提出了基于颜色比率梯度(CRG,color ratio gradient)的样本块图像修补新方法。CRG对纹理中物体的遮挡和聚类的区分是鲁棒的,该方法的引入可以消除修补过程中纹理块选择时的误匹配,提高修补过程中源纹理块的质量,从而提高最终图像修补的...提出了基于颜色比率梯度(CRG,color ratio gradient)的样本块图像修补新方法。CRG对纹理中物体的遮挡和聚类的区分是鲁棒的,该方法的引入可以消除修补过程中纹理块选择时的误匹配,提高修补过程中源纹理块的质量,从而提高最终图像修补的质量。图像修补实验结果表明,本文提出的方法优于原有的基于样本块修补算法。展开更多
在分析现有相关技术的基础上,提出了一种基于边缘计算的分簇(Ad hoc On-demand Distance Vector,AODV)路由新算法.通过对传统的以最小跳数为基础的AODV路由协议进行优化,综合考虑车辆节点能量,车辆行驶速度的信息,结合车对车(Vehicle to...在分析现有相关技术的基础上,提出了一种基于边缘计算的分簇(Ad hoc On-demand Distance Vector,AODV)路由新算法.通过对传统的以最小跳数为基础的AODV路由协议进行优化,综合考虑车辆节点能量,车辆行驶速度的信息,结合车对车(Vehicle to Vehicle,V2V)以及车对路(Vehicle to Road,V2R)的通信模式,在路边单元RSU中添加边缘服务器,使用分簇的方法,簇内车辆节点使用V2V通信模式,簇间车辆节点使用V2V与V2R相结合的通信模式来进行路由的选择.仿真结果表明,该算法在高速移动车辆自组织网络中提高了路由的选择效率,降低了链路因高速移动而导致断开重新建立链接带来的网络拓扑控制开销.展开更多
文摘提出了基于颜色比率梯度(CRG,color ratio gradient)的样本块图像修补新方法。CRG对纹理中物体的遮挡和聚类的区分是鲁棒的,该方法的引入可以消除修补过程中纹理块选择时的误匹配,提高修补过程中源纹理块的质量,从而提高最终图像修补的质量。图像修补实验结果表明,本文提出的方法优于原有的基于样本块修补算法。
文摘在分析现有相关技术的基础上,提出了一种基于边缘计算的分簇(Ad hoc On-demand Distance Vector,AODV)路由新算法.通过对传统的以最小跳数为基础的AODV路由协议进行优化,综合考虑车辆节点能量,车辆行驶速度的信息,结合车对车(Vehicle to Vehicle,V2V)以及车对路(Vehicle to Road,V2R)的通信模式,在路边单元RSU中添加边缘服务器,使用分簇的方法,簇内车辆节点使用V2V通信模式,簇间车辆节点使用V2V与V2R相结合的通信模式来进行路由的选择.仿真结果表明,该算法在高速移动车辆自组织网络中提高了路由的选择效率,降低了链路因高速移动而导致断开重新建立链接带来的网络拓扑控制开销.