EVB Phase Vocoder算法与MaxxBass算法在虚拟低音增强应用中的比较

介绍了虚拟低音增强实现中的MaxxBass算法与EVB Phase Vocoder算法。通过对比分析了基于时频分析的虚拟低音算法相对于传统非线性算法在算法灵活性、低音效果还原和合成信号畸变控制等方面的优势。实验证明．EVB Phase Vocoder算法合成的虚拟低音增强效果明显优于MaxxBass算法。     

虚拟低音算法的设计与实现

先介绍虚拟低音算法中最有代表性的两种算法,Maxx Bass算法和EVB Phase Vocoder算法。并给出了基于VB Phase Vocoder方法设计的虚拟低音增强系统,并对虚拟低音增强结果进行对比分析。实验结果表明,该虚拟低音增强系统能产生较为浑厚饱满的低音增强效果。     

基于声源分离的虚拟低音增强算法

本文提出了一种基于声源分离理论的虚拟低音增强算法。文章分析了传统虚拟低音增强算法的处理过程,发现对声源中不同频率成分的处理效果不统一,对最终的低音增强效果影响很大。所以结合声源分离思想提出了一种新型的虚拟低音增强算法,在低音增强前对声源进行瞬态稳态成分分离处理,可以减小失真并提高低音增强效果。仿真实验表明相比于传统虚拟低音增强算法,本文所提算法所耗时间更短,并且低音效果和音质也更好,对虚拟低音增强技术的推广有重要意义。      

小型扬声器感知低音的生成算法优化

虚拟低音技术针对扬声器低频重放问题提供了一种较好的处理方式,其建立在“虚拟音高”理论基础上,将扬声器输入信号在不能重放的低频部分利用其高次谐波成分在听感上虚拟出基频音高.考虑到小型扬声器频带窄、失真大等特性,在虚拟低音的相位声码器算法基础上,用二阶求导的方式对频谱低频峰值进行取点,对不同频段生成不同的谐波个数,简化幅度控制,提出适合于小型扬声器的低音谐波生成模块优化算法并实现.主观实验结果表明改进后的算法在增强低音效果的同时也能保证较好的整体音质效果.     

基于Windows平台的音效增强系统设计与实现

针对消费电子类产品中扬声器体积小型化所导致的低频重放能力有限、动态范围较小、频响曲线不佳、声场过窄等问题,开发了iSurround音效增强算法,包括扬声器均衡、图示均衡器、立体声增强、虚拟低音、动态范围压缩和自动音量控制等.在Windows平台上以虚拟声卡的形式实现该算法,最后运用主观听音实验的方法,证明了iSurround音效增强算法在低音表现力、声场宽度、空间环绕感等方面有明显提高.同时,也与目前主流音效算法就行了比较.     

一种改进的非线性外推图像增强算法及在高分辨率图像重建中的应用

对非线性外推图像增强算法进行分析，充分考虑图像高频分量的局部特征，提出一种新的非线性滤波剪切策略包络阈值剪切算法，改进后的算法使整幅图像的增强趋于均匀化，增强效果显著改善，结合该算法重建得到的高分辨率图像，明显优于只用插值算法得到的结果。     

动态处理结合非线性设备的虚拟低音增强系统

现代声学产品由于物理尺寸的限制,在低频很难达到令人满意的效果。通过虚拟低音的方法,可以诱发人脑从各个谐波中感知到基频,极大地提升了人对低频的主观感受。非线性设备(Nonlinear Device,NLD)是基于时域的一种主流处理方法,不同类型的NLD会产生不同的谐波特性,其中基于ATSR(Arc-Tangent and Squire Root)方法可以同时产生奇次和偶次谐波,但谐波比例与输入信号幅值相关,通过在ATSR方法前增加动态处理模块可以进行有效的谐波成分控制,实现了对不同幅值输入信号低音增强的灵活控制。     

一种基于帧内图像分区的视频对象自动分割算法

视频运动对象的自动分割是实现新一代对象基视频编码标准MPEG-4的重要技术,本文提出了一种基于帧内图像分区的运动对象自动分割算法.首先以时域运动信息为依据利用高斯检验方法得到二值运动掩模图像,并建立MRF随机场模型进一步检验,然后提出了一种结合非线性变换的改进分水岭算法进行帧内图像分区,以划定对象区域与背景区域的界线,最后对时域分割和帧内分区结果进行比重运算,得到最终运动对象.针对MPEG-4标准测试序列和自采集手指视频序列的实验结果说明了算法的有效性.     

基于改进直方图均衡化和SSR算法的灰度图像增强研究

为了提高偏亮和偏暗图像的增强效果,提出了一种改进的直方图均衡化和SSR算法相结合的灰度图像增强方法.对原始图像进行改进直方图均衡化增强,提取低频分量进行直方图均衡化,与高频分量融合;对原始图像进行SSR算法增强;将得到的2个图像进行加权融合.结果表明:新方法得到的图像比原始图像细节特征突出,视觉效果明显改善;对比度和信息熵得到提高、亮度得到调整.在医学X射线图像上验证了其可行性,与其他增强算法相比,新方法更有利于图像的准确分析.     

一种基于小波变换的非线性红外图像增强算法

针对红外图像对比度低,噪声干扰大,用传统增强算法增强时,增大噪音的问题,提出了一种基于小波变换的非线性红外图像增强算法.该算法先对原始图像进行小波变换获得低频和高频系数,接着根据低频系数的特点设计了非线性函数对低频系数进行增强,并对高频系数进行小波去噪,最后通过小波重构得到增强的图像.仿真实验表明,该方法不仅解决了红外图像对比度低的问题,并且降低了噪声,突出了图像细节,该方法无论是增强效果还是抗噪效果都明显优于传统的图像增强方法.