顧賢能

摘 要： 為了提高藝術(shù)設(shè)計實(shí)驗(yàn)過程的指導(dǎo)性和人工智能性，需要構(gòu)建藝術(shù)設(shè)計實(shí)驗(yàn)室智能平臺，融合數(shù)字化多媒體和圖形圖像處理技術(shù)進(jìn)行藝術(shù)設(shè)計優(yōu)化，提出一種基于嵌入式ARM和數(shù)字化多媒體圖像處理技術(shù)的藝術(shù)設(shè)計實(shí)驗(yàn)室智能平臺設(shè)計方案。構(gòu)建智能平臺的總體結(jié)構(gòu)模型，平臺建立在嵌入式環(huán)境中，采用數(shù)字化圖像處理技術(shù)進(jìn)行藝術(shù)設(shè)計中的圖形融合調(diào)度。在ARM，PowerPC等多種硬件平臺上進(jìn)行藝術(shù)設(shè)計平臺的兼容性設(shè)計，以內(nèi)核映像的形式建立藝術(shù)設(shè)計平臺的文件系統(tǒng)和用戶應(yīng)用程序，在嵌入式ARM中進(jìn)行藝術(shù)設(shè)計智能平臺的軟件開發(fā)，將控制權(quán)轉(zhuǎn)交給操作系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)平臺的遠(yuǎn)程控制和智能多媒體信息處理。系統(tǒng)測試結(jié)果表明，該平臺進(jìn)行藝術(shù)設(shè)計具有很好的多媒體信息調(diào)度能力和圖形處理能力，為藝術(shù)設(shè)計提供了精準(zhǔn)的3D模型和數(shù)據(jù)輸入基礎(chǔ)，可實(shí)現(xiàn)藝術(shù)設(shè)計的智能化開發(fā)。

關(guān)鍵詞： 數(shù)字化多媒體； 藝術(shù)設(shè)計； 實(shí)驗(yàn)室； 智能平臺； 圖形處理； 嵌入式ARM

中圖分類號： TN919.85?34； TP391 文獻(xiàn)標(biāo)識碼： A 文章編號： 1004?373X（2018）11?0110?05

Design of digital multimedia based intelligent platform for art design laboratory

GU Xianneng

（Huzhou University， Huzhou 313000， China）

Abstract： It is necessary to construct the intelligent platform of art design laboratory to improve the guidance and artificial intelligence of art and design experiment process. The art design optimization is performed by means of the integration of digital multimedia and graphic image processing technology to propose an intelligent platform design scheme of art design laboratory based on embedded ARM and digital multimedia image processing technology. The overall structure model of the intelligent platform is constructed. The platform is built in the embedded environment. The digital image processing technology is used for the graphic fusion scheduling in art design. The compatibility design of the art design platform is carried out on ARM， PowerPC and other hardware platforms. The file system and user application program of the art design platform are established in the form of kernel image， and the software development of the art design intelligent platform is performed in embedded ARM. The control power is handed over to the operating system to realize the remote control and intelligent multimedia information processing. The test results of the system show that the platform for art design has perfect multimedia information scheduling ability and graphics processing ability， provides the accurate 3D model and data input for art design， and can realize the intelligent development of art design.

Keywords： digital multimedia； art design； laboratory； intelligent platform； graphic processing； embedded ARM

0 引 言

藝術(shù)設(shè)計包括環(huán)境藝術(shù)設(shè)計、平面藝術(shù)設(shè)計以及3D藝術(shù)設(shè)計等各個方面，藝術(shù)設(shè)計是融合圖形圖像處理、3D建模、史學(xué)、考古學(xué)、宗教學(xué)為一體的綜合性學(xué)科。隨著人工智能和計算機(jī)圖像處理技術(shù)的發(fā)展，藝術(shù)設(shè)計已由傳統(tǒng)的人工設(shè)計演變?yōu)橛嬎銠C(jī)智能設(shè)計。藝術(shù)設(shè)計的智能化和計算機(jī)控制水平不斷提高，藝術(shù)設(shè)計實(shí)驗(yàn)室是通過人工智能軟件平臺進(jìn)行藝術(shù)設(shè)計的3D再現(xiàn)的數(shù)字化多媒體實(shí)驗(yàn)室，該類實(shí)驗(yàn)室集圖形圖像處理、計算機(jī)智能控制和3D幾何建模于一體，融合了計算機(jī)硬件和軟件開發(fā)的綜合性多功能的實(shí)驗(yàn)室平臺，研究藝術(shù)設(shè)計實(shí)驗(yàn)室智能平臺的優(yōu)化設(shè)計，對提高藝術(shù)設(shè)計的人工智能性和智慧性的藝術(shù)創(chuàng)造具有重要意義，相關(guān)的實(shí)驗(yàn)室平臺開發(fā)具有廣闊的應(yīng)用前景[1]。

