基于边缘检测的快速斑点识别算法

针对珍贵视频影像中的斑点识别与修复问题,提出了一种基于边缘检测的斑点识别算法.首先利用边缘检测算法提取当前帧的大致边缘,然后依据边缘像素,利用提出的正反扫描方法和局部运动估计的SROD算法识别出斑点全部像素点.实验表明,提出的算法时间复杂度是SROD算法和Gullu MK算法的1/4到1/2,而斑点识别效果有较明显的改善,为后续斑点修复提供了快速准确的定位信息.     

基于改进的Camshift目标跟踪算法

基于改进的Camshift目标方法跟踪算法是在原始Camshift目标跟踪方法的基础之上加入距离约束和跟踪框大小约束两个约束条件的一种改进的算法。该算法能够有效地解决遮挡和跟踪目标与背景颜色相似时的跟踪失败的问题。实验结果表明,该算法具有较好的鲁棒性和稳定性。     

一种简化鲁棒的ARM-Linux交叉编译器构建方法

针对分步方式构建交叉编译器过程复杂且成功率低的问题,提出一种简化鲁棒的交叉编译器分步式构建方法,该方法利用功能完整的交叉编译器代替静态GCC编译Glibc,减少构建过程中的步骤和参数配置数目,降低整个过程的复杂度,提高成功率。结果证明,该方法可以有效地降低分步式方法的复杂度,提高成功率。为了提高该方法的普适性,文中还对该方法中的参数设置、版本选择、库依赖等问题进行了分析和总结。     

基于矢量量化和可变长编码的联合信源信道编码

提出了一个在噪声信道中对可变长信源编码码流传输提供有效差错保护的联合信源信道编码方案，利用信源编码器输出中的残留冗余为传输码流提供差错保护。该方法基于改进的联合卷积软解码以及采用非霍夫曼码的通用可变长码(UVLC)，更接近于一般的信源和信道编码方法，并且信源符号集的大小也不受限制。仿真结果表明，文中提出的联合编码系统可获得比传统的分离编码系统更高的性能增益。     

基于有限状态联合信源信道算术码的图像编解码算法

针对噪声信道的图像传输问题,提出了一个基于有限状态联合信源信道算术码的图像编码算法和对应的联合迭代解码算法.该编码算法可根据信源和信道自适应选择近似概率模型、整数编码区间上限值、跟随比特上限值、禁用符号概率大小以及禁用符号位置.该联合迭代解码算法的外解码器使用算术解码器,检测内码产生的估计序列错误和向内解码器反馈错误位置的信息;内解码器负责对信道输出序列进行估计.实验表明,提出的编解码具有很好的传输性能和较低的复杂度.     

基于均值滤波分频的直方图均衡方法

提出了一种分频直方图均衡化方法。该方法首先利用均值滤波将图像分为高频和低频两部分;然后对低频信息,利用各种经典方法实现均衡化,采用一种新的方法选取适当的调节因子处理滤波后的高频信息,对不同强度的噪声实现不同的抑制效果;最后对均衡后的低频分量和高频分量进行重构。实验表明,该方法能够有效拉伸图像灰度级的动态范围,在增强对比度的同时,能很好留图像细节,还能避免噪声放大以及过增强效应。