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在分布式视频编码系统中,针对非线性运动区域边信息生成误差大的问题,提出了基于视频序列运动特性的边信息改进方法。解码端利用双向运动补偿时域内插技术生成初始边信息,再根据前后运动矢量的和值将边信息划分为线性与非线性区域,并对非线性区域用矢量滤波器进行去伪非线性区域处理,对真正做非线性运动的块进行分层运动估计以得到更精确的运动信息。将得到的边信息与初始边信息相比,改进后的边信息平均PSNR值提高了1dB。 相似文献
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视频数据在传输过程中存在着信道误码或丢包等现象,为了达到提高视频误码掩饰的目的,可利用子块运动估计方法,预测出在时间方向上的相关信息,通过运动补偿进行误码掩饰,同时为了消除子块补偿的边缘效应,进一步利用重叠块运动补偿方法以提高掩饰效果。 相似文献
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袁静 《计算机测量与控制》2015,23(11):39-39
传统块运动补偿算法仅利用单一运动向量场,该运动向量场中总会存在一定的运动异常,而过多的运动异常会严重衰退内插帧质量。为了解决该问题,提出了一种基于联合运动补偿的边信息内插算法,该算法使用双向运动估计计算出内插帧的运动向量场,接着采用当前块和其八个邻域块的运动向量联合预测出目标块。由于运动向量场的局部平滑特性会使八邻域块的运动向量十分接近当前内插块的真实运动向量,实验结果表明提出算法比传统算法有更好的容错性能。 相似文献
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分布式视频编码中边信息的质量决定了系统的率失真性能,边信息质量越高,则率失真性能越好。针对视频序列中对象运动的不均匀特性,结合MCTI技术,本文提出了一种新的边信息生成算法。其基本思想是在编码端利用多块模式算法对帧中宏块进行划分,将宏块分为运动缓慢块和运动剧烈块;在解码端,对运动缓慢块直接由MCTI算法生成边信息,而运动剧烈块的边信息要经过后处理进行优化得到。仿真实验表明与直接由MCTI生成边信息方法相比,本文算法可以使生成边信息的峰值信噪比(PSNR)比原有的算法提高0.8dB-1.2dB左右,有效提高了边信息的质量。 相似文献
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在基于小波变换的混和视频编码方案中,为了消除传统块运动补偿带来的块效应,采用了重叠块运动补偿的方法,比较了不同的重叠窗对于重叠块运动补偿后编码效率的影响.实验表明,相对传统的块运动补偿,重叠块运动补偿有效的去除块效应,提高了小波视频编码的编码效率.参与比较的3种重叠窗中,升余弦窗在不同块大小情况下表现出一致的最优性能. 相似文献
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Wyner-Ziv视频编码是一种典型的分布式视频编码。为了产生较为精确的边信息,提出了一种基于运动估计双向预测边信息的方法,构造了运动补偿内插框架以及改进了算法。Matlab仿真结果表明,改进方法的率失真性能比H.264帧内编码高出0.1~9.0 dB,比基于Turbo码的Discover软件高出0.01~0.90 dB。 相似文献
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尽管基于平移模型的快速块匹配运动估计算法在一定程度上解决了高计算量的问题,但却是以牺牲运动补偿质量为代价的,而高阶运动模型尚存在计算量高、收敛不稳定的不足.通过实验统计发现,视频中约有56.21%的块包含缩放运动,进而得出缩放运动是除平移运动外最主要的视频运动形式的结论.进而借助双线性插值,在传统的块平移模型中引进一个缩放系数,将运动补偿误差表示为该缩放系数的一元二次函数,利用韦达定理推导出1D缩放运动下最佳缩放系数的计算方法,并将其进一步推广到2D等比例缩放运动的情况下.在此基础上,提出了一种采用自适应缩放系数优化的快速块匹配运动估计算法.该算法以菱形搜索计算平移矢量,再用自适应缩放系数确定待预测块的最佳匹配块.在33个标准测试视频上的实验结果表明,与基于平移模型的块匹配全搜索和快速菱形搜索相比,该算法的平均运动补偿峰值信噪比(peak signal-to-noise ratio,简称PSNR)分别提高了0.11dB和0.64dB,计算量比全搜索下降了96.02%,略高于菱形搜索;与基于缩放模型的运动估计相比,该算法的平均峰值信噪比较之3D全搜索下降了0.62dB,但是比快速3D菱形搜索提高了0.008dB,而计算量仅分别为两者的0.11%和3.86%,并且无需向解码端传输缩放矢量,能够实现编、解码端的自同步,不会增加边信息的码流开销.此外,该自适应缩放系数计算方法还可与菱形搜索以外的其他快速块匹配运动估计相结合,提高其运动补偿质量. 相似文献
