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一种基于空间-时间多预测模式的无损压缩方法与系统
本发明公开了一种基于空间-时间多预测模式的无损压缩方法，包括：(1)利用星载成像系统获取序列图像 f；(2)把步骤(1)获取的每一·771·帧图像 fk,k＝1,划分成互不重叠且大小为 M×N 的子块 fk,i,i＝1,2Su,m.I，SumI 为子块总数，M，N 为预设值；(3)令步骤(2)中第 3j+1,j＝0,1,...帧图像为参考帧图像，进行分块 JPEG-LS 编码；(4)第 3j+2 和3j+3 帧图像参
华中科技大学
2021-04-14
一种基于 GPU 和 CPU 混合平台的高速无损数据压缩方法
本发明公开了一种基于 GPU 和 CPU 混合平台的高速无损数据 压缩方法，包括：CPU 读取待压缩数据文件，将该待压缩数据文件从 内存拷贝到 GPU 的全局存储器中，设置 GPU 上的线程块组 bk[a]，每 个线程块中的线程个数 b，设置压缩字典窗口的长度为 c，并设置指向 第一个压缩字典窗口的头部指针为 p_dic_h，设置预读窗口大小为 d， 指 向 第 一 个 预 读 窗 口 的 指 针 p_pre_r ， 该 指 针
华中科技大学
2021-04-14
一种具有抗误码机制的帧间无损编码与智能解码方法
本发明公开了一种具有抗误码机制的帧间无损编码与智能解码方法，包括：星上编码步骤：获取序列图像 f；把图像 fk,k＝1,2,...划分成互不重叠的子块；令第 3j+1,j＝0,1,...帧图像为参考帧图像，进行分块 JPEG-LS 编码；而第 3j+2 和 3j+3 帧图像参考第 3j+1 帧图像进行帧间无损编码；每 K 个子块后插入一组 EDC 信息形成检错码流；进行RS(m,n)纠错编码；在压缩码流中加入每帧的压缩帧头和帧尾。
华中科技大学
2021-04-14
一种基于结构化高光谱系统的猕猴桃硬度预测的无损检测方法
本发明提供了一种能够无损预测猕猴桃货架期硬度的结构化高光谱检测系统及方法。通过计算机编程产生空间频率为60cycles/m的正弦条纹光，投影至被测物，利用高光谱相机拍摄‑2/3π、0和2/3π三个相位图片，再将相位图片解模为完整图片，并获取结构光光谱信息。选取在室温下贮藏不同时间的猕猴桃样品，采集结构化高光谱数据，并通过破坏性检验获取样本硬度的真实值。对结构光数据解模并预处理，提取样品结构光光谱信息，构建硬度预测模型。结果表明，结构化高光谱系统对猕猴桃硬度的最佳预测模型的R<subgt;c</subgt;<supgt;2</supgt;为0.8697，R<subgt;p</subgt;<supgt;2</supgt;为0.8204，显著高于普通高光谱技术。本发明用于预测果实硬度有较高的准确率，尤其针对储存过程中成熟迹象不明显的猕猴桃果实硬度的检测。
南京工业大学
2021-01-12