一种针对H.264／AVC中4×4块的快速帧内预测模式选择算法

帧内预测模式计算量很大，确定一个MB的预测模式需要耗费上百种组合模式的RD代价，因此有必要研究RD0模式下的快速帧内预测模式选择快速算法。本文提出了针对4×4块的帧内预测快速三步算法，利用不同预测方向问RD值的紧密联系可以有效找到最小值周围的预测方向，从而跳过其他不可能的预测模式。此算法仅仅需要检测6种模式，而全搜索算法为9种模式。仿真结果显示，该算法能够获得和全搜索相似的PSNR质量，仅增加约1％比特率。     

H.264帧内预测模式判定快速算法研究

帧内预测是 H.264编码中用来提升帧内编码压缩效率的编码工具,它通过计算和比较多种帧内预测模式下的宏块率失真代价,并选择最优的帧内预测模式来充分消除图像信号的空间冗余,提升视频信号帧内编码的压缩效率,但多种帧内预测模式下的宏块率失真代价计算使帧内编码运算量成倍增长,阻碍了其实际应用.为此,提出一种帧内预测模式判定快速算法,以提升 H.264帧内编码的计算效率.该算法包括3个部分:1)加快4×4帧内预测模式判定的两级预测模式判定快速算法;2)加快宏块帧内预测模式判定的亮度分量帧内预测分区类型提前判定算法;3)融合上述2种算法的宏块帧内预测模式快速判定流程.测试结果显示,与H.264标准参考编解码器 JM10.1相比,所提算法编码时间节省52%左右,峰值信噪比仅下降0.03 dB,码率增长约为2.5%.由此证明,所提算法能在保持视频压缩效率基本不变的前提下,有效提升视频编码的运算效率     

一种新的H.264帧内预测快速算法

针对P帧,提出一种基于时域和空域联合的帧内预测模式快速判别算法。该方法由时域和空域的相关性分别得到一个最可能帧内预测模式,基于一定的准则缩小待选模式个数,避免了不必要的RDO计算。     

H.264帧内预测模式的研究

H.264帧内预测技术是提高视频压缩比的关键,一方面,可以提高I帧的压缩效果,有利于视频码流速率的控制,这在实际的网络传输中具有重要的意义;另一方面,当帧间预测找不到匹配块的时候,可用帧内预测来达到好的压缩效果.介绍了H.264帧内预测模式,分析了采用RDO技术下帧内模式选择过程,并详细研究了X264开源代码的帧内预测...     

动态场景下的快速目标检测算法

提出了一种动态场景下的目标快速检测算法,基于特征点SURF算法,采用旋转参数模型,结合最小二乘法求解全局运动参数进行运动补偿,最后使用帧差法获得运动目标.采用ORSA的方法去除外点的影响;SURF算法不能满足实时性的需要,针对这一点,提出基于运动预测的特征点匹配算法,提高了匹配的速度和准确率;采用基于残差图像块的更新策...     

基于深度学习的VVC快速帧内模式决策

新一代视频压缩标准（H.266/VVC）在帧内预测中提供了67种预测模式,这使得编码效率得到大大提升,但同时也带来了极高的计算复杂度。本文提出了一种基于深度学习的帧内模式决策快速算法。首先针对编码块尺寸划分后块的大小形状不同的问题,对提取的亮度块进行预处理,并通过随机剪裁、重采样和卷积神经网络（CNN）上采样的方式,保证块的大小和质量。然后精心设计了CNN架构来降低帧内预测复杂度,并提出将当前编码块、相邻参考块以及残差块三者作为网络的输入,把率失真决策过程转换为分类问题,减少不必要的模式遍历。为训练所提出的深度学习网络,本文针对H.266的特点建立了模式决策数据集。实验结果表明,文章提出的算法与VTM10.0相比,编码时间平均降低了39.56%~43.45％,有效的降低了编码的计算复杂度,同时率失真性能基本保持不变,与最新参考文献相比综合性能也有所提升。     

基于非线性多中心校正内点法的最优潮流算法

提出了求解电力系统最优潮流问题新的非线性多中心校正内点算法.该算法采用仿射方向作为预测方向,在校正方向上增加了权系数,并通过线性搜索方法确定权系数的最优值,在预测方向和校正方向的组合方向上获得最大的迭代步长值;同时通过检验校正后的方向是否落在中心轨迹的对称邻域内来保证算法的收敛性.算法能够通过单次校正获得较大的计算步长,从而提高了计算的速度.该算法与预测校正内点法相比具有鲁棒性好、收敛快速的优势,特别是在计算过程中互补对差值较大的恶劣条件下.通过对多个测试系统的仿真,结果验证了算法有效性.     

