用于虚拟现实的360度视频编码技术新进展*

随着虚拟现实技术不断发展,360度视频编码开始成为研究热点。应用于虚拟现实的360度视频与传统的视频相比分辨率更高,编码数据量更大,在实际应用中面临传输带宽有限的瓶颈,编码效率问题有待解决。归纳分析了国际标准组织联合视频研究组（joint video exploration team, JVET）正在制定的360度视频编码投影变换技术及其编码优化方法,综合对比了各变换技术的编码性能。根据当前最新研究成果,对下一步研究需要解决的问题进行了探讨总结,给出未来的研究方向和思路。     

基于Fourier矩阵的无线广播重传策略

针对随机网络编码重传的缺陷, 将Fourier矩阵和随机网络编码相结合, 提出一种半固定编码系数的广播重传方案FMWBR。利用广播源节点和接收节点双方已知的Fourier矩阵的行向量作为编/解码向量, 保证接收节点接收到的重传包具有完全可解性。理论分析表明, FMWBR增强了无线传输的安全性、提高了网络的鲁棒性、减少了包头开销。仿真测试结果表明, FMWBR跟其他几种重传策略相比, 有效地减少了平均传输次数, 节省了带宽消耗, 提高了网络吞吐量。     

面向ZigBee的视频多描述编码及其传输性能仿真

针对视频码流在ZigBee等不可靠低速无线网络传输时易发生编码信息包丢失而导致接收端无法正确解码这一问题,提出一种基于3D-SPIHT视频多描述编码方案。与传统多描述编码如MDSQ相比,该方案创建的各描述质量平衡,并能通过去除视频帧间冗余来提高压缩比;与国际标准（H.264等）相比,该方案具有算法简单、能够在任意码流截断处解码、码率可连续分级和无明显块效应等优点。实验表明,该编码方案能够较好地应用于ZigBee多信道网络,并在较大压缩比的情况下仍能获取质量较好的重建图像,具有较高的应用价值。     

多标准视频编码器下的运动估计评估

运动估计是视频编码过程中最为复杂和耗时的阶段。为分析和优化其性能,从多个流行的开源视频编码器中提取出单独的运动估计算法模块,根据视频分辨率和视频内容的不同建立程序输入集,从而构成一套完整的测试程序集合。利用性能分析工具对算法性能和微体系结构性能进行量化分析,给出这些算法在当今主流处理器体系结构上的性能差异。实验结果表明,复杂视频和高分辨率视频下的运动估计算法耗时最长,且大部分算法的指令级并行性没有太大差异。算法最后一级高速缓存的缺失率和分支误预测率都较低,分别在0.01%和7%以下。     

一种基于点集拓扑分形变幻的云计算登录认证方法

考虑到云服务登录安全性及便捷性的需求,针对单点登录认证模式,提出云计算的统一登录认证方法,并采用点集拓扑分形变幻方法生成随机密钥,提高登录认证的安全等级。首先对云计算登录认证系统结构进行分析,然后以网络公共数据库中的指纹图像为例,进行分形变幻环运算,生成伪随机序列,再将这些序列加密并通过UDP发送给服务器端进行认证,最后进行实例仿真。     

基于稀疏表示的图像超分辨率重构算法

为提高单幅图像的分辨率,提出一种基于稀疏表示的图像超分辨率重构方法。该方法的核心是联合训练高分辨率和低分辨率字典,然后利用所得字典求解高、低分辨率下图像块共有的稀疏表示系数。与已有的基于稀疏表示的图像超分辨重构算法相比,该算法在求解稀疏表示系数时并未采用拉格朗日乘子将稀疏度和重构误差相结合,而是利用对偶模型求解原始的带约束优化问题。实验表明,与其他图像超分辨率重构方法相比,该方法所需手动调节参数较少,重构效果较好。     

LDPC码改进的量化自适应偏移最小和算法

为减小低密度奇偶校验（LDPC）码的量化译码算法的实现复杂度,提出了一种改进的4比特量化自适应偏移最小和（AOMS）译码算法。改进的AOMS译码算法中引入了预设的固定迭代次数作为启动偏移量修正因子自适应选择的条件;设计了一种4比特非均匀数据量化方案,保证量化数据的取值范围既能较好地满足外信息的动态范围,又能简单实现优化的量化偏移量修正因子。仿真结果表明,与浮点译码算法相比较,改进的量化AOMS译码算法的译码性能损失较小。     

Semisupervised Sparse Multilinear Discriminant Analysis

Various problems are encountered when adopting ordinary vector space algorithms for high-order tensor data input. Namely, one must overcome the Small Sample Size （SSS） and overfitting problems. In addition, the structural information of the original tensor signal is lost during the vectorization process. Therefore, comparable methods using a direct tensor input are more appropriate. In the case of electrocardiograms （ECGs）, another problem must be overcome; the manual diagnosis of ECG data is expensive and time consuming, rendering it difficult to acquire data with diagnosis labels. However, when effective features for classification in the original data are very sparse, we propose a semisupervised sparse multilinear discriminant analysis （SSSMDA） method. This method uses the distribution of both the labeled and the unlabeled data together with labels discovered through a label propagation Mgorithm. In practice, we use 12-lead ECGs collected from a remote diagnosis system and apply a short-time-fourier transformation （STFT） to obtain third-order tensors. The experimental results highlight the sparsity of the ECG data and the ability of our method to extract sparse and effective features that can be used for classification.     

数字喷泉码及网络喷泉码的最新进展

数字喷泉码和网络编码都是提高网络传输效率的有效技术方法,两者的有机结合形成的网络喷泉码具有重要的理论意义和应用价值。本文首先对数字喷泉码的最新研究进展进行了综述,分别介绍了几类常见的数字喷泉码的相关研究工作;其次对当前网络喷泉码的研究现状进行了系统的总结,重点介绍了同构网络喷泉码、异构网络喷泉码和无线网络喷泉码的相关理论及其最新研究成果,并分析了研究中存在的问题;最后对网络喷泉码的相关理论及其应用的发展趋势进行了分析和展望。     

自适应二进制算术编码的动态可重构实现研究

针对H.266/VVC视频编码标准下的上下文自适应二进制算术编码器编码速度慢、资源开销大的问题,面向可重构结构依据算法的内在并行特性优化了编码架构,并基于动态可重构阵列处理器设计实现了CABAC编码器常规编码模式下的并行映射方法,阵列结构能够根据编码输入对优化后的算法进行动态重构,在避免专用硬件编码器较高的资源开销情况下利用软件重构的方法实现熵编码过程,保证编码准确性的同时提高了视频数据流编码效率,为此类运算密集型算法的硬件实现提供了更为灵活高效的参考途径。仿真结果表明,映射实现的编码过程中每个编码周期完成5个二进制序列的编码,平均编码效率达到384.13Mbin/s。基于FPGA的测试结果表明,软件重构方法与专用硬件实现的编码器相比,资源开销降低且编码效率提升5.47%,与同类型可重构视频编码结构相比,编码效率提升7.03%。