基于自适应选择滤波系数的插值算法

针对不同分辨率的视频序列采用相同阶数滤波器进行分像素插值不能进一步提高编码性能的问题, 提出 了基于自适应滤波器的分像素插值算法。 该算法根据设定的 3 个不同分辨率视频序列区域, 自适应选择不同 阶数的插值滤波器; 在 3 个不同分辨率视频序列区域内, 根据像素间相关性将高阶插值滤波器替换为低阶插值 滤波器, 实现滤波器的自适应选择。 实验结果表明, 相对于 HEVC(High Efficiency Video Coding)标准算法, 该 算法使峰值信噪比值平均提高了 0. 14 dB, 比特率平均降低了 0. 37%, 对不同分辨率视频序列都具有较好的编 码性能及鲁棒性。     

基于HSI彩色空间的加权中值滤波算法

提出一种基于HSI彩色空间的加权中值滤波算法,该算法依据人眼对颜色的感知特性,结合颜色的亮度信息和色度信息,并且保持了DDF（The Directional-Distance Filters）滤波器的优点。算法根据彩色图像中颜色的亮度来修改亮度和色度的权值,调整滤波器的输出,在保持图像颜色细节方面比以往的各种矢量中值滤波算法都有一定的提高,更加符合人眼对于颜色的感知特点。     

一种自适应滤波分形图像压缩方法

在基本分形图像压缩方法的基础上，结合DCT提出了一种自适应滤波分形图像压缩方法，该方法根据图像的能量分布调整滤波器，能有效地减少图像的整体匹配误差，提高信噪比．实验表明，该方法在保持图像质量和提高压缩速度上均有很好的效果．     

一种新的变步长LMS自适应滤波算法

对变步长自适应滤波算法进行了讨论,提出了一种新的变步长LMS算法。新算法用误差信号的自相关及均方误差的时域平均来调节自适应滤波算法的步长。由于不需要指数运算,新算法的运算量大大降低,收敛速度快,且消除了不相关噪声的干扰。将该算法用于码间干扰比较严重的大气激光通信系统中,仿真结果验证了算法的优越性。     

面向 HEVC 的高效插值滤波 VLSI 架构设计

为满足 HEVC(High Efficiency Video Coding)标准解码器中数据高吞吐率和高访存量的要求, 提出了一种 面向 HEVC 的高效率分像素插值滤波 VLSI(Very Large Scale Integration)架构设计。 在 HEVC 标准分像素插值算 法的基础上, 构造高并行度和流水线的插值滤波 VLSI 架构; 利用滤波器系数反转对称性, 设计可复用 8 阶滤 波器结构, 以减少滤波器硬件面积; 在传统的单输入通道插值器的基础上, 设计两路并行的 8 输入插值器, 以 提高数据吞吐量。 实验结果表明, 该设计能在频率为 34. 2 MHz 下完成 1 920伊1 080@ 30 帧/ s 视频解码需求, 同时, 能够满足 3 840伊2 160@60 帧/ s 视频的实时传输。     

基于组合形态滤波与自适应广义形态滤波的ECG去噪算法

针对ECG信号中存在的基线漂移和高频干扰,提出了一种传统线性组合形态滤波与自适应广义形态滤波相结合的新的去噪算法。该算法首先采用传统线性组合形态滤波器滤除基线漂移,然后将无基漂的信号送入采用不同结构元素级联而成的自适应广义形态滤波器滤除高频干扰,最后得到无噪声的ECG信号。结果验证了本文算法的有效性。     

一种简单的变步长自适应α—LMS滤波算法

提出了一种简单的变步长α-LMS算法(vα-LMS),并给出了它的设计方法。导出了描述α-LMS算法收敛过程的动态方程,并据此讨论了α-LMS算法的算法性能。与vα-NLMS算法相比,Vα-LMS算法的优点是简单易行、计算量小,但它对输入信噪比的稳健性(RObustncss)却劣于Vα—NLMS算法。Vα-LMS算法的性能将优于Dα-LMS算法。计算机模拟结果与理论分析结果吻合较好.     

基于扫频原理的自适应滤波电路设计

设计了一种自适应滤波电路,该电路主要由中心频率可调带通滤波器组成。论文详细给出了基于数字信号控制器(DSC)、开关电容滤波器的实现方案。实验结果表明,该电路在200⁸00Hz的频带内具有良好的动态带通滤波功能,并在扫频型输电线路参数测量中得到了应用。     

频率域自适应图像压缩算法的改进与研究

提出了一种基于3D-DCT变换的自适应彩色图像压缩算法。该算法主要采用部分块的3D-DCT变换并得到峰值信噪比,进而与给定的峰值信噪比进行比较,通过门限、量化、游程编码以及编码块大小的自适应的方法来达到给定的要求,并使用软件对部分算法进行了仿真,证明该算法在追求高压缩比的情况下也保证了较好的峰值信噪比。     

