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目的 降采样滤波是生成空间金字塔影像数据的主要手段,但目前没有一种客观指标来鉴别滤波器的降采样效果,因为至少需要空间金字塔的两层原始信号才能计算滤波器的降采样峰值信噪比(PSNR)。为解决此难题,本文建立一种研究路线:先基于视频影像数据评选确定一个性能优秀的降采样滤波器,然后验证该滤波器降采样生成遥感金字塔的主观目视效果,提出一种沿图像纹理方向滤波的降采样方法TDFA(texture direction filtering approach),可生成高质量的空间影像金字塔。方法 本文把降采样与升采样结合提出一种重采样滤波对偶RSFP(re-sampling filter pair),作为当前层金字塔数据的一个逼近,用来评价降采样滤波器效果。基于RSFP评价手段,筛选出一种基于纹理滤波的金字塔生成方法TDFA:对每个8×8块,TDFA在直流、水平、135°、垂直和45°等5个方向中搜索确定图像的一个纹理方向,用一个3阶滤波器沿纹理方向实施降采样,效果优于目前最好的最邻近插值方法,无任何伪彩、锯齿、块效应或马赛克。结果 利用大量影像数据实验,同几个典型滤波器的降采样效果对比,TDFA提升平均PSNR的范围,对拉格朗日滤波器是7.29~8.44 dB;对双线性滤波器是6.26~7.40 dB;对AVS的1/4插值滤波器是5.80~6.84 dB;对最邻近插值是4.51~5.70 dB。结论 本文提出的纹理滤波降采样算法可以生成质量优于现有最好水平的遥感金字塔影像,也可以生成高质量的多层视频流媒体数据。所提出的重采样滤波对偶RSFP可以输出当前层的高精度预测,用于可伸缩视频编码处理。 相似文献
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介绍了液液萃取法、顶空法、同时蒸馏萃取法、固相萃取法、固相微萃取法这五种常用的水果芳香物质提取方法,比较了各方法的优劣,提出了怎样选择合理的前处理技术的方法. 相似文献
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介绍了液液萃取法、顶空法、同时蒸馏萃取法、固相萃取法、固相微萃取法这五种常用的水果芳香物质提取方法,比较了各方法的优劣,提出了怎样选择合理的前处理技术的方法。 相似文献
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存储阵列逻辑单元与物理单元的寻址粒度差异导致大量不必要的地址转换计算,其树形结构难以支持并行处理,云存储的映射规约机制特别适合解决这个难题.为此提出超扇区SS的概念,并基于SS设计了矩型阵列RA结构,使得存储阵列的物理寻址粒度可伸缩并与文件系统逻辑单元尺寸保持一致,消除了二者之间差异并支持不同文件系统加载.RA结构在逻辑单元与物理单元之间,硬件实现了云存储的映射/规约机制,多个RA阵列可以堆叠连接和并行访问,在存储系统扩容的同时可以实现访问提速,是一种用于大数据处理的粒度可伸缩的物理寻址模式. 相似文献
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