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一种基于跨分支连接网络的复合降质图像解耦分析与复原方法属于数字图像/视频信号处理领域。本发明设计了一个多分支并行的网络结构，分支网络内部为编解码的网络结构，并在其中添加短链接和长连接让分支网络可以充分的融合低层和高层的语义特征，同时还在分支网络内部添加注意力机制，让网络能够自适应地对不同程度的降质因素自适应的动态调整网络参数，达到一定的动态调整能力。本发明还在分支之间添加了跨分支连接，不仅可以保证了我们在不同分支只提取到一种降质因素，还兼顾了不同降质因素产生先后顺序。将加权后的融合降质特征输入到重建模块后得到清晰的复原图像。该技术在刑侦、目标跟踪、军事侦察等领域具有广泛的应用前景。

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本发明公开了一种基于FPGA的多格式高速数字视频融合系统，本发明基于嵌入式FPGA架构，使用FPGA内部逻辑实现对多格式视频的解码，统一转换为数字RGB视频信号后并行对多通道视频图像进行缓存、降噪、缩放和叠加，将融合处理后的视频信号在FPGA内部进行编码输出，支持HDMI格式和LVDS格式同步编码输出到液晶显示屏显示，同时集成OSD在屏显控，通过四键式OSD，实现对各通道亮度、对比度、显示尺寸和显示位置等视频参数的调整。系统通过在FPGA内部搭建MicroBlaze软核实现对系统各单元运行逻辑的控制。适用于军工领域对多格式高速视频监控图像融合分析的场合。

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数字信号处理是信息技术类本科专业的基础必修课程,该课程逻辑性强,数学公式多,概念抽象,教学难度大.本文围绕数字信号处理课程教学进行探讨,将语音信号处理、音频信号处理、数字图像信号处理、视频信号处理中的典型实例引入数字信号处理教学,通过具体实例结合多媒体教学,增加课堂教学的趣味性,让学生直观了解数字信号处理中重要概念的实际意义.

Keyword ：

音频信号处理 数字信号处理 教学方法 视频信号处理

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一种基于注意力模型的非均匀运动模糊图像自适应复原方法属于数字图像/视频信号处理领域。本发明设计了一个结合注意力机制的条件生成对抗网络。生成网络为一个编解码结构，编码阶段采用密集连接网络提取特征，提高特征利用率，加强特征的传播，并加入视觉注意力机制，使网络对于不同的输入图像能够自适应地调解网络参数，动态去除图像模糊。本发明可以从非均匀运动模糊图像中有效复原出清晰图像。该技术在目标跟踪、交通检测、军事侦察等领域具有广泛的应用前景。

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本发明公开了一种基于失衡度先验的行人检测方法，属于数字图像/视频信号处理领域。首先提出了一种基于颜色差分的彩色图像边缘检测方法——颜色差分图(Color Difference Map, CDM)，根据颜色变化信息实现边缘检测。然后，利用颜色差分图CDM定义了失衡度(Imbalance，imba)来定量描述行人样本的对称性，提出了失衡度先验概念，对选取的运动目标候选区域进行粗分类。最后，利用HOG特征和SVM相结合的方法进行细分类，实现行人检测。本发明提出的行人检测方法能够快速排除大量行人负样本，在提高行人检测准确率的同时大幅提高行人检测速度。

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一种基于属性描述生成对抗网络的人脸图像超分辨率重建方法，属于数字图像/视频信号处理领域。其特征在于：训练阶段：包括训练样本准备、网络结构设计和网络训练三部分；网络结构设计采用生成对抗网络框架，由生成网络和判别网络两部分构成；生成网络包括人脸属性编解码模块和超分辨率重建模块；判别网络包括属性分类模块、对抗模块和感知模块；网络训练过程采用生成对抗网络框架的生成网络和判别网络交替对抗训练的方式进行；重建阶段：LR人脸图像和属性描述信息作为输入，经过训练好的生成网络，实现图像编码、属性添加、图像解码以及图像重建。本发明技术不仅能完成低分辨率人脸图像面部信息的增强，还能提高低分辨率人脸识别的准确性。

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一种基于可鉴别属性约束生成对抗网络的人脸图像超分辨率重建方法属于数字图像/视频信号处理领域，首先设计了人脸细节信息增强的处理流程；然后根据此流程进行网络结构的设计，LR图像通过该网络得到HR图像；最后，HR图像通过人脸识别网络进行人脸验证准确性评估。本发明可完成含有LR人脸图像细节信息的增强，并提升人脸验证的准确性；其次，本发明的生成网络先完成图像高频信息的补偿，再由亚像素卷积完成图像放大，最后级联结构完成图像逐步放大，完成图像细节信息增强；属性约束模块与感知模块、对抗模型协同训练，一起微调生成网络重建图像的性能；最后，本发明将生成网络的重建图像输入人脸验证网络，人脸验证的准确性有所提升。

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一种基于联合深度网络的压缩低分辨率图像复原方法属于数字图像/视频信号处理领域。本发明从协同处理压缩失真和降采样因素的角度出发，可完成含有压缩失真与低分辨率随机组合的退化图像复原；本发明的网络含有28卷积层，建立细长型的网络结构，根据迁移学习的思想，对预先训练好的模型采用微调的方式完成极深网络的训练收敛，解决梯度消失、梯度爆炸的问题；本发明通过特征可视化完成网络模型参数的设定，端对端的学习退化特征与理想特征的关系，且省去预处理和后处理；最后，本发明完成三个重要融合，相同尺寸特征图的融合，残差图像的融合，高频信息与高频初始估计图的融合，能协同解决具有压缩失真的低分辨率图像的超分辨复原问题。

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视觉传感器通常不知道它们“看到”的现象之下的物理过程,以远远超出图像视频信号有效维度的Shannon/Nyquist采样率获取图像视频数据,从而导致了对图像视频信号的存储、传输等数字处理的巨大压力.压缩感知(compressive sensing,CS)理论表明:在某个线性变换域下稀疏的信号,可以利用少量的观测数据精确地重建,或在噪声情况下鲁棒地重建.压缩感知是实现图像视频信号有效维度采样的理论基础,为图像视频信号的采样、处理和识别等领域带来了前所未有的突破.本文对图像视频信号领域压缩感知面临的基本问题:压缩采样、稀疏重建模型及其优化求解算法的研究进展进行了综述.在采样方面,分析了图像视频信号随机观测矩阵和有结构观测矩阵的性能;在稀疏重建模型方面,从图像视频信号的稀疏先验性出发,介绍了分析型的重建模型和合成型重建模型的构建方法;在优化求解方面,针对重建模型,介绍了约束优化问题和无约束优化问题两类求解算法.以此为基础,分析了在图像视频领域压缩感知的理论与应用的进一步发展所面临的问题和挑战,展望了未来的发展方向.

Keyword ：

随机观测 最优化 稀疏表示 采样 压缩感知

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立体视频是当前视频信号处理领域的一个重要研究内容.立体视频的数据量巨大,这使得对立体视频数据进行有效的压缩编码和鲁棒性传输成为应用中一个至关重要的问题.首先介绍了立体视频流结构及其传输协议,然后讨论了立体视频传输中关键技术的研究进展,最后指出了进一步发展的前景.

Keyword ：

错误隐藏 差错控制 传输 立体视频

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