《貝爾圖像插值和壓縮算法原理及應(yīng)用》是由機(jī)械工業(yè)出版社 于2010-6-11出版,定價(jià): ¥28.00。
書名 | 貝爾圖像插值和壓縮算法原理及應(yīng)用 | ISBN | 978-7-111-30457-9 |
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出版社 | 機(jī)械工業(yè)出版社 | 出版時(shí)間 | 2010-6-11 |
前言
第1章 緒論 1
1.1 圖像傳感器基本知識(shí) 1
1.1.1 圖像傳感器工作原理 1
1.1.2 彩色濾波陣列 3
1.1.3 彩色圖像成像處理流程 5
1.2 貝爾模板圖像壓縮的研究現(xiàn)狀 8
1.2.1 常見的圖像壓縮方法 8
1.2.2 貝爾圖像壓縮研究現(xiàn)狀 10
1.2.3 存在問題 12
1.3 插值算法的研究現(xiàn)狀 13
1.4 標(biāo)準(zhǔn)圖像集 15
1.5 本書主要內(nèi)容和研究成果 16
參考文獻(xiàn) 18
第2章 貝爾模板CFA圖像的時(shí)頻特性 21
2.1貝爾模板圖像的視覺機(jī)理 21
2.2 貝爾模板圖像的時(shí)域和頻域特性 22
2.2.1 貝爾模板CFA圖像模型 22
2.2.2 CFA圖像的色差表示 23
2.2.3 CFA圖像的分量頻域分析 24
2.3 貝爾模板圖像小波分析 28
2.4 貝爾模板圖像壓縮方法與CFA插值算法之間關(guān)系 30
2.4.1 JPEG2000 編碼器簡(jiǎn)介 30
2.4.2 壓縮率與重構(gòu)圖像PSNR之間的關(guān)系 30
2.4.3 率失真性能分析 32
2.5 小結(jié) 33
參考文獻(xiàn) 34
第3章 貝爾模板圖像的低復(fù)雜度無損壓縮算法 36
3.1 JPEG-LS編碼標(biāo)準(zhǔn)算法 36
3.2 貝爾模板圖像的One-pass無損編碼器研究 39
3.2.1 因果插值法 40
3.2.2 固定預(yù)測(cè)器設(shè)計(jì) 44
3.2.2.1 梯度預(yù)測(cè)器設(shè)計(jì) 45
3.2.2.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)器設(shè)計(jì) 47
3.2.2.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析 49
3.2.3 梯度上下文優(yōu)化 50
3.2.4 游長編碼 51
3.3 算術(shù)編碼 51
3.3.1 AACPE算法描述 52
3.3.2 算法改進(jìn) 53
3.4 預(yù)測(cè)誤差的算術(shù)編碼 56
3.5 實(shí)驗(yàn) 57
3.6 小結(jié) 60
參考文獻(xiàn) 61
第四章 基于小波子帶替換的貝爾圖像視覺無損壓縮 63
4.1 貝爾圖像視覺無損壓縮算法原理 63
4.2 小波選擇 68
4.2.1 基于樣條函數(shù)構(gòu)造bior3.5雙正交小波 70
4.2.2 bior3.5雙正交小波的整數(shù)提升格式 73
4.3 貝爾圖像的bior3.5小波變換研究 78
4.3.1 全彩圖像的貝爾模板采樣 78
4.3.2 不同采樣位置下貝爾圖像的bior3.5小波變換 78
4.4 貝爾分量圖像的同位置異分量插值 83
4.5 貝爾圖像綠色分量的無損壓縮 83
4.5.1 預(yù)測(cè)器 83
4.5.2 基于拉普拉斯分布的熵編碼方法 86
4.6 貝爾圖像紅藍(lán)分量的小波低頻子帶壓縮 87
4.7 編解碼器的工作步驟 89
4.8 實(shí)驗(yàn) 91
4.9 小結(jié) 96
參考文獻(xiàn) 98
第5章 抑制編碼噪聲的濾波插值法研究 99
5.1濾波插值算法原理 99
