为了准确地估计源图像的清晰区域，提高多聚焦图像融合的效率，提出了一种新的基于清晰度估计的图像融合方法。首先利用基于离散小波的清晰度估计方法获取源图像的聚焦区域；然后使用均值滤波和空洞填充进一步优化该聚焦区域；最后结合清晰度估计和相似性特性，将不同聚焦区域合并生成融合图像。该方法获得的融合图像在客观评价和主观质量上都优于以往基于清晰度的图像融合方法。

OSCI组织最新lease出来的传输级建模指导实验，对初学者快速认识TLM中的一些基本概念很有用

一、 实验目的 （1）用随机快速排序的方法，对输入的数值以从大到小的顺序进行快速排序。 （2）对随机快速排序和冒泡排序这两种排序方法进行比较，测试其在不同数值大小的情况下算法运行的时间复杂度。 二、 实验要求 快速排序算法的基本思想是：随机选取数组中的一个值，将所要进行排序的数分为左右两个部分，其中一部分的所有数据都比另外一部分的数据小，然后将所分得的两部分数据进行同样的划分，重复执行以上的划分操作，直到所有要进行排序的数据变为有序为止。算法步骤如下： (1)首先设定一个分界值，通过该分界值将数组分成左右两部分。  (2)将大于或等于分界值的数据集中到数组右边，小于分界值的数据集中到数组的左边。此时，左边部分中各元素都小于或等于分界值，而右边部分中各元素都大于或等于分界值。 

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可伸缩高效视频编码（SHVC）是高效视频编码（HEVC）的扩展。 由于用于HEVC的编码过程非常复杂，因此用于SHVC的编码过程甚至更加复杂，因此提高其编码速度非常重要。 在本文中，我们提出了一种用于质量SHVC帧内预测的快速模式和深度决策算法。 最初，仅检查部分模式以根据模式及其对应的Hadamard成本（HC）之间的关系确定局部最小点（LMP）； 然后通过跳过基于它们的层间相关性和纹理特征指示的可能性很小的深度来仅检查部分深度。 实验结果表明，该算法平均可提高编码速度61.31％，编码效率损失可忽略不计。

1.了解计算机视觉基础知识和应用 2.学会OpenCV基本操作 3.学习图像处理方法 4.学习人脸检测，人脸识别应用