一种基于ρ域的H．264/AVC码率控制算法

提出了一种基于ρ域线性率失真模型的H.264/AVC码率控制方法.算法主要利用ρ域线性率失真模型来解决量化参数同时用于码率控制和率失真优化的矛盾.同时,用非零运动向量个数来估计宏块的头比特数,进而解决头比特的合理估计问题.实验通过对新算法和JVT-H017 算法的比较,得到本文算法不但可以获得更精确的码率控制,而且使输出码率更加的平稳,本文算法实现相对简单,适用于实时视频通信.     

一种基于ρ域的H．264／AV码率控制算法

提出了一种基于ρ域线性率失真模型的H．264／AVC码率控制方法。算法主要利用ρ域线性率失真模型来解决量化参数同时用于码率控制和率失真优化的矛盾。同时,用非零运动向量个数来估计宏块的头比特数,进而解决头比特的合理估计问题。实验通过对新算法和JVT—H017算法的比较,得到本文算法不但可以获得更精确的码率控制,而且使输出码率更加的平稳,本文算法实现相对简单,适用于实时视频通信。     

基于H.264标准的码率控制改进算法

本文利用视频编码的线性码率控制(RC)算法(Rho-Domain算法)对原有的H.264标准中的RC算法进行了改进.首先,对于视频序列中的Ⅰ帧图像,使用Rho-domain算法进行码率控制.由于该算法基于本帧的图像内容,所以能够及时地对Ⅰ帧进行精确的码率调整;其次,使用了新的关于P帧的比特分配原则,根据GOP中的位置来分配P帧的比特数;最后,对模型的估算方法作了改进,使模型参数的计算更为精确.实验结果表明,改进后的算法能更加有效准确的控制编码序列的码率.     

基于码率预分配自适应控制算法

在对图像熵研究的基础上,提出了一种码率预分配算法。算法通过特殊选取的模板,在对码块独立进行有效比特平面熵估计的同时,通过熵估计的总和控制码率预分配。算术编码器根据预分配的码率控制编码深度和优化截取。此算法可以有效减少算术编码时间、提高编码效率,有利于硬件实现。     

基于码率预分配的JPEG2000自适应率控制算法

该文提出一种基于码率预分配和反馈控制的自适应率控制算法。算法引入了预测模板,对图像小波变换和量化后EBCOT编码码块的有效比特平面进行独立的熵估计,并以码块估计熵总和指导码率预分配,同时T2编码器由预分配编码比特率自适应地反馈控制编码深度、完成优化截取。实验结果表明,该算法码率分配精确,并有效地减少了编码器计算量和存储量,提高了编码效率,算法复杂度低,易于硬件实现。     

一种面向HEVC的并行码率控制算法

视频通信时通常带宽有限,为了能在规定的目标码率下获得尽可能高质量的解码图像,需要在视频编码时进行码率控制.目前针对HEVC的并行编码以及对应码率控制已成为研究热点,现有并行结构下的平均比特率控制算法受到帧间依赖性的约束,待编码帧无法及时获得与其并行编码帧的实际比特数,因此本文算法通过预测并行帧的实际比特数来进行码率控制,并在此基础提出了自适应调整帧层量化参数补偿值.仿真结果表明,相比已有算法,前者减少码率误差约为3.38％,后者可提高PSNR约为0.204 dB同时减少约0.3％的码率误差.     

基于二阶隐马尔可夫模型的清浊音恢复算法

为了解决低速率语音编码中比特受限的问题,提出了一种基于二阶隐马尔可夫模型的清浊音参数恢复算法.该算法采用二阶隐马尔可夫模型,通过归一化的能量参数和LPC倒谱系数估计出序列中的全带清浊音判决和各个子带的清浊音度.解码器实现该算法后,编码器就无需对清浊音参数进行量化传输,从而节约了比特数.实验结果表明,该算法比基于GMM模...     

基于梯度的HEVC自适应码率控制算法研究

针对新一代视频编码标准HEVC中的码率控制问题,提出了一种基于梯度的自适应码率控制算法.算法的主要特点是自适应获取每个LCU的梯度来表示其复杂度,根据复杂度分配LCU层目标比特.同时,在分配帧层目标比特时利用缓冲区的状态信息,以使编码器输出的实际码率更符合给定的目标码率,并使缓冲区滞留的数据尽量少,即传输时延尽量小.实验结果表明,该算法与标准的HEVC码率控制提案K0103相比,缓冲区滞留数据量平均减少约39.31％,峰值信噪比平均提高约0.54 dB,同时实际码率与目标码率之间的码率偏差平均降低约0.39％.     