對藝術(shù)設(shè)計實(shí)驗(yàn)室智能平臺的開發(fā)建立在多媒體圖像處理技術(shù)基礎(chǔ)上，結(jié)合嵌入式的軟件開發(fā)和實(shí)驗(yàn)室的綜合性網(wǎng)絡(luò)通信設(shè)計，實(shí)現(xiàn)藝術(shù)設(shè)計過程中的圖像智能處理和多媒體信息調(diào)度和傳輸，當(dāng)前對藝術(shù)設(shè)計實(shí)驗(yàn)室智能平臺的搭建主要采用界面設(shè)計和數(shù)據(jù)庫加載方法，結(jié)合Creator，3DStudio MAX，SoftImage等3D圖形處理軟件創(chuàng)建各種各樣的三維模型并應(yīng)用在藝術(shù)設(shè)計創(chuàng)造中[2?3]，得到藝術(shù)創(chuàng)造中質(zhì)感極強(qiáng)的畫面效果。結(jié)合上述設(shè)計原理，相關(guān)學(xué)者進(jìn)行了藝術(shù)設(shè)計實(shí)驗(yàn)平臺的開發(fā)，并取得了一定的研究成果。其中，文獻(xiàn)[4]提出一種基于Multigen Creator建模的藝術(shù)設(shè)計實(shí)驗(yàn)室智能平臺設(shè)計方案，采用多層次細(xì)節(jié)（LOD）控制實(shí)現(xiàn)藝術(shù)設(shè)計中的多媒體信息傳輸和多線程圖像調(diào)度，提高平臺的智能性，但該系統(tǒng)構(gòu)造復(fù)雜，軟件開發(fā)的實(shí)現(xiàn)難度較大。文獻(xiàn)[5]提出一種基于準(zhǔn)數(shù)據(jù)格式NIMA DFAD（Digital Feature Analysis Data）的藝術(shù)設(shè)計實(shí)驗(yàn)平臺構(gòu)造方法，采用邏輯可編程的PLC作為實(shí)驗(yàn)平臺的核心控制終端，進(jìn)行平臺的硬件設(shè)計和軟件開發(fā)，結(jié)合光點(diǎn)模型生成模擬城市、鄉(xiāng)村、街道等模型，并應(yīng)用在建筑環(huán)境藝術(shù)設(shè)計中，具有很好的人工智能性和人機(jī)交互性，但該模型對大規(guī)模的數(shù)字化多媒體圖像的調(diào)度和利用效率不高。

針對上述問題，本文提出一種基于嵌入式ARM和數(shù)字化多媒體圖像處理技術(shù)的藝術(shù)設(shè)計實(shí)驗(yàn)室智能平臺設(shè)計方案。首先構(gòu)建智能平臺的總體結(jié)構(gòu)模型，在嵌入式環(huán)境中進(jìn)行平臺軟件開發(fā)，采用數(shù)字化圖像處理技術(shù)進(jìn)行藝術(shù)設(shè)計中的圖形融合調(diào)度，實(shí)現(xiàn)圖像處理算法設(shè)計，通過程序加載模塊實(shí)現(xiàn)數(shù)字化多媒體圖形處理算法加載。然后在ARM，PowerPC等多種硬件平臺上進(jìn)行藝術(shù)設(shè)計平臺的兼容性設(shè)計，實(shí)現(xiàn)平臺的遠(yuǎn)程控制和智能多媒體信息處理。最后進(jìn)行系統(tǒng)測試，展示了本文設(shè)計的藝術(shù)設(shè)計實(shí)驗(yàn)室平臺的優(yōu)越性能。

1 實(shí)驗(yàn)室智能平臺總體設(shè)計

為了實(shí)現(xiàn)對藝術(shù)設(shè)計實(shí)驗(yàn)室智能平臺的設(shè)計，首先進(jìn)行系統(tǒng)的總體設(shè)計構(gòu)架分析。藝術(shù)設(shè)計實(shí)驗(yàn)室智能平臺主要分為圖形圖像處理模塊、數(shù)據(jù)存儲器模塊、多媒體信息調(diào)度模塊、數(shù)據(jù)加工模塊、實(shí)驗(yàn)室平臺的設(shè)備控制模塊、人機(jī)交互模塊、數(shù)據(jù)顯示模塊以及輸入輸出總線傳輸模塊等，系統(tǒng)的組成結(jié)構(gòu)圖如圖1所示。

