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高校的管理行为正在从被动的、行取的、封闭的传统管理模式向以人为本、体现大学精神和人文素养为核心的文化管理模式转型。
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最后,给出每类具有代表性的几个编码算法的率失真性能,其中包括集合分裂多级树算法(SPIHT)和现行的JPEG-2000标准。
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结合二维离散小波变换、图像多级树集合分裂编码以及DEFLATE编码算法对电能质量数据进行压缩。
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该设计方案整合标志位图思想和并行SPIHT算法结构的优势,充分利用了FPGA内部的丰富资源。
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实验结果表明,SPIHT改进算法与原来的SPIHT算法相比,在相同的压缩比下可以获得更高的峰值信噪比。
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分析了SPIHT算法,利用图像平滑技术与自适应快速提升小波变换后低频系数的符号特点,提出了一种基于改进型SPIHT的分层渐进图像压缩方法。
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针对遥感图像的数据特点,提出了结合双正交变换和SPIHT算法的遥感图像小波零树编码方案。
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由于多小波变换的特殊的子带结构,如何与单小波中经典的SPIHT算法结合也是一个重要的问题。
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基于空间调制型成像光谱仪的成像特点,提出了一种适合于干涉多光谱图像的加权率失真优化多级树集合分裂(SPIHT)光谱压缩算法。
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本文提出了一种基于提升格式整数小波变换和改进的SPIHT编码(多级树集合分裂算法)的医学超声图像压缩算法。
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该方法建立在真三维小波分解基础上,通过定义一种新的时空方向树结构,实现了静止图像SPIHT算法的三维扩展。
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针对图像小波系数在各子带内显著性分布的聚簇特征,提出了在SPIHT算法的输出环节引入游程编码。
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头肩序列图像是可视电话、会议电视等视频业务中常见的一种图像模式.本文将SPIHT算法与人脸检测算法相结合,提出一种嵌入式的头肩图像编码方法。
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DSP数据处理模块,包括DSP的选型、雷达数据的预处理、小波变换、多级树集合分裂算法编码以及算术编码。
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提出采用不等权重的率失真优化截取SPIHT(Set partitioning in hierarchical trees)算法对干涉高光谱图像进行有损压缩。
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将SPIHT算法与自适应算术编码结合应用于一维漏磁信号压缩,可以实现高压缩比、多种码率压缩编码。
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该算法引入了线性索引技术和LZC算法标志位图,采用了类似于SPIHT算法的扫描顺序,将待编码流按不同种类进行算术编码。
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与分形编码压缩效果相比,小波变换系数的等级树集分割编码方法优于分形编码方法。
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研究了等级树集分割编码方法(SPIHT)在任意形状感兴趣区域(ROI)编码中的应用。
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通过对SPIHT算法和LZC算法的研究,提出一种改进的无链表零树编码算法。
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与DPCM+(5,3)+SPIHT算法相比,两种方案的无损压缩比都得到了提高。
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针对SPIHT算法抗误码性能差的缺陷,提出一种可以有效提高其抗误码性能的方法。
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利用这两种变换,本文在图像压缩方面做了以下工作:(1)提出一种基于K-means聚类的分层树集合分割(SPIHT)编码方法。
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对比实验表明:本文算法的压缩效果不仅明显优于SPIHT算法(特别是纹理图像),而且优于已有的其它小波包图像压缩算法。
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New Improvement of Set Partitioning in Hierarchical Trees ( SPIHT) Algorithm
改进的多级树集合分裂(SPIHT)算法
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并根据灰度图像经小波变换以后系数的分布、统计特性,对现今十分流行的嵌入零树(EZW)、分层树集合分割排序(SPIHT)算术编码方法进行研究。
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本文主要研究小波变换在图像压缩中的应用,分析研究等级树集合分割算法(SPIHT)。
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首先对故障录波数据进行CL多小波变换,然后对变换以后的系数进行一维SPIHT编码,对得到的排序位流再进行算数编码。
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给出了实验结果,并与原SPIHT算法比较,结果表明:文章给出的编码方法的编码性能优于原算法。
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