基于L∞最小搜索和陪集码的高光谱图像无损及近无损压缩

 分布式信源编码(DSC)由于其较低的编码复杂度及较高的抗误码性被应用于高光谱图像压缩.在典型的基于陪集码的分布式高光谱图像无损压缩算法s-DSC(scalar coset DSC)框架下,本文指出最优的预测准则应为无穷范数最小,提出了基于L_∞最小搜索的预测方法来逼近最优准则,并将框架推广到近无损压缩.实验表明,和原有的s-DSC相比,本文算法无损压缩的平均码率降低了大约0.25bpp,近无损性能也明显优于JPEG-LS,本文算法具有较低的计算复杂度、较高的压缩性能,且具有一定的抗误码能力,适用于星上压缩.     

一种高重构质量低复杂度的高光谱图像压缩感知

针对高光谱图像谱间相关性较强的特点,提出了一种基于谱间预测的压缩感知算法.编码端通过线性预测算法,估计出相邻波段的预测系数作为辅助信息传送到解码端,再对图像进行独立地随机观测和量化.解码端根据预测系数和已重构相邻波段,估计出当前波段的预测波段,用来修正重构算法的初始值和收敛准则.最后用改进的重构算法解码当前波段.实验结果表明,在相同观测值数目下,该算法的PSNR提高了大约1.2 dB,解码复杂度明显降低,而且编码复杂度低、易于硬件实现.     

连续相位QPSK调制的简化接收机

针对连续相位QPSK(Continous Phase QPSK,CPQPSK)调制传统最佳接收机复杂度随整形脉冲长度呈指数增长问题,提出了基于劳伦特分解的简化接收机.通过将劳伦特分解应用到CPQPSK方案,推导出了CPQPSK信号PAM叠加的形式,得出了基于劳伦特分解的全响应CPQPSK最佳接收机.根据PAM信号被调制脉冲的特点,当仅选用其中部分滤波器,得到了降低复杂度的全响应CPQPSK接收机,并对接收机的性能进行了计算机仿真.仿真结果表明在信噪比较高的情况下,仅用3个匹配滤波器的简化接收机就可以达到用8个匹配滤波器的最佳接收机的性能.     

运动目标的形状识别

本文提出了将一种快速变换(R 变换)用于对运动目标的二维图象进行形状分析的方法。对一些典型的二维图象轮廓,分别用归一化付利叶变换和本文所采用的归一化 R 变换进行分析,结果表明它们都具有较好的识别性能。然而,R 变换在计算速度、对存贮容量的要求方面,具有明显的优越性。本文还给出了用 R 变换对两幅不同类型的飞机图象进行形状分析的实验结果,也表明所用的识别方法具有良好的性能。     

基于ARM7TDMI的码率控制设计与实现

讨论了MPEG-4编码器中码率控制的工作原理,并基于ARM7TDMI设计、实现了一种流控算法模块,通过软件仿真及在视频硬件编码器中的实际应用和测试,证明该设计工作稳定,能够实时控制视频编码器的输出比特流.     

一种基于小波变换的序列图像中小目标检测与跟踪算法

该文提出了一种快速检测序列图像中低信噪比(<2dB)小目标的算法。采用小波滤波器对每帧图像滤波,提高目标的信噪比,降低了低信噪比小目标检测算法的运算量;采用固定长度的假设检验算法,生成起始航迹,有效地避免航迹的漏检;采用截断序贯似然比检验,形成确认航迹。仿真结果表明应用此算法,可快速实现信噪比小于2dB的小目标(2×2)的检测与跟踪。     

基于Bayes决策的组合中值滤波

针对图象滤波中的滤噪和细节保护的矛盾,提出了基于Bayes决策的组合中值滤波技术。内容有:(1)导出了测试向量的联合分布密度函数;(2)提出了先验概率的一种估计算法,该算法具有一定的普遍应用意义;(3)基于Bayes决策,将标准中值滤波器(MF)和多级中值滤波器(MLM)组合应用,给出一种效果优良的组合中值滤波器结构。     

基于允许绝对误差指标的静态图像编码算法

提出了一种新的静态图像编码方法，通过将小波域编码和误差的图像域编码相结合，并进行码率优化，使得在满足绝对误差要求的前提下减少总输出码率。同时提出了一种等效误差编码算法，该算法减少了编码的比特平面数，从而进一步降低最终输出码率。     

一种在对极几何约束下重建三维物体的方法

本文在用对极几何关系重建三维物体的基础上,提出了利用量小二乘法和迭代法相结合的基础矩阵求解算法,推导了新的评价函数作为迭代的误差测度.在每次迭代时,以评价函数作为测度来排除具有较大误差的图象点,而对保留的误差较小的点乘以适当的权值,因此得到精度较高的基础矩阵。实验表明,我们的重建方法比已有算法运算精度更高,性能更稳定,且具有良好的抗噪声性能。     

一种综合景物垂直性约束的自定标算法

考虑到建筑物中普遍存在的平面正交性，将其作为相机自定标的新约束，该约束条件和以往基于相机的约束条件相结合可以使得所求解的绝对二次曲面的欧式特性得到满足，所重建的三维景物更符合实际。该方法的有效性在仿真数据和真实图像实验中得到验证。