具有数据丢包的非线性奇异脉冲系统量化控制

考虑网络传输中存在的数据丢包和信号量化问题, 研究了基于数据丢包的非线性奇异脉冲系统设量化反馈控制器的设计方法. 首先给出一般非线性奇异脉冲系统的数学描述, 并在此基础上建立相应的具有丢包的闭环量化反馈控制系统的数学模型. 其次, 根据李雅普诺夫稳定性理论, 给出了奇异脉冲系统的渐近稳定的充分条件以及量化反馈控制器的设计方法. 应用本设计方法, 可以选择满足代数矩阵不等式条件的量化反馈增益, 实现系统渐近稳定. 最后通过对Chua混沌系统仿真, 表明利用本文设计的量化控制器能够保证闭环非线性奇异脉冲系统在具有数据丢包的情况下渐近稳定.     

DVC中基于DCT系数统计特性的量化算法

针对变换域分布式视频编码问题,提出一种自适应量化算法AQSC。根据视频帧离散余弦变换系数的分布特点,确定各子带的重要性,只对重要的子带进行量化及编解码,不重要的子带不进行量化及编码,且在译码时直接用边信息代替。实验结果表明,AQSC算法可提高分布式视频编码系统的率失真性能,减少译码码率,解码后视频序列的整体质量有所提高。     

用DSP实现基于VQ的说话人识别系统

在TI的DSK5402平台上构建了一个主要采用VQ方法的6个说话人识别系统。该系统采用了10阶的线性预测参数、10阶的线性预测倒谱参数及基音参数,提出了一种改进的LBG算法,以避免在迭代过程中产生空胞腔,使之能适应多种距离测量。实验证明,本系统在指定文本的说话人闭集测试中取得了满意的效果。     

有限状态矢量量化在语音端点检测中的应用

语音端点检测在语音处理中占有非常重要的地位,传统的检测方法是基于短时能量和过量率的双门限比较法,但是在信噪比较低的情况下,利用短时能量和过量率很难得到准确的检测结果。另外,在双门限比较法中,判别门限的取值对整个端点的检测影响很大,而这个门限值往往是靠经验所得,具有不稳定性。因此,针对传统方法的不足,根据语音帧间相关性,提出了一种改进算法。让语音信号通过双门限比较,完成端点检测的一级粗判,在语音起止点的模糊帧段,取一定范围的信号矢量,让这些矢量经过处理后再通过有限状态矢量量化器(FSVQ),得到量化矢量,再对量化矢量进行二级细判,从而得到准确的语音起止点。将改进算法应用于汉语连续数字语音识别,平均识别时间由原来的0.871s缩短为0.719s,平均识别率由原来的81.47%上升至89.13%,实验结果表明了该算法的有效性。     

一种用于版权保护的随机相位量化编码方法

基于传统的随机相位编码技术，提出了一种新的相息图量化编码方法。该方法采用条码编码技术和数制转换原理，将编码得到相息图的高阶量化信息映射为二值矩阵，并进一步打印制作成二值的防伪标签，不但可以实现文本内容的自动录入，同时也提高了传统随机相位编码技术解码图像的信噪比。计算机仿真与光学扫描实验表明，该方法具有认证过程相对简单、解码图像信噪比高、成本低和防伪性能好等优点。     

基于能量量化的小波域数字音频水印算法

利用混沌动力学系统中logistic映射先对水印图像进行置乱预处理以增强其鲁棒性，在小波域中将原始音频信号按比例分段，求得每段的能量然后将其按步长delta以及要嵌入的水印的值进行量化，然后用量化后的能量与量化前的能量之比乘以该段每一个值即完成一位水印的嵌入。反复执行以上步骤，完成全部水印的嵌入。若低频部分分组数大于水印序列个数则重复嵌入。采用StirMark for Audio攻击后的实验结果表明该方案对StirMark for Audio的部分攻击具有一定的鲁棒性。     

基于扩展“变球法”的颜色量化分析

 系统阐述了各种颜色量化方法，提出了利用改进了的“变球法”颜色量化算法进行颜色量化，满足了在纹织CAD设计中，设计人员因为工艺或者设计的需要，保留原图片上几种特定的颜色的要求。“变球法”从人的视觉的适应性角度出发，保证了所选代表色的合理性，一定程度上改良了纹织CAD的工艺，较好满足了工艺或设计的要求和需要。仿真结果表明，运用该算法的颜色量化效果好，误差小，基本接近原图。实际生产中的误差也得到了很好的控制，保证了其准确性。     

一种基于系数状态表的SPIHT图像编码算法

提出了一种新的基于系数状态表的SPIHT(LPS-SPIHT,list of p ixel stata-set partition ing in h ierarch icaltrees)图像压缩编码算法,该算法具有以下5个特点:第一,定义了一种扩展的空间方向树,使1个结点含有2×2相邻的4个系数,并将基本EZW(嵌入式小波零树)的符号定义应用于扩展树;第二,用1个廉价的系数状态表代替了SPIHT算法中的LIS(不重要集合表)、LIP(不重要像素表)、LSP(重要像素表)等3个数据表,节省了内存;第三,通过扫描系数状态表,可一次性完成对图像数据的编码,使分类过程与细化过程合二而一;第四,利用一种树指数避免了重复计算,提高了处理速度;第五,通过重新组织编码过程,省去了对大量可推知位的编码,提高了压缩效率。实践证明,与目前公认的最为有效的SPIHT算法相比,该算法不仅性能优越,而且计算简单,容易实现。     

基于小波变换和形状-增益矢量量化的3维图像压缩

数据压缩是高光谱图像处理应用中的一个关键问题。为了对高光谱图像进行有效压缩，在2维小波变换的基础上，提出了一种分组矢量量化的高光谱图像有损压缩方案。该方案首先按照谱段类型对高光谱图像进行分组，然后对每个谱段分别进行2维小波变换，最后变换系数再使用一种Kronecker-Product形状-增益矢量量化方法来进行量化编码。计算机仿真结果证明．该算法在取得高压缩率的同时，不仅能很好地保持数据的谱特征，并能降低运算量。     

Text binarization in color documents

This article presents a new method for the binarization of color document images. Initially, the colors of the document image are reduced to a small number using a new color reduction technique. Specifically, this technique estimates the dominant colors and then assigns the original image colors to them in order that the background and text components to become uniform. Each dominant color defines a color plane in which the connected components (CCs) are extracted. Next, in each color plane a CC filtering procedure is applied which is followed by a grouping procedure. At the end of this stage, blocks of CCs are constructed which are next redefined by obtaining the direction of connection (DOC) property for each CC. Using the DOC property, the blocks of CCs are classified as text or nontext. The identified text blocks are binarized properly using suitable binarization techniques, considering the rest of the pixels as background. The final result is a binary image which contains always black characters in white background independently of the original colors of each text block. The proposed document binarization approach can also be used for binarization of noisy color (or gray‐scale) document images. Several experiments that confirm the effectiveness of the proposed technique are presented. © 2007 Wiley Periodicals, Inc. Int J Imaging Syst Technol, 16, 262–274, 2006