基于小波变换的块匹配运动估计方法

将小波变换引入低码率视频图像序列的运动估计研究中，提出了基于小波变换的块匹配搜索方法．该方法的特点是可根据运动物体的大小和运动程度，用可变宏块进行运动估计，统一了匹配块和匹配点的搜索，发展了一种改进的三步搜索算法．实验结果表明，该算法比三步法有更高的精度，更适应低码率和多细节视频图像传输中的运动估计．     

一种基于降采样的块匹配三步搜索改进算法

在视频图像处理中,运动估计对于提高视频信号去隔行和降噪的效果具有举足轻重的作用,是整个运动补偿视频图像处理算法的关键部分.在视频处理芯片的硬件实现中,运动估计的性能和算法复杂度直接决定了芯片的速度、面积和功耗;同时,运动估计在视频图像编码中也同样决定了整个编码算法的效率.在新三步算法的基础上权衡运动估计算法的性能和运算复杂度,提出了一种块内降采样的搜索算法(down-sampled diamond NTSS,DSD-NTSS).该算法利用图像的局部相似性特征,对搜索块的内部像素采用交叉采样方式做块匹配的运算以降低算法复杂度.仿真结果表明,在保证了同等的图像处理质量的情况下,该算法与新三步法相比运算量降低了一半左右;而与全搜索、菱形搜索、三步搜索等其他快速算法相比,该算法在性能和算法复杂度上的综合表现更为优秀.     

一种改进的局部线性嵌入超分辨率重建算法

提出了一种改进的局部线性嵌入超分辨率重建算法.该算法着重对局部线性嵌入超分辨率重建算法三个方面做了改进:特征选取,用图像块的DCT系数来取代图像块的l阶、2阶梯度作为图像块的特征描述,可以减弱噪声的影响;邻近块的数目,根据图像块与周围图像块的关系自适应的选取邻近块的数目,可以避免将距离较远的块选为邻近块;样本库的训练过程,用高分辨率图像与低分辨率图像的残差图像作为高分辨率图像的训练样本,这样既可以避免低频分量的干扰,又可以减少在计算过程中的平滑次数.实验结果表明这种改进的算法比原算法的重建效果有了较大程度的提高:PSNR提高4.07 dB,SSIM提高0.0654;比稀疏重建算法PSNR提高0.62 dB,SSIM提高0.0066,而且用DCT系数作为图像块的特征表示,每一个图像块所需要提取的特征数比用1阶、2阶梯度减少了四分之三,降低了算法的复杂度.     

自适应模型在大系统最优化中的应用

本文探讨寻求最优化过程操作条件基于自适应模型的算法。对下列两种算法:修正二步法和近似线性模型法进行了研究。为比较性能,在一个燃料气系统中应用这两种算法求取系统在约束和非约束条件下的性能指标。燃料气系统由蒸发器和气体混合器组成。两种算法都可得到过程的最优化解。但近似线性模型法比修正二步法更有效更稳定。     

一类特殊的块方法

在求解常微分方程和微分代数方程中,块方法是一种有效的方法。这类方法是单步的,且其数值精度不受数值稳定性的约束,因而比线性多步法更适应于求解刚性微分方程或者高指标微分代数方程。但是,以往的块方法因为其巨大的计算工作量而未被广泛使用。本文研究了一类块方法,使其构成矩阵只含有一个重特征值,因而在隐式速代时,计算量大致上与线性多步法相当。本文讨论了该特征值与Lagurre多项式的关系,从而建立了这类块方法的构成公式,数值试验证明了理论上得到的计算量的估计。     

一种新的运动估计算法

基于搜索起点的预测和梯度下降搜索,提出了十字交叉梯度下降搜索(CCGDS)算法。该算法根据运动矢量的中心分布特性设计了相应的匹配搜索模板。仿真结果表明:该算法可以用较小的搜索代价取得与全搜索相当的效果,且在搜索速度与搜索效果方面优于三步法(TSS)、四步法(FSS)和钻石法(DS)。     

三本院校乒乓球运动员步法教学方法研究

步法，对乒乓球运动员技术水平、战术发挥、心里调节及运动成绩都起到举足轻重的作用，而且步法的好坏也是衡量一个优秀运动员的重要标准。乒乓球运动的特点决定了它的步法训练比手法训练更为重要，“七分步法，三分手法”、“步法是乒乓球运动员的生命”。     

用基因算法进行运动估计

基于全局优化的思想基础，提出了一种进行运动估计的新算法──基因算法．介绍了有关的理论知识，阐述了整个算法，给出了计算机模拟结果，并与全局法和三步法作出了比较．     

融合单演二值编码的人脸表情识别算法

为提高人脸表情识别算法的识别率和鲁棒性,本文提出一种融合单演二值编码的人脸表情识别算法.该算法运用单演信号分析提取多尺度单演振幅、相位和方向三个正交互补的分量,使用单演二值编码对该三种分量的每个尺度进行编码及划分为多个矩形块子区域,并采用分块Fisher线性判别对其降维并提高识别率.实验结果表明:所提算法比传统人脸表情识别算法具有更高的识别率.此外,遮挡对比实验证明了所提算法比传统算法有更好的鲁棒性.     