5.1.1 方向插值 101
5.1.2 色分量的和、差表示 102
5.1.3 和、差信號(hào)真值估計(jì) 103
5.2 后處理濾波器設(shè)計(jì) 105
5.2.1 全彩圖像的最大似然估計(jì) 105
5.2.2 濾波器產(chǎn)生及其特性分析 107
5.2.3 初始彩色圖像迭代濾波 110
5.3 實(shí)驗(yàn) 111
5.4 小結(jié) 115
參考文獻(xiàn) 116
第6章 貝爾圖像無損編碼器應(yīng)用實(shí)例 117
6.1 攝像頭設(shè)計(jì)原理 117
6.2 自動(dòng)聚焦與自動(dòng)光圈模塊 119
6.2.1 聚焦評(píng)價(jià)函數(shù)算法及實(shí)現(xiàn) 119
6.2.2 聚焦方向搜索算法及實(shí)現(xiàn) 119
6.2.3 步進(jìn)馬達(dá)驅(qū)動(dòng)實(shí)現(xiàn) 119
6.2.4 自動(dòng)光圈控制 119
6.3 無損編碼器在FPGA中實(shí)現(xiàn) 119
6.3.1 因果插值模塊 119
6.3.2 模式選擇模塊 119
6.3.3 游長計(jì)數(shù)模塊 119
6.3.4 游長編碼模塊 119
6.3.5 游長結(jié)束判斷模塊 119
6.3.6 中斷采樣編碼模塊 119
6.3.7 梯度預(yù)測(cè)模塊 119
6.3.8 預(yù)測(cè)修正模塊 119
6.3.9 殘差編碼模塊 119
6.3.10 Golomb編碼器 119
6.4 存儲(chǔ)模塊 119
6.5 幀率提升 119
6.5.1 輸入緩存模塊 119
6.5.2 SDRAM總線仲裁模塊 119
6.5.3 主控制器模塊 119
6.5.4 SDRAM控制器模塊 119
6.5.5 時(shí)序發(fā)生器模塊 119
6.5.6 輸出緩存模塊 119
6.6 色空間轉(zhuǎn)換模塊 119
6.7 小結(jié) 119
參考文獻(xiàn) 119
第7章 總結(jié)與展望 119
參考文獻(xiàn) 119
書 名: 貝爾圖像插值和壓縮算法原理及應(yīng)用作 者: 程永強(qiáng) 謝克明 著
出版社: 機(jī)械工業(yè)出版社
ISBN: 978-7-111-30457-9
出版日期: 2010-6-11
定價(jià): ¥28.00
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評(píng)分: 4.6
利用一種新型學(xué)習(xí)向量神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)了對(duì)灰度圖像的基于最佳點(diǎn)對(duì)匹配的圖像插值。采用新型學(xué)習(xí)向量神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最佳點(diǎn)對(duì)匹配圖像插值算法插值出的中間圖像,較好的解決了插值圖像邊緣模糊的現(xiàn)象。試驗(yàn)結(jié)果表明,該方法插值得到的圖像邊界清晰較好,模糊度小,圖像連續(xù)。
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評(píng)分: 4.7
諾貝爾瓷磚如今的知曉度,已經(jīng)不亞于諾貝爾獎(jiǎng),它以其堪比頂尖的品質(zhì),得到了市場(chǎng)的認(rèn)可。杭州諾貝爾集團(tuán)有限公司是一家外資企業(yè),于1992年在杭州成立,以人性化的“諾貝爾”產(chǎn)品不斷創(chuàng)造完美的品質(zhì)空間。至2011年底,集團(tuán)公司總投資43億美元,占地3800余畝,廠房面積80萬平方米,員工1.1萬余人,年生產(chǎn)規(guī)模約4800萬平方米,產(chǎn)品深受亞洲、歐洲、北美、澳洲、非洲等國家消費(fèi)者的青睞。
