基于自适应邻域的空域错误掩盖算法

针对以固定邻域内的像素为参考进行图像错误掩盖时,往往容易导致边界信息的丢失或产生阴影和虚假条纹的问题,提出了根据错误块邻域图像特征选择自适应参考像素集的空域错误掩盖算法.介绍了一种有效的分割方法,将邻域分割为与错误块相关和无关的两个区域,并以相关区域内的像素为参考进行空域内插.实验结果表明,该算法掩盖的视频图像既能有效地重建多个方向的边界信息,又能抑制或消除无关区域的影响,可广泛应用于掩盖MPEG、JPEG和H.26x等基于块编码码流中的错误.     

一种基于边缘判决的空域差错掩盖算法

提出了一种基于边缘判决的解码视频空域差错掩盖算法.该算法首先对丢失块邻域中的像素进行边缘检测,并对检测出的边缘判断其是否会穿过丢失块.然后使用方向选择过程提取多个候选插值方向,并通过边界像素灰度差决定最终插值方向.实验结果表明本算法有效地提高了错误图像的掩盖效果.     

IP视频通信中的自适应错误掩盖算法

利用低码率视频压缩标准(例如H．261、H．263)编码的视频数据在互联网上传输时，丢包将导致图像质量急剧恶化，文中建议了一种新的错误掩盖方法以弥补丢包对图像质量的影响。该方法针对每一个丢失宏块，根据其相邻区域的运动特征自适应地选择时域掩盖算法和空域掩盖算法，从而弥补了单纯使用一类错误掩盖法的缺点，与其他错误掩盖方法的RSNR值比较，该方法能够达到更好的图像质量，适应于视频会议和远程教育等实时应用的要求。     

H.264视频码流时域误码掩盖算法的改进

新一代视频压缩标准H．264／AVC中推荐的解码时域掩盖算法是基于宏块的,预测矢量集仅包括了当前帧中的相邻矢量。为此,提出了基于分块的、利用加权边界匹配准则的精细运动补偿时域掩盖算法。该算法改进了匹配准则、扩展了预测矢量集、提高了运动矢量恢复的准确性,并采用一种自适应时／空掩盖算法,将时域／空域误码掩盖有效地结合起来。算法的改进均基于解码端,不改变H．264原有的码流结构,具有广泛的应用性。3GPP／3GPP2移动IP信道传输的仿真实验证明,该改进算法具有比H．264推荐的相应算法更强的错误鲁棒性。     

基于边界平滑性准则的立体图像误码掩盖算法

为解决立体图像的差错问题,提出了一种基于边界平滑性准则掩盖方法.首先根据视差相关性为丢失块选择参考块,然后结合像素间色彩空间相似程度和几何空间距离接近程度为它们进行自适应权重的视差匹配,接着给出了边界平滑性的代价函数,并据此度量选择最平滑边界的块作为初步的掩盖效果,最后再次利用边界平滑性准则判断丢失块的属性,并根据其属性采用不同算法对之前的初步掩盖内容进行调整.实验结果表明,相比其他算法,该算法在主、客观质量上均具有较好的优势.     

一种基于空域隐藏的图像恢复改进算法

绝大多数视频图像在传输过程中皆要进行混合压缩编码,这种以去掉大量空间性和时间性冗余信息为手段的编码方式将导致解码发生一系列错误,急剧影响恢复后的图像质量.针对这种情况,本文提出了一种改进的基于空域错误隐藏的图像恢复算法,该算法利用已正确接收的邻近宏块的像素值,对当前宏块边缘进行综合分析,运用方向插值算法和五点插值算法计算出宏块内边缘和平坦区域的像素值,从而对直接解码恢复出的像素值进行矫正.从实验结果来看,该算法恢复出的图像质量的PSNR值和计算复杂度皆优于传统双线性插值法和五点插值法.     

图像处理中的误差隐藏问题研究

视频信息必须经过压缩以便在低带宽信道上传输,而压缩数字媒体对无线信道误码十分敏感,容易发生传输错误,误差隐藏技术是弥补此类问题的方法之一。本文在对现有的误差隐藏处理方法分析的基础上,提出了一种基于模式选择的时空域误差隐藏技术。此方法不仅从时、空两方面考虑,分别应用时域取代法和加权内插空域法。还通过边界检测,区分了平坦型和边界穿越型两类宏块,减少算法复杂性。仿真实验表明,该方法可有效地抑制视频差错的扩散,取得较好的差错掩盖效果．     

基于时空域数据融合的Kinect深度图像修复算法

针对Kinect传感器获取的深度图像中存在大量噪声以及深度信息缺失导致的空洞问题,提出一种基于时空域数据融合的深度图像修复算法。首先,对配准后的深度图像利用卡尔曼滤波使跳变深度值趋于平稳,并采用阈值分割法得到待修复区域;其次,计算待修复边界所有像素点的时空域置信度,对时空域置信度最大的像素点计算其时域和空域深度数据,并根据时空域置信度为时空数据分配权值进行数据融合,实现像素点的修复;最后,待修复边界改变,迭代执行上一步直至图像修复完成。实验结果表明:与传统修复算法相比,基于时空域数据融合的Kinect深度图像修复算法的深度图峰值信噪比更高、均方根误差更小,图像质量更好。     

基于分形调制阵列的数字水印算法

基于分形调制的良好性能，提出了一种新的使用分形调制阵列、基于HVS视觉掩盖的图像水印算法，该方法将水印信号进行分形调制得到含水印的分形信号嵌入到图像子块的DCT中频系数中去，然后进行视觉掩盖．通过大量实验仿真结果表明：该算法能够清晰地提取出隐藏的水印信息．在常见的信号失真和几何失真下，水印具有很好的鲁棒性．     

