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感兴趣区域ROI(Region of Interesting)模型和层次细节LOD(Level of detail)模型是静止图像压缩及网络传输技术中两个重要模型.采用基于认知心理学的图像感兴趣区域提取模型,通过显著图法自动地得到与人眼视觉较吻合的ROI区域,并使ROI区域获得比背景区域更好的图像效果.同时通过将图像网格化,并在图像网格上进行B样条细分小波变换,实现了图像在不同分辨率下LOD压缩算法. 相似文献
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ISDT算法的数据压缩处理及其性能分析 总被引：1，自引：0，他引：1
过程数据的实时压缩和趋势提取可以显著提高过程控制系统的整体性能.传统的SDT数据压缩算法不能很好地适应现今过程控制的要求,无法获得满意的压缩结果.针对SDT算法的弊端,提出了一种改进的SDT数据压缩算法,并进行了两种算法的性能对比.对合成数据仿真计算的分析结果表明,基于ISDT算法的过程数据压缩性能有大幅度的提高,更好地满足了现今过程控制中实时数据处理和趋势分析的要求. 相似文献
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基于细分小波的图像压缩算法研究 总被引：1，自引：1，他引：0
层次细节模型LOD(Level of detail)和感兴趣区域模型ROI(Region of Interesting)是静止图像压缩及网络传输技术中两个重要模型.通过将灰度图像网格化,并在图像网格上进行B样条细分小波变换,实现了图像的LOD压缩算法.并通过Gouraud明暗处理技术将网格还原成压缩过的灰度图像;同时,该算法还可方便地通过ROI区域选择,使ROI区域比背景区域获得更好的图像质量. 相似文献
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