利用Mathematica软件模拟L—系统生成分形图

简要介绍了L－系统的概念、文法规则以及L－系统生成图形的方法－－“改写规则”和“龟形图法”。在阐述L－系统的原理和作图方法基础上，利用Mathematica数学软件提供的强大作图功能，简洁地生成了分形理论中一些非常典型的分形图，实现了对低阶L－系统功能的模拟，得到的分形图与用C语言实现的L－系统生成的图形完全相同，但该方法简单实用，易于编程实现，对计算机的程序设计能力的要求大大降低。该方法可进一步扩展到生成更复杂的图形上。探讨了该方法在三维立体分形图生成方面的可行性，并给出了实验结果。     

一种针对整帧图像丢失的错误隐藏算法

在低码率的网络视频通信中,数据包丢失往往导致整帧图像数据的丢失。为了修复丢失的整帧图像数据,提出了一种基于光流场不变性的整帧图像错误隐藏算法。该算法首先使用有理插值对前帧图像的运动矢量场做预处理来得到稠密的运动矢量场;然后采用前向投影技术将前一帧图像内容沿着运动矢量场方向投影到当前图像的对应位置上。由于在图像运动场的突变而形成的重叠和遮挡区域,该算法对其按前景和背景进行区分处理,因而进一步提高了错误隐藏的性能。实验结果表明,和已有算法比较,用该算法修复的图像的峰值信噪比提高了0.18~0.82dB,同时得到了更好的主观图像质量。     

边界重叠图象的一种快速拼接算法

针对边界部分有重叠的图象,提出了一种基于网络的快速对准算法,并通过平滑因子对图象实现了无缝拼接。     

帧内预测的模式选择快速算法研究及其实现

简要分析了H.264/AVC中的帧内预测模式选择,研究了基于边缘方向信息的模式选择快速算法.通过Sobel算子获得图像的边缘方向信息,并以此为依据确定相应的最优、次优预测模式,有效的减少了候选模式数.另外,在率失真模式选择过程中充分考虑算法的并行效能,减少了冗余计算.仿真结果表明,该方法可以有效的降低帧内预测计算开销,提高编码效率.     

利用Mathematica软件模拟L-系统生成分形图

简要介绍了L -系统的概念、文法规则以及L -系统生成图形的方法———“改写规则”和“龟形图法”。在阐述L -系统的原理和作图方法基础上 ,利用Mathematica数学软件提供的强大作图功能 ,简洁地生成了分形理论中一些非常典型的分形图 ,实现了对低阶L -系统功能的模拟 ,得到的分形图与用C语言实现的L -系统生成的图形完全相同 ,但该方法简单实用 ,易于编程实现 ,对计算机的程序设计能力的要求大大降低。该方法可进一步扩展到生成更复杂的图形上。探讨了该方法在三维立体分形图生成方面的可行性 ,并给出了实验结果     

H.264/AVC中基于全零块检测的运动估计快速算法

全零块检测是面向低比特率的视频编码器常用优化方法之一.特别是与运动估计相结合,可以有效的减少编码器的计算复杂性.本文根据H.264/AVC中整数变换的特点,给出了相应的全零块检测门限,提出了一种基于全零块检测的运动搜索提前中止准则.针对H.264/AVC多编码模式的特点,进一步将全零块检测用于H.264/AVC中多种编码模式的选择,有效的提高了运动估计的效率.利用这种方法,在有效减少编码器的计算复杂性,提高H.264/AVC软件编码器编码效率的同时,可以保持比特率和图像质量基本不变.     

H.264视频编码新标准及性能分析

重点介绍了视频编码新标准H.264/MPEG4-10 AVC的关键技术，并用该标准与H.262,H.263,MPEG-4等标准在性能上进行了分析比较。     

基于H.264/AVC整数变换的全零块检测方法

在低比特率视频压缩编码中,全零块的检测是一种常用的技术,用来减少编码器的计算复杂性。该文提出了一种基于H.264/AVC整数变换的全零块检测方法,并在仿真实验中取得较好的效果。     

H．264中带有中途停止的多层逐次消元运动估计算法

H．264视频压缩标准采用多模式运动估计，可以有效减少块匹配预测误差，但随着模式选择的增多，算法计算量成倍增加。为此，提出一种带有中途停止的多层逐次消元运动估计算法(MSEHS)。该算法根据模式分布规律，使用多层逐次消元法加速大块模式的搜索过程，并且提出中途停止准则，判断是否继续进行小块模式的搜索。这样既保证了多模式运动估计的优点，又减少了冗余计算。实验结果表明，该算法比全搜索算法整体速度提高了近4倍，同时可以保持与全搜索算法非常接近的图像质量和比特率。     

基于变步长分组的H.264系数码表优化

H.264标准采用内容自适应变长编码CAVLC,针对不同的编码系数采用多组码表分别进行编码,在提高熵编码效率的同时,结构各异的码表使解码算法的复杂度过高.本文通过分析码表的结构特点和码字查找的统计规律,提出了一种基于变步长分组的系数码表优化方法,将遍历二叉树的全搜索过程简化为分级逐层查找.实验结果表明,本文给出的快速CAVLC解码算法与原有解码算法相比,可以提高解码速度达3倍以上,且编码码率越高,算法的优化性能越好.