条纹图象的细化算法研究

本文针对条纹图象的两种细化算法进行了研究，并加以发展．其中，基于数学形态学原理的细化算法具有运算结构简便的特点，有利于硬件实现．小窗口细化算法采用了简化有效的逻辑规则，并采用堆栈技术使处理速度得到了很大的提高．同时，本文对单象素化图象豁口的连接也提供了一种简便可行的方法。实验结果表明，上述方法在处理速度及处理效果上都是令人满意和可实用的。     

高速数据采集中的PCI Express总线性能分析

随着高速采集系统的采样速率的增大和采样精度的提高,如何设置PCI Express系统的参数,充分利用PCI Express总线的带宽,以满足高速海量数据的实时传输就变得非常重要。在此分析了PCI Express系统数据传输开销的来源,研究了几种主要的系统参数,以提高数据吞吐量。通过使用PLDA的EZDMA2 IP核,在Xilinx KC705评估板上对各个参数进行测试,结果表明,灵活设置这些关键的系统参数可以利用较少的FPGA资源,同时达到较高的传输带宽,对PCI Express系统设计具有非常高的参考价值。     

应用于矢量量化的竞争学习算法研究

本文依据部分失真定理提出了一种应用于矢量量化的竞争学习新算法－－部分失真均衡竞争学习算法，与目前流行的多种竞争学习算法相比，该算法对于不同尺寸码书的设计均取得了最好的结果，特别是对于大尺寸码书的设计，效果更为明显。     

基于Arduino的绘画教学机器人

本文以Arduino为核心,用夹子将两个电机夹在白板上,在电机上缠绕上绳子,引出两条拉线拴在笔架上,另一端绕在线轴上,由步进电机驱动,放线或收线,控制笔绘画;用摄像头连接树莓派和Arduino,摄像头识别图像后从而在白板上绘制出相应的图案。通过我们的设备实现了更加自然科学的人机互动教学模式,让绘画机器人带领孩子们在白板上进行绘画,并且辅助美术老师教学。     

电力市场信用评级管理建设探讨EI北大核心CSCD

首先,从交易结算关系角度阐明电力市场信用风险对交易中心的影响,指明信用评级的重要作用和地位。电力市场信用分为无担保信用和有担保信用,信用评级是确定无担保信用的重要环节。然后,从信用评级必要性、评级对象和要素、评级结果选取管理、评级更新频率等角度,对国际典型电力市场信用评级管理经验进行了全面梳理和总结。最后,针对我国电力市场信用管理建设中存在的问题,给出我国电力市场不同建设阶段信用评级管理体系建设的建议。     

基于形状自适应非局部回归和非局部梯度正则的深度图像超分辨

针对深度图像分辨率低、深度不连续性模糊问题,提出一种基于形状自适应非局部回归和非局部梯度正则的深度图像超分辨方法。为了探究深度图像非局部相似块之间的相关性,提出了形状自适应的非局部回归。该方法对每个像素点提取其形状自适应块,并根据形状自适应块构建目标像素的相似像素组;然后针对相似像素组中的每个像素,结合同场景的高分辨率彩色图像获得非局部权重,从而构建非局部回归先验。为了保持深度图像的边缘信息,对图像梯度的非局部性进行探究。不同于总变分（TV）正则化对所有像素点梯度的零均值拉普拉斯分布假设,该方法利用深度图像梯度的非局部相似性,用非局部块估计特定像素点的梯度均值,并用学习到的均值来拟合各像素点的梯度分布。实验结果表明,相较于基于边缘不一致性评价模型（EIEM）,所提方法在Middlebury数据集上的2倍和4倍上采样率的平均绝对值差（MAD）分别下降了41.1%和40.8%。     

视频编码率失真优化技术研究综述

率失真优化技术能有效地提升编码器的压缩性能,是视频编码领域重要的研究内容.本文综合论述了基于拉格朗日乘子的率失真优化方法,从独立率失真优化、依赖率失真优化和码率控制中的比特分配等几方面归纳和分析最新研究进展.首先,通过形象的举例解释了约束优化问题通过拉格朗日乘子法转换为非约束优化问题,并根据相关文献分析拉格朗日乘子与量化参数的关系.其次,分析了编码过程中存在的率失真依赖性,并分类讨论近年提出的依赖率失真优化方法.然后,简要介绍了率失真依赖关系在码率控制比特分配中的影响.最后通过分析比较不同率失真优化技术的特征和性能,提出当前面临的挑战和值得进一步探索的工作.     

《中国图象图形学报》低质图像增强专刊简介

<正>计算机视觉在户外交通导航、安防监控、目标检测、医学影像辅助分析、诊断及水下探测、目标识别等领域具有广泛应用。清晰的图像画面对于计算机视觉获取正确的图像信息至关重要。然而在各种复杂成像条件(如雾、霾、沙尘、雨雪等恶劣天气及海洋等弱光低照环境)下,受光照及各种介质的影响,     

莲花水电站承担防洪任务探讨

本文结合松花江干支流防洪需求,对莲花水电站承担防洪任务的必要性进行初步探讨,并提出下一步工作建议,为完善流域防洪工程体系、充分发挥已建大型水电站洪水调蓄作用提供参考。     

基于失真反向传播的时域依赖率失真优化

率失真优化是基于块的混合视频编码器中一项关键技术,然而广泛采用的独立率失真优化远未取得最优编码性能。为提升高效视频编码的率失真性能,提出了一种时域依赖率失真优化算法。首先,采用指数形式率失真函数,推导出时域失真传播因子的计算式;然后,通过预编码获得编码失真和运动补偿预测误差,并采用失真反向传播估算时域失真传播因子;最后,自适应地调节编码树单元的拉格朗日乘子和量化参数,以优化编码比特资源分配。实验结果显示,在低时延编码配置下,相比于高效视频编码的率失真优化算法,所提算法在获得同等重建视频质量的前提下,将所有测试视频码率平均节省4.4%,BasketballDrill序列码率最高节省13.0%。