一种基于分层B帧架构的高效比特分配算法

随着分层B帧码率控制技术在SVC(可伸缩视频编码)中的广泛应用,视频编码的质量得到了很大提高,然而传统的H.264码率控制技术并未将B帧的比特分配考虑在内。提出一种基于分层B帧架构自适应调节B帧比特分配的码率控制算法,该算法研究了基于同一个图像组(GoP)中各时域层权重因子的自适应调节,为各时域层分配不同的目标比特;同时基于同一个时域层中各帧复杂度的不同,为各帧分配不同的目标比特。实验结果表明,与目前流行的分层B帧码率控制算法相比,该算法在比特控制误差并未降低的情况下,客观质量PSNR可提高0.1～0.4 dB。     

基于有记忆信源模型的视频编码量化算法研究

针对视音频优化量化算法研究,本文通过模拟最佳软判决量化特点,引入系数间的相关性,在硬判决量化基础上提出一种有记忆信源模型的量化算法.该模型统计了量化块中每个位置编码比特节省估计量,利用贝叶斯二值判别法计算出可区分量化结果的最佳估计阈值,二值做差得到码率节省余量,利用码率节省余量实现对量化偏移量的动态调节,从而优化量化算法.实验表明,基于本文的有记忆信源模型相较于传统硬判决量化有显著性能提升,BD-PSNR有0.0964dB提升,相当于3.5723％码率节省.本文偏移量模型基于离线建模,实时计算所需额外计算复杂度较小,适合硬件编码器架构设计实现.     

无反馈分布式视频编码中的速率控制算法

针对现有比特平面级编码端速率控制算法估计精度要求高的问题,提出了一种帧级编码端速率控制算法。该算法通过在编码端利用分层快速运动补偿内插产生高质量的边信息估计,并根据循环移位去除比特平面间的级别性,使每个比特平面的编码速率均匀化,从而实现帧级别的速率控制。实验结果表明,与现有算法相比,所提算法对中高速运动视频边信息估计质量有明显提升,且解码视频的平均PSNR(peak signal-to-noise ratio)均有提高。     

基于伪随机码置乱的分布式视频残差编码端码率控制算法

提出一种基于伪随机码置乱的分布式视频残差编码端码率控制算法,利用伪随机码对残差视频帧的像素进行置乱处理,将信源图像与其边信息图像之间的差别均匀化,实现帧级别上的码率估计,即每一帧用同一码率发送。如果收端译码失败,利用提出的一种量化序号估计算法能显著提高译码成功率,解决码率低估问题。同时发端视频残差帧的特性能近似表示收发两端信号之间的相关性,因此,发端无需产生一个预测的边信息。仿真结果表明,该算法发端复杂度低、译码成功率高、系统延迟小、率失真性能良好。     

Peak-to-average ratio reduction scheme for multi-carrier systems with block-based channel estimation

A simple scheme is proposed to reduce the peak-to-average ratio (PAPR) for multi-carrier systems with block-based channel estimation, where each user simultaneously transmits multiple traffic blocks across the frequency, and the channel estimation is done within each block. Unlike most existing schemes, the proposed scheme does not require additional side information or estimation at the receiver. Results indicate significant improvements in both the PAPR and cubic metric reduction.     

The optimality of beamforming in uplink multiuser wireless systems

This paper considers the optimal uplink transmission strategy that achieves the sum-capacity in a multiuser multi-antenna wireless system. Assuming an independent identically distributed block-fading model with transmitter channel side information, beamforming for each remote user is shown to be necessary for achieving sum-capacity when there is a large number of users in the system. This result stands even in the case where each user is equipped with a large number of transmit antennas, and it can be readily extended to channels with intersymbol interference if an orthogonal frequency division multiplexing modulation is assumed. This result is obtained by deriving a rank bound on the transmit covariance matrices, and it suggests that all users should cooperate by each user using only a small portion of available dimensions. Based on the result, a suboptimal transmit scheme is proposed for the situation where only partial channel side information is available at each transmitter. Simulations show that the suboptimal scheme is not only able to achieve a sum rate very close to the capacity, but also insensitive to channel estimation error.     