误差掩盖中的选择性运动矢量恢复

提出了一种误差掩盖算法,作为在解码器端的后处理工具,以恢复视频序列在传输过程中丢失的运动矢量和图像块．对于丢失块,以其邻域块内像素标准差作为判断纹理块或平滑块的标准,选择保留所有属于纹理块的邻域块的运动矢量,取其中间值作为丢失块运动矢量的估计．仿真结果表明,对不同块丢失率或不同视频序列,该算法都能比传统的算法恢复出更高质量的图像．     

快速傅里叶变换的误差分析

分析了按时间抽取(DIT)基-2快速傅里叶变换(FFT)的误差,数据格式为二进制补码.给出了蝶形运算误差分析模型,利用FFT信号流图的特点,针对截断、舍入和收敛舍入3种量化方法,得到了准确的定点和块浮点两种FFT算法的均方误差上下限.最后给出了噪信比结果,并用Matlab对其进行了仿真,结果表明,块浮点FFT算法优于定点FFT算法,舍入和收敛舍入量化方法优于截断量化方法.     

一种时域变步长BLMS自适应算法

在块最小均方LMS自适应滤波算法(BLMS)的基础上,提出了一种新的变步长的BLMS算法,该算法中的步长随着块平均误差增加或减小而相应地变大或变小,并引入补偿因子,使得自适应滤波器在调节权值的过程中块均方误差在接近零处具有缓慢变化的特性。理论分析和实验仿真表明,该新算法具有比BLMS算法较快的收敛速度,较小的稳态误差,有较好的抑制噪音的能力,有利于实时数字信号处理。     

基于纠错编码的回声隐藏音频水印算法

数字音频水印应用于版权保护、数字指纹、隐藏标识、保密通信等。水印误码率和归一化相关系数是衡量音频水印系统鲁棒性最重要的两个技术指标。实现方法之一的回声隐藏算法主要采用的汉明编码能有效降低水印误码率。但由于汉明码属于分组码且纠错位数只有一位,水印误码率仍然较高且对各种攻击的鲁棒性不够好。提出一种基于卷积编码的回声隐藏算法,将卷积编解码思想应用于回声隐藏算法中,利用卷积码的纠错能力降低水印误码率。结果表明:该算法较基于汉明编码的回声隐藏算法和传统回声隐藏算法降低了水印误码率,增强了音频水印系统对各种攻击的鲁棒性。     

基于半像素的Hessian矩阵的空域误码掩盖

针对线条边缘采用传统的Sobel算子进行边缘检测和方向判别方法无法准确地检测其方向的问题,提出了基于半像素的Hessian矩阵对线条边缘进行检测的算法。该算法将图像中丢失的数据块的像素进行分类,再根据不同类别的边缘采用相应的边缘检测算子进行边缘检测,并根据检测的边缘方向对受损图像进行方向外推掩盖。实验证明,半像素精度的Hessian矩阵对线条边缘方向的检测更加精确,该算法较一般误码掩盖算法使受损图像的恢复质量PSNR(Peak Signul Noise Rate)值提高了0.2~0.4 dB。     

多变量Hammerstein-Wiener模型的参数辨识

为了突破现存Hammerstein-Wiener模型参数辨识方法中假设输出非线性块可逆的限定条件,基于可分非线性最小二乘算法,提出由多个单变量Hammerstein子模型和一个多变量输出非线性块组成的多变量Hammerstein-Wiener模型的参数辨识方法.首先,以输出误差最小为准则使用Levenberg-Marquardt法辨识出输出非线性块和Hammerstein子模型的两个参数集.其次,对Hammerstein子模型使用基于张量积的奇异值分解,辨识出输入非线性块与中间线性块的参数.再次,理论分析了所提辨识方法的辨识收敛性.最后,通过仿真验证此法的有效性.     

基于误差阈值的分形图像压缩

对简库恩的基本分形图像压缩算法进行了改进·从减少不必要的计算量入手,提出基于误差阈值的分形图像压缩算法·首先给定一误差阈值,然后计算子块与父块间有限个对应像素点之间的灰度误差累计和,得到超过误差阈值的最大计算次数,据此找到与子块最相似的父块,达到图像压缩的目的·实验表明,该算法能明显缩短图像压缩的时间,而信噪比和压缩比变化不大·     

新的非合作直扩信号目标的跟踪测角算法

为完成直接序列扩频信号的非合作目标的跟踪测角,提出一种在单通道比幅单脉冲体制下,提取非合作目标方位角误差和俯仰角误差的算法. 该算法对信号进行延时相乘,检测到信号后,估计出伪码速率. 在一倍伪码速率的频率分量上,完成信号的方位角误差和俯仰角误差的提取. 与现有的直扩信号目标的跟踪测角技术相比,该方法可以完成对非合作目标或者合作目标的跟踪,且可以工作于极低信噪比(-20dB)条件下. 仿真结果验证了该算法的有效性.     

A Low Power Error Detection in the Syndrome Calculator Block for Reed-Solomon Codes: RS(204,188)

Reed-Solomon (RS) codes have been widely adopted in many modern communication systems. This paper describes a new method for error detection in the syndrome calculator block of RS decoders. The main feature of this method is to prove that it is possible to compute only a few syndrome coeffi-cients — less than half — to detect whether the codeword is correct. The theoretical estimate of the prob-ability that the new algorithm failed is shown to depend on the number of syndrome coefficients computed. The algo...