一种实现ECC码的快速算法

文章分析了ECC码的特点和检测原理,设计了一种实现ECC码的快速算法,给出了程序流程图和完整的控制程序,在MSP430F147上调试正常。     

多尺度Retinex彩色图像增强算法研究

多尺度Retinex彩色图像增强算法（MSRCR）使用多个不同高斯函数分别与原图像进行卷积,仅使用一个参数来控制图像动态变化,对彩色图像各通道的最大值和最小值进行映射,以实现对图像的无色差调节,还原出更多图像细节。实验结果表明,该算法能明显提高图像对比度,在扩大图像动态范围的同时保留了图像原始色彩。     

（R－S）码的快速算法和硬件实现

用微程序法实现里德－索罗蒙码（Ｒ－Ｓ码）的信号处理器。为快速编码和解码，推导了检查２个错误值的公式。在解码过程中改进了钱搜索法，使搜索次数电２５６次压缩到４次，同时简化了硬件电路，提高了运算速度。为编制微程序，开发了微程序编辑软件包，该软件包能够用于Ｒ－Ｓ码信号处理器的不同格式的编程，如使用Ｒ－Ｓ码的数字音频广播（ＤＡＢ）、激光唱机（ＭＤ）及数字收录机（ＤＣＣ）等。该软、硬件电路能够用于不同格式的Ｒ－Ｓ码的检错、纠错以及误码补偿。     

改进细节提升多尺度Retinex图像增强算法

为了改善复杂照度下彩色图像增强出现的细节丢失和色彩失真问题,依据颜色空间转换和边缘细节融合算法,提出基于HSI空间细节提升多尺度Retinex图像增强算法。通过边缘提取融合算法增强HSI模型亮度分量,进行基于高斯模糊的多尺度细节提升,获得增强图像。与经典的MSR、MSRCR等进行仿真比较,实验数据表明,在主观视觉效果和客观评价指标下,该算法均优于MSR和MSRCR,增强图像细节丰富,色彩自然逼真。     

周围神经图像增强算法研究

周围神经CT图像增强是周围神经三维重建中的基础环节,本文在分析高斯圆模型Hessian矩阵特征值特点的基础上,提出一种基于Hessian矩阵多尺度滤波的周围神经CT图像增强算法.实验证明该方法能够使似圆形周围神经区域得以增强,抑止其他非圆形区域的干扰,得到较好的周围神经增强图像,为后续的分割与三维重建奠定基础.     

基于区域能量加权的图像融合算法在指纹图像提取中的应用

在拍摄光滑客体表面的无色指纹时,一般采用定向反射光照相的方法,但是对于光滑纸板等表面,潜在指纹与背景之间的反射亮度差很小,传统方法难以进行拍摄提取。使用不同方向的光源配光,每一方向光源采集一幅图像,然后使用小波变换,将图像分解为不同尺度空间上的一系列子图像。对于低频子图像,采用取平均的融合规则;对于高频子图像,采用基于窗口的区域能量决策进行系数融合。最后对融合后的图像进行基于自适应引导滤波的多尺度Retinex图像增强,以增加指纹图像对比度。实验结果证明,该算法可以解决光滑物面指纹图像难以提取的问题,从而得到较为清晰的指纹图像。     

基于改进SIFT的图像快速自适应匹配算法研究

针对SIFT算法在匹配具有相似区域的可见性,图像存在特征点描述符生成速度慢、匹配过程繁琐、匹配约束单一等问题,本文提出了一种基于改进SIFT的图像快速自适应匹配算法。通过错误高失配率的方法来简化图像特征的描述,将其从128维压缩至12维,以提升匹配速度。再通过对匹配阈值进行修整,增强其对常规的图像内容变化的视角变换,以改善算法鲁棒性。实验数据发现,与经典的SIFT算法匹配相比,所提方法具有更好的准确度和效率,在多种内容变换干扰下,其失配率平均降低了5%,具有很好的推广应用价值。