對圖1所示的藝術(shù)設(shè)計實(shí)驗(yàn)室智能平臺總體構(gòu)架體系中各個功能模塊的分析描述如下：

1） 圖形圖像處理模塊。它是平臺的算法設(shè)計核心，采用自適應(yīng)的圖像處理技術(shù)進(jìn)行藝術(shù)設(shè)計實(shí)驗(yàn)室平臺設(shè)計圖形的3D幾何重構(gòu)、圖像降噪、圖像融合和圖像邊緣輪廓特征提取等算法處理，提高藝術(shù)設(shè)計中的圖像處理能力，提高藝術(shù)設(shè)計的圖像處理質(zhì)量。圖形圖像處理采用基于模板匹配的圖像配準(zhǔn)技術(shù)，結(jié)合小波自適應(yīng)降噪技術(shù)進(jìn)行圖像濾波提純[6]。

2） 數(shù)據(jù)存儲模塊實(shí)現(xiàn)數(shù)字化多媒體信息存儲和藝術(shù)設(shè)計過程中的數(shù)據(jù)和圖像信息的緩存功能，數(shù)據(jù)存儲模塊支持多個文件系統(tǒng)，使用Qt/Embedded的GUI作為藝術(shù)設(shè)計實(shí)驗(yàn)室智能平臺的圖形中間件，基于Linux內(nèi)核源碼目錄設(shè)計了數(shù)據(jù)緩存的Flash中間件，在物理存儲介質(zhì)中實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)存儲，選用SuperViVi作為藝術(shù)設(shè)計系統(tǒng)的程序加載模塊，以內(nèi)核映像的形式進(jìn)行圖形加載。

3） 數(shù)據(jù)加工模塊。數(shù)據(jù)加工過程是進(jìn)行藝術(shù)設(shè)計信息的進(jìn)程管理、內(nèi)存管理和文件管理等，在嵌入式Linux系統(tǒng)中進(jìn)行數(shù)據(jù)加工和系統(tǒng)軟件程序開發(fā)，系統(tǒng)支持完整的TCP/IP協(xié)議棧，在Windows操作系統(tǒng)下安裝VirtualBox虛擬機(jī)，采用交叉編譯的方式進(jìn)行數(shù)據(jù)加工和資源信息共享。

4） 設(shè)備控制模塊。設(shè)備控制模塊是進(jìn)行藝術(shù)設(shè)計實(shí)驗(yàn)室智能平臺的多媒體設(shè)備控制，包括多媒體系統(tǒng)控制、平臺的硬件控制等。主機(jī)通過串口作為控制臺來控制目標(biāo)板，采用集成DSP和分布式的PLC控制系統(tǒng)進(jìn)行藝術(shù)設(shè)計實(shí)驗(yàn)時平臺控制。

5） 人機(jī)交互模塊。人機(jī)交互模塊中進(jìn)行藝術(shù)設(shè)計的參數(shù)設(shè)置和參量讀入，在虛擬機(jī)上安裝VirtualBox虛擬機(jī)構(gòu)造人機(jī)交互模塊的C編譯器GCC，基于x86架構(gòu)進(jìn)行GNU開發(fā)，在Windows下編輯代碼實(shí)現(xiàn)人機(jī)交互模塊的GUI界面設(shè)計，提高藝術(shù)設(shè)計實(shí)驗(yàn)室平臺的人機(jī)交互性。

6） 數(shù)據(jù)顯示模塊。數(shù)據(jù)顯示模塊是實(shí)現(xiàn)藝術(shù)設(shè)計中的圖像顯示和輸出功能，采用C++編譯器G++進(jìn)行藝術(shù)設(shè)計后的數(shù)據(jù)顯示。

7） 輸入輸出總線傳輸模塊。藝術(shù)設(shè)計實(shí)驗(yàn)室平臺的輸入輸出總線傳輸模塊采用PCI總線和VIX總線技術(shù)，實(shí)現(xiàn)多媒體信息傳輸和總體調(diào)度。通過總線傳輸調(diào)度，把編譯器路徑加入系統(tǒng)環(huán)境變量，使得執(zhí)行代碼能在ARM上運(yùn)行[7]。

