一种基于时空相关性的编码单元深度快速分级判决算法

新一代视频编码标准HEVC采用编码树单元(CTU)结构进行编码,通过遍历比较所有不同深度编码单元(CU)的率失真代价值得到最佳编码单元,在显著提升编码效率的同时,计算复杂度增加数倍。为此,本文提出了一种基于时空相关的编码单元深度快速分级判决算法,通过量化分析时空相邻CTU/CU之间相关性权重,利用已编码时空相邻CTU/CU的最佳深度预测当前CTU/CU可能的深度范围(DR)和深度值,跳过和提前终止不必要的深度计算。仿真结果表明,在不同的编码配置条件下,本文算法在保证编码性能的同时,平均可节省40%以上的编码时间,极大地降低了计算复杂度。     

一种基于时空相关性的编码单元深度快速分级判决算法

新一代视频编码标准HEVC采用编码树单元(CTU) 结构进行编码,通过遍历比较所有不同深度编码 单元(CU)的率失真代价值得到最佳编码单元,在显著提升编码效率的同时,计算复杂度增 加数倍。为此,本文提出了一种基于时空相关的编码单元深度快速分级判决算法,通过量化 分析时 空相邻CTU/CU之间相关性权重,利用已编码时空相邻CTU/CU的最佳深度预测当前CTU/CU可能 的深度范围(DR)和深度值, 跳过和提前终止不必要的深度计算。仿真结果表明,在不同的编码配置条件下,本文算法在 保证编码性能的同时,平均可节省40%以上的编码时间 ,极大地降低了计算复杂度。     

基于时空相关性的HEVC帧间模式决策快速算法

新一代的高效率视频编码标准HEVC采用编码树单元（CTU）四叉树划分技术和多达10种的帧间预测单元（PU）模式,有效地提高了编码压缩效率,但也极大地增加了编码计算复杂度。为了减少编码单元（CU）的划分次数和候选帧间PU模式个数,提出了一种基于时空相关性的帧间模式决策快速算法。首先,利用当前CTU与参考帧中相同位置CTU、当前帧中相邻CTU的深度信息时空相关性,有效预测当前CTU的深度范围。然后,通过分析当前CU与其父CU之间的最佳PU模式空间相关性,以及利用当前CU已估计PU模式的率失真代价,跳过当前CU的冗余帧间PU模式。实验结果表明,提出的算法与HEVC测试模型（HM）相比,在不同编码配置下降低了52%左右的编码时间,同时保持了良好的编码率失真性能;与打开快速算法选项的HM相比,所提算法进一步降低了30%左右的编码时间。     

高效率视频编码帧内预测编码单元划分快速算法

高效率视频编码(HEVC)采用基于编码单元(CU)的四叉树块分区结构,能灵活地适应各种图像的纹理特征,显著提高编码效率,但编码复杂度大大增加,该文提出一种缩小深度范围且提前终止CU划分的快速CU划分算法。首先,在学习帧中,基于Sobel边缘检测算子计算一帧中各深度边缘点阈值,缩小后面若干帧中CU遍历的深度范围;同时,统计该帧中各CU划分为各深度的率失真(RD)代价,计算各深度的RD代价阈值。然后,在后续视频帧中,利用RD代价阈值在缩小的深度范围内提前终止CU划分。为了符合视频内容的变化特性,统计参数是周期性更新的。经测试,在平均比特率增加仅1.2%时,算法时间平均减少约59%,有效提高了编码效率。     

HEVC帧内CU划分快速算法研究

为了降低帧内编码单元(CU)四叉树划分的计算复杂度,本文提出了一种基于多重纹理的帧内CU划分快速算法.通过提取CU的内容复杂度、方向复杂度以及子CU的内容复杂度差异和方向复杂度差异作为纹理特征,设计了基于双SVM的CU划分决策模型,实现了对复杂纹理CU的提前划分和简单纹理CU的提前终止划分.实验结果表明,该快速算法与x265-1.7相比,码率增加0.47％,亮度峰值信噪比降低0.012 dB,编码时间减少36.87％,有效提高了帧内预测效率.     

一种基于子块纹理差异的VVC快速CU划分算法

针对多功能视频编码(versatile video coding, VVC)由于在四叉树(quadtree, QT)划分的基础上引入多叉树(multi-type tree, MTT)划分结构导致编码复杂度过高的问题,本文提出了一种基于编码单元(coding unit, CU)子块纹理特征差异的VVC快速CU划分算法。该算法能够有效降低VVC的编码复杂度,缩短编码时间。首先通过不同划分方向的子块的纹理复杂度差异提前判断MTT划分的方向,跳过不必要的MTT划分方向;然后根据当前CU的相邻子块间的纹理差异判断是否跳过三叉树(ternary tree, TT)划分,以进一步减少候选列表中划分模式的数量。实验结果表明,在全帧内(all intra, AI)的编码配置下,与官方测试平台VTM-7.0相比,本文算法平均能够节省47.24%的编码时间,BDBR(Bj?ntegaard delta bit rate)仅增加1.26%。     

