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    几种常见计算机图像处理操作的原理及canvas实现

    即使没有计算机图形学基础知识的读者也完全不用担心您是否适合阅读此文,本文的性质属于科普文章,将为您揭开诸如Photoshop、Fireworks、GIMP等软件的图像处理操作的神秘面纱。之前您也许对这些处理技术感到惊奇和迷惑,但笔者相信您读完本文后会豁然开朗。本文主要介绍几种常见计算机图像处理操作的原理,为了操作简便和保证平台兼容性,采用HTML5的canvas作为代码实现样例,当然您也可以使用Qt、VisualStudio系列、Java等进行实现且可以利用多线程和GPU编程技术提高大像素文件的处理效率。本文的原理部分适合所有层面的读者,代码实现部分需要读者对小学数学的加减乘除运算有一定了解(其实写一些基础性代码不就是小学数学这种层次的事吗?非专业读者完全不用怕!笔者就是在作为计算机白痴的小学生时期就开始写程序的)。

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    FEC算法_粒子群算法

    基于IP的语音和视频通话业务为了实时性,一般都是采用UDP进行传输,基站无线一般配置UM模式的RLC承载,因此丢包是不可避免的,在小区信号的边沿则丢包率会更高;为了通话的实时性,一般不会采用接收端发现丢包了然后通知发送端重传的机制,因为这个在应用层的丢包检测和通知发送端重传是非常耗时的。引入前向纠错(FEC)机制是解决实时通话业务丢包的一个很好的机制,FEC的原理就是在发送端发送数据包时插入冗余包,这样即使接收端收到的数据有所丢包(丢包数不大于冗余包时)也是能还原出所有的数据包的。本文介绍FEC算法的原理,只涉及三阶冗余,因为只有前三阶的矩阵运算比较简单,而且实际中也足以够用了,而且阶数越高则传输冗余包占用带宽太大,那就没有意义了,本人曾负责的一个音视频实时通话软件就是只用到三阶冗余,效果已经很好了。

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    领券