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《第一军医大学》 2004年
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随机数生成器研究与生物图像处理系统的设计与实现

黄枫  
【摘要】:本研究包括以下两个部分的内容: 一、随机数生成器研究 只要不是单个物体、时间或者现象,就可能存在随机问题,可能与随机数发生联系。本文回顾了随机数的应用,给出了随机数、均匀分布随机数和随机数生成器的定义。介绍了生成随机数的一般方法和目前常用的数学算法:LCG、FSR、CRNG、逆同余法等。并对目前国内外随机数生成器方面的研究进展作了综述。 本研究讨论了算法随机数生成器的缺陷,回顾了目前随机数的检验方法,如参数检验、均匀性检验、独立性检验和组合规律检验等,简要介绍了常用的工业检验方法—Diehard、Crypt-X、ENT、NIST FIPS 140-1和SASD。 为了能在个人电脑上满足生成真随机数的需要,作者考察了个人电脑上的数种硬件随机发生器源,并选取了声卡噪声和Intel RNG作为硬件随机发生器源。 在声卡噪声研究中,作者使用DirectSound来读取声卡噪声,并且取每个采样16 bit中的最后一位作为随机数的一个bit,然后进行异或运算后组合成随机数序列。在VC下编译通过,所生成的随机数序列通过了ENT检验和均匀分布检验。 Intel从810芯片组开始集成RNG单元。本研究从直接读取芯片组寄存器、使用Microsoft CryptoAPI函数调用和使用Microsoft CSP方式调用等三种途径实现了基于Intel RNG单元的随机数生成器,并对生成的随机数进行了统计学检验和NIST FIPS 140-1的检验。 在讨论中阐述了为什么要采用Intel RNG生成随机数的原因,并对Intel的CDSA和微软公司的TCPA构架进行了分析,提出当前我们研究生成随机数和进行CSP开发的重要性。在最后讨论了随机数表法和本研究中的四种随机数生成器所生成的随机数的性能比较和分析,使用了统计参数对比和各自频数的变异系数的u检验,结果表明5种方法所生成的随机数没有显著性差别,都可以应用于实际。 第一军医大学博士学位论文随机数生成器研究与生物图像处理系统的设计与实现 二、生物图像处理系统的设计与实现 本研究部分简单回顾了生物体视学分析系统的现状和存在的一些问 题。为了设计生物图像处理系统,作者对分析系统的编程语言和图像开 发包等开发工具进行了分析和选择,并提出了分析系统的基本构架和分 析流程。 在具体的实现过程中,解决了以下难点: 1.Leadrools的模型分析:包括COM接口问题、部分图像的Uulock Key问题等,并以边缘检测、图像腐蚀、图像膨胀和轮廓线提取为例, 论述Leadtools的编程思路和具体实现方法。 2.Visual Basic中的坐标系:由于图形接口、图元类型的不同,在 图像处理系统、Leadrools、打印机和Windo、vs标准控件之间有坐标转 换问题。本文阐述了逻辑坐标和用户坐标的相互转换和计算的方法。针 对Visual Basic中不容易碰到的坐标溢出问题进行了探讨,并且给出了 解决方案。 3. Visual Basic中的图形系统:由于使用Visual Basic标准绘图函 数效率太低,因此我们在GDI、Direct3D和openGL中选取GDI作为 绘制体视学图元的图形底层,通过Lead中ILEADRasterIO对象,定义 虚拟的DC来实现绘图,并给出了具体实现方法。 4.Visual Basic中的交互式拾取技术:交互式设计是实现易用性的 重要环节。作者提出一种改进的直线和角度中直线的拾取算法,并在实 际使用中取得了良好的效果。 最后讨论了研究工作的技术难点和完成情况。对体视学与图像处理 和三维重建之间的关系进行了探讨。
【关键词】:生物体视学 随机数生成器 随机数检验 图像处理与分析 Leadtools Intel RNG 声卡噪声 CrpttoApl交互式设计
【学位授予单位】:第一军医大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2004
【分类号】:TP274.2
【DOI】:CNKI:CDMD:1.2004.103088
【目录】:
  • 英文缩略词表7-12
  • 摘要12-14
  • ABSTRACT14-17
  • 第一部分 随机数生成器研究17-91
  • 一 基于微机系统的随机数生成器的选择19-21
  • 二 基于INTEL RNG的随机数生成器研究21-37
  • (一) 引言21-24
  • (二) 方法24-27
  • (三) 结果27-34
  • (四) 讨论34-35
  • (五) 小结35-37
  • 三 基于声卡噪声的随机数生成器研究37-54
  • (一) 引言37
  • (二) 方法37-44
  • (三) 结果44-51
  • (四) 讨论51-53
  • (五) 小结53-54
  • 四 基于MICROSOFT CRYPTOAPI的随机数生成器研究54-68
  • (一) 引言54-57
  • (二) 方法57-59
  • (三) 结果59-65
  • (四) 讨论65-67
  • (五) 小结67-68
  • 五 基于MICROSOFT CSP的随机数生成器研究68-82
  • (一) 引言68-69
  • (二) 方法69-73
  • (三) 结果73-78
  • (四) 讨论78-81
  • (五) 小结81-82
  • 六 5种随机数生成器获得随机数的效果比较82-87
  • (一) 引言82-83
  • (二) 方法83
  • (三) 结果83-85
  • (四) 讨论85-87
  • 参考文献87-91
  • 第二部分 生物图像处理系统的设计与实现91-143
  • 一 引言93-96
  • 二 材料与方法96-129
  • (一) 生物图像处理系统的设计96-105
  • 1 系统构架96-98
  • 2 硬件系统98-99
  • 3 软件系统99-102
  • 4 功能设计102-105
  • (二) 生物图像处理系统的实现方法105-129
  • 1 Leadtools模型分析106-113
  • 2 Visual Basic中的坐标系统113-120
  • 3 Visual Basic中的图形系统120-125
  • 4 Visual Basic中的交互式拾取技术125-129
  • 三 结果129-135
  • 四 讨论135-141
  • (一) 系统特点135-136
  • (二) 研究难点136-137
  • (三) 体视学与图像处理和三维重建的关系137-141
  • 参考文献141-143
  • 创新点与特色143-145
  • 全文小结145-147
  • 附一 随机数生成器研究147-191
  • 1 前言147-149
  • 2 随机数和均匀分布随机数149-150
  • 3 随机数生成器150-151
  • 4 产生随机数的一般方法151-153
  • 5 常见的随机数生成器153-161
  • 6 研究进展161-163
  • 7 随机数生成器的缺陷163
  • 8 随机数的一般检验方法163-169
  • 9 随机数的工业检验方法169-191
  • 附二 体视学分析系统现状及其分析191-221
  • 1 体视学分析系统的概况191-193
  • 2 专用体视学分析系统193-211
  • 3 相关的图像分析处理系统211-212
  • 4 主要体视学分析系统的比较212-217
  • 5 关于体视学分析系统的一些思考217-221
  • 攻读博士期间工作221-223
  • 致谢223-225
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【引证文献】
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【参考文献】
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【二级参考文献】
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