3D-HEVC合并模式快速判决方法研究

基于高效视频编码的3D视频编码（3D-HEVC）是目前正在研究的新一代3D视频编码标准。为降低3D-HEVC中模式选择的计算复杂度,根据非独立视点纹理图中合并模式采用率高的特点,该文提出了一种3D-HEVC合并模式快速判决方法。在B帧中,分析了当前编码单元（CU）与视点方向参考帧中参考块间编码模式的相关性;在P帧中,分析了位于相邻划分深度的CU间编码模式的相关性。根据分析的视点间和划分深度间的相关性设计快速判决条件,预判采用合并/合并-跳过模式编码的CU,判别出的CU在模式选择过程中只检查相关的候选预测模式,从而降低计算复杂度。实验结果表明,与3D-HEVC原始算法相比,该文算法能够在率失真性能损失很小的前提下,平均节省11.2%的总编码时间和25.4%的非独立视点纹理图的编码时间。      

基于相似度的HEVC帧内低复杂度算法

针对高清视频编码(HEVC)标准帧内编码计算 复杂度过高的问题,提出了基于最大编码单元(LCU)相似度的 深度范围及率 失真代价阈值预测低复杂度算法。首先分析LCU相似性并将其量化,然后利用该量化变量概 率密度分布规律, 采用贝叶斯分类方法估计当前编码LCU深度范围;同时考虑到编码单元(CU)之 间相关性,自 适应设定率失真代价阈值,用以提前结束模式选择及继续分割过程:通过LCU编码深度范围 预测和率失真代 价阈值实现快速CU划分方案。实验结果表明,在性能几乎不变的情况下,本文算法较标准 编码算法编码 时间平均减少了39.55%,平均BDBR增加在1%以内,BD-PSNR仅降低了 0.03dB,在保持良好视频质量下有效降低了编码复杂度。     

基于纹理方向和空域相关的HEVC帧内快速编码算法

为了降低高效视频编码(HEVC)的复杂度,提出了一种基于纹理方向和空域相关性的帧内快速编码算法。一方面,利用相邻编码单元(CU,coding unit)的最佳分割尺寸确定相关性的权重,并根据已编码CU的率失真代价值定义了CU分割尺寸的相关性因子,通过比较该因子提前终止CU分割;另一方面,利用Sobel算子求取预测单元(PU,prediction unit)子块的纹理方向,通过判定其纹理方向显著性确定相应的候选模式集,然后根据PU大小对所得的预测模式修正处理,最后遍历这些候选模式选取最优模式。实验结果表明:本文算法相对于原始HEVC编码方法,在全I帧模式下编码时间平均减少36.84%,BDBR(Bjntegaard delta bit rate)上升约0.81%,BDPSNR(Bjntegaard delta peak signal-to-noise rate)降低了0.047dB。     

基于深层特征学习的高效率视频编码中帧内快速预测算法

高效视频编码(HEVC)标准相对于H.264/AVC标准提升了压缩效率,但由于引入的编码单元四叉树划分结构也使得编码复杂度大幅度提升.对此,该文提出一种针对HEVC帧内编码模式下编码单元(CU)划分表征矢量预测的多层特征传递卷积神经网络(MLFT-CNN),大幅度降低了视频编码复杂度.首先,提出融合CU划分结构信息的降分辨率特征提取模块;其次,改进通道注意力机制以提升特征的纹理表达性能;再次,设计特征传递机制,用高深度编码单元划分特征指导低深度编码单元的划分;最后建立分段特征表示的目标损失函数,训练端到端的CU划分表征矢量预测网络.实验结果表明,在不影响视频编码质量的前提下,该文所提算法有效地降低了HEVC的编码复杂度,与标准方法相比,编码复杂度平均下降了70.96％.     

纹理映射算法的改进研究

纹理映射是真实感图形绘制中的重要组成部分,文中提出的纹理映射算法是在传统映射算法的基础上做了两点改进,由于传统的映射算法在物体的两极易产生纹理汇聚现象,且有明显接缝,故真实感效果不理想。文中将纹理图案做适当的拉伸变换,再做映射的逆变换,利用三角网格对接缝处做匹配,实现了纹理的无缝拼接,并能保持表面的连续性,具有较小的变...     

