一种基于神经网络的超分辨图像重构方法

针对在航空航天遥感领域中使用CCD相机对景物进行成像时，由于像元尺寸的限制导致图像分辨率低的问题，提出了采用人工神经网络映射图像重构过程非线性特性的方法．在相机参数已知的情况下，用后向误差传播(BP)神经网络融合从不同角度对同一景物重复拍照得到的多帧低分辨率图像的冗余信息，重构得到较高分辨率的图像．在模拟成像仿真实验中得到了分辨率提高4倍、信噪比接近30dB的超分辨结果．     

一种基于神经网络的超分辨图像重构方法

针对在航空航天遥感领域中使用CCD相机对景物进行成像时,由干像元尺寸的限制导致图像分辨率低的问题,提出了采用人工神经网络映射图像重构过程非线性特性的方法。在相机参数已知的情况下,用后向误差传播(BP)神经网络融合从不同角度对同一景物重复拍照得到的多帧低分辨率图像的冗余信息,重构得到较高分辨率的图像。在模拟成像仿真实验中得到了分辨率提高4倍、信噪比接近30dB的超分辨结果。     

TI达芬奇软件框架技术的研究与改进

分析了基于分层管理的TI达芬奇软件框架技术,描述了融入共享内存技术进行数据交换的改进方案,在应用该方案的网络可信视频编码器中.实现了双核处理器之间的数据通信和ARM核上不同进程模块之间的大量数据交互.     

基于RBF网络预测模型优化压缩视频长度

针对网络视频传输系统中压缩视频长度优化的问题,提出了一种使用RBF网络对压缩视频长度与视频传输延时的关系进行建模的方案,通过模型得到使视频传输延时满足要求的最优压缩视频长度。首先,分析了压缩视频传输的原理。然后,设计并训练RBF神经网络,对压缩视频长度与视频传输延时的关系进行建模。最后,通过模型得出使延时满足要求的最优压缩视频长度,并与传统公式建模方法优化的结果进行比较。结果表明,RBF网络预测模型在压缩视频长度方面的优化性能优于传统的公式建模方法。     

基于预条件共轭梯度的超分辨图像重构方法

针对在航空航天遥感领域使用CCD相机对景物进行成像时，由于像元尺寸的限制导致图像分辨率低和混频现象严重的问题，采用超分辨率图像重构技术融合从不同角度对同一景物重复拍照得到的多帧图像冗余信息，在相机参数已知的情况下重构出超分辨率图像，消除和降低了混频效应，同时提出了快速收敛的预条件共轭梯度最优化超分辨图像重构算法．模拟成像仿真实验从9帧低分辨／率欠采样图像重构得到了分辨率提高4倍的图像．     

视频监控联网中的H.264传输关键技术研究

以视频监控联网系统中视频流的有效互联互通为目的,研究了视频传输的几项关键技术.首先分析了在监控联网系统中以UDP方式传输流媒体的不足和基于RTP/RTCP协议传输的优势;然后分析了RTP协议在视频传输中的关键参数,并以H.264基本流传输为例,研究了基于RTP/RTCP协议进行媒体传输过程中的H.264参数集应用、RTP封装等几种关键技术,最后设计并实现了一种媒体互联的框架,实验证明互通效果良好.     

一种基于混合遗传算法的超分辨图像重构方法

针对在航空航天遥感领域,CCD相机在对景物进行成像时,由于像元尺寸的限制,得到的图像分辨率低的问题,提出了采用混合遗传算法求解高分辨图像最优估计的方法．在相机参数已知的情况下用嵌入梯度算子的混合遗传算法从9帧由不同角度对同一景物重复拍照得到的低分辨率图像重构出1幅超分辨率图像．在模拟成像仿真实验中得到了分辨率提高4倍,信噪比优于共轭梯度方法的超分辨结果．