针对系统级二进制翻译器在虚拟/物理地址转换中出现的性能瓶颈问题,提出一种基于指令、数据和堆栈等访问区域特征的快速地址转换方法.该方法在翻译态时识别不同区域的内存访问指令,并根据区域特征采取不同的优化算法,对于指令区域和数据区域采用编译时地址转换算法,对于堆栈区域采用连续页面映射算法.在开源高速指令模拟器QEMU上运行嵌入式CPU测试基准程序PowerStone.结果表明,运行态地址转换过程减少了1%~65%,运行态执行周期数减少了11%~38%.

针对传统基于像素的显著性模型存在的边缘模糊、不适于低对比度环境等问题，提出一种基于双目视觉信息的显著性区域检测方法. 采用简单线性迭代聚类（SLIC）方法对图像进行超像素分割，将生成的超像素区域进行合并.通过计算各区域在左右视图的相对移动距离获取物体深度信息，以区域为单位分别计算颜色对比度及深度对比度，进行合成得到区域的显著性值.结果表明，生成的显著性图轮廓清晰，边缘锐利，同等条件下近处及深度变化显著的区域能够获得更高的显著性.该方法符合人类视觉感知特征，适用于移动机器人障碍物检测及场景识别.

为了快速计算空间有障碍物的三维欧式距离场,提出一种基于图形处理单元（GPU）的三维空间有障碍物的并行欧式距离场计算算法.该算法包含2步：1) 采用扩展的三维欧氏距离变换算法计算待求物体形状顶点的三维Voronoi图,并用GPU并行计算加速；2) 通过多次迭代快速优化计算有障碍物的欧式距离场.算法在放疗靶区的规划中可用于计算不同级别靶区（GTV）在有障碍物情况下到临床放疗靶区（CTV）的外扩.结果表明,该算法比现有方法一般采用暴力求解的方法性能上有较大提升,同时保持稳定的精度.

针对水下三维声纳成像技术因计算负载过大而无法满足实时性需求的问题,提出一种频域分布式并行子阵波束形成算法. 基于大规模二维方形平面换能器阵列,将全面阵分解成两级分布式子阵.所有一级子阵采用并行计算架构,同时进行并行波束形成；一级子阵和二级子阵之间采用流水线分布式计算架构,在二级子阵中计算得出波束强度值.基于Matlab软件对该算法进行仿真测试,并与传统波束形成算法相对比.综合考虑主瓣宽度、旁瓣峰值、内存需求量和计算需求量4个参数,给出最合理的子阵分解方法.结果表明：该算法可以实现水下三维声纳成像,并且符合工程实践的实时性需求.