针对远距离复杂场景下红外弱小目标信噪比低导致目标检测虚警率高的问题,提出了一种时域与空域滤波相融合的红外弱小目标检测方法。采用相对局部对比度算法(Relative Local Contrast Measure,RLCM)增强目标信噪比,抑制高亮度背景;利用...
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针对远距离复杂场景下红外弱小目标信噪比低导致目标检测虚警率高的问题,提出了一种时域与空域滤波相融合的红外弱小目标检测方法。采用相对局部对比度算法(Relative Local Contrast Measure,RLCM)增强目标信噪比,抑制高亮度背景;利用目标的时空相关性,运用时域局部差分算法(Temporal Local Difference Algorithm,TLCD)增强目标,消除固定噪点。融合空域和时域的检测结果获得时空相对局部对比度图(Spatial-Temporal Relative Local Contrast Map,STRLCM),通过自适应阈值分割提取待检测的真实目标。实验结果表明,与现有算法相比,所提算法可以极大地降低虚警率同时保持较高的检测效果。
文中引入软件定义网络(Software Defined Network,SDN)对智慧医疗云进行网络管理,并且针对传统SDN控制器存在单点失效和负载均衡的问题,设计了智慧医疗分布式SDN控制器系统。SDN控制系统分为SDN控制器集群、数据转发平面和智慧医疗云服...
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文中引入软件定义网络(Software Defined Network,SDN)对智慧医疗云进行网络管理,并且针对传统SDN控制器存在单点失效和负载均衡的问题,设计了智慧医疗分布式SDN控制器系统。SDN控制系统分为SDN控制器集群、数据转发平面和智慧医疗云服务系统3层。在此基础上,提出一种实时负载动态自调节的快速负载均衡算法DAF(Dynamic Adaptive and Fast Load Balancing)。在该算法中,负载信息感知组件周期性地采集自己的负载信息,自动地进行控制器间的负载信息交互;控制器的负载值超过阈值时,会触发交换机迁移动作,以动态配置交换机与控制器之间的映射关系。实验结果表明,面向智慧医疗云的分布式SDN控制系统的性能良好,且DAF算法能够快速地实现SDN控制器间的负载均衡,提升了智慧医疗云的网络吞吐量。
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