本文针对多视角视频编码提出了一种新的编码方法。在此方法中，结合四维 Walsh 操作算子，以达到压缩目的。利用4维n阶矩阵Walsh变换，对先前彩色视频流的编码加以扩展，将其应用到八个视角的视频编码中，包括视频序列分块，Walsh正变换及反变换，反分块。这种方法能够利用视频序列之间的相关性并且减少视频序列之间的冗余。本文以VC++6.0为工具，编程实现了基于快速Walsh变换的多视角视频编码，研究了不同压缩比条件下的压缩性能。通过对实验数据的分析，本文提出的方法既保证了视频质量又具有很好的快速压缩性能。实验结果表明:本文方法具有可行性及有效性，且易于在编码端快速实现，为多视角视频的进一步研究奠定了基础。

红外成像技术以其诸多优点成为智能化光电探测方面的主流研究方向，然而，红外弱小目标图像却有细节特征少、信噪比低等特点，因此考虑到使用超分辨率复原算法对其进行复原，为图像提供更多的细节信息。本文分析了凸集投影法的基本原理，针对其运行时间长的特点，提出了改进算法。首先用直方图拟合的方法选择出目标区域，然后在目标区域内进行超分辨率复原，区域外使用双线性插值。最后对3组低分辨率图像，每组五帧，用该方法进行验证。从实验结果可以看出，计算速度分别提升了15.6%、45.5%和46.5%。因此，这种方法能够有效地缩短超分辨率复原算法的处理时间。

视频场景变化检测对于视频的标注以及语义检索具有非常重要的作用。本文提出了一种结合SIFT(Scale Invariant Feature Transformation)特征点提取的场景变化检测算法。首先利用SIFT 算法分别提取出视频前后帧的特征点并分别统计其数量, 然后对视频前后帧进行图像匹配, 统计匹配上的特征点数量, 最后将该帧的匹配特征点数量与该帧前一帧的特征点数量做比值, 从而通过该比值判断场景变化情况。实验结果表明, 视频场景突变检测率平均可以达到9579％。本算法可以在视频帧进行图像匹配的过程中对场景的变化情况进行判断, 因此该算法不仅应用范围较广, 还可以保证场景变化检测的精度, 仿真结果证明了算法的有效性。

针对3D离散余弦正/反变换(DCT/IDCT)算法单元通道式结构需大量使用延时器和选择器以及不同分块器件的兼容性问题, 提出一种节约延时器和选择器的通用性通道式算法单元及整体结构。首先, 根据三维DCT理论提出兼容正反变换通用的通道式算法结构; 建立由延时器和选择器组成的可重复使用的延时器组模型, 使其具有整合性和嵌套性。然后, 提出节约延时器的三维DCT通用性通道式算法单元及整体结构。最后, 利用提出的节约器件的三维DCT/IDCT通道式结构对不同格式、不同大小分块的视频信号进行处理。实验结果表明, 随着分块增大, 提出的节约器件的方法使用的延时器和选择器的数量明显减小, 当分块大小达到64×64×64时, 延时器和选择器使用个数分别降低了54 7%和44.5%。得到的结果说明提出的方法可以减少延时器和选择器的使用, 满足硬件对降低成本的要求, 提高了能效, 同时便于不同分块的集成。

为了实现对视频中运动目标的运动矢量估计, 建立了多维矢量矩阵变换域运动估计系统, 在变换域对运动视频中运动目标形成的多维能量集中平面进行研究。首先, 介绍了多维矢量矩阵理论、变换理论以及运动目标在变换域形成能量集中平面的理论推导; 然后, 采用平面拟合的方法, 求取运动矢量的大小; 最后, 分析对比了几种方法的效果和迭代速度。实验结果表明: 多维矢量矩阵变换域的运动平面拟合方法估计的运动矢量精度达到10-2 pixel, 提供了一种变换域运动矢量估计的高精度方法。

