一种用于2维数据访问的缓存管理算法

2维数据以1维的形式进行处理和存储,2维空间相邻的节点被不同的映射算法映射到1维空间的不同位置.不同位置导致了不同的访问距离和访问延迟.提出了度量访问距离的指标,计算了4种主要映射算法的指标值,发现并分析了不同算法指标值之间的差异.通过在缓存中增加用于预取的空间,利用了Z-ordering和Hilbert映射算法在一定范围内能更好地簇集映射位置的特性,提高了缓存命中率,从而改善了2维数据的访问速度,优化了系统性能.     

一种基于边缘的快速H.264帧间分块算法

最新的视频标准H.264为了大幅地提高压缩中的率失真性能,采用了由4×4到16×16多种的帧间分块模式,这使基于H.264标准的压缩器比基于其他标准,如H.263和MPEG-4的压缩器在相同码率的情况下提高了2～3dB的质量,但同时这种新的分块方法也极大地提高了算法实现的计算复杂度.本文介绍一种利用视频序列中各帧边缘信息的快速算法,大幅地简化了计算的复杂度.通过实验表明,此算法在减少了40%计算时间的情况下,并不影响总体的压缩性能.     

方向感知的网格模型特征识别

针对网格模型平滑区域提取特征困难,以及现有特征识别方法无法检测仅沿某一特定方向分布的特征点的问题,提出一种方向感知的网格模型特征识别方法。首先,分别从x、y、z三个方向探测网格顶点邻接面法向量沿不同方向变化的情况。设定合适的阈值,只要检测到在任何一个方向上顶点邻接面法向量的变化超过阈值,该顶点即被识别为特征点。然后,针对现有网格模型特征识别算法无法检测三维医学模型普遍存在的一种仅沿z轴方向分布的梯田型结构的问题,单独探测医学模型网格顶点邻接面法向量沿z轴方向变化的情况,将变化超出阈值的顶点识别为梯田型结构顶点,正确地将非正常梯田型结构从人体模型正常结构特征中分离出来。与二面角法的对比实验的结果显示：在相同阈值设置下,所提方法能更好地识别出网格模型特征,解决了二面角法在没有明显折线的平滑区域上无法有效识别特征点的问题;同时,也解决了现有网格模型特征检测算法因不具备方向探测能力而无法将医学模型非正常梯田型结构与正常人体结构区分开来的问题,为医学模型后续数字几何处理工作提供了条件。     

一种快捷的高精度运动估计方法

因为高清数字电视对图像质量有严格的要求,所以高清数字电视编码采用了计算十分复杂的高精度运动估计方法,而非快速的简单运动估计方法,这就导致了运动估计在视频编码中占用了很多的计算资源。提出了一种结合不同宏块运动特性的方法,以便自适应地选择高精度运动估计方法或简单运动估计方法。该方法通过改变宏块编码顺序与运动向量预测顺序的关系,在减少70%运算时间的情况下仍能保持与高精度方法相同的搜索精度。     

一种面向H.264 KTA的快速分数运动估计方法

H.264 KTA（key technology area）在提供更高视频编码性能的同时,也大大地增加了视频编码的计算复杂度。其中,1/8像素运动补偿技术和分数点自适应插值滤波技术的采纳使分数点运动估计占用总体编码时间的比例越来越大。提出一种快速分数点运动估计算法。该算法利用分数点残差曲面的单峰特性和整分数运动向量的相关性,优化搜索模板和搜索的起始位置。根据在H.264 KTA上的实验结果显示,新算法在大幅提高计算速度的同时,保持了与全分数点运动估计算法相当的率失真性能。     

资源优化的H.264 FRExt解码

针对H.264 FRExt会大幅增加解码器对内存和计算资源消耗的问题,提出一种动态分数像素插值法,用以优化H.264 FRExt解码所需的存储和计算资源。该方法突破了H.264 FRExt定义中分数点必须按1/2像素到1/4像素分层计算的限制,直接计算运动补偿所需的分数像素,通过误差消除方法保证计算结果与标准完全一致。实验结果证明,该方法可以较大地节省内存,避免对冗余分数点的计算,加快解码速度。     

基于残差值的视频压缩运动估计策略

运动估计技术作为影响整体压缩速度的关键过程,一直是视频研究的重点.文章通过相邻宏块间运动向量的相关性与残差值的相似性,采用不同的搜索模板,在大幅度减少运算时间的情况下保持了与高精度搜索算法相同的搜索精度.     

多维数据的Z-Ordering存储映射算法及其缓存调度优化

多维数据以线性形式在存储系统中进行访问操作,二维及以上维度空间中的相邻节点被不同的映射算法映射到一维空间的不相邻位置。高维空间中进行相邻节点访问时,其一维存储映射位置有着不同的访问距离和访问延迟。提出了基于空间填充曲线Z-Ordering的存储映射方法及其访问距离的度量指标,并和常规优先算法进行了对比,发现能更好地将高维相邻的数据节点簇集到一维存储位置,加强了局部性。调整缓存空间中用于预取的空间大小,可以利用增强的局部性,提高了缓存命中率。实验结果表明,改善了多维数据的访问速度,优化了系统性能。     

联合分数运动估计优化的多参考帧快速选择算法

多参考帧和分数运动补偿技术虽然提高了视频编码性能,但同时也使编码器的内存消耗和计算复杂度成倍地增加.其主要原因是多参考帧技术令会运动估计重复地应用在每个参考帧上.通过分析这两种技术对编码性能贡献的相关性,提出了一种联合优化的快速算法.首先,根据不同参考帧之间的合成运动向量,选择空间上最接近的候选参考帧.然后,通过二维多项式模型预测最优分数残插值,决定采用分数运动估计的参考帧.实验结果表明,该方法在不损失任何率失真性能的情况下,可以把计算的复杂度减少为原来的1/3.     

HEVC的高效分像素运动补偿

现有的视频编码方法单独针对不同的编码技术进行优化,虽然简化了算法的实现,但却忽略了各者之间的内在关系而局限了性能的进一步提升.本文尝试针对HEVC中的分像素插值和分像素运动估计建立一种整合的优化算法,同时提升两者的计算速度.首先,我们通过细分不同分像素的插值方法,把每个分像素的插值代价融合在分像素运动估计的搜索中,并构建一种性价比优先的分像素运动估计方法.该运动估计方法的每一步搜索都按照最小化计算代价和最大化率失真收益的原则进行,保证以最小的计算消耗获得最优的性能.其次,为了配合该方法我们针对HEVC的特性构建了一个分区域分像素集的分像素插值算法.该插值算法在分像素运动估计过程中仅动态地计算所用到的分像素,解决了现有插值算法无法同时降低重复计算和冗余计算的问题.实验结果表明,我们的整合算法可以在几乎不产生率失真性能损失的情况下,大幅地加快分像素运动估计和插值的速度.