批準(zhǔn)號(hào) |
10771125 |
項(xiàng)目名稱 |
有理插值曲面構(gòu)造、控制的理論和算法研究 |
項(xiàng)目類別 |
面上項(xiàng)目 |
申請(qǐng)代碼 |
A0503 |
項(xiàng)目負(fù)責(zé)人 |
段奇 |
負(fù)責(zé)人職稱 |
教授 |
依托單位 |
山東大學(xué) |
研究期限 |
2008-01-01 至 2009-12-31 |
支持經(jīng)費(fèi) |
18(萬元) |
為了解決超大幅面圖像的快速壓縮問題,課題設(shè)計(jì)了一套完整的圖像壓縮硬件系統(tǒng)。該系統(tǒng)采用FPGA ARM的核心架構(gòu),核心算法為空間組合推舉小波變換算法以及無鏈表零樹編碼算法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明了算法的正確性以及系統(tǒng)的穩(wěn)定性與高效性。 課題首先研究了目前乘法運(yùn)算次數(shù)最少的二維小波變換方法——空間推舉體制算法,著重分析其減少乘法運(yùn)算量、內(nèi)存操作次數(shù)和小波系數(shù)緩存大小的特性,將算法中不利于硬件并行操作的相互依賴關(guān)系加以改進(jìn)。通過對(duì)算法進(jìn)行調(diào)整,使得算法硬件實(shí)現(xiàn)的理論速度提升了1倍,即將本來需要2個(gè)時(shí)鐘周期完成的運(yùn)算在1個(gè)時(shí)鐘周期內(nèi)完成。 在編碼算法的研究中,課題綜合了SPIHT算法的零樹思想和LZC算法的無鏈表硬件實(shí)現(xiàn)思想,提出了無鏈表零樹編碼算法,在保證壓縮性能的基礎(chǔ)上大幅提升硬件實(shí)現(xiàn)速度。同時(shí),為了解決小波變換和編碼模塊間的緩存隨圖像尺寸增大而增加的問題,課題又提出了基于最小零樹的編碼算法,以犧牲一定圖像重建質(zhì)量為代價(jià),作為硬件實(shí)現(xiàn)的折中方案。 為了驗(yàn)證算法的正確性,課題先后設(shè)計(jì)了兩個(gè)硬件平臺(tái)“基于THJ2K的JPEG2000圖像壓縮系統(tǒng)平臺(tái)”和“大幅面圖像壓縮和屏幕信息記錄平臺(tái)”。在課題研究初期,第一個(gè)平臺(tái)主要起到算法驗(yàn)證的作用。隨著研究的深入,課題結(jié)合項(xiàng)目需求,又專門設(shè)計(jì)了第二個(gè)平臺(tái)。該平臺(tái)采用FPGA ARM的核心架構(gòu),目前最大支持4096×4096灰度圖像壓縮,同時(shí)該平臺(tái)提供了很友好的人機(jī)交互界面,在脫機(jī)工作時(shí),通過幾個(gè)按鍵即可控制圖像壓縮倍數(shù)、圖像分辨率的修改等。 借助于搭建的兩個(gè)平臺(tái),課題實(shí)現(xiàn)并驗(yàn)證所提出的壓縮算法,構(gòu)建了完整的超大幅面圖像硬件壓縮系統(tǒng)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明大幅面圖像壓縮算法在性能上逼近于采用9/7小波濾波器的SPIHT的JPEG2000算法,高于LZC算法和基于DCT的JPEG算法。其硬件實(shí)現(xiàn)后,目前在100MHz主頻下,壓縮一幀1600×1200×24bits的YUV422真彩色圖像,耗時(shí)約59ms,壓縮一幅4032×5344×8的圖片,耗時(shí)約662ms。 2100433B
1)線性插值在一定允許誤差下,可以近似代替原來函數(shù);
2)在查詢各種數(shù)值表時(shí),可通過線性插值來得到表中沒有的數(shù)值。2100433B