"Цифровая обработка сигналов" - научно-технический журнал
  ЦИФРОВАЯ ОБРАБОТКА СИГНАЛОВ - научно-технический журнал

"Цифровая обработка сигналов" - научно-технический журнал

MECO'2017 - ВСТРАИВАЕМЫЕ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ
VI-я Средиземноморская конференция.

 
ЗАО "ИНСТРУМЕНТАЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ"
разработка и производство аппаратно-программных средств сбора и цифровой обработки сигналов
НТЦ "Модуль":
разработка аппаратных средств цифровой обработки сигналов и изображений

 

 

"Цифровая обработка сигналов" - научно-технический журнал


"Цифровая обработка сигналов" № 3-2007 год : рефераты статей

 
Бехтин Ю.С.
Вейвлет-кодирование зашумленных изображений преследованием базиса по когерентным структурам


Рассматривается решение задачи вейвлет-компрессии зашумленного изображения путем выбора последовательности «лучших» базисов из библиотеки по предложенной функции стоимости. На каждой итерации в оптимальном базисе алгоритм выделяет в зашумленном изображении когерентные структуры. Алгоритм минимизирует среднеквадратическую погрешность восстановления оригинала с учетом ошибок квантования при заданной квоте бит. Приводятся результаты моделирования, подтверждающие эффективность предложенного алгоритма работы кодера по сравнению с другими методами компрессии изображений, в частности с SPIHT.

Казарян М.Л.
О корректности задач сжатия сигналов


Исследуется применение метода регуляризации Тихонова в задаче сжатия сигналов посредством дискретных ортогональных преобразований. Данная задача исследуется с точки зрения некорректно поставленной. Находятся параметры регуляризации для различных дискретных ортогональных преобразований (ДОП). В работе определяются матрицы выбора спектральных компонент для разных ДОП. Получены оценки погрешностей восстановления сжатого сигнала кодированного посредством ортогональных преобразований с регуляризацией и без регуляризации. Из данных оценок следует, что сигнал, восстановленный с применением метода регуляризации Тихонова, ближе к исходному сигналу нежели сигнал, восстановленный без применения метода регуляризации.


Приоров А.Л., Саутов Е.Ю., Хрящев В.В.
Неэталонная оценка качества JPEG изображений


Описывается алгоритм неэталонной оценки качества сжатых изображений формата JPEG. Приведенные результаты моделирования показывают хорошую коррелированность получаемых оценок с визуально воспринимаемым качеством декодированных изображений. Описана процедура оптимизации этапа кодирования JPEG с использованием предложенной неэталонной оценки.

Беляев Е.А., Тюрликов А.М.
Оценка вероятности появления символа при адаптивном двоичном арифметическом кодировании в задачах сжатия видеоинформации

Представлено описание ряда известных алгоритмов адаптивной оценки вероятности появления символа на выходе двоичного источника. Предложен алгоритм «виртуального скользящего окна». Приведены результаты практического использования алгоритма для стандарта сжатия видеоинформации H.264/AVC.

 

Мачихин А.С.
Автоматизированный синтез линейных фильтров для восстановления смазанных изображений


Рассмотрена проблема синтеза линейных фильтров для восстановления смазанных изображений, предложен метод моделирования функций смаза точки, приведены примеры восстановления изображений с помощью синтезированных фильтров.

Макаров Д.Г.
Цифровая обработка телевизионных измерительных сигналов


Данная статья посвящена вопросам реализации эффективных алгоритмов цифровой обработки измерительных сигналов (ИС), используемых для оценки качественных показателей телевизионных (ТВ) систем формирования и передачи ТВ изображения.

Костров Б.В., Конкин Ю.В.
Алгоритмическое обеспечение системы автономной коррекции погрешностей навигационной системы маневренных летательных аппаратов


Рассматривается алгоритм совмещения изображения, поученного от радиолокационной станции, и изображения участка местности, синтезированного по цифровой карте с помощью инвариантных моментов Hu. Совмещение выполняется с целью определения географических координат точки привязки. Приводятся результаты работы алгоритмов, реализующих данный метод.

Иртюга В.А.
АСС - прогрессивный метод цифрового кодирования звука


Рассматривается один из лучших на сегодняшний день метод цифрового сжатия звукового сигнала – ААС (Advance Audio Coding – усовершенствованное звуковое кодирование). Приводятся структурные схемы кодеров и декодеров, соответствующих различным версиям стандарта кодека, при этом особое внимание уделяется кодирующей части кодека. На примере разработанной в ЗАО «НИИР-КОМ» усовершенствованной версии кодека ААС – НЕ-ААС (High Efficiency) рассматривается вопрос позиционирования данного продукта на рынке мультимедийных услуг.

Фадеев А.С. Кочегурова Е.А.
Метод преобразования форматов музыкальной информации


Дано описание объектного и амплитудно-временного музыкальных форматов и методов перевода музыкальной информации из формата в формат. Описан программно-технический комплекс, позволяющий производить соответствующие преобразования музыкальной информации, математической основой которого является аппарат непрерывных вейвлет-преобразований с использованием нестандартных вейвлет-функций. Приводится методика формирования базисных вейвлетов, описан эксперимент и интерпретация полученных результатов.

Милов А.Н.
Оптимизированные алгоритмы преобразований Харра для отечественной платформы DSP «ELCORE» и их применение в задачах графической обработки данных


Рассматриваются особенности реализации одномерного и двумерного преобразований Хаара дискретных сигналов на отечественной платформе сигнальных процессоров DSP «Elcore», а также их применение для построения огрубленных версий сеток высот местности и построения списков уменьшенных образов текстур.

 

"Цифровая обработка сигналов" - научно-технический журнал

 

Контактная информация :
e-mail:
vityazev.v.v@rsreu.ru,info@dspa.ru
адрес: 101024, Москва, Авиамоторная, 8а,
Научный Центр МТУСИ
Российское НТОРЭС им. А.С. Попова,
проезд до ст. метро "Авиамоторная"
Тел/Факс: 8(495) 362-42-75
Алексеева Любовь Ильинична: 8(903) 221-79-79
Самсонов Геннадий Андреевич: 8(903) 201-53-33