广义函数D—赋值意义下的多目标规划模型

提出一种具有应用前景的广义函数多目标规划模型。着重讨论了广义函数的Ｄ－赋值意义下的广义函数多目标规划模型并具体构造出一个双目标可计算的广义函数多目标模型，从而给出了较为完整充实的广义函数多目标规划模型。     

航空图像压缩中双正交小波提升设计

利用小波消失矩与其对应的滤波器在z=1处零点阶数的关系,提出了一种设计最佳提升系数的迭代算法.该算法克服了用提升格式方法时求解高阶导数计算复杂的缺陷,通过求解一组简单的线性方程组来设计基于任意双正交小波的提升系数,从而实现了根据具体要求动态地、迭代地设计小波的目的.该算法可以用于设计对称和非对称的小波,并在航空图像压缩中取得压缩倍数为49.913 2,峰值信噪比(PSNR)达46.279 61的良好效果.     

基于点不变特征的亚像素级图像配准技术

图像匹配是图像处理和计算机视觉领域的一个基础问题,它源自多个方面的实际问题.点特征匹配的首要任务就是提取稳定的特征,并进行描述.该特征能对旋转、尺度缩放、仿射变换、视角变化、光照变化等图像变化因素保持一定的不变性,而对物体运动、遮挡、噪声等因素也保持较好的可匹配性.提出一种基于点的尺度、旋转不变特征变换（SIFT）算法的亚像素级图像配准算法,首先在尺度空间进行特征检测,并确定关键点的位置和关键点所处的尺度,然后使用关键点邻域梯度的主方向作为该点的方向特征,以实现算子对尺度和方向的无关性.该方法具有旋转、尺度缩放、亮度变化不变性,对视角变化、仿射变换、噪声也保持一定程度的稳定.独特性好,信息量丰富,适用于在海量特征数据库中进行快速、准确的匹配.高速性,该匹配算法可以达到实时的要求.     

广义函数D－赋值意义下的多目标规划模型

提出一种具有应用前景的广义函数多目标规划模型。着重讨论了广义函数的Ｄ－赋值意义下的广义函数多目标规划模型并具体构造出一个双目标可计算的广义函数多目标模型，从而给出了较为完整充实的广义函数多目标规划模型。     

小波域BP网络图像压缩及Matlab实现

BP网络是一种非线性映射网络,三层BP网络可以很好地逼近任一连续函数.BP网络用于图像压缩是一个很好的创意.但因其训练时间过长,而没有得到应有的重视.人的视觉特性对图像的低频部分及图像的边缘部分比较敏感.经小波分解后图像的大部分能量集中在低频和图像的边缘部分,即这部分小波系数比较大,其余部分小波系数很小,接近于零.因此提出了小波域BP网络图像压缩方法.该方法是根据小波变换后小波区域重要性的不同而采用不同的压缩比.即不重要的小波系数采用大压缩比的BP网络(隐节点少),重要的系数采用小压缩比网络(隐节点多)或不进行BP压缩而直接编码.并给出Matlab仿真程序.     

航空图像压缩的双正交小波滤波器整数化设计

在航空图像压缩中,通常采用具有线性相位、正则性、消失矩和完全重构,及适于硬件实现、实时等特性的小波。根据小波滤波器设计,提出了一种基于图像压缩的构造整数双正交小波滤波器的设计方法。从选择小波基的原则为出发点,以CDF9-7小波基为参考,以压缩效果为准则来构造出更优的双正交整数小波基,并且采用航空图像为标准训练图像,以压缩比、峰值信噪比、压缩后保留能量百分比为参数,来寻找最优的小波基。试验结果证明,此方法可以实施非常简单的、无浮点乘法的运算,因而减少运算复杂性以及降低小波硬件实现的难度。     

基于EBCOT的平衡多小波航空图像压缩编码

鉴于预滤波有可能造成多小波的正交性、对称性的"丢失"及基函数支撑的增加,提出了多小波"平衡"算法,使得多小波基有与单小波基相同的性质。充分利用平衡多小波分解系数的结构,采用EBCOT图像编码算法,对平衡多小波系数进行压缩处理。当压缩比为32时,峰值信号比为31.342 7。实验结果表明:基于EBCOT的平衡多小波算法同时具有图像压缩所需要的正交性、对称性、短支撑和较大的消失矩等多个良好特性, 是一种比较有效的航空图像压缩方法。