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一种抗信息丢失的稳像系统被引量：1: 2013年; 针对二维电子稳像补偿全局运动矢量后会出现大量的空白区域,提出了一种不需要采用单应性模型明确估计全局运动矢量的快速平滑特征轨迹的稳像算法。首先,采用改进的快速鲁棒特征(SURF)提取图像局部特征点;然后,利用空间运动的一致性连接帧与帧之间匹配的特征点得到特征点轨迹;最后,建立同时考虑特征轨迹的平滑度和视频质量退化程度的目标函数平滑特征点轨迹,得到稳定的视频。实验结果表明,用本文方法稳定的视频比Matsushita方法处理后的视频丢失的区域减小了30%左右,更满足人眼感官需求,减轻了费时的运动修复任务;同时消除了运动估计中帧间匹配的累积误差,对前景存在较大局部运动的视频仍能表现较好的稳像效果。; 陈晓露戴明尹传历王子辰孙乐; 关键词：电子稳像

基于人眼视觉系统的H.264/AVC码率控制算法被引量：5: 2014年; 提出了一种基于人眼视觉系统(HVS)特性的H.264/AVC码率控制方案以解决传统的H.264/AVC码率控制算法中由于码率分配不当造成视频质量较差的问题。该方案利用人眼视觉系统对视频场景感知的选择性设计了一种新的基于区域的码率控制算法。首先,利用当前帧和前一帧的信息快速地检测出运动区域和非运动区域。其次,根据宏块所在区域的复杂度进一步将非运动区域细分为平坦区域和复杂区域。最后,对这3种区域依据不同的视觉敏感度权重分配适当的比特数。基于不同区域峰值信噪比(PSNR)、连续帧PSNR、主观评价以及缓冲器充盈度综合评价了本文算法的性能,结果表明,提出的基于区域的码率控制方案对不同视觉特性区域的比特分配有较高的鲁棒性,与JVT-G012的码率控制算法相比能获得较好的主观和客观编码质量。; 孙乐戴明陈晓露王子辰赵春蕾; 关键词：H 码率控制人眼视觉系统码率分配

中红外腔衰荡光谱技术的研究进展及应用: 2024年; 中红外基频指纹吸收谱具有吸收强、谱线宽且密集的特点。通常吸收红外光谱的气体分子在3000cm^(-1)附近的中红外基频吸收强度比近红外吸收高约2个数量级,因此逐渐成为腔衰荡光谱(CRDS)技术的研究热点。简述了CRDS技术的工作原理及技术优势,介绍了中波红外CRDS技术特点并分析对比了近红外与中红外波段的CRDS技术差异,论述了基于中红外波段的CRDS技术研究现状,最后基于应用研究进展对其前景进行了展望。; 孙乐孙乐胡誉元貊泽强魏志鹏; 关键词：光谱学中红外气体检测

H.264/AVC码率控制中初始量化参数的估计被引量：5: 2014年; 由于H.264/AVC采用的码率控制模型忽略了视频特性对初始帧量化参数(Initial Quantization Parameter,QP0)选择的影响,本文提出了一种新的基于视频特性的QP0估计算法来提高H.264/AVC的码率控制精度。首先,分析影响QP0的视频特性,包括每像素比特数(bpp)、视频序列的复杂度和图像组(GOP)长度;然后,通过大量的测试仿真建立了QP0与bpp和视频序列复杂度之间的函数关系;最后,结合GOP长度对QP0的影响,修正了QP0模型。实验结果表明:相比JM12.2中的算法,提出的算法使四分之一通用中间格式(QCIF)和通用中间格式序列重建帧的平均峰值信噪比(PSNR)分别提高了0.185dB和0.144dB;码率控制误差的控制幅度分别提高了37.3%和11.2%;序列中每帧图像间的质量波动均降低了约50%。该方法在提高重建帧质量的同时,大幅度降低了码率控制误差,有效地抑制了序列间每帧图像的质量波动,获得了更优质、平稳的编码视频流,并能很好地适应不同特性的视频序列。; 赵春蕾戴明孙丽娜孙乐孙崇尚张晶冯磊; 关键词：H.264/AVC 码率控制

大脑神经联接图谱的研究进展被引量：3: 2018年; 脑科学旨在阐明神经系统结构和功能,揭示大脑工作的神经机制.由于大脑中神经元数量庞大,神经元形态和功能种类多样,神经元之间的结构与功能联接错综复杂,使得研究脑工作原理尤具挑战.因而,在全脑尺度上绘制神经元之间的联接,即神经联接图谱,揭示大脑各脑区、核团、神经元之间的功能和结构联系,是全面理解脑工作原理的基础.近几年,多维度多模态成像、神经环路示踪与功能调控、图像处理等技术的进步,推动了神经联接图谱研究的迅速发展,使人们得以在局部脑区乃至全脑尺度上观察神经元的形态、联接与活动.本文总结近年来宏观、介观、微观脑神经联接图谱相关技术的进步和神经环路结构与功能研究的进展,对脑联接图谱研究领域面临的挑战与发展趋势加以探讨,并提出斑马鱼(Danio rerio)是目前在全脑尺度上阐释脑结构和功能神经联接图谱的理想动物模型.; 孙乐杜久林; 关键词：神经环路成像大数据斑马鱼

H.264压缩域中mean-shift聚类运动目标分割算法被引量：8: 2013年; 针对视频监控、检索,提出了一种在H.264压缩域下运动对象分割的新算法。根据实际监控应用特点,算法主要利用H.264码流中提取的运动矢量(MV)、分块尺寸信息对原始的MV场(MVF)进行可靠性分析以及空间滤波、mean-shift聚类处理,从而得到可信度较高的MVF场。首先,从H.264码流中获取原始MV并进行归一化处理,同时对原始MVF进行两步空间滤波;其次,对不同的块大小分配相应的权值作为每个样本的权重系数,将处理之后的MVF作为样本空间,利用mean-shift聚类获取真实的MVF;最后,根据可靠的MVF标记运动目标。实验结果表明,本文提出的mean-shift聚类运动目标分割算法可以获得有效并可靠的分割结果。; 孙乐戴明李刚陈晓露王子辰宋悦铭; 关键词：视频监控运动对象分割 H

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孙乐