缘轮廓特征能全面提取,成像分辨高.在雷达目标识别等领域具有较好的应用性.
- 贾遂民王韫烨肖汉
- 关键词：雷达成像目标识别
- 面向OpenCL架构的Harris角点检测算法被引量：7
- 2014年
- Harris角点检测算法是计算机视觉领域中使用非常广泛的点特征提取算法,它计算简单,稳定性强,但运算速度慢。当前已有算法优化研究一般只针对单一硬件平台,它们很难实现在不同平台上的高效运行。为此提出一种基于开放式计算语言(OpenCL)设计思想的Harris角点检测并行算法,其采用图形处理器(GPU)中共享存储器、常量存储器和锁页内存机制在OpenCL框架下完成影像角点检测的全过程。实验结果表明,基于OpenCL的Harris角点检测并行算法相比CPU上的串行算法可获得的加速比高达77倍,执行效率明显提高,对于大规模数据处理表现出良好的实时处理能力。
- 肖汉马歌周清雷
- 关键词：图形处理器角点检测HARRIS算子
- 基于OpenCL的Prewitt算法的并行实现被引量：5
- 2014年
- Prewitt算法是数字图像分割中最常用的边缘检测算法。采用传统CPU上的串行方法实现该算法需要较大的计算量、耗时较长,因此,通过GPU对其进行性能加速有着重要的意义。然而由于GPU硬件体系结构的差异性,跨平台移植是一件非常困难的工作。针对上述问题,提出了一种基于OpenCL异构框架的Prewitt图像边缘检测并行算法。实验结果表明,该并行算法比CPU上的串行算法运行速度快,加速比可达30倍,有效地提高了大规模数据处理的效率,可移植性好,具有较高的应用价值。
- 马歌肖汉
- 关键词：OPENCL边缘检测
- 《软件工程》实践教学模式的研究与探索
- 2013年
- 本文针对＂软件工程＂实践教学模式进行探讨和研究,通过对软件工程学科本身特点的分析,总结现有教学模式存在的问题,提出＂案例导向、项目驱动＂的实践教学方案和实施过程。
- 张玉张红艳
- 关键词：软件工程实践教学
- 面向CPU＋GPU异构计算的SIFT特征匹配并行算法被引量：11
- 2013年
- 依据图形处理器(GPU)计算特点和任务划分的特点,提出主从模型的CPU+GPU异构计算的处理模式.通过分析和定义问题中的并行化数据结构,描述计算任务到统一计算设备架构(CUDA)的映射机制,把问题或算法划分成多个子任务,并对划分的子任务给出合理的调度算法.结果表明,在GeForce GTX 285上实现的尺度不变特征变换(SIFT)并行算法相比CPU上的串行算法速度提升了近30倍.
- 肖汉郭运宏周清雷
