H．264视频编码标准中新型特性的研究

介绍了H．264的新特点，详细研究了H．264在预测、变换、熵编码以及滤波等方面的改进技术。     

基于球坐标系的非线性小波变换去噪算法

提出一种新的非线性小波变换去噪方法。该方法把线性小波变换后得到的3个高频分量通过球坐标变换后,得到球坐标下3个分量,然后在球坐标中根据图像统计特性设定的收缩因子处理小波收缩去噪。结果表明,该方法比直接进行小波收缩的结果有更好的峰值信噪比。     

光致聚合材料收缩对谱面全息存储的影响

为了分析光致聚合材料记录的谱面全息图在再现过程中发生"擦除"现象,将谱面全息图看作由不同角谱的物光与参考光在光致聚合材料内形成的不同倾斜角度的光栅总和.使用二波耦合理论分析全息图像再现时,由于光致聚合材料发生形体收缩,不同倾斜程度的光栅发生不同程度的变形,产生不同程度的布拉格失配带来的衍射效率变化.理论分析表明,材料收缩越严重,全息图再现质量越差.实验证明了理论分析的正确性,并表明使用无收缩光致聚合材料可以消除这种"擦除"现象.     

基于小波收缩的神经网络图像“去噪”算法研究

提出一种基于小波收缩的神经网络图像“去噪”的新方法。此算法引入了一种新的小波收缩函数（3次样条曲线）对小波系数进行处理。由于此算法中的小波收缩函数具有较好的光滑特性,它克服了小波收缩中硬阈值和软阈值方法所带来的缺点,并且神经网络模型实现此算法。实验表明：此算法比用传统的硬阈值和软阈值方法图像“去噪”有更好的峰值信噪比且具有比传统算法更好的学习特性。     

◆H.264视频编码标准中新型特性的研究

介绍了H.264的新特点,详细研究了H.264在预测、变换、熵编码以及滤波等方面的改进技术.     

铜薄膜中锂离子扩散的温度效应和厚度影响

基于密度泛函理论，应用第一性原理分子动力学方法具体包括SMD和FMD方法，分别研究了锂离子在不同薄膜厚度中的扩散势垒及粒子的均方位移（MSD），研究结果表明：随着温度的提高，加剧了锂离子在铜薄膜中的扩散；扩散势垒与薄膜厚度间存在非线性关系。     

一种基于能量分布特性的小波去噪算法

目前对于保持图像细节、滤除噪声，普遍采用空间域、频率域滤波．在空间域滤波，尽管能够有效地限制噪声，但是同时模糊了图像细节．因此，在频率域滤波的方法越来越引起关注．在小波频率域中，我们常常采用Donoho阈值方法处理小波系数来以此去除噪声，保留图像细节，然而该方法同时也一定程度上模糊了图像细节．小波变换具有良好的时、频局部化性能，图像经过多级小波变换得到不同分辨率的子图个数，各高频子图上的小波系数具有相似的能量统计分布特性．也就是说随着分解层数的增加，分辨率最低子图的小波系数范围最大，而高分辨率子图上大部分数值接近于0．因此，该文提出了一种新的基于能量分布特性的小波去噪算法(WCED)．     

基于模平方处理的小波图像增强方法

传统的图像增强算法存在噪声过增强的问题．为了更好地保证图像的整体增强效果，该文提出一种基于模平方处理的小波图像增强方法．实验结果表明，该算法可以有效地增强图像的细节信息，减小噪声的增强幅度，改善图像的视觉效果．     

基于离散Fourier变换的非线性滤波图像去噪算法

传统的低通滤波去噪算法在滤除噪声的同时会使图像边缘模糊，为了更好地保留图像的边缘信息，该文提出了一种保留具有较大模值的Fourier变换系数的非线性滤波方法．实验结果表明，该算法在滤除噪声的同时还能较好地保留图像的边缘信息。     

基于层间相关性的小波边缘检测

在计算机视觉系统当中，图像边缘检测占据着重要位置．图像成像过程中，噪声、畸变等因数引起图像细节模糊，如何有效提取图像边缘成为一个不断探索的课题．众所周知，采用Sobel、LapLacian边缘检测算子尽管能够有效地去除噪声的干扰，但是破坏了图像边缘细节．基于此，本文提出了一种基于层间相关性的小波边缘检测．在不同层间，如果低分辨率下的父系数绝对值大，则在高分辨率下四个相应的子系数的绝对值可能性也大，则其所代表地图像边缘信息可能性越大．因此，采用基于层间相关性的小波边缘检测算法既有效地去除噪声的干扰，又保留了图像边缘细节．