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．     

基于人类视觉系统的扩散差错掩盖算法

针对压缩视频传输过程中出现的信息丢失问题,提出了一种利用扩散方程来恢复丢失信息的差错掩盖算法.首先建立一种考虑时间与空间边界匹配的失真函数来估计丢失的运动矢量,对丢失信息进行初步恢复;然后利用人类视觉系统活动性掩盖效应特性,建立各向异性扩散方程,对丢失信息进行精细恢复;最后通过仿真实验对多个视频序列在离散丢失和连续丢失的情况下实现了差错掩盖.结果表明,文中提出的算法能有效去除重建图像的块效应,相对于传统算法,峰值信噪比平均增加3~5 dB,并且可获得更好的视觉效果.     

网络试题库智能成卷的研究

针对大学数学网络试题库系统的智能成卷过程，建立基于知识库支持和知识推理的成卷流程和数学模型，并将成卷流程划分为不同功能的模块，对实现成卷的智能化进行了较深入的探讨，成卷的结果分析表明成卷模型是可行的。     

噪声谱驱动后滤波算法

阵列语音增强中,传统的后滤波算法大多采用固定带宽的谱估计。推导了固定带宽谱估计后滤波算法的一般表达式及其估计器的概率密度函数,首次从理论上分析了在随机信号模型下采用固定带宽谱估计存在的问题,指出后滤波的频率分辨率应由噪声谱的结构特性决定,并提出了一个新的噪声谱结构特性驱动的自谱和互谱估计的后滤波算法,该算法在增加噪声抑制量的同时能避免更多的语音失真。测试实验证明,本文算法在段信噪比提高以及噪声抑制等方面都优于传统后滤波算法,尤其是噪声抑制量方面相比传统方法提高了6 dB。     

基于弯曲与组合MEMS传感器的数据手套设计

虚拟手作为一种自然、高效的人机交互方式,被广泛地应用在虚拟装配、远程手术、机器人控制及手语识别等多个领域。目前市场上多数数据手套只测量手部指关节角度变化情况,对手掌姿态角度测量较少,远不能满足市场对数据手套的需求。设计了基于弯曲与组合MEMS传感器的数据手套,不仅能测量手部指关节的弯曲程度,而且能测量手掌姿态,极大地推动了数据手套的应用。     

基于多阶段向量场的活动轮廓模型

传统的基于向量场的活动轮廓模型不能准确地提取复杂形状边界,尤其当初始轮廓曲线在目标边界外部、提取复杂的凹形边界时,常遇到"平衡点"问题.为此,文中提出了基于多阶段向量场的活动轮廓模型.首先在离散化的轮廓曲线上取一些样本点,并按其法线方向将它们映射到目标特征点;然后由传统向量场和映射产生的向量场得到一个加权平均的向量场,将轮廓曲线在该向量场中演化,若轮廓曲线未完全收敛到边界,则在未收敛的轮廓曲线上取新样本点,按前面方法计算出新的向量场.经过在多阶段向量场中的演化,轮廓曲线最终收敛到目标边界.实验结果表明,相比于传统方法,文中方法更有效.     

视频序列传输中的模糊差错掩盖算法

提出了一种基于模糊边缘检测的差错掩盖算法,将其作为解码端的工具去恢复视频序列在传输过程中丢失的图像信息.对于一个丢失块,利用模糊边缘检测器得到它与4个领域块交接的边界上的边缘信息,构造一个关于边界匹配差值的能量函数,将最优值对应的运动矢量作为丢失块的运动矢量的估计.仿真结果表明,文中提出的算法无论在主观的视觉还是客观的数值比较上,都能得到质量比现有差错掩盖算法更优良的恢复图像.     

一元实系数多项式方程实根的求解问题

对于一元实系数多项式方程的求根问题，提出了一种实用的数值解法，对一般的牛顿迭代法进行了改进和完善。研究了5次以上多项式方程在整个实数域中的根的求解有迭代快速逼近的问题。