静止图象的多值分块编码

本文在分析二值分块编码分块效应的基础上,提出了一种新的多值分块编码方法。理论分析与实验结果均表明该方法使编码图象的分块失真减小到几乎不能察觉,输出码率降低到1.36比特/象素左右,而且文中提出的分类算法十分简便。

一种运动估计的快速搜索方法

本文提出了动态图像压缩中估计运动矢量的一种快速搜索算法。分析与实验表明，该算法的计算量大大低于二维全搜索，而匹配效果优于三步法等快速算法，目硬件实现简单。它适用于动态图像的实时编码。

WHT图象压缩及增强

本文提出一种Walsh-Hadamard变换(以下简写为WHT)图象压缩方法.该方法将正交变换后的系数矩阵按活性指数分为三类,然后进行自适应门限压缩、比特分配与量化.文中分析了设计原理并给出了实验结果.为了改善低码率下编码图象的质量,文中还提出一种双门限邻域平均算法.使0.5bit/pel编码图象的峰峰信噪比提高约3.6dB.

多路数据合成编码器的设计

本文设计了一种应用于数字超声电视测井系统的多路数据合成编码器,分析了其电路原理与特点.文中解决了并入脉冲逻辑设计及三路数字信号可靠并入或插入的问题.在系统的现场测试中该电路工作稳定,数据传输误码率在10^(-8)以下.

带宽限制下视频流形状编码的速率控制

MPEG-4的形状速率控制，仅从编码的质量上进行考虑，并没有考虑带宽的限制。因此，在带宽受限的信道上传输任意视频对象流时，现有的控制方法就不大适合。本文针对MPEG-4的二进制形状编码方法，提出了一种在带宽限制条件下的速率控制算法，实验结果表明这种方法能有效控制形式编码比特效且有较高的客观和主观图象质量。

加速度传感器在示功仪中的应用

】文中介绍了加速度传感器ADXL05的特性和工作原理,给出了用加速度传感器测量相对位移的原理和计算方法,这种算法的关键是解决了加速度零点校正和积分边界条件确定两个问题。

基于构件的软件工程及其测试、维护和实践

论述了基于构件的软件工程（ＣＢＳＥ）的基本思想。并对其带来的测试和维护上的新问题及解决方案进行了探讨。最后给出所开发的视频编码软件包的例子。

一种多分辨率图像混合编码方案

本文提出了一种基于小波变换与神经网络的多分辨率图像混合编码方案，利用小波分解对图像的多分辨率表示来消除图像空间域和频率域的相关性。由于小波图像相邻行之间的复杂关系难以用线性表达式来描述，使用多层神经网络（ＭＬＮＮ）来确定这种未知关系。实验证明，神经网络非线性预测器性能优于线性预测器。对非线性预测后的差值图像用自组织特征映射（ＳＯＦＭ）码书进行矢量量化（ＶＱ）编码，编码图像主观质量好，压缩比高，算法简单，易于硬件实现。

视频对象分割与两种面向对象的视频编码器

在基于对象的视频编码中 ,视频对象的分割是重要的任务 .本文研究一种利用位移帧差 (DFD)的高阶统计特性和数学形态学算子的视频对象自动分割方法 .这种方法首先根据一组转移帧差的高阶矩来得到一个大体覆盖运动对象的区域 (模板 ) ,接着用形态学的腐蚀算子从模板的边沿向内腐蚀 ,直到对象的边沿 .提出一种简单而高效的基于查找人头肩像轮廓最大转折点的头肩分离算法 .在分割的基础上 ,用软件实现了一种基于MPEG 4的视频编码系统 .提出一种面向对象分配带宽 (OOBA———object orientedbandwidthallocation)的极低比特率视频编码器 .该编码器与传统基于帧的视频编码器相比 ,在低比特率环境下 ,PSNR略为下降 ,但图像的主观视觉质量得到提高 .

一种面向运动的视频对象分割算法

在 MPEG- 4编码系统框架中 ,为支持基于内容的编码性能 ,视频自动、半自动分割成为关键技术之一 .文中提出了一种利用以一组帧为参考帧将视频序列自动分割成静止背景和运动对象的算法 .这种方法考虑了全局的运动 ,并且提出一种新的运动区域检测算法 .算法主要思想是先对帧进行运动区域的简化 ,通过简化后的帧与原帧的帧差获取运动区域 .将以一组帧为参考所检测出的运动区域合成一个二进制掩模 ,对这一掩模进行运动分析和形态滤波 ,从而获得最终的运动对象 .实验结果表明 ,利用本文所提出的方法能够较精确地分割出运动的视频对象 .

