一种基于稀疏矩阵的高效图像压缩算法

针对稀疏矩阵图像提出了一种低复杂度智能无损压缩算法.首先通过图像分块,采用列坐标和标志位相结合表示非常规像素位置;然后基于图像特性分析,得出非常规像素列坐标相对值的概率分布,从而根据非常规像素位置分布的连续性,对其相对列坐标提出一种基于Rice编码的智能码字分配方法.并且,针对非常规像素灰度值分布的连续性,引入预测的方式去除统计相关,对预测冗余采用简单有效的Golomb编码.实验结果表明,该算法压缩效率高,且结构简单,易于硬件实现.     

基于小波域显著性修正的SAR图像相干斑抑制

提出了一种基于小波域统计建模与小波系数显著性修正相结合的斑点噪声滤波方法．通过对数变换将乘性噪声模型转化为加性噪声模型,将对数变换后的图像进行小波变换并对小波域的高频子带系数用混合高斯模型与隐马尔可夫树模型进行建模,采用EM算法来估计模型参数．利用贝叶斯最小均方误差准则来估计“干净”的小波系数,在贝叶斯最小均方误差估计的基础上引入基于显著性准则的小波系数进行修正,显著性准则采用小波系数的模极大值准则作为判据,通过小波逆变换与指数变换获得抑制斑点噪声后的图像．实验表明,所提出的方法能够有效地抑制SAR图像中的斑点噪声,同时能够很好保存边缘细节结构与强散射中心．     

具有平移和尺度变换不变性的自适应小波矩

提出了一种同时具有平移和尺度变换不变性的自适应小波分解新方法,分解系数称为小波不变矩,并给出了计算这些小波不变矩的有效算法．实验证实了数字图像的小波不变矩的平移和尺度不变性．     

基于小波分解和分形迭代的图像编码新方法

综合利用了位图压缩、小波分解、分形迭代与霍夫曼编码技术,提出了一种图像压缩的新方法．该方法采用位图平面分解进行第一步压缩,然后对位图压缩后的图像进行正交小波分解,利用相同尺度和不同尺度上的局部相似性构造迭代函数系统,最后对所有参数进行霍夫曼编码．实验结果表明这是一种有效的图像压缩方法     

High performance reconfigurable hardware system for real-time image processing

1 .INTRODUCTIONRecently, real-ti me i mage processing systems havebeen widely utilized in the field of military,medicine, industry, agriculture , business and re-search. Many application areas where a real-ti me pro-cessing solution is required i mpose considerable con-straints on physical size ,power dissipation and cost ofthe solution and so on. An additional constraintwhichis ofteni mposedis that of flexibility of the so-lution, enabling reconfigurability or modificationwhileinservice .…     

一种JTAG主控器芯片的改进设计与逻辑实现

提出了对JTAG主控器的一种改进方法，并在逻辑上实现了这一改进。改进后的主控器可以提供连续寻址16B存储器页空间的访问方式，从而为测试软件程序员提供了良好的平台。仿真表明该芯片通史提供满足IEEE P1149。1协议的测试信号。     

多视点模糊图像复原方法研究

提出了基于多视点图像模糊核估计的复原方法.先给出了一种基于正则化保PSF路径的模糊核估计算法,将各向异性正则化方法引入模糊核估计的迭代过程中,在此基础上,为了降低噪声和保护图像边缘,又给出了基于保边缘的最大似然估计多视点去模糊方法.建立了多视点图像PSF路径之间的关系模型,确保多视点图像特征点对应关系.估计了两视点图像的PSF路径后,利用PSF路径对应关系,计算了其它视点图像的PSF路径.当获得所有视点图像的PSF路径和模糊核后,利用最大似然估计去模糊方法,得到了多视点去模糊图像.实验结果表明:该方法对多视点图像复原效果好,提高了三维重建精度.     

基于不变矩的前视红外图像机场目标识别

根据远距离前视红外图像中机场跑道的成像特点,提出了一种基于仿射不变矩的红外序列图像机场目标识别方法.该方法对图像进行多次双阈值分割,搜索分割图像中各潜在目标区域轮廓链,计算其仿射不变矩和目标背景梯度特征,并利用前后帧目标大小的约束关系等先验知识,对各候选目标区域进行识别,最终获取机场目标.试验结果表明:该算法对复杂背景下的远距离前视机场目标的正确识别率优于96%,误识率低于2%.     

目标提取与跟踪的稳定性研究

提出并分析了目标提取的稳定性问题，指出基于统计决策理论的目标提取算法性能不稳定的原因之一，在于缺乏时空可变的目标背景条件判别和最佳分割区域自调整能力，并且通常是基于绝对图像灰度或绝对灰度变化及其统计性质的，根据视觉原理，还提出了一个具有可控性的自适应序列图像目标提取模型和算法，给出复杂背景中运动目标提取和跟踪的实验结果。     

复杂背景中的目标辨识方法研究

研究了二维熵准则极值的递推算法，以获取图像分割的最优门限，基于知识和多特征复合的，提出了一种具有知觉组织特点的目标辨训方法，给出了识别复杂场景中特写目标的实验结果。