基于FPGA的图像超分辨率算法的实现

为了能够在硬件上实现高质量、高效果的视频图像超分辨率,本文提出了一种基于FPGA的自相似性超分辨率算法的实现。首先介绍了基于自相似性的超分辨率算法的基本原理和算法流程,接着提出了视频超分辨率引擎硬件设计的系统结构,并详细叙述了超分辨率引擎系统的各个模块的设计及实现,分析了系统的速度、带宽及资源。最终,在Xilinx K7 FPGA上实现了该视频超分辨率引擎。结果表明,本设计可以实时处理1080p@25Hz视频放大为4K@25Hz视频并在图像质量上取得明显的效果。     

PTN技术在本地传输网中的应用探讨

简要介绍了PTN核心技术与应用现状,较详细地论述了本地传输网采用PTN技术的必要性;结合某地区本地传输网PTN规划实际,提出了PTN技术的3种组网模式,以及PTN独立组网和PTN＋OTN联合组网2种方案,并对其进行了详细分析。     

日本对市话电缆承载数字传输能力的调查

介绍了模拟和数字通信回路兼收的市话电缆内线对间的串音特性,日本NTT公司对市话电缆承载数字传输能力的调查测试情况,并作了分析。     

浅议成都大本地网电信侧网关局的设置

介绍了成都大本地网电信侧网关局建设方案的分析和比较，以及今后电信本地网的网路组织框架结构。     

基于局部灰度分析的红外图像轮廓跟踪算法

针对在红外图像边缘提取时,断边和分支点会导致伪边界的问题,提出了一种带搜索控制准则的红外图像轮廓跟踪算法.该算法根据飞行目标红外图像特点,将基于最大距离法的局部阈值分割用于目标图像的提取.给出了关于图像局部灰度特性的3个推论,并由此将遗传算法用于轮廓跟踪过程,自动判断出轮廓跟踪过程中出现的分支点、断边,搜索断边并连接.实验结果表明,采用该算法可得到清晰、光滑的轮廓图像,并且具有较快的运算速度,可实现实时处理.     

二维Hilbert-Huang变换的分解方法研究

该文根据Hilbert-Huang变换的原理,给出了二维内蕴模式函数分量的递推形式,实现了二维Hilbert—Huang变换的分解方法,并在图像分解应用中取得了满意的效果,从而拓展了Hilbert—Huang变换的应用范围。通过把原始图像自适应分解成有限数量的子图像,图像的细节能清晰地被分解出来,这在数字图像处理中有很重要的意义。     

基于MG-LTP与ELM的微表情识别

特征提取和表情分类是表情识别的关键技术。针对传统方法识别率低的缺点,首先,提出了一种基于平均灰度的局部三值模式(MG-LTP)新算法,用于提取表情特征;其次,使用极限学习机(ELM)作为分类器,用于特征分类;最后,将二者结合用于表情识别,并进一步应用于人脸微表情识别中。在JAFFE数据库及CASME人脸微表情数据库进行试验,与传统方法对比,取得了较好的效果。     

融合LBP特征和运动特征的运动分类算法

本文提出了一种局部二值模式(Local Binary Pattern,LBP)特征和运动特征相融合的运动分类算法。首先,利用背景差分法检出视频中的运动人体序列,将运动人体序列经过LBP算子处理得到LBP直方图特征。然后,将LBP直方图特征和运动人体质心的速度特征相融合作为运动人体行为分析的识别特征,应用BP神经网络进行行为分类识别。在Weizmann和KTH行为数据库上进行了算法实验研究,人体行为识别的平均准确率达到了90.78%。实验结果表明:该方法在识别率方面明显优于常规方法进行识别的结果。     

基于接收信号强度非齐性分布特征的半监督学习室内定位指纹库构建

室内定位中半监督学习的指纹库构建方法能够降低人力开销,但忽略了高维接收信号强度(RSS)数据不均匀的非齐分布特点,影响定位精度,针对此问题该文提出一种基于RSS非齐性分布特征的半监督流形对齐指纹库构建方法。该算法运用局部RSS尺度参数以及共享近邻相似性构造权重矩阵,得到精确反映RSS数据流形结构的权重图,利用该权重图通过求解流形对齐的目标函数最优解,实现运用少量标记数据对大量未标记数据的位置标定。实验结果表明,该算法可以显著降低离线阶段数据采集的工作量,同时可以取得较高的定位精度。     

一种改进的抗噪和旋转不变纹理图像分类算法

直接在空域计算图像的局部二进制模式(LBP)直方图不能准确描述基元较大的纹理,且不具有抗噪性这一重要的特性。针对这一局限,提出一种将空域和频域结合起来的改进算法。首先在频域对图像进行Curvelet变换,选取能量较大的子带进行图像重构并抽样,最后计算抽样图像的旋转不变LBP算子直方图作为特征向量。这样得到的特征更加紧凑,能更有效地描述图像的细节,同时弥补了传统LBP算法的不足,实现了用相同尺寸的LBP算子描述大基元的纹理,同时具有旋转不变和抗噪性能。仿真结果表明,算法得到的分类率比其他算法有显著提高,并且具有较强的抗噪性。