改进的Kohonen网络及图像自适应矢量量化

本文针对图像矢量量化存在的分块效应问题,通过对Kohonen自组织模型的研究,修改了Kohonen的自组织特征映射(SOFM)算法,设计了两个DCT(离散余弦变换)域的特征值,用于图像数据块的分类。在此基础上,进一步探讨了改进的自组织特征映射(MSOFM)算法在图像自适应矢量量化中的应用。计算机模拟实验表明,MSOFM算法有效地减少了分块效应,与SOFM算法相比具有更好的性能。

用于图像编码的相关矢量量化研究

当相邻的图像块用矢量量化（ＶＱ）编码时可能出现编码地址相同的情况，尤其是在图像的平滑区域，为了减少相邻块间编码地址的相关性，本文提出了一种相关矢量量化方案，采用相关码书与改进的自组织特征映射（ＩＳＯＦＭ）码书同时编码一个窗口内的四个邻域块，与无记忆类ＶＱ相比，对一幅典型的＂Ｌｅｎｎａ＂图象，编码过程中所需计算量减少一半，比特率减少４０％，由于在Ｋｏｈｏｎｅｎ自组织神经网络的训练过程中，对边缘类矢量采取了倾斜措施，修改了自组织特征映射（ＳｏＦＭ）算法，改善了译码图象的主观质量。

无线信道中基于时延约束下的一种调度策略

该文研究无线信道中基于时延约束下功率最小化的调度策略。文章首先将该优化问题转化为非约束Markov动态决策过程,随后用动态规划的方法获得了最优解。由于动态规划是基于整个决镱阶段而不是在单个阶段做出最后决策,因而复杂度较高,实时性较差。有鉴于此,该文提出了一种简便策略,该策略只根据当前信道状态和队列长度做出决策,实时性好,算法简单,而且能使队列具有平稳分布的特征,保证了系统的稳定性。仿真结果显示该策略的性能接近最优策略。

自适应分裂－合并高压缩比图像编码

本文提出了一种自适应分裂－合并高压缩比图像编码方法，它将图像数据分解为与人眼视觉特性相匹配的分量，然后对各个分量分别进行编码，因此是一种高效的图像分割编码方法。为实现高压编比，本文还对控制图像的选择、纹理表示、分裂与合并应满足的条件和算法、边界编码和纹理编码等各个环节作了深入的分析，得出了一些有意义的结果。实验表明，在主观视觉质量仍保持较好的前提下，对一幅１２８×１２８的标准头肩像，压缩比可达２０：１左右。

数字超声电视测井系统的几个参数分析

本文分析了数字井下超声电视系统中影响系统性能的几个主要参数,其中包括距离测量误差、系统的裂缝分辨力、超声换能器的副瓣影响以及声波的传播损耗等.距离测量误差主要取决于时间测量精度,在正常条件下系统的平均距离检测误差可达0.3mm.裂缝分辨力与波束粗细和系统增益有关;系统的最高分辨力约为1mm.文中还分析了如何消除声波副瓣的影响等.本文分析的结果不但对于研制与应用数字井下超声电视有指导意义,而且对于超声技术的其它工业应用亦有参考价值.

神经网络在图像编码中的应用

神经网络研究的再度兴起及其在图像编码中的应用，开辟了图像压缩的新途径，本文论述了用于图像编码的神经网络模型、算法、应用效果及进展，对该领域尚未解决的一些基本理论问题，如神经网络实现图像数据压缩的机理，基于神经网络图像编码方法的分类等进行了探讨．最后，展望了需要进一步研究的方向．

用于图像压缩的小波变换编码

提出了一种二维小波变换编码方案，使用塔形算法结构将图像沿水平与垂直方向分解成一组多分辨率子图像。根据小波系数的统计特性和人类视觉特性，对小波系数进行门限量化，推导了量化门限与量化间隔的计算公式，量化后的多分辨率子图像采用自适应分块编码进一步进行压缩。计算机模拟结果证明了本方案的优越性能。

层状介质中声波传播的一维数学模型

针对层状介质的超声参数的辨识问题,提出了一种新的时域数学模型,并进行了数值仿真.通过与已有的频域模型比较,证明了该数学模型的正确性.该时域数学模型可以清晰地揭示声波在层状介质中的垂直传播规律.

基于边缘信息及内插算法的图象压缩编码

本文提出了一种基于图象表面重建技术的图象压缩方法。利用边缘信息和少量的低频成份重建出基本的灰度图象,最终的恢复结果只需根据图象细节和压缩比要求对基本图象补充一定的纹理细节。为了改善编码性能,本文还对边缘信息的提取算法和方向分解滤波器的设计进行了改进。系统模拟实验表明,在压缩比为45∶1时,采用本方法可获得较满意的恢复图象质量。

DCT编码的一种神经网络方法

提出了一种求非完全DCT逆矩阵的神经网络方法,并将它用于编码图像的重建.文中对Hopfield神经网络的选代规则进行了修改,保证了网络在宽松的条件下仍能稳定地收敛.另外,针对Hopfield神经网络的局部极小问题,提出了一种扰动算法,使网络的迭代避开局部极小点,接近全局最小点.最后,给出了计算机模拟实验结果,并与传统的神经网络方法进行了比较.