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本文介绍了数据压缩在图像传输中的重要性，并指出了小波变换是实现图像压缩的一种重要的方法，介绍了小波变换是通过对图像像素分解与重构来实现对图像进行压缩，并分析了压缩比。 相似文献
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利用line-map[1]拉伸和折叠的思想，提出一种用于图像加密的二维可逆映射。该映射由压缩拉伸和折叠两个子映射组成。压缩拉伸，使原始图像变换成线，折叠使线变换成图。映射置乱了像素的位置，再经过扩散处理改变像素值，实现图像的加密。该过程是可逆的，可实现对图像的加密和解密。推导出了映射的数学表达式，设计了密钥产生的方法，分析了图像加密算法的安全性问题。仿真验证了该二维可逆映射图像加密算法的有效性。 相似文献
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该文对原始AIS轨迹数据进行了重建、压缩和预测。首先是数据重建,将部分原始数据的位置信息可视化,筛选异常值,之后分别利用了三次样条插值和埃尔米特型插值构建丢失数据及异常点。其次是数据压缩,主要运用Douglas-Peucker算法,结合压缩质量和压缩率,选取最优的压缩阈值。最后是数据预测,该文主要运用了时间序列分析中的指数平滑模型、ARIMA模型分别预测。 相似文献
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用两架相对位置固定的摄像机同时拍摄前方车辆的两幅图像,再用基于颜色的车牌定位技术定位出两图像中的车牌,取两矩形车牌的左上角点为一对匹配点,根据双目立体视觉原理,计算出与前车的距离。整个实验过程调用OpenCV库函数设计和实现,实验结果表明了该方法的有效性。 相似文献
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在对图像进行压缩的过程中,容易出现信息丢失的情况,导致传统图像压缩算法由于相关性低的图像也可参与等权计算,使得图像产生偏差及失真,无法有效实现图像压缩,提出一种基于干涉图加权叠加的图像压缩算法,给出高相关点的平均形变相位变化速率,依据误差传播定律,求出全部干涉图叠加后高相关点受到的大气延迟干扰,对每个图像对应的相关系数进行计算,依据模型采集高相关目标点,干涉图被叠加后,给出高相关点大气延迟对线性形变速率的干扰,通过移位操作获取样本的Exp-Golomb级数,完成编码获取数据的非负映射操作,利用上一个样本的Exp-Golomb编码级数对当前样本值级数进行估测,通过计算原始干涉图数据和压缩后的干涉图数据的压缩比与峰值信噪比,对压缩效果进行度量。通过光谱相对均方误差RQE对压缩前后的原始光谱和复原光谱进行度量。仿真实验结果表明,所提方法具有很高的精度。 相似文献
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传统的多媒体资源压缩算法采用普通容量控制的方法,要么损失图像的质量,稀疏抽取来达到大的压缩率,要么压缩率小,不能两者兼顾;提出一种多媒体资源容量控制的点像约束预测方法,利用多媒体资源内点像之间的相互关联关系,采用点像预测的方法,构建压缩与解压的模型,兼顾多媒体资源的保真度与压缩率参数,实现高保真和大压缩率。采用图像进行实验测试,结果显示,采用该预测算法,图像的容量控制率可以达到66%,高于传统多媒体资源81%的压缩率,并且图像的保真度很高,具有很好的应用价值。 相似文献
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基于小波变换多尺度的图像边缘检测方法研究 总被引：1，自引：0，他引：1
边缘检测在图像处理中占有很重要的地位,其算法的优劣直接影响着计算机视觉系统对客观世界的理解。文中介绍小波变换应用于数字图像,利用检测小波系数模极大值的方法来检测图像的突变点位置(图像边缘位置),通过仿真实验说明,小波在图像(或噪声)边缘检测上是有效的。 相似文献
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自动提取植物染色体特征的研究 总被引：2，自引：0，他引：2
植物染色体特征参量的提取是实现植物染色体计算机自动识别和分析的关键,本文首先对原始植物染色体图像进行图像分割、边界搜索、背景噪声滤除等处理,将各条染色体从图像中提取出来。然后,提出采用边界的高阶方向链码来判定染色体边界上明显凹凸点的分布,又根据染色体的细化中轴,自动判定出染色体着丝点的位置。进而,测量得到描述染色体特征的主要参量。经对植物染色体图像进行实验,其结果表明这一系列处理方法对植物染色体特征的自动提取是有效的。 相似文献
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针对远程图像监控系统图像传输速度慢、占用存储空间大的缺点,把数字图像压缩技术引入到监控系统中,将采集到的图像进行分形压缩后再进行传输和存储,可大大提高整个系统的性能、节省硬件资源： 相似文献
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超分辨率图像重建技术有着深刻的理论内涵，广阔的应用前景。该技术可以针对静止的非压缩图像信号，也可以针对压缩的运动视频信号。而对单帧非压缩图像的重建研究是超分辨率重建技术研究的基础。超分辨率重建主要有凸集投影（POCS）和最大后验概率（MAP）两种方法。在Bayesian框架下对单帧非压缩图像的超分辨率重建方法进行研究分析，为后续研究做好准备工作。 相似文献
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在一些连续帧的运动图像中,连续图像帧之间运动姿态点差异很小,形成像素粘连。这些细微的粘连差异特征不能形成很好的特征分离,将影响后期的处理精度。提出一种小差异运动图像中关键兴趣姿态点的差异特征分离方法,通过计算连续运动图像帧的轮廓像素空间位置参数,设置轮廓像素方向分量,计算任意像素两端的灰度值,通过运动图像窗口的移动,进行像素灰度累加,完成连续帧图像轮廓区域空间位置参数,结合连续图像间的差异拟合参数,破处粘连,实现小差异运动图像中关键兴趣姿态点的差异特征分离。仿真实验结果表明,该方法可以对高精度连续图像帧之间的运动特征差异进行分离,提高特征提取精度。 相似文献
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给出了基于DCT压缩域特征点的快速图像检索方法,该方法直接利用少量DCT非零系数快速计算图像特征点,不需要完全解压缩,大大降低了计算复杂度,并且具有较强的鲁棒性.实验结果表明,基于特征点提取的图像特征表征能力强,适于图像检索. 相似文献
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针对地理信息图像处理中图像的编码与压缩问题,讨论了用四叉树结构对图像的表示,以及在表示过程中利用算法对树枝进行剪枝、编码、压缩方法。该方法的基本思想是,如果当前原始子块的最大灰度差小于一给定阚值,则把当前原始子块视为一个整体子块;否则把当前原始子块一分为四,得到4个大小相等的更小的原始子块。该方法把原始图像分解为若干个整体子块,并采用有效的方式存储每个整体子块的位置、大小和灰度,从而减少了表示图像内容的数据量达到压缩的目的。 相似文献