姜彦民
- 作品数：4 被引量：2H指数：1
- 供职机构：西安交通大学电子与信息工程学院更多>>
- 发文基金：陕西省科技攻关计划国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 基于VC6.0开发平台的矢量量化算法实现及优化
- 2011年
- 矢量量化是一种高效的有损压缩技术,但其存在编码算法实现实时性不高的问题.为了提高编码算法在PC机上的执行效率,文中从现有的成熟矢量量化有效算法(基于不等式删除准则)入手,针对PC机上intel CPU的工作特点,分析了矢量量化算法优化的特点,提出了采用MMX指令等有效的优化方法.
- 姜彦民乔瑞萍潘志斌林辉
- 关键词：矢量量化
- 基于感知颜色特征、子图像分割和多重Bitmap的彩色图像检索方法被引量：1
- 2011年
- 在文献[1]的基础上提出改进,采用能够更准确描述感知颜色联系的HSV颜色空间代替传统的RGB颜色空间;对图像进行空间子图像划分,结合颜色特征与空间信息进行检索;通过提取图像颜色的上均值、下均值,获取多重Bitmap特征,扩展比较图像内容差异时所利用的信息范围.实验结果表明,提出的算法比文献[1]算法的检索性能有明显的改进.
- 邹彬潘志斌乔瑞萍禹贵辉姜彦民
- 关键词：图像检索
- 基于Voronoi图的自适应快速码字搜索算法
- 2011年
- PVDS算法因搜索固定数量的纹波导致搜索范围过大,编码效率较低。针对该问题,提出一种基于Voronoi图的自适应纹波搜索算法APVDS。通过实验确定一组合理的阈值,每搜索一个纹波就根据阈值判断是否达到搜索停止条件,由此减少所需搜索的纹波数。仿真实验结果表明,自适应搜索到2个纹波后,APVDS与PVDS算法的编码质量基本相同,但平均搜索范围明显缩小,平均编码时间也相应减少。
- 乔阳高风娟姜彦民潘志斌乔瑞萍
- 关键词：矢量量化自适应搜索主成分分析
- 基于PDS和ENNS的快速K-Means聚类算法被引量：1
- 2011年
- 在将部分失真搜索算法PDS,等均值最近邻搜索算法ENNS集成到K-Means算法迭代过程中的基础上,进一步利用迭代过程中已获取的历史索引信息构造优先搜索序列来减小K-Means算法的计算量,降低时间开销.实验结果表明,此算法提高了聚类的速度,在利用标准测试Lena图生成不同尺寸码书的情况下,能够将计算时间降至传统全搜索K-Means的8.6%~14.5%.
- 禹贵辉潘志斌乔瑞萍邹彬姜彦民
- 关键词：K-MEANS算法PDS