基于VVC的多方向细化Merge模式优化算法

针对多功能视频编码标准VVC帧间预测中，Merge模式未充分考虑运动存在的多种方向性从而降低了预测精度的问题，提出了一种基于VVC的多方向细化Merge模式优化算法。本算法在分析带运动矢量差的Merge技术的基础上，首先调整了步长选择范围并增加多种搜索方向，然后根据步长自适应选择色度块的运动补偿方式，并最终根据率失真代价准则选择最优的运动矢量信息。实验结果表明，本文算法与VTM-12.0参考模型相比，在低延迟P帧配置下Y、U、V三分量的BD-rate分别平均下降了0.57%、0.62%、0.25%,在随机接入配置下的BD-rate中Y分量下降了0.27%、U分量仅提高了0.11%、V分量降低了0.04%,有效地提升了Merge模式的编码性能。     

快速帧间模式选择算法

文中介绍快速帧间模式选择方法.在H.264的相关标准中,已经对宏块类型选择进行详细的介绍.但是,为减少计算复杂度和编码时间,文中提出快速帧内模式选择技术.最后,试验结果表明该方案是可行的.     

H.264/AVC的分级帧间预测算法研究

在H.264/AVC标准中,帧间预测一直是编码过程最耗时的部分。为减少帧间预测编码时间,提高编码速度,在保持全部功能的情况下修改了JM代码中帧间预测的结构流程,并在新的结构的基础上提出新的预测算法:Skip模式的优先选择和多参考帧选择的新判断标准。实验结果表明,在PSNR和码率基本保持不变的情况下,编码时间减少了51%~67%。     

MPEG-4音视频解码器实时嵌入式设计

文中提出应用数字信号处理器和微控制处理器ARM9核的MPEG-4视频简易框架和高级音频编码解码器的实时嵌入式设计.通过双缓冲器,双乘法累加器应用于半像素运动补偿和高级音频编码中的快速整数变换算法来优化MPEG-4模块.经实验检测,该设计超过了实时解码的一般要求(40帧每秒),适合于低功耗的移动多媒体设备.     

云天背景下的红外弱小目标检测算法

根据点目标在红外系统中的成像特点,提出了一种红外弱小目标快速检测算法,首先进行下采样来减小图像大小;再运用“梯度增大法”增强图像对比度;然后与背景预测图像做差值运算,用最佳门限从差图中得到候选目标集;最终利用相临帧的相关性在后续帧处理中确定目标。仿真试验表明本文算法能从复杂云层背景中快速有效地检测出目标。     

基于量子粒子群优化最小二乘支持向量机的变电站全寿命周期成本预测研究

变电站的规划设计与建设是电力工程建设的重点内容,快速的对变电站全寿命周期成本进行准确预测对变电站的建设具有指导意义.本文建立基于量子粒子群优化最小二乘支持向量机的变电站全寿命周期成本预测模型,将变电站全寿命周期内相关特征指标作为模型的输入,输出为变电站全寿命周期成本.通过仿真算例对比了QPSO优化LS-SVM,PSO优化LS-SVM,传统LS-SVM,BP神经网络4种预测模型的预测结果与相关性能指标.仿真结果表明,QPSO优化LS-SVM模型具有更好的预测精度,在变电站设计建设时能够快速准确的对全寿命周期成本进行预测评估,提高变电站建设的经济性.     