基于起点预测的单位十字快速运动估计算法

复杂且耗时的运动估计运算给实时视频编码系统的实现带来了困难.为提高视频编码的实时性,文中分析了运动矢量的分布特性和空间相关性,提出了一种基于起点预测的单位十字快速运动估计算法.该算法结合提前中止准则,通过块匹配绝对误差比较法来选择起始搜索点,然后采用单位十字搜索模式进行搜索.实验结果表明,在保持图像质量基本不变的情况下,该算法搜索速度是三步法的3～17倍,是菱形搜索法的2～9倍,是自适应十字搜索法的1.19～4.42倍.该算法计算量小,实时性强,易于硬件实现,在小运动序列运动估计方面具有明显优势.     

基于扇形趋利果蝇优化算法改进的FS-K聚类算法

针对果蝇算法对高维函数收敛精度低的缺点,提出了一种改进的基于扇形搜索的果蝇算法(Fan search-Fruit Fly Optimization Algorithm,FS-FOA),该算法在原果蝇FOA算法的基础上改进了果蝇群体的搜索路径,并赋予果蝇个体趋利性,使更多的果蝇个体朝着味道浓度更大的方向前进,使果蝇群体的搜索方向有更多的选择性,增加果蝇算法在处理高维函数问题上的收敛速度和收敛精度;并将改进的FS-FOA算法与K-means聚类相结合,提出一种FS-K聚类算法,与原K-means聚类和原果蝇(FOA)算法进行对比实验,引入5个经典的测试函数对原FOA算法和FS-FOA算法寻优结果进行测试,结果表明采用FS-FOA算法具有更高的收敛精度;引入5个UCI公共数据集对改进FS-K聚类算法和原K-means算法、SOM聚类算法、FCM聚类算法进行测试,结果表明FS-K聚类算法具有更好的聚类效果。     

一种基于传统全搜索法的运动估计改进算法

提出了一种称为准全搜索法的块匹配改进算法。该算法在传统全搜索法的基础上引入了差值块DCT系数为0的判断条件，在螺旋搜索的遍历过程中可以最快地搜索到满足条件的匹配块，在大大提高搜索速度地同时也保证了一定的搜索精度。     

预测三步搜索算法在视频压缩中的应用

针对目前视频压缩编码标准中运动估计算法耗时且容易产生方块效应的运算环节，考虑到视频图像之间的局部相关性，提出一种预测三步搜索算法。利用同一视频图像中的相邻宏块运动矢量相似的特征，采用预测当前块的搜索起点，并以预测的中心点进行搜索，减少搜索范围和搜索点数目。与现有全搜索算法、三步搜索算法相比，该算法的运动估计准确性高，搜索速度快。     

基于相似比的变邻域搜索的快速分形编码算法

为了解决基本分形图像编码算法中的编码过程特别耗时问题,通过定义每个range块和domain块的相似比,建立它与匹配均方根误差间的关系不等式,可把寻找range块的最佳匹配domain块的全局搜索变为近邻搜索.鉴于在自仿射变换下最优匹配块间的相似比值应该接近,但它们间的远近程度不一致,因此,每个range块的最优匹配块搜索范围应限制在与其相似比值接近的domain块变邻域内.四幅图像的仿真结果表明,它确实能够在PSNR降低0.103d B(其结构相似性SSIM值仅下降0.0004)的情况下,平均耗时仅为基本分形编码算法的38.97%左右,而且也优于可选特征算法,实现了加快编码过程速度的目标.     

一种分析高速MCM电路中同步开关噪声的方法

提出了一种分析高速MCM电路系统中电源／接地板上同步开关噪声的方法,即基于部分元等效电路（PEEC）结合块缩减算法PRIMA和多端口网络（电源／接地板）的时域宏模型,通过与平面电路解析公式的结果比较和实例分析高速MCM电源／接地板上同步开关噪声,结果表明,该方法具有参数提取简单、高效率、高精度的特点。     

一种改进的BNS网络论坛搜索算法

为了提高网页在互联网中的搜索效率,基于非结构化P2P网络的多种搜索算法和网络蜘蛛搜索算法,提出了一种广度优先搜索(BFS)和非贪婪性搜索(NGS)相结合的改进搜索算法(BNS)。并通过该算法的性能分析与大理学院校园BBS的应用测试,结果表明,BNS算法在搜索速率、相关度和准确率上都优于BFS和NGS算法,该算法的实际应用提高了网络论坛运行效率。     

水泥旋窑熟料结块的粒度分布统计算法

针对水泥旋窑熟料结块的模拟图像，提出了粒度的统计算法。该算法的计算量少、速度快、准确度高、实用性强，较好地满足了图像实时处理的要求。用该算法所获得的粒度分布参量，为水泥旋窑自动控制打下了基础。     

四阶Runge-Kutta算法的优化分析

引用最优化思想和随机搜索技术,对一般的四阶Runge-Kutta算法进行分析,得出一类精度较高的算法,这些算法能满足我们预先给定精度,并且其局部截断误差为O(h5).     

基于H.264 I帧编码的块边缘模式特征提取

提出了直接从H.264 I帧编码码流中提取块边缘模式特征的算法,并检验了该特征在图像检索中的应用。该算法利用H.264 码流中得到的帧内预测模式和预测系数提取出五种边缘模式特征,该特征符合MPEG-7中所定义的边缘描述符,适合基于内容的图像检索算法。实验结果表明,采用该特征进行图像检索具有较高的检索准确率,相对于只采用Intra预测模式纹理描述符的方法,平均查准率提高了5.07％。