基于层级特征融合的单目深度估计算法

MonoDepth2的提出使自监督单目深度估计取得了 重大的进展,但该网络在大的无语义区域和边界处预测效果并不理想, 主要原因是基础的U-Net框架没有充分利用多尺度特征信息,导致来自于大梯度区域的深 度估计较差。针对此问题,本文提出 了一个改进的DepthNet,层级特征融合网络(hierarchical integration net,HINet)。优 化了U-Net网络结构,使编码器端在每一层 都能产生不同尺度的特征信息,从而让解码器端在每一层都能够充分融合多尺度特征。由于 不同尺度的特征信息对于特定的解 码器层都有不同程度的贡献,本文提出的层级特征融合算法还增加了通道注意力模块,提升 重要特征尺度的权重。当采用立体 图像对进行训练时,本文对数据进行了预处理,并增加了立体对的深度暗示损失函数。在KI TTI 数据集上的实验结果表明,所 有指标均获得了不同程度的提升,其中绝对相对误差减少了0.09,平 方相对误差减少了0.093。     

Wyner-Ziv视频系统中解码算法研究

首先简要介绍了一种典型的分布式视频编码-Wyner-Ziv视频编码.然后对Wyner-Ziv视频编码中边信息进行理论分析,随后给出了基于加权MAD准则的边信息估计算法和基于先验概率约束的联合解码算法.实验仿真结果表明,采用本文解码优化策略,在编码端相同输出码率情况下,重建解码图像的PSNR比原始算法平均提高1.5dB.     

DVC边信息估计中块匹配准则算法的研究

对在采用插值法生成边信息的过程中通常用到的块匹配算法进行了分析,指出了常用算法存在的问题即对于运动比较剧烈的视频序列或采用的搜索步长比较大的情况下,通常的匹配准则方法估计出来的运动矢量与实际的运动矢量之间存在较大的偏差,因此为了提高运动矢量的精度,采用一个平滑系数将运动矢量的代价值应用到加权SAD中作为新的块匹配的估计准则,实验结果表明,该方法能有效去除图像的方块效应并能提高边信息的质量。     

Blind estimation and detection of space-time trellis coded transmissions over the Rayleigh fading MIMO channel

We present a joint channel estimation and detection method of space-time trellis codes (STTC) in the context of an unknown flat fading multiple-input multiple-output (MIMO) channel. A combined state-space model for the space-time code and the Rayleigh fading MIMO channel is introduced, in order to use deterministic particle filtering at the receiver side. An important feature of the proposed method is that the fading rate need not be known to the receiver. Monte-Carlo simulations show that the performances of the proposed scheme are close to decoding with perfect channel state information (CSI) using the Viterbi algorithm (VA).     

无反馈分布式视频编码中码率分配算法研究

码率分配是无反馈分布式视频编码中的关键技术之一.本文研究编码端快速边信息生成方法,基于边信息和Wyner-Ziv帧各个位平面误码率,提出了一种编码端码率分配算法(Bitplane Error Probability based Encoder Rate Control,BEP_ERC).还提出在编码端精确估计拉普拉斯-柯西混合分布(Laplace-Cauchy Mixture Distribution,LCMD)模型参数α和μ的思想.实验表明本文算法与现有算法相比,率失真性能提升0.1～0.4dB,且降低了编码端计算复杂度.     

Model-based estimation with boundary side information or boundary regularization [cardiac emission CT

The authors have previously developed a model-based strategy for joint estimation of myocardial perfusion and boundaries using ECT (emission computed tomography). They have also reported difficulties with boundary estimation in low contrast and low count rate situations. Here they propose using boundary side information (obtainable from high resolution MRI and CT images) or boundary regularization to improve both perfusion and boundary estimation in these situations. To fuse boundary side information into the emission measurements, the authors formulate a joint log-likelihood function to include auxiliary boundary measurements as well as ECT projection measurements. In addition, they introduce registration parameters to align auxiliary boundary measurements with ECT measurements and jointly estimate these parameters with other parameters of interest from the composite measurements. In simulated PET O-15 water myocardial perfusion studies using a simplified model, the authors show that the joint estimation improves perfusion estimation performance and gives boundary alignment accuracy of <0.5 mm even at 0.2 million counts. They implement boundary regularization through formulating a penalized log-likelihood function. They also demonstrate in simulations that simultaneous regularization of the epicardial boundary and myocardial thickness gives comparable perfusion estimation accuracy with the use of boundary side information.