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针对传统小渡变换过程复杂的缺点和SPIHT算法编码过程重复运算、存储量大的问题,提出了一种小波树分类和合成编码结合的图像压缩方法.该方法首先对纹理丰富的图像进行3级小波变换,再对高频子带通过小波树分类器分为低频树和高频树.最后对最低频子带进行差值脉冲编码调制(DPCM),对低频树和高频树分别进行SPIHT和多阶段矢量量化(MVQ).仿真结果表明,该方法在峰值信噪比和编解码时间均优于SPIHT算法.在0.125b/s下,Boat图像峰值信噪比(PSNR)比SPIHT算法提高了0.8dB. 相似文献
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为解决目标跟踪精度与观测时间间隔的矛盾,提出了一种基于目标状态估计协方差控制的观测时间确定算法.该算法以卡尔曼滤波器作为状态估计工具,根据跟踪精度要求设定目标估计状态协方差上限,通过目标估计状态协方差来控制观测时间间隔,从而实现对目标的优化观测.仿真结果验证了算法的有效性. 相似文献
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