基于纹理分割的纹理模型简化

针对带纹理模型简化出现的纹理拉伸和扭曲问题,提出一种基于纹理分割的网格简化算法。化简之前,对模型纹理图片进行分割预处理,根据纹理边界将模型分成多个部分分别进行简化。在简化中,保持边界边不变,依据折叠代价阈值约束简化边与不简化边。折叠代价中考虑了模型的特征,使简化后的模型能很好地保持模型的特征结构。简化完成后,按照新顶点坐标重新计算纹理坐标,进行纹理映射。实验表明,由于单独对每个纹理块进行操作,很好地减少了纹理的拉伸和扭曲,简化算法也较好地保持了模型的几何结构。     

一种基于纹理元灰度模式统计的图像纹理分析方法

 本文提出了纹理元灰度模式的概念及采用纹理元灰度模式统计进行纹理分析的方法,根据纹理元灰度模式分布直方图,定义了若干反映其模式分布的特征,利用它们作为纹理特征对纹理图像进行分类与分割,并采用Laws纹理能量法做了对比实验,实验表明,采用本文方法比传统方法能取得更好的效果,有很强的实用性.     

图像纹理合成的研究应用

在此介绍了纹理和纹理合成的基本概念,给出了纹理合成常见的几种算法,通过分析块拼接纹理合成算法,对块拼接纹理合成算法进行改进,将块拼接的原理应用到图像拼接上,并对象素加入与人视觉有关的权值进行接缝处理。实验结果表明,该方法简单实用,对于基本的由不同方位拍摄的图像都可以通过该算法进行拼接,并通过对接缝处的处理,取得了较好的结果。     

YAG激光毛化技术进展

二十世纪八十年代,当比利时冶金研究中心(CRM)开发出CO_2激光毛化冷轧辊技术后,尝试用YAG激光进行轧辊毛化一直吸引着众多的研究者,这是因为YAG(1.06μm)激光波长比CO_2(10.6μm)激光波长短一个量级,材料     

激光微加工在微织构技术中的应用及研究进展

阐述了激光微加工在微织构技术中的应用及其研究进展,针对常见的微凹坑织构、微沟槽织构及特殊织构进行探讨,并分析了织构参数对润滑减磨效果的影响。重点阐述了微凹坑织构中凹坑直径、深度、面积占有率及其协同作用对织构效果的影响,具体分析了最优面积占有率的选取问题；重点阐述了微沟槽织构在截面构型、深度及沟槽方向等方面对微织构效果的影响,横向对比了多参数协同作用；重点阐述了两种特殊织构的特点及其优劣。在此基础上,进一步指出了微织构技术的研究方向以及激光器、计算机辅助技术等的发展对微织构技术的推动作用,探讨了激光冲击强化技术与微织构技术结合的可能,展望了激光技术介入特殊织构的发展方向。     

基于GLC模型的红外纹理合成方法研究

根据自然红外纹理在空间的统计分布特性，利用随机场模型可以有效地合成红外纹理，由于物体表面的温度场分布具有马尔可夫性，可以利用GLC(Generalized Long—Correlation)随机场模型模拟自然地物表面的红外辐射温度场分布情况，并利用普明克黑体辐射定律计算地表的辐出度场分布，通过辐出度场进行显示定标和量化，可以有效生成不同的红外纹理。模拟结果表明：GLC模型可以有效模拟3～5μm和8～12μm波段的红外纹理。     

反射式胆甾相液晶显示器件双稳特性的研究

主要利用反射光谱特征曲线来研究摩擦取向对反射式胆甾相液晶显示器件双稳特性的影响,研究表明未经摩擦PI层不具有取向作用,由于其较高的预倾角和表面非均匀性,有利于胆甾相液晶形成多畴结构,实现双稳态显示,同时该器件具有较高的对比度,能实现不同灰度。     

基于小波包和分形相结合的纹理分类

纹理是图像内容的重要特征之一,纹理图像分类中最重要的步骤是纹理特征的提取。纹理图像利用空间-频率域分析法时,纹理特征主要集中在中、高频段,纹理图像边缘包含着丰富的纹理特征信息。利用小波包和分形相结合的方法提取纹理特征值进行纹理图像分类,实验结果表明此算法是合理有效的,纹理分类的正确识别率较高。     

一种基于二维局部二值模式的纹理图像分类方法

局部二值模式（Local Binary Pattern,LBP）在纹理分类中受到越来越多的关注,传统的基于局部二值模式的图像识别方法在LBP直方图统计时仅仅考虑到LBP模式值本身的数量统计,却忽略了模式值之间的相关性.针对这一问题,本文提出一种二维局部二值模式（Two Dimensional Local Binary Pattern,2DLBP）方法,并用于纹理图像识别.首先以旋转不变均匀LBP特征图为基础,引入滑动窗口和LBP模式对的概念,统计LBP模式图的上下文信息,构造出2DLBP特征;然后改变LBP中的半径参数,构造图像的多分辨率2DLBP特征,并利用支持向量机（SVM）的分类方法进行纹理分类;最后选取Brodatz、CUReT、UIUC、FMD四个公开纹理库分别进行纹理分类测试.理论验证表明该方法具有良好的通用性,可以与LBP的其他变型结合成为新的图像特征构造方法.同时,实验结果表明,本文提出方法具有较好的纹理图像分类能力.