【摘 要】
:
为进一步提高运动估计和补偿的效果,提出了一种基于冗余离散小波变换(RDWT)的自适应运动估计算法。该算法提出了一种自适应块匹配和用于划分块运动状况的自适应阈值的计算方法;对静止块不进行估计,只对运动块采用自适应搜索起点预测方法和自适应阈值算法进行运动估计与补偿。实验结果表明,该方法能在保持较高峰值信噪比的情况下提高运动估计效率,且重建图像主观质量很好,较现有RDWT域运动估计算法有明显优势。
【机 构】
:
国防科学技术大学电子科学与工程学院电子科学与技术系
【基金项目】
:
基金项目:国家发展基金资助项目(3100040188002)
论文部分内容阅读
为进一步提高运动估计和补偿的效果,提出了一种基于冗余离散小波变换(RDWT)的自适应运动估计算法。该算法提出了一种自适应块匹配和用于划分块运动状况的自适应阈值的计算方法;对静止块不进行估计,只对运动块采用自适应搜索起点预测方法和自适应阈值算法进行运动估计与补偿。实验结果表明,该方法能在保持较高峰值信噪比的情况下提高运动估计效率,且重建图像主观质量很好,较现有RDWT域运动估计算法有明显优势。
其他文献
数据流频繁项集挖掘是当今数据挖掘和知识学习领域重要的研究课题之一。数据流高速性、连续性、无界性、实时性对挖掘算法在时间和空间方面提出了更高的要求。传统的数据挖掘算法由于其存储结构需要频繁地维护,其挖掘方式的精度和速度较低,空间、时间效率不高。在基于粒计算和ECLAT算法的基础上提出一种挖掘数据流滑动窗口中top-K频繁项集算法,采用二进制方式存储项,利用位移运算实现增量更新,实施与运算计算项集支持
医学英语是把医学院校学生的专业知识和英语相结合的特色专业。在临床实践中有着非常重要的作用,但是由于医学英语涉及的内容相当专业,生词、难词特别多的特点,学生们在学习医学
在由若干灰度共生矩阵纹理统计量进行特征融合后所生成的图像上,定义多分辨双Markov-GAR模型,采用多分辨MPM参数估计方法及相应的无监督分割算法,对SAR图像进行纹理分割。该
超声宽景成像技术能获取超过正常超声图像显示范围的图像信息。由于超声图像的噪声和图像采集时组织的复杂运动,使用互信息和二次方变换实现宽景成像。对高斯预处理后的图像使用基于互信息的图像配准技术得到运动向量。利用基于角度的校正提高向量精度,通过二次方变换估计图像间的非刚体运动。最后,使用基于非线性方程组的多边形填充融合方法获取宽景图像。实验表明,获得的高质量宽景图信噪比和对比度有明显提高。
提出一个新的强安全认证密钥协商方案。新方案满足抗密钥泄露伪装、已知会话临时信息安全和抗哈希值泄露攻击等特性,只要每方至少有一个未泄露的秘密,那么新方案在eCK模型下就是安全的,而且新方案是已知同类方案中运算量最少的。
在松弛循环差集的基础上,依据局部贪心策略对可纳入节点以局部求优的方式来生成请求集的算法,使算法的时间复杂度降低一个数量级,同时所生成的请求集长度仍然保持在2 N~2N,从而更有利于在通信中推广使用。
由于移动手持设备有限的计算和存储能力,J2ME没有提供真正意义上的数据库系统,目前大多数系统采用J2ME-J2EE数-据库系统的解决方案,然而这种线性部署并不适合无线计算环境下频繁断接、高延时等特性。通过借鉴移动agent思想并对其功能进行扩充,提出基于移动agent的J2ME分布式数据库四层C/S访问机制,并在开源Aglets平台基础上开发了一个分布式通信录系统原型,实验评估显示该方案有效地提高
为了解决工作流中任务的自动优选分配问题,提出了一种基于模糊集与TOPSIS的任务分配方法。在详细分析任务分配影响因素的基础上,建立了工作流任务分配决策模型。引入模糊集对模糊元素的处理,进而讨论了模型中的各决策属性及其权重的计算方法。在此基础上,设计了以逼近理想解排序法(TOPSIS)为核心的模型求解算法,用以获取任务执行的最优人选。最后,通过实例验证了该方法的合理性与适用性。
为解决协同过滤推荐算法中的数据量过大和数据稀疏性的问题,提出了基于客户因子分析的协同推荐算法。该算法利用因子分析将客户向量进行降维处理,得到几个具有代表性的客户因子,然后用这些客户因子对目标客户进行回归分析,进而预测目标客户对待评项目的评分值。最后通过实验证明了该算法的有效性,为以后研究推荐算法提供了一种新的途径。
目前对于基于身份的门限代理签名方案来说,方案的安全性大多是在随机预言模型下证明的,但随机预言机的实现方式可能会导致方案的不安全。相对而言,设计标准模型下的门限代理签名方案更有实际意义。提出一种基于身份的门限代理签名方案,利用双线性对技术对方案的正确性进行了严格证明,并在标准模型下基于计算Diffie-Hellman困难假设给出了方案安全性的详细证明。方案的签名验证过程只需四个双线性对运算,因此方案