根據(jù)上述總體設(shè)計構(gòu)架分析和功能模塊介紹，進(jìn)行藝術(shù)設(shè)計實(shí)驗(yàn)室智能平臺開發(fā)設(shè)計。首先進(jìn)行圖像信息采集，然后構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)通信進(jìn)行實(shí)驗(yàn)室平臺的網(wǎng)絡(luò)自組網(wǎng)設(shè)計，在控制單元進(jìn)行實(shí)驗(yàn)室平臺的硬件設(shè)計，在輸出模塊輸出藝術(shù)設(shè)計的圖像處理效果圖[8]，整個實(shí)現(xiàn)過程如圖2所示。

2 藝術(shù)設(shè)計實(shí)驗(yàn)室智能平臺的開發(fā)實(shí)現(xiàn)

2.1 開發(fā)環(huán)境描述

本文設(shè)計的藝術(shù)設(shè)計實(shí)驗(yàn)室智能平臺建立在嵌入式環(huán)境中，采用數(shù)字化圖像處理技術(shù)進(jìn)行藝術(shù)設(shè)計中的圖形融合調(diào)度，通過程序加載模塊實(shí)現(xiàn)數(shù)字化多媒體圖形處理算法加載。藝術(shù)設(shè)計實(shí)驗(yàn)室智能平臺的軟件開發(fā)環(huán)境分為模型（Model）、視圖（View）和控制器三大模塊，基于x86架構(gòu)在ARM上運(yùn)行嵌入式設(shè)備，采用交叉編譯工具在Windows下編輯代碼，在虛擬機(jī)上安裝Linux進(jìn)行藝術(shù)設(shè)計實(shí)驗(yàn)室智能平臺的硬盤、光驅(qū)、外部接口的統(tǒng)一開發(fā)，得到藝術(shù)設(shè)計實(shí)驗(yàn)室平臺的狀態(tài)標(biāo)識位見表1。

根據(jù)表1給出的藝術(shù)設(shè)計實(shí)驗(yàn)室智能平臺的標(biāo)識位，在命令行輸入arm?linux?gcc?v，修改配置文件，執(zhí)行“Make menuconfig ”后，在arch/arm/boot目錄下生成藝術(shù)設(shè)計的圖像處理函數(shù)zImage，函數(shù)定義為：

??? Ash Shell bedded ARM

[*]Check for art design of graphic on interactive shells

[*]Lash（PowerPC hardware platform：aliased to hush）

配置完成后，編輯init.d目錄下的rcS文件，分別運(yùn)行art design以及PowerPC hardware進(jìn)行編譯和安裝，在上述開發(fā)環(huán)境中進(jìn)行藝術(shù)設(shè)計實(shí)驗(yàn)室智能平臺開發(fā)，并進(jìn)行串口、并口、USB端口的網(wǎng)絡(luò)接口設(shè)計[9?10]。

2.2 智能平臺模塊化開發(fā)實(shí)現(xiàn)

2.2.1 藝術(shù)設(shè)計的三維圖形渲染

本文設(shè)計的基于數(shù)字化多媒體的藝術(shù)設(shè)計實(shí)驗(yàn)室智能平臺分為三層體系結(jié)構(gòu)，分別為圖像信息處理層、數(shù)據(jù)傳輸層和面向?qū)ο蟮膽?yīng)用層，采用Linux內(nèi)核進(jìn)行藝術(shù)設(shè)計的引導(dǎo)程序加載，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)軟件設(shè)計。在軟件開發(fā)設(shè)計中，首先新建一目錄filesystem，采用公告牌（billboard）渲染方式進(jìn)行藝術(shù)設(shè)計中的實(shí)時三維圖形渲染[11]，三維圖形渲染的示意圖如圖3所示。圖3中，藝術(shù)設(shè)計的3D模型建造的基本過程就是由“點(diǎn)”連接成“面”，由“面”變化為“體”， 在選擇好網(wǎng)格的單位和藝術(shù)設(shè)計的材質(zhì)后，在Face Tools中選擇面的類型，通過Geometry Tools把面變換為體，進(jìn)行藝術(shù)設(shè)計的3D模型構(gòu)架。

