一种三阶频域帧内预测算法

帧内预测是视频编码的一项核心技术,它根据图像中相邻子块进行预测得到当前子块的预测值,编码时只对像素值和预测值的残差进行编码,因而能有效降低I帧所占用的比特数。提出了一种三阶频域帧内预测算法(TOIP),该算法在左方、上方、左上方相邻块中选择最优邻块进行DC预测,充分利用不同方向纹理特性的频域系数进行AC预测,能有效提高预测精度。实验结果证明了本算法的有效性。     

适用于硬件实现的零树编码算法

在Listless Zerotree Coding(LZC)算法的基础上提出了一种内存空间更小的静止图像零树编码算法，该算法与SPIHT等经典的零树编码算法的区别在于编解码过程中不使用列表结构，与LZC算法相比则节约了两个位图(Bit Map)，而这些位图为编码算法提供了重要系数和重要后代集合的位置信息．实验结果证明，本文的算法在不降低图像度量的前提下大大降低了零树编码算法的内存要求，有利于硬件实现．     

一种快速多分辨率运动估计算法

本文提出了一种快速多分辨率运动估计算法基于内容的快速多分辨率运动估计算法.它充分利用了运动矢量在空间相邻块和分层父子块之间的相关性,缩小运动搜索范围,降低了运算复杂度.该算法在搜索过程中根据图象的内容(运动类型)设置阈值进行灵活处理,提高了块匹配的搜索速度.该算法具有基于内容搜索的特点.实验结果表明,该算法减少了搜索次数,在保持几乎相同的重构图象质量下,较DS、MRMCS等算法搜索速度快.     

一种新的有意义图象水印方案

大多数水印算法采用伪随机序列构成水印,但在一些应用场合,嵌入有意义的水印更加重要.为了使嵌人的水印更具稳健性和较优性能,应用数字通信的理论和方法,提出了一种基于扩频技术的有意义水印方案.该方案首先采用纠错编码技术对二值有意义的水印信号进行编码,以增强水印的抗干扰性能;然后应用直接序列扩频码调制编码后的水印信号,而水印的嵌入在图象的小波变换域中进行,并利用人类视觉特性,在保证图象质量的条件下,通过增加水印的能量来进一步增强水印的稳健性.水印的检测则通过计算含水印图象和原始图象的小波系数之差与原扩频码的相关性来实现.实验表明,该方案在保证图象具有较高质量的情况下,改善了数字水印的性能,尤其是对小波域的图象压缩攻击具有较强的稳健性.     

智能移动机器人实验平台设计

以开放式、平台化为设计指导思想,设计了一个以笔记本电脑和ARM处理器为核心的智能移动机器人实验系统,并对平台的硬件实现和软件设计做了相应的分析和介绍.在该平台上可以进行相关学科领域(如图像处理、智能控制、模式识别等)的实验,并可对其算法进行仿真.     

基于运动矢量场和方向自适应的快速运动估计算法

该文提出了一种基于运动矢量场和方向自适应的快速搜索算法。算法针对序列图像的运动矢量场所具有的中心偏置性和时空相关性进行预判,对静止块设定阈值直接中止搜索;根据运动类型自适应选择搜索起始点和搜索策略;采用了两种新的混合搜索方法,对小运动和大运动宏块使用线性-菱形搜索,对中等运动块使用六边形-菱形搜索算法,搜索模板具有强烈的方向特性。实验结果表明,该文算法的搜索速度和搜索精度优于现有的快速运动估计算法,而搜索精度非常接近于全搜索法。     

新时代“信号与系统”课程教学探索

为贯彻落实高等教育“质量革命”提高人才培养质量,针对“信号与系统”课程教学中存在的问题,初步探索线上与线下、理论与实践一体化的混合式教学模式及无声渗透社会主义价值观的课程思政方法。     

自适应反馈视觉感知差的误差扩散半色调算法

文章基于人眼对亮度的视觉感受特性。提出了一种自适应反馈视觉感知差的误差扩散算法（PEF Error Diffusion算法）。首先提出视觉感知差的概念，然后根据原图像区域的灰度特征，自适应地计算反馈系数，将视觉感知差反馈给原连续调图像，以补偿误差扩散所引起的不同区域的灰度损失。实验结果表明，由于视觉感知差的引入及反馈系数的自适应变化。PEF Error Diffusion算法能够明显增强图像的整体对比度．减弱点增益现象的不良影响，并准确再现更多的图像细节．因而表现出比传统算法更好的主观视觉效果。     

虚拟环境的建模方法研究

由于虚拟现实环境系统要求的实时性、交互性以及系统的复杂性，使他的设计和实现都有相当高的难度，所以采用先进的建模方法进行虚拟环境的开发设计显得尤为重要，甚至关系到整个开发项目的成败。本文从软件设计方法论的角度出发，研究了虚拟环境开发对软件技术的特殊要求，这两种设计方法目前在虚拟环境设计中的应用进行了论述，分析了面向对象和面向智能体这两种软件设计方法的特点，对并对未来虚拟环境开发使用的软件设计方法进行了展望。     

城区建筑物的在轨热异常检测提取

城市区域是十分典型的不均匀区域,其地表类型复杂,温度变化快,研究城区建筑物的在轨热异常检测提取是一项非常具有挑战性的任务。基于LANDSAT影像,探究了一种城区建筑物的在轨热异常检测提取方法。首先基于多指数特征和几何特征对建筑物进行自动提取;然后采用单通道算法反演建筑物的温度;最后根据反演结果完成建筑物的在轨热异常检测提取。选取武汉地区对该算法进行建筑物热异常检测应用,并以ASTER官方地表温度为参考,对多个异常检测点进行了温度反演精确度评价。实验表明,本文的方法能够准确提取城区建筑物目标,其目标温度反演均方根误差优于3 K,是一种有效的城区建筑物在轨热异常检测提取方法。