基于改进YOLOv4的GIS红外特征识别与温度提取方法

对气体绝缘开关设备(gas insulated switchgear,GIS)典型部件的目标识别和温度提取是实现对设备发热状态红外智能检测的关键。文中提出一种基于混合域注意力机制(convolutional block attention module,CBAM)的改进YOLOv4算法,可实现对GIS母线、隔离开关等部件的快速目标检测和热点温度提取。首先,在某变电站现场采集原始红外图像,对图像进行锐化处理和部位标记,构建包含GIS典型部件的红外数据集。然后,利用深度可分离卷积网络降低模型参数量,并融入CBAM优化模型的识别能力,在此基础上构建基于改进YOLOv4的GIS红外部件目标快速检测算法。最后,采用灰阶差值方法对检测到的GIS典型目标部件进行热区温度值提取。结果表明,所提算法在GIS红外特征数据集上可以达到每秒31.5帧的识别速度和82.3%的识别准确率,明显优于其他目标算法,且GIS各部件的温升计算值与实测值误差在±1℃内。该算法可部署在无人机和巡检小车等边缘智能终端,实现对现场GIS设备温升状态的精细化识别和快速诊断,提升GIS设备健康状态管理数字化和智能化水平。     

一种H.264码率控制的改进算法

码率控制作为H.264里极为重要的一个环节,在参考软件Joint Model(JM)中已给出算法.由于JM模型采用线性模型预测MAD以获得模式选择所需要的量化步长,这种算法运算量较大且MAD预测不够准确,因而造成码率控制的结果不准确.本文针对这种缺点,在原有算法的基础上提出一种新的基于预测激励和时空相关的MAD预测算法,同时还给出一种根据修正空间来调节码率的方法.仿真结果显示,采用这种改进算法的H.264编码器不仅取得更低比特率,而且有效提高了PSNR,控制的精确度也有所提高.     

基于预测激励和时空相关的H.264码率控制算法

码率控制是H.264中极为重要的一个环节,参考软件Joint Model(JM)已给出了相应的算法.由于JM模型采用线性模型预测平均绝对差值(MAD)以获得模式选择所需要的量化步长,因此算法运算量较大,而且MAD预测准确度十分有限.针对上述问题,本文提出了一种新的基于预测激励和时空相关的MAD预测算法,并在此基础之上提出一种根据修正空间来进一步控制码率的方法.实验结果显示,采用本文算法的H.264编码器在取得更低比特率的同时,能够更有效地提高峰值信噪比.     

运动图像位移估值器的设计

本文提出了一种用于运动补偿的位移估值器,它能够输出一个用于帧间预测或内插的完整的矢量场。基于平动物体模型,运用自适应块匹配算法,此分级结构自适应的位移估值器,不仅适用于大的位移估计,同时保证了估计精度,估计精度可以达到亚像素水平,并且能够避免错误估计.     

一种改进的RFID防碰撞算法

在RFlD系统中,当多个电子标签同时向阅读器发送信息时有可能产生数据碰撞现象,为解决此问题,在对动态帧时隙ALOHA算法与返回式二进制算法分析研究的基础上,提出一种将二者相结合的改进算法.该算法吸取ALOHA算法反应速度快和二进制算法识别效率高的优点,同时能估计系统内剩余标签数量,动态调整帧长度,使系统工作在最优状态.理论分析和MATLAB仿真结果表明:改进算法较传统防碰撞算法有效地提高了系统吞吐率,同时减少查询标签所需时隙数.     

π／4-DQPSK调制解调位同步算法及其FPGA的实现

本文详细介绍了π/4-DQPSK调制解调过程中Gardner位同步定时算法的原理。应用了Gardner位同步算法实现解调,Gardner位同步算法只需要在一个符号内的2个采样点,这就使得解调算法和位同步算法结构简单,运算量小,适应性更强,便于全数字接收机的实现。并利用FPGA芯片来实现该算法的关键技术。实验表明,位定时同步的研究比数字锁相环的方法可调参数更多,适应性更强,获得了较好的同步效果。     

油管接箍运动图像的检测与识别

修井作业需要经常起下油管,自动化程度很低.根据现场情况,提出1种帧间差分法与线性投影分析相结合的检测与识别算法.先通过对接箍图像进行预处理,然后采用相邻帧差检测方法进行油管运动的检测,最后采用线性特征投影算法进行接箍图像识别.实验表明,该算法能适应复杂变化的环境,准确地检测出油管运动,对于实时运动油管接箍的识别达到了较...