基于空间-时间多预测模式的无损压缩方法

预测是无损压缩去相关的重要手段。针对卫星序列图像,考虑其在空间和时间上的相关性来改进JPEG-LS算法只是基于空间信息的预测方式,同时考虑到图像不同区域的不同特性,对图像进行分块处理。每个子块自适应选择一个最优的预测模板和预测方式,采用这个模板和预测器进行预测,使子块内的累计预测误差绝对值最小,从而获得较高的压缩比。

基于SoC的海天背景下红外斑状目标检测技术

基于红外目标检测的算法在军事和民用领域发挥着重要的作用,然而,在低信噪比条件下,对于飞机、船舶等红外斑状目标的检测存在难度大,误检率、虚警率高等困难。对此,提出了一种基于机器学习的红外斑状目标的算法,检测像素面积在3×3到100×100的红外目标。算法部分采用了形态学方法对目标进行预提取,并使用HOG特征提取与SVM机器学习分类出真实目标。算法分别在大、中、小三个尺度的目标检测上实现了94.01%、92.86%和92.19%的检测精度。此外,在SoC平台上实现了该算法,在低资源使用率的基础上,算法具有很高的实时性。