导读:本文包含了信息压缩论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献，主要关键词:信息,图像,权重,数据,碳酸盐,栅格,阈值。
信息压缩论文文献综述写法
刘辰炜,孙耀宗[1]（2019）在《基于距离信息的高程栅格数据无损压缩算法》一文中研究指出随着地理信息系统的不断发展,在军用、民用等领域已经积累了海量栅格数据,对存储容量的需求也随之快速增长。针对如何降低存储体积这一问题,该文提出了一种保存高程数据距离信息的无损压缩算法。首先,选择若干小于原始数据占用比特个数的数值,并计算其阈值;然后,计算最大高程距离所属的阈值范围以及阈值上限对应的比特数m;接着,将高程值与最小值的距离逐一左移m个比特进行保存;进一步优化算法,针对等分后的高程瓦片小块采用上述算法进行压缩;最后,选取压缩率最高的压缩数据。实验结果表明:针对瓦片小块利用该文无损压缩算法,能有效降低高程数据的存储体积。(本文来源于《电子质量》期刊2019年11期）
石慧煊,张同锋,陈伟伟[2]（2019）在《基于信息冗余压缩的动作捕捉骨骼数据编码优化方法》一文中研究指出研究动作捕捉骨骼数据特性,分析其中存在的冗余信息,提出基于信息冗余压缩的方法,优化动作捕捉骨骼数据编码。经验证,该方法对动作捕捉骨骼数据具有较好的压缩结果,可以为自然体感交互,特别是实时多人协同体感交互应用中,对骨骼数据传输提供更高效的数据编码方式,实现良好的交互体验,为沉浸式虚拟仿真训练系统研制提供有效支撑。(本文来源于《网络安全技术与应用》期刊2019年11期）
陆颖,张玉辰,刘琰,谢君平[3]（2019）在《基于压缩感知的ACNS碰撞信息重构方法》一文中研究指出为提高车辆事故自动呼救系统(Automatic Crash Notification System,ACNS)记录碰撞事故加速度信息的能力,对压缩感知在ACNS中的应用进行研究。基于压缩感知理论开发ACNS终端,提出ACNS中加速度采集、压缩及还原的流程;将20 km/h作为ACNS触发的临界车速,通过台车碰撞试验得到该速度下的碰撞加速度数据;基于正交匹配追踪算法,利用离散余弦变换矩阵、高斯随机观测矩阵,对碰撞加速度进行压缩还原。结果表明,选取合适的观测值能够较准确地重构出原始加速度信号,将压缩感知运用于ACNS具有可行性和良好的应用前景。(本文来源于《计算机应用与软件》期刊2019年09期）
曾锡琴,翟天琦[4]（2019）在《基于移动终端位置特征信息的终端缓存的数据压缩方法》一文中研究指出大数据技术的蓬勃发展对相应设备提出了更高的要求,尤其在移动自组织网络中,移动终端始终受到计算能力、存储空间和网络带宽的限制。笔者设计了一种基于移动终端位置特征信息的无损数据压缩方法,利用移动终端提取当前位置特征信息,建立位置信息与对应特征词汇的云端数据库,对移动终端的缓存数据进行周期性数据压缩、数据去重和数据还原操作,有效减轻了移动终端的存储负担,提升了移动自组织网络的运行效率。(本文来源于《信息与电脑(理论版)》期刊2019年17期）
许德智,孙季丰,罗莎莎[5]（2019）在《基于权重量化与信息压缩的车载图像超分辨率重建》一文中研究指出针对智能驾驶领域中需要在内存受限的情况下得到高质量的超分辨率图像的问题,提出一种基于权重八位二进制量化的车载图像超分辨率重建算法。首先,基于八位二进制量化卷积设计信息压缩模块,减少内部冗余,增强网络内信息流动,提高重建速率;然后,整个网络由一个特征提取模块、多个堆迭的信息压缩模块和一个图像重建模块构成,并利用插值后超分辨率空间的信息与低分辨率空间重建后的图像融合,在不增加模型复杂度的基础上,提高网络表达能力;最后,算法中整个网络结构基于对抗生成网络(GAN)框架进行训练,使得到的图片有更好主观视觉效果。实验结果表明,所提算法的车载图像重建结果的峰值信噪比(PSNR)比基于GAN的超分辨率重建(SRGAN)算法提高了0.22 dB,同时其生成模型大小缩小为LapSRN的39%,重建速度提高为LapSRN的7.57倍。(本文来源于《计算机应用》期刊2019年12期）
