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一組基于廣義局部沃爾什變換的紋理特征
張志龍, 沈振康, 李吉成
2006, 28(6): 1031-1035.  刊出日期:2006-06-19
關(guān)鍵詞: 圖像處理;模式識別;廣義局部沃爾什變換;紋理特征
該文提出一組基于廣義局部沃爾什變換(GLWT)的紋理特征。首先給出局部沃爾什變換(LWT)的定義,并在空域中對其加以推廣,用以提取圖像的局部紋理信息;然后在一個宏窗口中估計12個GLWT系數(shù)的二階矩作為圖像的紋理特征。對這組紋理特征的鑒別性能進行了分析,并與Haralick(1973),Wang Li(1990),以及Yu Hui提出的紋理特征進行了比較。實驗結(jié)果表明,該文提出的紋理特征具有更好的鑒別性能和分類能力。
基于標簽的矩陣型Grbner基算法研究
潘森杉, 胡予濮, 王保倉
2015, 37(4): 881-886. doi: 10.11999/JEIT140831  刊出日期:2015-04-19
關(guān)鍵詞: 密碼學(xué), Grbner基, 標簽, 多項式, Gao-Volny-Wang (GVW)算法
目前基于標簽的Grbner基算法大多是Buchberger型的,涉及矩陣型算法的文獻往往是為了進行復(fù)雜度分析,而不考慮實際的效率。該文從實際應(yīng)用出發(fā),給出矩陣型Gao-Volny-Wang(GVW)算法的一個實例,提出算法層次的優(yōu)化設(shè)計方法。同時,該文還給出一個高效的約化準則。通過實驗,該文比較了算法可用的各項準則及策略。實驗結(jié)果表明,該文的矩陣型GVW實例在準則和策略的選取上是最優(yōu)的。并且,矩陣型GVW在某些多項式系統(tǒng)(例如,Cyclic系列和Katsura系列多項式系統(tǒng))下比Buchberger型GVW要快2~6倍。
H.263中全零系數(shù)塊預(yù)測的新方法
鐘偉才, 劉靜, 焦李成, 劉芳
2003, 25(4): 573-576.  刊出日期:2003-04-19
關(guān)鍵詞: 量化; 運動補償; 全零系數(shù)塊
用H.263標準對甚低碼率圖像編碼時,經(jīng)過幀間預(yù)測后得到的運動補償數(shù)據(jù)通常很小,對這些數(shù)據(jù)再進行DCT和量化后往往成為全零塊,Alice Yu算法和周算法是預(yù)先判別全零系數(shù)塊的較為有效的方法,但在對較為復(fù)雜的序列圖像進行預(yù)測時分別出現(xiàn)了較大程度的誤判和漏判。針對這些缺點,該文提出了一種新的全零系數(shù)塊的判別方法,它具有能隨量化級的變化自適應(yīng)地調(diào)整全零塊的判斷閾值、無需任何附加運算和對圖像序列內(nèi)容復(fù)雜程度不敏感的優(yōu)點,將該方法應(yīng)用于H.263編碼器中,對Miss America和News圖像序列進行仿真實驗。實驗表明,大約有40%-80%的塊可以在做DCT和量化前被判別為全零系數(shù)塊,大大減少了編碼的時間,同時圖像質(zhì)量的下降控制在0.0005 dB以內(nèi)。