Accelerating BPC-PaCo through Visually Lossless Techniques

Fast image codecs are a current need in applications that deal with large amounts of images. Graphics Processing Units (GPUs) are suitable processors to speed up most kinds of algorithms, especially when they allow fine-grain parallelism. Bitplane Coding with Parallel Coefficient processing (BPC-PaCo) is a recently proposed algorithm for the core stage of wavelet-based image codecs tailored for the highly parallel architectures of GPUs. This algorithm provides complexity scalability to allow faster execution at the expense of coding efficiency. Its main drawback is that the speedup and loss in image quality is controlled only roughly, resulting in visible distortion at low and medium rates. This paper addresses this issue by integrating techniques of visually lossless coding into BPC-PaCo. The resulting method minimizes the visual distortion introduced in the compressed file, obtaining higher-quality images to a human observer. Experimental results also indicate 12% speedups with respect to BPC-PaCo.     

一种快速解压的无损压缩算法

随着信息技术的不断发展,大量数据给存储和传输都带来了巨大的挑战。数据压缩能够有效减少数据量,方便数据的处理和传输。无损压缩是一种利用数据的冗余特点进行压缩的压缩方法,解压时可以完全还原数据而不会有任何失真。在研究LZO算法的快速解压原理基础上,设计了一种新的压缩算法。该算法通过减少压缩数据中压缩块的数量,降低了解压程序的执行开销。测试结果表明,新算法可实现比LZO算法更快的解压速度。     

面向多表数据连接投影和连接顺序的优化方法

多表连接运算是大数据处理中常见的运算。类似于数据库运算中常见的连接操作,多表连接运算的顺序会对计算资源和传输资源的消耗产生巨大影响。对多表连接顺序的优化是一个经典的优化问题,同时每次连接中表的投影结果大小也会影响节点间传输的数据体积,因此整体连接的顺序和每次连接的投影关系都会对连接效率产生显著的影响,而在传统的优化策略中,往往不会考虑到中间投影关系的取舍问题,以及基于中间投影关系而对最优连接策略产生的影响。针对这个问题,建立了一种连接关系索引,能够在构建优化连接策略中调整每次连接的投影关系,及时删除冗余列,减少对传输资源的消耗,同时基于投影关系的优化调整连接顺序的优化策略,从全局考量上尽可能地同时减少对传输资源和计算资源的消耗。该优化策略在Flink系统实现后进行了实验,结果表明有显著的优化效果。     

“三规合一”数据的注记图层坐标转换处理方法研究

注记图层因为存储了文字的位置信息,且具有相对比例尺,字体大小可以相对变化,越来越多地被应用于GIS数据建库中。 ArcGIS MDB坐标转换中,注记图层的处理不同于普通的点线面图层。本文详细讲述了＂三规合一＂数据坐标转换中注记图层的处理方法和过程,通过本方法进行处理,既省略了重建注记子类型分类的步骤,减少手工录入量,又保留了原有图层各属性字段内容,同时也保留了注记字体、大小、角度等相关显示信息,能最大程度保持原有注记显示效果。     

I/O-efficient join dependency testing,Loomis–Whitney join,and triangle enumeration

We revisit two fundamental problems in database theory. The join-dependency (JD) testing problem is to determine whether a given JD holds on a relation r. We prove that the problem is NP-hard even if the JD involves only relations each of which has only two attributes. The JD-existence testing problem is to determine if there exists any non-trivial JD satisfied by r. We present an I/O-efficient algorithm in the external memory model, which in fact settles the closely related Loomis–Whitney enumeration problem. As a side product, we solve the triangle enumeration problem with the optimal I/O-complexity, improving a recent result of Pagh and Silvestri in PODS'14.     

大数据相似性连接查询技术研究进展

为了深入理解和全面把握大数据相似性连接查询技术的研究进展，更好地促进其在图片聚类、实体解析、相似文档检测、相似轨迹检索等领域的广泛应用，对大数据相似性连接查询技术相关研究工作进行了深入调研和分析。首先对相似性连接查询的基本概念进行了介绍，然后分别对集合、向量、空间数据、概率数据、字符串等不同类型大数据的相似性连接查询相关研究工作进行了深入研究，对其优缺点进行了分析和总结。最后，指出了大数据相似性连接查询面临的若干挑战性问题及未来的研究重点。     

与或功能树的无损简化方法

当前概念设计中较大规模功能树存在解空间庞大、冲突定位困难的问题,对此提出基于与或功能树的无损简化方法。证明了无损收缩简化、无损删除简化、无损提取简化的相关定理,并籍此给出与或功能树的无损简化算法。最后通过实例,证明该算法可在保持逻辑等价和创新能力不损失的前提下有效降低问题的复杂度,从而提高了概念设计的效率。     

带式输送机参数化绘图中运输段衔接问题研究

要实现带式输送机的参数化绘图,人们多运用模块化思想,将带式输送机的各组成部件分别成块,选择需要部件进行衔接。作为带式输送机重要部分的运输段、直线段和凸凹弧段的合理衔接成为构成各种工况的关键。通过简单几何原理,将冗繁的衔接简单化,实现带式输送机的参数化绘图。     

基于L∞最小搜索和陪集码的高光谱图像无损及近无损压缩

 分布式信源编码(DSC)由于其较低的编码复杂度及较高的抗误码性被应用于高光谱图像压缩.在典型的基于陪集码的分布式高光谱图像无损压缩算法s-DSC(scalar coset DSC)框架下,本文指出最优的预测准则应为无穷范数最小,提出了基于L_∞最小搜索的预测方法来逼近最优准则,并将框架推广到近无损压缩.实验表明,和原有的s-DSC相比,本文算法无损压缩的平均码率降低了大约0.25bpp,近无损性能也明显优于JPEG-LS,本文算法具有较低的计算复杂度、较高的压缩性能,且具有一定的抗误码能力,适用于星上压缩.     

最小均方预测高容量无损水印方案

提出一种高容量无损水印方法.选择相关性较高的观测集合和预测集合,利用先验知识计算全局优化插值权重系数,恢复全分辨率图像.预测集合与真实图像点的差值,其直方图峰值点可以达到较大高度,通过移位操作隐藏高容量水印,并保持良好的视觉质量.预测算法本身由先验知识解出插值系数,对不同的测试图像,自适应设定插值权重,插值算法能够高度...