【摘 要】
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地形数据的压缩/解压是大规模地形实时绘制方法的关键步骤,与绘制效率密切相关.通过对压缩/解压方法核心重叠双正交变换的分析,采用重叠双正交变换的整数提升方法将变换中的浮点数操作转换为整数操作及移位操作.使用支持图形处理单元(GPU,Graphic Processing Unit)通用计算的CUDA(Compute Unified Device Architecture)对变换过程及编码过程进行加速.
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地形数据的压缩/解压是大规模地形实时绘制方法的关键步骤,与绘制效率密切相关.通过对压缩/解压方法核心重叠双正交变换的分析,采用重叠双正交变换的整数提升方法将变换中的浮点数操作转换为整数操作及移位操作.使用支持图形处理单元(GPU,Graphic Processing Unit)通用计算的CUDA(Compute Unified Device Architecture)对变换过程及编码过程进行加速.针对数据超出显存容量的情况,采取数据分块的方法将数据分别载入显存进行变换与编码以完成对整体数据的处理.实
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将Tian差值扩展技术应用于彩色图像,提出一种基于预测误差差值扩展(PEDE)和余数调整的彩色图像可逆数据隐藏算法。针对传统差值扩展技术存在过分修改像素灰度值、须嵌入定位图等缺点,首先利用色彩分量间的相关性减小差值,并将差值扩展量分散到2个色彩分量中;其次,由2个色彩分量中像素的预测平均值决定可用于扩展嵌入的差值,对不能用于扩展嵌入的差值则用可逆对比图RCM变换嵌入数据,无需保存溢出定位图;最后,
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为了更有效地提取虹膜纹理特征区域和进一步减小虹膜特征的存储空间,提出了一种基于分块相关性分析的二维不可分B-样条小波的虹膜识别方法,通过对虹膜归一化图像进行二维不可分B-样条小波变换并提取小波系数特征,把这些特征等分成正方形的特征块并按照相关性由大到小排序,保留相关性大的特征块进行匹配。实验表明,本文算法比经典的虹膜识别方法能更准确地捕捉识别效果好的特征区域。
针对mean shift(MS)算法不能解决非线性目标跟踪及Monte Carlo(MC)算法实时性差的问题,提出了一种自适应选择MS算法与MC算法的目标跟踪策略。首先,对目标、背景分别采样,用"对数似然法"评价每个目标区的特征对背景的可区分能力,选择区分能力强的特征作为目标。然后,引入一跟踪方式选择标志,通过计算当前跟踪窗内的目标与模板的匹配度来决定该标志的值,当目标与模板的匹配度大于某个域值时
针对复杂海空背景下的红外图像,提出了一种基于侧抑制的红外图像自适应预处理的方法。根据不同背景图像方差加权信息熵的变化,建立了方差加权信息熵与侧抑制网络作用调节因子的对应关系。通过对不同实际场景自适应地调整侧抑制网络作用强度,实现了不同背景条件下实时红外序列图像的自适应处理。仿真实验表明,该方法能有效提高杂波背景下图像的信杂比,具有突出目标特征和适应复杂背景的能力。
针对现有图像融合方法的规则不易根据融合图像的后续使用要求进行自适应调整,并且各种方法的优点不易综合的问题,提出一种数据同化框架下的基于粒子群优化(PSD)和差分进化(DE)算法的融合方法。该方法把比率低通金字塔变换作为数据同化系统的模型算子,把非下采样的Contourlet变换(NSCT,nonsubsampled contourlet transform)作为观测算子,根据后续处理对图像各个属性
合成孔径雷达(SAR)图像经过相干斑抑制后,图像中目标边缘会出现模糊。针对这一问题,提出了一种改进的基于各向异性微分的SAR图像增强方法。该方法在梯度方向和与梯度垂直方向构造了两个扩散系数分布函数。在非目标边缘区域,各方向扩散程度不同,对相干斑噪声具有较好的抑制效果;在目标边缘区域,梯度方向不做平滑,以保护和增强边缘,而在垂直于梯度方向有较大的平滑,突出边缘轮廓。实验结果表明,该方法具有很好的相干
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分析了平行双目立体摄像系统的偏振约束特性,提出了一种基于偏振约束的立体视频快速运动估计算法.左通道和右通道分别作为基本层和增强层,对右通道结合视差估计和运动估计得到最优的运动矢量预测值初值,采用不同的运动搜索方法,确定右通道最终运动矢量.若最优的运动矢量预测值是由视差估计得到的左通道运动矢量,则根据偏振约束,左右通道图像对应编码块的运动矢量在垂直方向上的分量相等,因而右通道只在水平方向上进行小范围