自适应更新上下文相关滤波补充学习跟踪算法

为了使跟踪算法在遇到背景混乱、遮挡等问题时,能具有更好的鲁棒性,提出了一种自适应更新的上下文感知相关滤波补充学习跟踪算法(adaptive context-aware correlation tracking,ACCT)。首先,利用上下文感知相关滤波计算出响应图;接着,在更新阶段,加入了峰旁比(peak-to-sidelobe,PSR)置信度检测机制,自适应地更新相关滤波器模型;最后,与颜色直方图分类器进行线性融合,得到最终的响应值,响应值最大的位置即跟踪结果。实验上,将所提方法与先进的实时跟踪算法进行对比,结果表明,所提算法在跟踪标准测试集OTB50和TC128上,相比基准算法成功率有显著提高;并且能很好地解决背景混乱、目标被遮挡等问题。     

基于粒子群算法的自适应滤波器研究及应用

针对神经网络自适应滤波器易于陷入局部极小的缺陷,采用抑制局部最优的粒子群算法优化神经网络的权系数,设计了基于改进粒子群算法训练的三层神经网络的自适应滤波器,并将其应用于自适应噪声抵消器.仿真表明,该系统与传统自适应噪声抵消系统相比具有很好的噪声抵消能力,信噪比大大提高.     

小波变换与HMT模型的图像插值算法

 为实现图像的超分辨率处理,提出利用HMT模型简洁地表示小波系数的概率结构。小波域HMT模型根据小波系数尺度之间的持续性和指数衰减性,将图像的小波系数建模为隐马尔可夫树模型。该模型考虑了小波系数间的统计相关性,把图像插值问题表述为一个约束优化问题,获得了能够保持原始图像丰富高频信息的高分辨率插值图像。试验结果表明,该算法在一定程度上改善了传统插值算法引起的锯齿效应和平滑效应,插值后的图像在峰值信噪比和视觉效果方面都有明显提高。     

基于神经网络的自适应滤波研究

自适应信号处理在信号处理中占据主要地位,自适应滤波又是自适应信号处理中的主要应用.目前对自适应滤波的研究主要集中在算法上,但很难在收敛速度、稳定性和跟踪性能上同时取得最佳性能.综合考虑自适应滤波的各种性能,研究基于神经网络的自适应滤波方法,并通过实例应用来证明了该方法的有效性.该研究对拓展自适应滤波方法和神经网络的应用都具有重要的参考价值.     

基于变处理增益的CDMA多速率方案

CDMA是实现多速率最主要的多址接入技术。针对基于可变处理增益的 CDMA方案 ,分析了不同速率发射功率的控制、信道调制、多址干扰环境下的信噪比和误码率。在 SPW上对多种速率、多个用户的同时传输的误码率特性进行了仿真。     

基于DWT的图像分块压缩感知重构算法

运用压缩感知理论对大尺寸图像进行重构耗时较长,观测矩阵要求的存储空间较大,且重构后的图像存在明显的块状效应.根据图像小波变换系数的特点,将图像分块思想与DWT变换相结合,提出了一种改进的基于DWT的图像分块压缩感知算法.将图像子块经DWT变换后,保留图像低频系数,只对高频系数进行观测.重构时采用正交匹配追踪算法（OMP）对高频系数进行恢复.Matlab仿真结果表明,新算法跟基于DCT分块压缩感知算法相比,重构图像的PSNR值提高了2~4 dB,重构时间明显减少,与基于二维离散余弦变换(DCT)的分块压缩感知算法相比,块效应有明显的改善,重构图像质量明显提高.     

一种改进的自适应图像中值滤波方法

针对标准中值滤波方法存在的不足,提出了一种改进的自适应中值滤波方法。该方法用求得的均值自适应代替原噪声图像的灰度值。实验结果表明,与标准中值滤波方法相比,该方法在滤除噪声的同时,保留了图像细节且有较好的信噪比,尤其对含噪声密度高的图像的处理效果优势更为明显。     

基于模糊自适应滤波器的噪声对消系统

给出了一种基于模糊自适应滤波器的非线性噪声对消系统,由于用前馈网络表示的模糊逻辑系统具有学习任意非线性函数到任意精度的能力,而且具备自适应性,因此,这种滤波器的性能明显优于线性滤波器,能适应各种复杂的噪声环境,仿真结果表明,这种滤波器具有良好的性能。     

一种新的基于分块的视频压缩感知算法

提出了一种新的基于分块的视频压缩感知算法,可以将视频采集和压缩编码有机结合起来同时进行. 为利用视频时间轴上的冗余,对参考帧和非参考帧使用不同的采样策略:对于参考帧,先进行分块然后进行常规的压缩感知采样;对于非参考帧,将分块后和参考帧对应块作比较然后调整采样策略. 非参考帧的采样可以为参考帧提供更多的信息,使得在采样数目很少的情况下得到更高的视频质量. 同时算法可以根据视频帧内部的纹理复杂程度自适应地调整采样速率,优化资源配置. 实验结果表明,相对于一般的压缩采样算法,本算法使用比以往算法少20%以上的采样值,得到的结果既符合人眼观察又有最高的信噪比.      

基于MTM和灰色关联度的混合噪声自适应滤波算法

利用MTM滤波算法和灰色关联度的特点,提出一种基于MTM滤波算法和灰色关联度相结合的混合噪声图像的自适应滤波算法.算法选取加窗混合噪声图像的MTM值,采用灰色关联度自适应地计算各像素的加权系数,通过加权得到滤波后图像.仿真实验表明,该算法有较好的自适应性,不但能够有效抑制图像的噪声,而且能较好地保护图像的细节信息,提高图像的清晰度.