为了降低JMVC(Joint Multiview Video Coding 联合多视点视频编码)编码复杂度, 提出一种根据前一编码宏块参考方向和率失真代价, 提前终止JMVC模式选择的算法。该算法首先获取前一宏块的率失真代价和参考方向, 随后根据前一宏块参考方向为当前宏块的搜索设定一个率失真代价门限, 最后利用此门限实现提前终止。实验结果显示, 相比于JMVC原始算法, 本文算法的编码质量没有下降, 而编码时间节省了34.86%~54.23%。算法可以在保证编码质量的前提下, 有效地较低编码复杂度。

针对某些特殊环境中单杆控制装置与伺服系统距离远, 造成电压衰减, 从而影响精度等问题, 设计了数字化单杆控制系统。介绍了数字化单杆控制系统的硬件设计方案, 描述了主电路板设计原理; 给出了数字化单杆控制系统的软件设计方案, 描述了软件工作方式; 最后分别综述了该系统可以实现的3种对外通讯方式及它们的工作原理。该单杆控制系统能够实现手柄两轴模拟电压值的AD采样、AD转换和数据处理, 可以直接与数字接口计算机或数字伺服控制器进行数据通讯。实验结果表明：数字化单杆控制系统的采样精度可以达到10 bit, 误差仅为0.098％, 而且能够远距离传输; 基本满足实现单杆控制数字化、小型化、集成化、模块化、稳定可靠、精度高、抗干扰能力强等要求。

为了减少处理多维数据的运算时间, 提出了2M维矢量离散余弦变换(DCT)整数核矩阵, 并分析了该整数变换核矩阵的正交性和能量集中性。首先, 根据原有浮点型2M维矢量DCT变换核矩阵的理论及性质介绍了2M维矢量DCT整数变换核矩阵的实现算法; 验证了2M维矢量整数变换核矩阵的正交性。然后, 简述了对*.yuv格式视频文件进行分块与重组的基本原理。最后, 以四阶整数变换核为例, 分析了2M维矢量整数变换核矩阵, 即讨论多维数据在整数变换后的能量集中性。实验结果表明：采用2M维矢量整数变换相对浮点型变换仍然具有较好的能量集中性, 而且Y分量能量集中性均值已达到97.3%以上, U分量和V分量的能量集中性均值也已达到99.9%以上, 此结果会对后来的多维数据压缩编码处理提供有力依据。

为了提高彩色视频流压缩变换的速度, 缩短变换时间, 将基于多维矢量离散余弦变换(DCT)正交矩阵的视频流压缩算法同现有的快速DCT算法相结合, 提出了基于多维矢量矩阵DCT的快速算法。首先, 对一种实用性较强的一维快速DCT算法进行部分校正与补充, 并将两种极具代表性的二维快速DCT算法, 即行列分解法和线性组合法拓展到了多维层面。然后, 结合多维矢量矩阵理论, 推导出了两种DCT快速算法及其蝶形示意图, 并分析了算法的乘法运算次数。最后, 将这两种基于多维矢量矩阵的DCT快速算法应用在标准视频库中测试视频的压缩编码中, 同时做了对比实验。实验结果表明：两种算法在DCT时所需的时间均小于0.25 s, 满足视频实时性的要求。该算法在保证重建视频质量的同时降低了运算时间, 并将DCT快速算法从低维扩展到了多维, 可以处理更多维数的视频。

为了适应人眼视网膜细胞的正六边形结构的排列方式并充分利用彩色图像各颜色分量间的相关性, 提出了一种基于六边形采样的三维离散余弦变换方法。该方法根据传统的矩形采样和正六边形采样之间的关系来完成两者的转换; 然后在已有的六边形离散余弦变换的基础上提出三维六边形采样的离散余弦变换, 并验证它的能量集中性。最后, 在同一个模型下建立彩色图像的空间位置和颜色分量, 并利用提出的方法分别以不同的子图大小对不同的图像进行整体变换。实验结果表明: 相对于传统的矩形采样, 提出方法的压缩比提高了约51.1%, 峰值信噪比提高了约16.3%, 从而有效地降低了彩色图像各颜色分量间的相关性。得到的结果表明, 利用六边形采样技术可以提高采样率, 降低编码速率。