一种基于运动检测的时域降噪算法及实现

基于运动估计技术在时域方向上计算当前帧和参考帧之间的运动轨迹,提出了一种基于"运动检测"的时域视频降噪算法,可根据物体运动强度动态地调整时域滤波的强度.Matlab仿真环境的实验结果表明:采用该降噪算法能有效地去除视频序列中的噪声,并有效避免了运动物体"拖尾"现象的产生.

基于方向梯度的时域降噪算法及实现

提出基于方向梯度的时域降噪算法,利用运动估计技术,计算相邻图像间的运动矢量.通过计算图像每个像素点方向梯度,将图像所有像素点分为噪声点、边界点和内部点.对噪声点沿运动轨迹方向采用时域加权滤波,对边界点和内部点保持原来的灰度值.采用Matlab软件仿真环境实验结果表明:该降噪算法在去除视频序列噪声的同时也能很好地保护图像的细节.

上行信道估计在TD-LTE系统中的研究

LTE作为一个很有前景的通信标准,与现有通信标准相比,具有更高的传输速率和更好的传输质量,而上行信道估计是LTE系统中不可缺少的一个环节。在对现有LTE系统的两种信道检测算法分析的基础上,提出了一种兼具高准确度和低复杂度的改进算法,在使用原有算法对导频符号进行信道估计之前,先对其进行时域降噪处理,在插值后能够提高系统的估计准确性。仿真结果表明,改进后的算法与原算法相比,在不增加计算复杂度的前提下,能够较大程度地提高系统的估计性能,更适合第4代移动通信的要求。

基于改进帧结构设计的无人机集群信道均衡

针对无人机集群链路单载波频域均衡(Single Carrier Frequency Domain Equalization,SC-FDE)系统信号同步与信道估计模块相互独立、系统开销大、信道估计精度不高的问题,提出了一种基于Schmidl&Cox的改进数据帧结构设计,使用同一训练序列实现信号同步和信道估计,降低了系统开销;利用快速傅里叶变换的周期性及线性性质,将多次复杂频域信道估计转换为时域降噪处理,得到更精确的信道频域响应估计。通过引入NH(Neumann-Hoffman)序列,解决了Schmidl&Cox定时方法存在峰值平台的问题,定时测度函数尖锐,方差性能较好。利用Matlab软件对设计算法进行了仿真验证,结果表明,在不增加系统开销的情况下,所提算法在相同信噪比下比传统均衡算法误码率更低,在误码率为1×10^(-5)时有2~3 dB的性能增益,系统开销由0.28降为0.2,实现复杂度低。

基于运动区域检测的会议视频清晰度增强处理

视频会议场景对视频增强的实时性有较高的要求。针对现有视频增强算法(如BM3D等)存在的耗时长的问题,基于变化区域检测提出一种基于运动区域检测的视频增强技术。对时序帧数据进行颜色空间转换,快速地将视频场景分为静止区域和运动区域,之后对静止区域进行时域降噪和视频增强。在视频帧集合的实验结果表明,该算法可以显著地增强图像纹理细节,并具有很强的时效性,在视频会议场景有很大的应用潜力。