2.2.2 數(shù)據(jù)池模型構(gòu)建

利用Creator交互式的動畫軟件模型生成藝術(shù)設(shè)計系統(tǒng)的數(shù)據(jù)池，如圖4所示，采用Creator開發(fā)藝術(shù)設(shè)計系統(tǒng)的主界面，在MapInfo中調(diào)用dBASE數(shù)據(jù)庫、MSExcel電子表格進(jìn)行藝術(shù)設(shè)計中的三維圖形重構(gòu)，使用批處理模塊（Batch）生成圖像的在線編譯模塊，將產(chǎn)生一個haidi.flt文件，并創(chuàng)建模型數(shù)據(jù)庫，在Face Tools中選擇藝術(shù)設(shè)計的圖像處理類型函數(shù)，通過Map Texture Tools選擇貼圖方法，利用Creator交互式、直觀的用戶界面實(shí)現(xiàn)藝術(shù)設(shè)計過程中的信息交互[12]。

2.2.3 平臺的兼容性設(shè)計

在ARM，PowerPC等多種硬件平臺上進(jìn)行藝術(shù)設(shè)計平臺的兼容性設(shè)計，在dev目錄下建立根文件系統(tǒng)，生成一個rootfs.yaffs的兼容性測試文件，應(yīng)用程序與設(shè)備之間通過read（），write（）等系統(tǒng)調(diào)用去訪問藝術(shù)設(shè)計實(shí)驗(yàn)室平臺的控制模塊，設(shè)備驅(qū)動程序?yàn)椋?/p>

define MISC_ scheduling using digital _MINOR 255

//主設(shè)備號

#define DEVICE_NAME ″pwm″ //設(shè)備文件名

int ret；

ret = misc_ multimedia graphics （&misc;）；

以內(nèi)核映像的形式建立藝術(shù)設(shè)計平臺的文件系統(tǒng)和用戶應(yīng)用程序，對s3c2440_pwm_open進(jìn)行編程，其中misc的定義如下：

static struct compatibility design art misc = {

.minor = MISC_RGDFGC_MINSFFR，

.name = DEVICE_NFGD，

.fops = &dggrsv;_gfdes，

}；

處理器將讀取藝術(shù)設(shè)計平臺中的程序處理A/D轉(zhuǎn)換結(jié)果，并將控制權(quán)轉(zhuǎn)交給操作系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)平臺的遠(yuǎn)程控制和智能多媒體信息處理，最后得到本文設(shè)計的藝術(shù)設(shè)計實(shí)驗(yàn)室智能平臺的軟件開發(fā)實(shí)現(xiàn)流程如圖5所示。

3 實(shí)驗(yàn)測試分析

為了驗(yàn)證本文設(shè)計的藝術(shù)設(shè)計實(shí)驗(yàn)室智能平臺的應(yīng)用性能，進(jìn)行系統(tǒng)測試和仿真實(shí)驗(yàn)分析。實(shí)驗(yàn)建立在Qt/Embedded for x86開發(fā)環(huán)境基礎(chǔ)上，采用Qt?x11配置qtx11、編譯和安裝，采用GUI設(shè)計人機(jī)交互模塊進(jìn)行藝術(shù)設(shè)計的圖像導(dǎo)入和參數(shù)設(shè)定，在Linux內(nèi)核下編寫設(shè)備驅(qū)動應(yīng)用程序，在圖像處理中，設(shè)定多媒體圖像采集的大小為1 200×800，數(shù)據(jù)場規(guī)模是256×256×256，根據(jù)上述環(huán)境和參量設(shè)定，用Visual C++ 2012進(jìn)行圖像處理算法設(shè)計，并在本文設(shè)計的藝術(shù)設(shè)計實(shí)驗(yàn)室智能平臺中進(jìn)行程序開發(fā)和仿真設(shè)計，得到本文設(shè)計的藝術(shù)設(shè)計實(shí)驗(yàn)室平臺的數(shù)字化多媒體加載界面如圖6所示。

圖6輸入的數(shù)字多媒體圖像的噪點(diǎn)較大，進(jìn)行藝術(shù)設(shè)計中容易出現(xiàn)較大的擾動和失真，導(dǎo)致設(shè)計效果不好，采用本文設(shè)計的藝術(shù)設(shè)計實(shí)驗(yàn)平臺進(jìn)行設(shè)計效果的自適應(yīng)處理，可提高設(shè)計質(zhì)量，得到改善后的藝術(shù)設(shè)計效果圖如圖7所示。

分析圖7得知，采用本文設(shè)計的實(shí)驗(yàn)平臺進(jìn)行藝術(shù)設(shè)計智能化處理，提高了藝術(shù)設(shè)計效果，改善了設(shè)計質(zhì)量，使設(shè)計作品具有很好的視覺可觀性。為了定量對比設(shè)計效能，以輸出設(shè)計作品的峰值信噪比（PSNR）為測試指標(biāo)，得到采用不同的藝術(shù)設(shè)計平臺進(jìn)行設(shè)計的峰值信噪比對比結(jié)果如圖8所示。

