H.264快速模式选择算法中的提前终止策略

针对H.264中模式选择计算复杂度高的问题,提出一种快速模式选择算法。根据帧间编码最佳模式的统计规律,找出宏块的时间空间特性与最佳模式的关系,在帧间模式选择的各个阶段,检测宏块的时间空间特性,一旦满足相应的残差一致性条件或空间一致性条件,则提前终止模式选择。实验结果表明,该方法在输出比特率平均升高2.11%的情况下,编码时间能平均减少23.11%,峰值信噪比平均提高0.058dB。     

一种H．264去块效应滤波器的硬件结构

为平衡边界处理中数据依赖关系与宏块滤波速度的矛盾,提出一种H．264去块滤波的硬件结构,48条边界按照一种有效的顺序流水线处理,2个像素样本行数据并行滤波计算;滤波计算过程分为5个阶段,各阶段之间采用流水线结构,很好地平衡了各个阶段的操作过程．在SMIC0．131xmCMOS工艺库下的综合结果表明,电路在300MHz的时钟频率下消耗12．33×10^3个逻辑门,对于分辨率为3840×2160的超高清视频,处理速度可以达到86帧／s,可以满足其实时编码需求．     

结合特征学习与注意力机制的服装图像分割

针对小尺寸服装与遮挡服装图像分割准确率低的问题,提出一种基于改进多尺度特征学习策略与注意力机制的服装图像分割方法。以Mask R-CNN为基础框架,首先采用增强特征金字塔网络优化模型的特征学习过程,对多尺度服装特征进行统一监督,缩小不同层级之间的语义差距,引入残差特征增强模块减少高层特征损失,采用软感兴趣区域选择自适应地获取最优感兴趣区域特征;然后在分类预测分支引入通道注意力模块,在边界框回归与掩膜预测分支分别引入空间注意力模块,提取图像中需要重点关注的服装区域特征。结果表明,与其他方法相比,本文方法改善了小尺寸服装图像和遮挡服装图像分割中存在的漏检、漏分割现象,提取出的服装实例更精确,其平均精度均值比原模型提升了3.8%。