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1.
Choi等[1]提出的运动补偿三维子带编码方法是一种具有代表性的高效小波视频编码方法,其编码效率优于国际标准MPEG-2.但是该方法的运算复杂度高,编码时也没有充分利用小波图像的特点.为此,本文对该方法的两项关键技术进行了改进:采用像素域降采样运动估计技术以降低运算复杂度,采用改进的集分裂分层树(Set Partitioning in Hierarchical Trees,SPIHT)方法对三维时/空子带进行更高效的编码.实验结果表明,与原有的算法相比,本文的工作不仅降低了运算复杂度,也进一步提高了编码效率. 相似文献
2.
采用共沉淀法制备出含稀土元素Ce的铜锌铝水滑石,通过XRD、TG、IR、元素分析和HPLC等表征手段对其结构和性能进行了分析.结果表明,Ce相对于Al的含量小于10%的条件下可以得到晶相单一、结晶度较好的含Ce铜基水滑石.含Ce的铜基催化剂在苯酚氧化反应中表现出深度氧化能力,对最终氧化产物--小分子羧酸及CO2的选择性为100%,并能够提高催化剂的稳定性,有效地减弱各金属元素的流失,活性组分铜的流失量仅为纯铜基催化剂的20%,同时反应后重新恢复的水滑石元素组成和晶体结构均没有发生改变. 相似文献
3.
在雾、霾等天气条件下,大气粒子的散射作用使环境的能见度偏低,视觉系统采集到的图像严重降质。基于暗通道先验的图像复原方法因其去雾效果自然、约束条件少,且易于实现等优点而受到广泛关注。但是,该方法的去雾效果受尺度(暗通道的求解半径)影响很大,对于不同场景的图像,不存在一个普遍适用的最优尺度。针对该问题,文中提出一种尺度自适应方法,根据图像的颜色和边缘特征自适应地调节暗通道的尺度范围,得到像素级的暗通道求解尺度,兼顾大尺度求解色彩失真小和小尺度求解光晕失真小等优点。此外,针对暗通道去雾方法会使天空光估计点落到前景区域的问题,提出了一种改进的天空光估计方法,可使估计点鲁棒地落到与其物理意义相符的背景区域。对多种雾化场景图像的处理结果表明:文中方法适应性强、去雾效果自然,且对比度提升显著。 相似文献
4.
5.
提出一种简单快速的红外图像显著目标检测算法,算法可以分为三步:首先,对原始红外图像进行预处理以增强目标与背景的对比度;然后,在log频谱中提取预处理后图像的频谱残差,通过相应的反变换及简单的阈值分割,可以得到显著目标的大致区域;最后,采用一个滑动窗口在目标候选区域内进行搜索确定显著目标的准确位置,这个过程采用由目标及其周围区域在原始图像中的灰度分布得到的半局部特征对比度的概率表达得到每个像素点的显著性值,进行阈值分割得到显著目标,改变滑动窗口的大小可以检测出不同尺度的目标。采用大量的红外图像对算法进行测试,实验结果表明该算法具有高效性和鲁棒性。 相似文献
6.
采用聚类分割和直方图均衡的图像增强算法 总被引:3,自引:2,他引:3
针对现有直方图均衡化算法难以兼顾图像细节增强和噪声抑制问题,提出了一种基于聚类分割和直方图均衡的图像增强算法。引入模糊C均值聚类(FCM)算法将低通滤波后的图像分成若干类,并利用原图的边缘信息和形态学操作修正聚类结果;根据各类的均值和标准差确定映射后的动态范围,对其进行直方图均衡化处理;采用平滑滤波方法消除类间的边界效应。实验结果表明:经过该算法处理后的图像,对比度得到明显增强,噪声得到有效抑制。该方法不但可用于图像增强,还可用于图像动态范围压缩,具有广泛的应用前景。 相似文献
7.
普通含油纳米制冷剂在沸腾时颗粒容易在富油层中团聚,导致油相迁移率极低,无法保证纳米颗粒随制冷剂-油在制冷系统中稳定循环。表面改性可抑制颗粒团聚,故有望提高油相迁移率。本文采用吸光度法测量了不同改性纳米颗粒在含油制冷剂沸腾时的油相迁移率,并研究改性剂碳链长度、纳米颗粒与改性剂之间的嫁接方式对油相迁移特性的影响。实验所用含油纳米制冷剂为Ti O2/R141b/NM56,表面改性剂种类包括C1TMS、C3TMS、C8TMS、C16TMS和CTAB。结果表明:5种改性剂均可提高油相迁移率,C16TMS改性效果最好,其油相迁移率最高增加了131.2%;随着改性剂碳链长度从1增加到16,改性效果增加了5.48%~20.11%;共价键嫁接的方式比通过静电吸引的方式改性效果更好。 相似文献
8.
以艾文宝的邻域跟踪算法为基础,增加了一个二阶矫正项,提出了单调线性互补问题的一个Mehrotra型预估矫正算法.由于单调线性互补问题的迭代方向不具有正交性,因此算法的理论分析变得复杂.通过分析,得到了目前线性互补问题最好的复杂度. 相似文献
9.
基于可变形模型的目标跟踪算法因其能够处理目标部分遮挡及形变问题成为目标跟踪领域的研究热点。当目标发生形变或部分遮挡时,可变形模型跟踪器可利用未被遮挡的子块继续完成跟踪。现有基于子块的目标跟踪算法均为手动选取子块的个数和尺寸,但在实际应用中,很难为子块的选取提供人机交互的机会,且手动选取子块易受主观因素影响。针对上述情况,提出了一种采用多特征融合的子块自动提取方法,该方法首先采用基于人眼视觉注意机制对目标模板的显著性区域进行度量;其次,利用边缘方向离散度对目标的纹理丰富度进行度量;然后,融合上述特征获得联合适配性置信度,并根据目标的面积和宽高比自适应确定子块的个数和尺寸;最后,根据联合适配性置信度提取目标子块。实验结果表明,与现有手动选取子块的可变形模型目标跟踪方法相比,采用所提方法自动提取的子块可获得更高的跟踪精度。 相似文献
10.