图象质量评价方法的历史、现状和未来

图象压缩可以看作是在码率和图象质量视觉感知失真之间的一种折衷。图象质量视觉感知失真的正确评价直接关系到图象压缩编码算法的设计与优化。传统的图象质量评价方法不能有效地反映出对人眼对图象失真的视觉感知。由于人眼是最终的信息接收者，我们在人眼视觉模型（ＨＶＳ）的基础上建立了通用的评价模型，并采用了Ｂ样条小波、误差分割等技术，来反映人眼在二维随机域上幅度非线性衰减、二维视觉敏感度带通和视觉多尺度多方向性的特点。图象质量评价将向视觉生理心理试验、ＨＶＳ模型的简化及通用模型的推广三个方向发展。

灰度次序—差值法图象分形压缩编码

图象压缩的实质是减少图象冗余度，各种压缩方法对图象冗余度的理解是不同的．其中，分形论者认为图象的不同位置之间在细节上是相似的，而这种相似性恰好是图象的冗余度．分形图象压缩作为一种新的压缩方法业已取得了不亚于ＤＣＴ编码的结果，并受到了越来越多的学者的重视．四叉树法分形图象压缩作为分形压缩的典型方法，易于用递归的程序实现，具有较高的压缩倍数和压缩速度，但它的压缩信噪比受限于压缩速度，特别是高频图象．提出了一种新的基于四叉树法的灰度次序—差值法图象压缩编码，该方法引入象限灰度均值差的概念，将频域特征融入空间域的分析中，提高了四叉树法的压缩速度，特别对中高频图象在保真度和压缩比方面均取得了较好的改进效果．文内首先介绍分形压缩图象编码基本理论及发展情况，然后具体给出四叉树编码的算法，重点描述新的灰度次序—差值法图象压缩编码，最后给出实验结果及结论．

基于SD^2PCM的数字减影图象序列无损压缩算法

DPCM编码在无损压缩中已被广泛应用 ,本文充分利用DSA图象序列在减影图象 (一阶差分 )之间仍然存在一定的相关性条件下 ,进一步推广了DPCM编码方式到高阶形式 ,提出了一种基于减影差异图象的DPCM(SD2 PCM )的编码方式 ,有效地去除了图象在空间以及时间上的冗余度。理论与实验的证明都证明了 ,SD2 PCM的压缩效率要优于目前的 3D DPCM。

实时工业图象检测系统控制电路的FPGA实现

本文给出一种实时工业图象检测系统控制电路的ASIC设计实例,包括系统原理、芯片总体设计、各模块的逻辑设计、FPGA实现、仿真及联机调试。