基于HVS分类及邻域搜索的快速分形图像编码

针对基本分形图像编码算法时间过长的问题,提出了一种基于HVS分类及邻域搜索的快速算法。根据HVS特性将子块分为平滑类子块和非平滑类子块,对于平滑类子块直接存储其均值,以减少需要搜索匹配父块的子块数;对于非平滑类子块,从离其最近的父块开始搜索,在搜索父块时,剔除与当前子块的近似度不满足要求的父块,并引入误差阂值和搜索父块的最大次数来控制子块的搜索过程。实验结果证明,该算法大大提高了编码速度。     

基于HVS分类及邻域搜索的快速分形图像编码

针对基本分形图像编码算法时间过长的问题,提出了一种基于HVS分类及邻域搜索的快速算法。根据HVS特性将子块分为平滑类子块和非平滑类子块,对于平滑类子块直接存储其均值,以减少需要搜索匹配父块的子块数;对于非平滑类子块,从离其最近的父块开始搜索,在搜索父块时,剔除与当前子块的近似度不满足要求的父块,并引入误差阈值和搜索父块的最大次数来控制子块的搜索过程。实验结果证明,该算法大大提高了编码速度。     

C语言程序设计教学研究

对C语言教学效果不理想的原因进行了分析，针对教学过程中存在的问题，从优化教学内容、激发学生学习兴趣、改进教学方法与教学手段、加强实践环节的设计及管理这些方面提出了改进措施，以提高C语言教学质量。     

面向编程能力培养的C语言教学模式研究

针对目前高校在C语言课程教学中普遍存在的重理论、轻实践、缺失工程能力培养的问题,提出面向编程能力培养的C语言教学模式,从教学内容设计、教学环节实践、考核机制优化等方面探讨如何进行面向编程能力培养的C语言教学。     

基于新型四叉树分割的快速分形图像编码

针对现有的基于四叉树的分形编码算法比较耗时的问题,提出了一种基于新型四叉树分割的快速分形编码方法。首先根据人眼视觉系统（HVS）特性分割出子块,再将各不同尺寸子块所对应的父块库中的父块按标准差排序。对于每一子块,在对应的父块库中寻找其在标准差意义下的最近邻父块,然后在该父块的邻域内进一步搜索最佳匹配父块,同时引进误差阈值来控制子块的搜索过程。实验结果证明,该算法的编码速度大大提高。     

采用边缘分类和平均偏差比较的分形图像编码

由于基本分形编码算法耗时较长,因此提出采用边缘分类和平均偏差比较的分形编码算法。按边缘分类算法将父块分为边缘类和非边缘类,各类父块按平均偏差排序。对每一子块,计算其标准差,若小于设定的阈值,则取其均值作为分形码,否则按边缘分类算法确定其类别,并在同类父块库中找到其平均偏差意义下的最近邻父块,然后在该父块的指定邻域内搜索满足误差阈值要求的父块。实验结果显示该算法优于文献[1-3]的算法。     

基于与中间块比较的快速分形图像编码

针对基本分形图像编码算法时间过长的问题,提出了一种基于与中间块比较的快速分形编码算法。该算法是对基于形态特征的快速分形图像编码算法的改进,将形态特征意义下的最近邻匹配改进为与中间块的误差意义下的最近邻匹配,并且在最近邻的邻域内进一步搜索最优匹配父块时,对各父块进行8种等距变换,而不是在找到最优匹配父块后进行,同时引进误差阈值来控制子块搜索的邻域范围。实验结果表明,该算法编码速度大大提高,并且在相近编码时间的前提下该算法的解码图像质量比基于形态特征的算法好。     

基于标准差的快速分形图像编码

由于基本分形图像编码过程非常耗时,本文提出了一种基于标准差的快速分形编码方法.先将子、父块按标准差分为平滑块和非平滑块.码本由所有非平滑父块构成,并按标准差赋序.若子块为平滑块,直接存储其均值,否则在赋序码本中寻找其在标准差意义下的最近邻父块,进而在该父块的邻域内进一步搜索最佳匹配父块,搜索时需对父块进行8种等距变换,同时引进误差阈值来控制子块搜索的邻域范围.实验证明,该算法编码速度大大提高,并且该算法在相近编码时间前提下的解码图像质量及在相近峰值信噪比（PSNR）情况下的编码速度均优于基于图像块叉迹的快速算法.     

基于平均偏差的快速分形图像编码

针对基本分形编码方法耗时过长的不足,提出了一种基于平均偏差的快速算法.首先对所有父决按平均偏差排序,然后将子块按标准差分为平滑块和非平滑块,对于平滑子块直接存储其均值;对于非平滑子块,在以其平均偏差意义下的最近邻父块为中心的邻域内搜索最优匹配父块,并且引入误差阈值控制子块的搜索过程.实验表明,较之基本分形编码算法,所提快速算法的编码速度大大提高,并且优于基于形态特征的快速算法.     

链路质量感知的无线传感器网络生命最大化算法*

针对现有无线传感器网络(WSNs)生命最大化算法能耗较高,迭代次数较多且多基于理想链路等问题,提出了高效的链路质量感知的分布式算法,将链路质量纳入节点负载的计算。对于待转换节点如何选择新父节点,提出了两种方法：不考虑跳数的方法和考虑跳数的方法。另外,提出了一种预测策略,预算待转换节点转换后新父节点的路径负载,若超过转换之前当前父节点的路径负载,则不转换到新父节点。该预测策略保证了节点的每次转换均使网络负载更均衡,从而有利于算法快速收敛。实验结果表明,所提算法在网络生命、能耗及收敛速度方面优于现有算法。