光滑逼近超完备稀疏表示的图像超分辨率重构

为改善单帧降质图像的分辨率水平,提出了一种新的基于稀疏表示的学习法超分辨率图像重构方法。针对信号在既定的欠定超完备字典下的非稀疏性问题,采用光滑的递减函数逼近L0范数以避免对稀疏度先验的依赖,从而实现待重构图像块的有效稀疏表示,同时通过梯度下降的迭代优化获得稳定的收敛解。与双立方插值相比,图像的三倍超分辨实验显示,图像峰值信噪比(PSNR)提高2dB,框架相似性(SSIM)改善0.04,重构图像剔除了更多的模糊退化及边缘伪迹。该方法适于单帧降质图像的超分辨率增强。     

正则化恢复联合稀疏表示的图像超分辨率重构

为改善强降质图像的分辨率水平,提出了一种正则化恢复联合稀疏表示的单帧图像超分辨率重构框架。为同时放大图像并抑制模糊及噪声,首先根据退化估计正则化平衡极小问题的逼近项和先验项,然后基于初步的锐利清晰图像和预先建立的图像超完备稀疏表示字典实现边缘保持的图像分辨率放大。正则化恢复的输出改善了传统学习法图像超分辨中低频分量的双立方插值版本,同时对降质的有效抑制降低了字典原子对退化信息的依赖性。实验结果表明,本方法可对模糊含噪的低分辨率图像实现有效的超分辨率重构。     

基于曲率驱动的类双线性图像快速插值方法

为实现保持图像边缘锐度的快速插值放大,提出了基于图像曲面曲率信息的类双线性插值方法.首先鉴于双线性插值的低通滤波固有特性,引入像素的值变化以构造类双线性插值模型;为获得相邻像素点的方向趋势,将灰度值模拟为地表高程并与二维坐标形成空间曲面;最后以指定方向的曲面的剖面曲率作为图像边缘等结构类型的判别依据,自适应优化两组两像...     

DSP在便携式多功能电能测量仪中的应用研究

测量仪器数字化是当前仪器的发展方向，文中阐述了DSP技术在电力测量中的应用。经A/D采样后的电流、电压送入DSP芯片，并进行相关处理，得到所需要的电流和电压的平均值、有功功率及功率因数等电力参数，本系统还可以通过通信模块进行远程测量和数据传输。该方案具有良好的灵活性、可升级性和高效性的特点。     

短消息电话中数据链路层的控制技术

系统采用Winbond的W78E58P单片机为控制中心,处理DTMF信号和FSK信号的接收发送、信息显示和存储,并依据CTSI协议与服务器通信。着重论述链路层的控制技术,包括数据控制和电话控制两个方面。该方案具有良好的灵活性、可升级性等特点。     

音视频压缩板卡研究与设计

分析和总结了目前市场上一些主流的音视频压缩板卡的特点和应用情况,指出了其发展方向.以自行开发的基于DM642的MPEG-4压缩板卡系统为例,对其具体问题进行了技术设计和开发难度分析.     

结合加权核范数与全变分的图像二级去噪

为提升图像去噪后的视觉感受,提出一种加权核范数最小化（WNNM）结合全变分（TV）的二级图像降噪方法。首先对含噪图像进行TV基础去噪,其次用噪声图像与基础去噪结果图做差分运算,并对差分后的结果自适应维纳滤波,然后将滤波后图像与基础TV降噪图像叠加,利用块匹配做相似补丁收集,最后运用加权核范数最小化进行二次去噪,得到最终降噪图像。通过与原WNNM、三维块匹配去噪（BM3D）、漏斗自相似非局部去噪（FNLM）方法对比,该方法不仅对平滑区域有较优的降噪效果,同时处理了漏斗自相似非局部去噪与BM3D在高噪声情况下带来花斑与假条纹状况,并且使结构纹理信息最大化相似。     

基于多尺度和注意力模型的红外与可见光图像融合

针对红外与可见光图像在融合后容易出现伪影,小目标轮廓不清晰等问题,提出一种基于多尺度特征与注意力模型相结合的红外与可见光图像融合算法。通过5次下采样提取源图像不同尺度的特征图,再将同一尺度的红外与可见光特征图输入到基于注意力模型的融合层,获得增强的融合特征图。最后把小尺度的融合特征图进行5次上采样,再与上采样后同一尺度的特征图相加,直到与源图像尺度一致,实现对特征图的多尺度融合。实验对比不同融合框架下融合图像的熵、标准差、互信息量、边缘保持度、小波特征互信息、视觉信息保真度以及融合效率,本文方法在多数指标上优于对比算法,且融合图像目标细节明显轮廓清晰。     

基于类间相对均匀性的纸张表面缺陷检测

针对传统的纸张表面缺陷检测算法容易受复杂背景干扰的问题,提出了一种基于类间相对均匀的表面缺陷检测方法:假设前景具有灰度均匀性,运用最大类间方差法(Otsu)和前景灰度均匀性的判别准则,推导出新的阈值判别准则;建立类间具有相对均匀性的阈值模型;在背景不均匀的特殊情况下,信息熵联合阈值模型得到最优阚值.实验结果表明:与现有的算法相比,提出的算法可将面积较小、存在背景干扰的缺陷更加精准分割出来,且缩短了单帧运行时间,提高了纸张检测的准确度和效率.     

基于DM642DSP的MPEG-4视频解码算法优化设计

讨论并实现了基于DSP的MPEG-4视频实时解码算法。首先系统级优化算法,修改适于DSP的数据结构以减小算法对存储器的要求,然后有效分配片上核心内存,针对DSP自身的特点,对EDMA、缓存Cache、线性汇编优化和软件流水及CCS优化工具等方面做专门优化。实验结果证明,该优化算法可实现多路视频图像的实时解码,在码流300 kb/s、CIF分辨率I、BP模式条件下,MPEG-4解码算法速度可达190-200 f/s。