采用部分灰度压缩扩阶共生矩阵的煤和煤矸石图像识别

提出一种基于部分灰度压缩扩阶共生矩阵的煤和煤矸石图像识别方法.首先,对煤和煤矸石0~255级灰度图像的前部分灰度信息作灰度级压缩和灰度矩阵扩阶处理,对剩余灰度级部分保持原灰度级不变;然后,根据灰度共生矩阵纹理特征分析理论,分别计算压缩扩阶后的煤和煤矸石灰度图像的能量、熵、惯性矩及相关性.最后,对煤和煤矸石各100张样本采集图像进行处理,并依据特征参数分类识别.结果表明:基于部分灰度压缩扩阶共生矩阵的特征参数能够很好地对煤和煤矸石图像进行有效识别,总的正确率达到93.5%.     

基于TMS320DM642的视频监控系统

本文提出一种基于TI公司TMS320DM642EVM平台的视频监控系统解决方案,通过实现MPEG4视频编码模块及编码后视频码流的实时网络传输模块,从而实现该方案的视频远程监控功能.     

竖向荷载差作用下多层砌体房屋顶层裂缝行为研究

构建了能够反映实际情况的U型砌体结构实体研究模型,实时测定并分析了U型砌体结构实体模型在竖向荷载差作用下纵横墙(即非承重与承重墙)的变形,以及裂缝的产生和发展行为．结果表明,纵横墙变形大小随荷载增加而增大,并且当荷载增加至一定值时,纵横墙相交部位将出现变形骤增,反映出竖向荷载差的累积作用效应,同时伴有裂缝的产生和扩展．对于多层砌体结构房屋而言,竖向荷载差是除温度差等因素外导致项层裂缝产生和发展的又一重要影响因素．还首次建立了U型多层砌体结构足尺模型在竖向荷载差作用下的最大剪应力计算分析模型和计算方法,为《砌体结构设计规范》的进一步完善和扩展提供了有价值的理论参考．     

一种快速、高效的混合小波-分形图像编码方法

作者结合了分形编码和小波编码的优点,提出了一种高效而快速的小波与分形编码相结合的混合图像编码方法。其基本思路为,将小波分解后的图像的低频系数用基于方差的快速分形方法编码,剩余的高频系数用经过修改的SPIHT算法进行编码。实验证明,该混合算法避免了分形编码所固有的方块效应,同时比传统的分形编码相比,大大节约了编码时间,说明该算法具有一定合理性与优越性。     

一种新二维离散余弦变换快速算法

利用三角函数公式提出了一种将Ｎ×ＮＤＣＴ分解为Ｎ个１－ＤＤＣＴ的新的快速算法－ＤＤＣＴ算法，给出了８×８ＤＤＣＴ的算法流程图，并与其它２－ＤＤＣＴ快速算法在计算量及计算结构上进行了比较，计算机仿真结果表明，ＤＤＣＴ算法的计算精度明显高于行－列法。     

基于幅相分离立体匹配的小波立体图像压缩

针对立体图像压缩中视差估计问题，提出了幅度和相位分离的立体匹配方法。在压缩过程中，采用CONCOD立体图像编解码器结构，分别对左右图像进行小波多分辨率分解，并用幅相分离的立体匹配方法对左右图进行视差估计。根据各种补偿残差的大小，自适应调整预测块的大小和编码方案－－帧间视差补偿、帧内预测补偿和帧内自编码。仿真实验证明了该算法在保持较高立体图像质量的同时可获得较高压缩比。     

基于小波分析的图像压缩算法应用

以提高压缩比,减少失真度为目标,给出了基于Db小波基的具体推导过程。利用Mallat分解重构比较了Db小波和9—7小波的压缩效果。因此研究对于用小波变换进行图像处理等方面都有很好的应用价值。     

基于MPEG-x与H.26x标准方案的H.264新技术的实现分析

研究基于MPEG-4与H．263视频图像压缩编码标准方案，分析讨论了H．264的多参考帧块运动估算、小波变换、小波系数的量化和编码、亚像素快速搜索算法等新技术的实现演变发展。以适应现有复杂多变的网络条件，解决网络带宽瓶颈，提高视频图像编码算法的压缩效率。     

一种基于遗传算法的图像分形压缩方法

为提高搜索效率，将遗传算法应用于图像分形压缩，对定义域块的位置和旋转进行二进制编码，并根据群体多样性原则自适应调整控制参数，快速地找到最优解，提高图像压缩质量．基于该方法完成的数值试验证明了它的有效性。     

用离散小波变换对格网DEM数据压缩中的关键技术

DEM数据具有不稳定、相关性差的特点,用离散小波变换对格网DEM数据进行压缩处理时,其边界问题将更为突出,主要表现在边界失真非常严重.这种现象不可避免地导致重建DEM数据精度的损失严重.为了最大限度地减弱边界问题的影响、提高压缩比,在进行格网DEM数据压缩时,作者将二维离散小波变换的边界问题转换为一维离散小波变换的边界问题,大大减小了边界失真区域,提高了重建DEM数据的精度.进而,用相应的算法进行了DEM压缩实验, 结果表明:可获取高压缩比且高精度的重建DEM数据.