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提出了一种基于加权运动估计、矢量分割和可变块层次化处理的运动补偿内插(Motion-compensated frame interpolation, MCFI)算法. 首先, 提出一种加权运动估计改善了运动矢量(Motion vector, MV)的准确度, 其次, 通过矢量聚类分割将视频帧分割为运动区域和背景, 然后对运动区域的运动矢量进行了可变块层次化处理. 此过程中, 采用可变块合并算法保证了运动物体的边缘结构信息不被损坏. 同时考虑到部分可变块的多方向性, 使用了自适应矢量中值滤波器和矢量平滑降低了运动块大小, 能有效地消除传统方法中出现的方块效应和重影现象. 实验结果表明该算法在内插图像的主观视觉效果和客观评估标准上都有所提高, 而且对于运动较快及背景较复杂的视频序列同样具有较强的适应性. 相似文献
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压缩视频感知(Compressed Video Sensing,CVS)是一种利用压缩感知(Compressed Sensing,CS)以及分布式视频编码(DVC)的视频压缩方法,故又被称为分布式视频压缩感知。在CVS中,每帧图像经过块划分、压缩采样后对数据进行DPCM,最后使用均匀或者非均匀量化进行量化。目前,CVS量化器的设计大多是在采样数据或残差数据服从高斯分布的前提下设计的,通过Kolmogorov-Smirnov检验进一步分析压缩采样后的数据,利用劳埃德最佳量化器准则训练量化码书,设计出一种简单、高效的量化器。经实验,设计的量化器相比于传统的量化方法在BD-Rate上减少了约14.2%,在BDPSNR上提升了约0.11?dB,提高了CVS的压缩效率和重建质量。 相似文献
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针对混合蛙跳算法在优化过程中受初始值影响较大且容易陷入局部最优的缺陷,提出了一个改进的混合蛙跳算法,该算法利用基于对立学习的策略产生初始种群,提高了产生解的质量;在进化过程中,将差分进化有机地嵌入其中,维持了种群的多样性。数值结果表明,改进的混合蛙跳算法对复杂函数优化问题具有较强的求解能力。 相似文献
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在基于分簇算法的无线传感器网络中,簇头的能量消耗远高于簇内成员。考虑在相应簇内的成员节点中产生助理簇头,由其分担簇头的负担,对降低簇头能量消耗具有极大帮助。提出了一种助理簇头算法(ASCH),算法根据簇头的自身条件动态地确定簇内是否需要产生助理簇头,同时选择合适的成员节点成为助理簇头。实验结果表明,提出的算法与LEACH算法相比,能耗更加均衡,有效地降低了网络能耗,延长了网络生命周期。 相似文献
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近年来,深度学习技术广泛应用于侧信道攻击(side channel attack,SCA)领域。针对在基于深度学习的侧信道攻击中训练集数量不足的问题,提出了一种用于侧信道攻击的功耗轨迹扩充技术,使用条件生成对抗网络(conditional generate against network,CGAN)实现对原始功耗轨迹的扩充,并使用深度神经网络进行侧信道攻击。通过选择密码运算中间值的汉明重量(hamming weight,HW)作为CGAN的约束条件,将CGAN生成模拟功耗轨迹作为多层感知器(multi-layer perceptron,MLP)神经网络的训练数据,构建模型实现密钥恢复。通过实验对不同类型训练集的攻击效果进行比较,结果表明,使用CGAN生成的功耗轨迹和原始功耗轨迹具有相同的特征,使用扩充后的功耗轨迹对MLP神经网络进行训练和测试,训练精度和测试精度分别提高15.3%和14.4%。 相似文献
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针对传统的深度学习算法作情感分析未充分考虑文本特征和输入优化的问题,提出了结合注意力机制和句子排序的双层CNN-BiLSTM模型(DASSCNN-BiLSTM)。利用情感词典对文档数据进行情感极性排序,得到优化的文档数据;将优化的文档数据输入第一层模型(由CNN和BiLSTM组成)生成句子表示;将句子表示输入第二层模型(由BiLSTM和注意力机制组成)生成文档表示,作为分类的依据,由此解决了输入优化的问题并且充分捕获了句子之间的语义信息,提升了情感分类精度。实验结果表明,该模型在分类精度上相对于现有的方法有明显的提升,且拥有较好的MSE值,能够较好应用于一般的情感分析任务。 相似文献