相位解缠枝切法中的枝切线设置的优化

在合成孔径雷达干涉测量中,相位解缠是处理insar数据的关键步骤之一.Glodstein枝切法是较为经典的一种相位解缠方法,思路明确实现简单,是其他积分路径方法的基础和依据,但是在枝切线的设置方法上存在很多的分歧,并且形成的枝切线容易形成大范围的封闭区域,影响正常解缠.本文就是通过对残差点的特点深入分析.在如实地还原了Glodstein枝切法的基础上.并对其算法中的"最大窗口"和"查找顺序"等问题提出了合理的解决方法,通过连接偶板子,增加了算法的预处理,最终优化了枝切线设置,从而达到更良好的解缠效果.     

基于模拟退火技术的多级矢量量化编码方案

研究了矢量量化最优码书的形成条件，以多级矢量量化和模拟退火技术为基础，提出了一种基于模拟退火技术的多级敌意一量化编码方案。实验证明，算法不仅降低了计算的复杂度和码书存储量，而且在较高压缩比下可获得较了的图像恢复。     

面向虚拟视点绘制的深度图滤波及上采样方法

针对虚拟视点合成系统中虚拟视点的绘制质量不高,主观效果不理想的问题,同时为了提高自由视点电视系统中的深度图压缩性能,对基于下/上采样的深度图编码方法中的深度图滤波及上采样方法进行了研究.首先,根据深度图的特性使用H.264/MVC对深度图进行下采样压缩.其次,提出使用(A)-Trous小波滤波器对解码后的低分辨率深度图进行滤波,减少由编码器引入的块效应,继而提出多相似度自适应权重上采样方法恢复原始分辨率深度图.最后,使用上采样后的深度图与未压缩的彩色视频序列进行虚拟视点合成,通过虚拟视点的峰值信噪比(PSNR)来衡量客观绘制质量.实验结果显示,使用提出的中值滤波和多相似度上采样方法与(A)-Trous小波滤波和多相似度上采样方法生成的虚拟视点的PSNR分别比自适应权值上采样方法提高至少0.04 dB和0.22 dB,而且后者极大程度上改善了虚拟视点的主观绘制质量.     

一种改进的H.264分像素插值滤波算法

为降低H.264分数像素插值运算复杂度和存储访问量,提出了一种滤波系数可变、系数和不变的分像素插值算法。算法以目前视频编码标准H.264的分像素内插算法为基础,根据视频图像情况确定滤波系数。与H.264标准相比,可以降低18%的空间复杂度,计算复杂度相当,存储需求小。实验结果表明,该算法提高了峰值噪声比(PSNR),降低了比特率(Bit-rate),提高了编码性能。     

三维矩阵可变分割彩色图像压缩编码

针对基于三维矩阵宽离散余弦变换的彩色图像压缩方法通常采用的固定尺寸的子阵分割方案和固定尺寸的变换编码。由于图像的不同区域具有不同的统计特性,故采用固定尺寸的分割方案不能有效利用图像本身的相关性,提出了一种三维矩阵可变分割的彩色图像压缩编码方法。该方法采用可变分割的子阵分割方案和变尺寸三维矩阵宽离散余弦变换。首先计算图像的活动性,根据图像活动性的大小将被编码图像划分成不同大小的三维子矩阵。对不同大小的子矩阵分别采用相应尺寸的三维矩阵宽离散余弦变换。变换系数采用非均匀标量量化和熵编码。实验结果表明该方法的压缩性能在低比特率时远远优于JPEG方法,在压缩比相同的情况下,PSNR最多有超过2 dB的提高,主观质量也有提升。     

基于目标区域定位和特征融合的图像检索算法

提出了一种新的基于局部特征点的图像检索算法。首先将彩色图像转换成灰度图像,并利用Harris算子对灰度图像进行"角点"检测,根据"角点"的分布确定目标区域,然后在彩色图像目标区域中提取图像的颜色特征和空间特征表述图像内容。实验证明,该算法在查准率和查全率上要优于基于全局特征的算法。     

对编制都江堰灌区水利信息化三期可研的几点认识

都江堰建于公元前256年,迄今已有2 260多年的悠久历史,是具有综合服务功能的特大型水利工程。都江堰水利工程是四川重要的基础设施和民生工程,对四川经济发展、社会稳定、粮食生产安全、构建和谐社会等起到了不可替代的基础地位和作用。如何更好地发挥老灌区的作用,     

在飞行模拟器中实现雪的实时模拟

基于粒子系统和空气动力学效应对下雪这一自然现象进行了实时仿真,建立了一个风的模型,把雪的运动看作风的运动和雪的自由落体的综合运动。根据雪粒子的自然属性和飞行模拟实际的视景需求,简化了数学计算,模拟了下雪这一特殊气象。最后对粒子间的碰撞做了简要介绍。     

M+DSO工艺在玉门催化汽油加氢改质装置的应用

随着国V汽油质量标准的实施,针对玉门炼油厂催化汽油高硫、高烯烃的特点,对原40万t/a催化汽油加氢装置进行国V适应性改造,改造后装置采用"M+DSO"工艺具有脱硫、降烯烃、保辛烷值的特点。应用结果表明:M+DSO工艺具有原料适应性强、反应条件缓和、脱硫率高、脱硫选择性好、辛烷值损失小、液收高等特点,产品能够满足玉门炼厂国V车用汽油调和要求。     

图象压缩的模糊竞争矢量量化方法

在分析神经网络竞争学习算法和模糊Ｃ均值算法的基础上，提出了模糊竞争学习算法，并对模糊隶属度函数进行了探讨。理论分析和实验结果表明，模糊竞争学习算法用于图象矢量量化压缩编码是一种非常有效的方法。