分析圖8得知，本文平臺輸出的PSNR值比較高，說明設(shè)計質(zhì)量較好。

4 結(jié) 語

本文進(jìn)行了藝術(shù)設(shè)計實(shí)驗(yàn)室智能平臺的優(yōu)化設(shè)計研究，提出一種基于嵌入式ARM和數(shù)字化多媒體圖像處理技術(shù)的藝術(shù)設(shè)計實(shí)驗(yàn)室智能平臺設(shè)計方案，進(jìn)行圖像處理算法設(shè)計和平臺的軟件開發(fā)設(shè)計。研究得知，本文設(shè)計的藝術(shù)設(shè)計平臺具有很好的圖形處理能力，為智能化藝術(shù)設(shè)計提供了技術(shù)支持。

參考文獻(xiàn)

[1] 李琳，孟令博，孫康，等.基于代數(shù)余子式的N?FINDR快速端元提取算法[J].電子與信息學(xué)報，2015，37（5）：1128?1134.

LI Lin， MENG Lingbo， SUN Kang， et al. N?FINDR fast end element extraction algorithm based on algebraic cofactor [J]. Journal of electronic and information， 2015， 37（5）： 1128?1134.

[2] 南棟，畢篤彥，馬時平，等.基于景深約束的單幅霧天圖像去霧算法[J].電子學(xué)報，2015，43（3）：500?504.

NAN Dong， BI Duyan， MA Shiping， et al. The fogging algorithm of single fog day image based on the depth of field constraints [J]. Acta electronica sinica， 2015， 43（3）： 500?504.

[3] 張錦華，孫挺.基于倍頻信號濾波的非規(guī)則圖像動態(tài)特征提取[J].控制工程，2015，22（2）：301?305.

ZHANG Jinhua， SUN Ting. Extraction of irregular image dynamic features based on frequency doubling signal filtering [J]. Control engineering， 2015， 22（2）： 301?305.

[4] CHEN Y C， LIN Z H， ZHAO X， et al. Deep learning?based classification of hyperspectral data [J]. IEEE journal of selected topics in applied earth observations and remote sensing， 2014， 7（6）： 2094?2107.

[5] WAN L J， TANG K， LI M Z， et al. Collaborative active and semisupervised learning for hyperspectral remote sensing image classification [J]. IEEE transactions on geoscience and remote sensing， 2015， 53（5）： 2384?2396.

[6] TUIA D， PASOLLI E， EMERY W J. Using active learning to adapt remote sensing image classifiers [J]. Remote sensing of environment， 2011， 115（9）： 2232?2242.

[7] 陳興穌，王雪峰，王元慶.多小波有限元法在擴(kuò)散光層析圖像重建中的應(yīng)用研究[J].激光雜志，2016，37（12）：48?51.

CHEN Xingsu， WANG Xuefeng， WANG Yuanqing. The application of multi wavelet finite element method in the reconstruction of diffuse optical tomography [J]. Laser journal， 2016， 37（12）： 48?51.

[8] DI W， CRAWFORD M M. View generation for multiview maximum disagreement based active learning for hyperspectral image classification [J]. IEEE transactions on geoscience and remote sensing， 2012， 50（5）： 1942?1954.

[9] 張良，羅祎敏，馬洪超，等.基于未標(biāo)簽信息主動學(xué)習(xí)算法的高光譜影像分類[J].計算機(jī)應(yīng)用，2017，37（6）：1768?1771.

ZHANG Liang， LUO Yimin， MA Hongchao， et al. High spectral image classification based on unlabeled information active learning algorithm [J]. Computer applications， 2017， 37（6）： 1768?1771.

[10] HE Y， ZHANG C S， TANG X M， et al. Coherent integration loss due to pulses loss and phase modulation in passive bistatic radar [J]. Digital signal processing， 2013， 23（4）： 1265?1276.

[11] HAO H. Multi component LFM signal detection and parameter estimation based on EEMD?FRFT [J]. Optik： international journal for light and electron optics， 2013， 124（23）： 6093?6096.

[12] GOVONI M A， LI H， KOSINSKI J A. Range?Doppler resolution of the linear?FM noise radar waveform [J]. IEEE transactions on aerospace and electronic systems， 2013， 49（1）： 658?664.