陈伟[6]（2019）在《基于图形图像压缩的网络地理信息系统分析》一文中研究指出大数据时代的来临,使人们在生产生活中对数据处理规模要求不断提高,这也使以往的地理信息系统越来越难以满足于大规模的数据处理要求,尤其是在图形图像压缩方面,仅仅依靠地理信息系统很难达到理想的压缩效果。为了使地理信息系统具备更高的图形图像压缩性能,就必须要将Internet与地理信息系统相结合。鉴于此,本文对基于图形图像压缩的网络地理信息系统进行深入的分析。(本文来源于《佳木斯职业学院学报》期刊2019年07期）
段范存,张雄,宁爱平[7]（2019）在《一种融合深度信息的视频目标压缩跟踪算法》一文中研究指出针对复杂环境下单一特征在跟踪过程中易造成准确率下降和鲁棒性差的问题,提出一种融合深度信息的视频目标压缩跟踪算法。利用压缩感知理论分别提取目标灰度图像和对应深度图像的正负样本压缩特征,通过特征训练弱分类器,利用马氏距离赋予弱分类器权值,加权组合为强分类器,实现目标的多特征融合,视目标跟踪为一个二分类问题,确定目标跟踪结果。使用由粗到细的搜索策略减小计算复杂度。实验结果表明,该算法跟踪目标平均中心位置误差为9. 95像素,平均成功帧率可达96%,算法保持实时性的同时对视频目标运动遭遇的部分遮挡、姿态变化、光照变化以及相似物干扰等情况下的跟踪均具有较好的效果。(本文来源于《太原科技大学学报》期刊2019年04期）
朱国松[8]（2019）在《深挖教材知识中的算法以落实信息意识的培养——以JPEG压缩标准中的ZigZag算法为例》一文中研究指出信息意识的提升依托于教师为学生创设信息情境,提供发现问题、自主解决问题的机会。目前高中信息技术课堂更侧重于计算思维的培养,很多时候课堂教学的情境设置有所欠缺。通过一节VB课为例,以JPEG压缩标准中的ZigZag扫描算法的实现为载体,思考信息意识与计算思维的协同发展。(本文来源于《新课程(下)》期刊2019年06期）
丁燕,杜启振,刘力辉,张强[9]（2019）在《基于压缩感知和宽带俞式低通整形滤波器的地震低频信息特征分析与补偿》一文中研究指出碳酸盐岩储集层已成为世界石油新发现储量的重要组成部分,识别该类储层对地震数据的信噪比、分辨率以及成像精度提出了更高的要求.本文从地震低频信号缺失的问题出发,首先研究了低频信号缺失对子波、合成地震记录和波阻抗反演的影响,其次分析了深层碳酸盐岩裂缝储层中弱信号低频缺失的特征.针对低频信号缺失问题,本文利用压缩感知理论,并结合反射系数的稀疏特性,提出了自适应计算L1范数权重因子的方法,同时构建了改进的宽带俞式低通整形滤波器,在不影响地震高频信号的同时对地震弱信号进行低频补偿.结果表明,缺失低频信号,会使子波旁瓣变大,合成记录出现假同相轴,厚层波阻抗反演畸变,深层碳酸盐岩裂缝储层弱信号难以识别;而本文方法有效地补偿了深层碳酸盐岩裂缝储层弱信号10Hz以下的频率成分,使得波组反射特征更加清晰,深层弱信号成像质量得到改善,为进一步有效识别深层碳酸盐岩裂缝储层建立了基础.(本文来源于《地球物理学报》期刊2019年06期）
