基于熵特征的快速格网逼近

不规则三角格网表示以其优越的性能在地形高度场数据的简化中得到了广州应用。在不规则三角格网生成的过程中,插入点的选取是关系到最终简化后的地形逼近质量好坏的关键。由于通常将在每一个点上计算得到的重要性测度作为插入点选取的依据,因此重要性测度准则的选取成为研究的重点。文中在对传统重要性测度计算方法的性能比较和分析基础上,提出了一种基于局部熵的重要性测度计算准则。实验结果表明,基于局部熵准则的插入点选取方法在各项性能上均优于传统的方法,并且有效地克服了以往方法中的“短视性”问题。     

基于SUSAN算法的遥感图像去云

提出了一种基于SUSAN算法自动消去主图像中云区遮挡影响的方法。该方法首先利用SUSAN算法有效提取主图像和参考图像中的角点,然后采用概率松弛法寻找主图像和参考图像间的匹配点,将主图像与参考图像配准,在此基础上搜索主图像的云区,最后进行融合得到去云图像。实验结果表明该方法具有较好的去云效果。     

基于局部梯度和局部熵的红外小目标融合检测

提出了一种基于局部梯度强度和局部熵的红外小目标融合检测的方法。小目标检测是整个自动目标识别系统的一个非常重要的子系统，可以说，检测子系统的性能在很大程度上决定了自动目标识别系统的性能。由于弱小目标的存在会引起其所在区域的内部细节和局部纹理与背景相比发生较大的变化，而局部梯度强度和局部熵非常好地刻画这种变化。文中通过提取序列图像中每帧的局部梯度强度和局部熵的特征图像，进行自适应的融合。为了充分利用目标的运动信息，连续多帧图像的融合特征图像进行能量累积，达到进一步提高检测概率，降低虚警率。实验结果证明了方法的有效性。     

基于AVS的帧场自适应编码算法研究

介绍了中国音视频编码技术标准AVS中的帧内预测和基于宏块的帧场自适应编码技术.通过分析其中的5种帧内预测模式的空间分布特点,提出了一种新的隔行视频帧内预测模式.实验表明该模式可以在标清、高清隔行视频的帧内预测上获得平均0.24 dB以上的信噪比增益,平均减少3.1%的码流,是一种有效提高编码效率的预测模式.     

基于子带收敛因子阈值法的轮廓波消噪方法

提出了适用于轮廓波变换消噪中确定子带阈值收敛因子的样本噪声响应法.该方法根据标准高斯白噪声作用在每个子带上的统计特性,得到每个子带的收敛因子;使用该收敛因子对标准的3σ(或4σ)准则进行修正来确定不同尺度不同方向子带的硬阈值;并在轮廓波域进行子带硬阈值处理之后,使用自适应维纳滤波进行后处理.实验结果表明,本文提出的消噪方法,对含有高斯白噪声的图像进行消噪,无论在峰值信噪比方面还是在视觉效果方面均可以取得比较满意的消噪效果;在一定的范围内,采用较小的样本图像计算子带收敛因子,在加快消噪速度和减小内存需求量的同时,仍然可以保持满意的消噪结果.     

通道注意力嵌入的Transformer图像超分辨率重构

目的 基于深度学习的图像超分辨率重构研究取得了重大进展，如何在更好提升重构性能的同时，有效降低重构模型的复杂度，以满足低成本及实时应用的需要，是该领域研究关注的重要问题。为此，提出了一种基于通道注意力（channel attention，CA）嵌入的Transformer图像超分辨率深度重构方法（image super-resolution with channelattention-embedded Transformer，CAET）。方法 提出将通道注意力自适应地嵌入Transformer变换特征及卷积运算特征，不仅可充分利用卷积运算与Transformer变换在图像特征提取的各自优势，而且将对应特征进行自适应增强与融合，有效改进网络的学习能力及超分辨率性能。结果 基于5个开源测试数据集，与6种代表性方法进行了实验比较，结果显示本文方法在不同放大倍数情形下均有最佳表现。具体在4倍放大因子时，比较先进的SwinIR （image restoration using swin Transformer）方法，峰值信噪比指标在Urban100数据集上得到了0.09 dB的提升，在Manga109数据集提升了0.30 dB，具有主观视觉质量的明显改善。结论 提出的通道注意力嵌入的Transformer图像超分辨率方法，通过融合卷积特征与Transformer特征，并自适应嵌入通道注意力特征增强，可以在较好地平衡网络模型轻量化同时，得到图像超分辨率性能的有效提升，在多个公共实验数据集的测试结果验证了本文方法的有效性。     

基于线扫格式的JPEG2000小波变换的VLSI结构

在按行扫方式数据输入的约束条件下,提出了基于提升算法的5—3和9-7小波变换的有效VLSI实现结构。釆用行扫的数据输入方式,完成2D小波变换只需少量的几行缓冲寄存器单元,可有效减少片内的存储器资源需求以及对存储器的访问次数。采用时分复用技术优化结构设计,大大减少了所用乘法器、加法器运算单元,实现了输入数据的嵌入式流水线处理,有效减少了所需寄存器单元数量,由此有效减少了系统设计占用面积和系统功率消耗,并使系统硬件的利用率达到100％。该系统实现了原信号的细节分量和近似分量的交替输出;该结构具有实现简单、规则和扩展性好的特点,非常适合VLSI实现。