单幅图像的超分辨率重建方法

在分析单幅图像超分辨率重建问题的基础上，建立一种新的图像退化模型，并分析了提出的模型和经典图像恢复中模型的异同点，然后分析了算法实施步骤，针对提出的分层剥离算法，采用级联模板运算方法，从而简化了方程计算的复杂度．试验结果表明：提出的一种基于剥离方法的单幅图像超分辨率方法是有效可行的．     

Real Media流媒体技术的分析研究

流煤体技术广泛应用于远程教育，网络是电台、视频点播、是目前在Internet上相当流的跨平台的客户／服务器结构的多媒体应用标准，Internet/Intranet将不再是单纯的文本和图像传输，声音和视频的实时传输将是网络发展的必然趋势。     

四层神经网络设计零件曲面

作者建立了四层神经网络及算法过程，提出通过人工神经网络的学习、训练，建立零件曲面的数学模型和拟合曲面的方法。并给出了零件曲面设计实例，与三层神经网络比较，大大加快他网络的学习训练效率。     

从教育资源配置变化看高校扩招对质量的影响

高校扩招是当前实现我国高等教育大众化的重要途径。然而高校扩招可能会改变投入教育系统的教育资源的配置而影响教育质量。     

Windows Media的流媒体格式ASF的分析

文章对ASF流媒体格式进行了认真的分析。首先分析了ASF文件的格式组成和文件结构，然后对ASF报头对象和数据对象及应用实例进行分析，并在局域网上进行试验，实现点播和直播功能。     

基于Kohonen神经网络的图像超分辨率处理算法

提出一种小波变换、Bézier曲面插值和神经网络相结合的方法,并将该方法应用于图像处理中,对图像进行超分辨率处理,以提高图像质量.首先将原图像作为低通部分,然后对小波分解后的相应高频子带进行Bézier曲面插值,再对插值后的高频子带分别进行神经网络学习重建恢复各高频子带图像,以近似更高频的细节,最后通过小波逆变换获取比原图分辨率更高的图像.模拟实验结果表明与小波插值方法相比,所提出的算法能进一步提高图像的质量和分辨率.     

圆形窗口下的编码裁剪算法

依据机械制图中画局部放大图的方法，定义圆形窗口，建立了用三位二进制代码标识的五个区域编码载剪算法，并用ＰＡＳＣＡＬ语言实现。     

分块自适应零树压缩编码方法研究

基于模型和特征的编码方法是现代编码方法中的一个重要方向。在研究了图像的重要特征——图像边缘的基础上，提出了一种改进的零树编码方法——基于整数小波变换的分块自适应零树编码方法。这种编码方法主要包括：对原始图像进行分块、滤波；对最低频子带系数单独编码；对各块图像自适应地进行闭值设置；设立标志矩阵；解码后进行滤波消除分块效应。不仅加快了编码速度，而且提高了图像的峰值信噪比（PSNR）。该方法也能产生嵌入式码流，并支持多码率解码。