针对常用的图像下采样方法无法满足不同应用需要的问题，提出下采样和插值在实现技术上具有同一性的特点，下采样可以采用插值的大量先进技术。将下采样与插值均看作是对邻域未知像素的预测，建立了统一的像素预测模型。实验结果验证了该同一性的思想，并表明与常用的下采样方法相比，在具有保持特征、保护边缘、维持平滑等特性的基础上，能够使下采样后的图像保持更多的信息，从而为下采样在不同应用中的实现提供了更多可选择的方法。

此工程是运动物体前景分割检测算法工程，有较好的检测效果,在MD642视频处理平台上运行。其背景更新采用了基于直方图更新统计的算法，处理过程在tskProcss线程中进行，其函数定义在VidoeProcess.C文件中。处理包括，场调整，屏幕区域划分，帧下采样及缓存，背景获取，帧差分，获取阈值矩阵，分割，形态学滤波，以及各种屏幕区域的显示等。-This project is the forground segmentation for moving object. The background u

摘 要:基于子空间分解的ESPRIT算法常用在阵列处理中对目标进行DOA估计.如果将空间的位移变成时间的 延迟,单个矢量传感器可以实现高分辨率的频率估计.将ESPRIT与矢量传感器相结合,研究了高分辨率频率估计 算法,建立了矢量传感器的数据模型,推导了矢量传感器的空时阵列流形,通过对协方差矩阵进行子空间分解,求得 目标信号的频率估计值.仿真计算研究了不同信噪比!采样频率和数据长度条件下该算法的性能.结果表明基于矢 量传感器的算法比基于声压传感器的算法具有更高的频率估计精确度.