张静[10]（2019）在《基于先验信息的图像压缩感知重构算法》一文中研究指出压缩感知(Compressed Sensing,CS)理论是一种不同于Nyquist采样定理的新兴采样技术,它指出只要信号能被压缩或在某变换域下具有一定的稀疏性,就能利用一个与稀疏基不相关的观测矩阵进行线性观测,然后利用优化算法恢复出原始信号。其中,CS重构是一个病态的或不适定的逆问题,若要求得唯一的精确解,必须向CS重构系统中引入信号的先验信息。因此,在CS理论中,深入挖掘并利用合适的先验信息对于信号重构来说具有重要意义。对于内容丰富的图像信号而言,其自身的局部和非局部属性能体现其内部的结构特征,这为本文对图像CS重构算法的研究提供了思路。本文针对基于图像非局部低秩先验和梯度稀疏先验的CS重构算法展开研究,取得的创新工作如下:1.为准确有效地实现自然图像的CS重构,提出一种基于图像非局部低秩和加权全变分的图像CS重构算法。该算法考虑图像的非局部自相似性和局部光滑特性,对传统的全变分模型进行改进,只对图像的高频分量设置权重,并用一种差分曲率的边缘检测算子来构造权重系数。此外,以改进的全变分模型与非局部低秩模型为约束构建优化模型,并分别采用光滑非凸函数和软阈值函数来求解低秩和全变分优化问题,很好地利用了图像的自身性质。仿真结果表明,在低采样率下,该算法能有效恢复出图像的纹理和重要边缘信息,且具有较强的抗噪性。2.传统构造非局部低秩模型的过程中存在相似块匹配准确率低,加强无重复区图像块的局部相似性引起振铃效应等不足。针对以上问题,提出一种自适应非局部低秩和加权全变分的图像CS重构算法。该算法分别在图像的结构区和纹理区设置不同数目的相似块,以自适应地构造不同尺寸的相似块矩阵,同时,为了更准确地度量图像块间的相似性,引入一种新的基于马氏距离的块匹配方法,以提高重构图像的质量。仿真结果表明,与原非局部低秩模型相比,相同采样率下,新方案重构效果更好。(本文来源于《重庆邮电大学》期刊2019-06-02）
信息压缩论文开题报告范文
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
研究动作捕捉骨骼数据特性,分析其中存在的冗余信息,提出基于信息冗余压缩的方法,优化动作捕捉骨骼数据编码。经验证,该方法对动作捕捉骨骼数据具有较好的压缩结果,可以为自然体感交互,特别是实时多人协同体感交互应用中,对骨骼数据传输提供更高效的数据编码方式,实现良好的交互体验,为沉浸式虚拟仿真训练系统研制提供有效支撑。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
信息压缩论文参考文献
[1].刘辰炜,孙耀宗.基于距离信息的高程栅格数据无损压缩算法[J].电子质量.2019
[2].石慧煊,张同锋,陈伟伟.基于信息冗余压缩的动作捕捉骨骼数据编码优化方法[J].网络安全技术与应用.2019
[3].陆颖,张玉辰,刘琰,谢君平.基于压缩感知的ACNS碰撞信息重构方法[J].计算机应用与软件.2019
[4].曾锡琴,翟天琦.基于移动终端位置特征信息的终端缓存的数据压缩方法[J].信息与电脑(理论版).2019
[5].许德智,孙季丰,罗莎莎.基于权重量化与信息压缩的车载图像超分辨率重建[J].计算机应用.2019
[6].陈伟.基于图形图像压缩的网络地理信息系统分析[J].佳木斯职业学院学报.2019
[7].段范存,张雄,宁爱平.一种融合深度信息的视频目标压缩跟踪算法[J].太原科技大学学报.2019
[8].朱国松.深挖教材知识中的算法以落实信息意识的培养——以JPEG压缩标准中的ZigZag算法为例[J].新课程(下).2019
[9].丁燕,杜启振,刘力辉,张强.基于压缩感知和宽带俞式低通整形滤波器的地震低频信息特征分析与补偿[J].地球物理学报.2019
[10].张静.基于先验信息的图像压缩感知重构算法[D].重庆邮电大学.2019