基于H.264/AVC的动态分组多描述编码方法研究

多描述编码是一种容错能力强,稳定性好的编码技术.以H.264/AVC中的分组概念为基础,通过将每个描述中的码流使用动态片组交换器分成主片组和次片组,并使用运动矢量的时空预测方法来代替普通的帧预测方法,基本上可以得到更优的率失真.实验表明,与固定划分片组的静态分组多描述编码比较,该方法以较少的冗余换取了更高的信噪比.     

复杂多源注水系统变频调速优化改进遗传算法

为了对复杂多源注水系统变频调速控制进行更全面的优化,以水量、投资回收期等限制作为约束条件,建立了优化控制数学模型.采用实数编码改进遗传算法对模型进行求解,同时优化出变频调速数量、位置和所有泵的运行参数,给出了处理泵排量以及根据投资回收期确定变频调速数量和位置的方法,大大减少了不可行解的产生,通过调整适应函数,使改进遗传算法具有一定的自适应性,提高了算法的优化性能.通过算例证明了该优化方法的有效性与可行性.     

多卫星协同飞行队形重构的整体优化策略

文章以整体燃料消耗少、时间短以及燃料消耗均衡为优化准则,研究多卫星协同飞行队形重构的整体优化问题。采用基于遗传算法的双脉冲路径优化策略,以燃料消耗最省和时间最短为优化指标,实现成员星的路径优化,采用0-1整数规划技术以整体性能指标最优,进行多卫星的整体队形重构规划和部署。分别以时间最短及燃料消耗最少为优化指标,兼顾燃料消耗均衡给出了2组仿真算例,对多星协同队形重构整体优化策略的有效性进行了比较分析,结果表明,从整体分配角度对多星路径进行规划,可进一步对整体性能进行优化。     

抑制漂移误差的多描述视频编码*

针对多描述编码的漂移问题,提出一种基于H.264的多描述编码方案。该方案先对原始图像空间域采样形成两个子图像,然后通过相关联的两路H.264编码器,生成包含相同运动信息的描述,并在解码端采用自适应三次线性插值法恢复补偿信息,达到抑制漂移误差的目的。实验结果表明,该方案能有效提高编码效率,同时获得较好的视频传输质量。     

分布视频编码中基于帧间相关性的自适应关键帧选取算法

针对分布式视频编码(DVC)系统中固定周期关键帧选取(PKFS)方法忽视了帧间相关性的缺陷,提出了一种自适应关键帧选取(AKFS)算法。利用图像特征点检测与匹配的方法,将相邻图像的非匹配点作为帧间相关性的近似,把累积或平均非匹配点数超过阈值的帧判定为关键帧。在此基础上,提出改进的帧内插方案,以适应不同长度序列组的边信息生成;将零运动强度的关联帧合并为一帧图像参与编解码,进一步提高了系统的压缩效率。实验结果表明,对于不同运动特性的序列,本文提出的算法可以明显提升边信息帧的重建质量,使系统的率失真性能提高0.9～2.0 dB,并有效降低了编码传输码率。     

整数规划的量子行为蝙蝠算法

蝙蝠算法是一种新型群体智能算法,传统的蝙蝠算法在解决整数规划问题时容易陷入局部最优并出现早熟收敛现象,为了解决这些弊端,提出了一种基于势阱的具有量子行为的蝙蝠算法。论述了算法的优化原理和实现方式,并通过仿真实验,与粒子群算法和量子行为粒子群算法进行性能对比。实验结果表明,量子行为蝙蝠算法不仅能够有效地解决整数规划问题,而且比其他算法具有更好的性能。     

The design and analysis of unequal error protection fountain coding for multiple source networks over binary erasure channels

A novel network model of multiple source fountain coding is developed and a novel class of generic multiple source fountain codes with unequal error protection(UEP)property is proposed.The And–Or tree analysis technique is generalized to analyze the asymptotic performance of the proposed codes and a joint optimization method employing both linear and nonlinear programs is developed to optimize the degree distributions.Furthermore,we propose three basic methods to achieve UEP property and the performance of each method is discussed.We employ these analytical results and optimization method to design and discuss several UEP codes with two and four sources for different application scenarios.Simulation results verify that the proposed codes can be applied to the networks with any number of sources and can provide strong UEP property in various ways based on the proposed three basic methods.     

Lattice-based key exchange on small integer solution problem

In this paper, we propose a new hard problem, called bilateral inhomogeneous small integer solution （Bi-ISIS）, which can be seen as an extension of the small integer solution problem on lattices. The main idea is that, instead of choosing a rectangle matrix, we choose a square matrix with small rank to generate Bi-ISIS problem without affecting the hardness of the underlying SIS problem. Based on this new problem, we present two new hardness problems： computational Bi-ISIS and decisional problems. As a direct application of these problems, we construct a new lattice-based key exchange （KE） protocol, which is analogous to the classic Diffie- Hellman KE protocol. We prove the security of this protocol and show that it provides better security in case of worst-case hardness of lattice problems, relatively efficient implementations, and great simplicity.     

基于FPGA的深度卷积神经网络优化压缩算法研究

针对现有海量数字图像信息落后,提出了新型的压缩算法,设计出基于FPGA的视频图像采集系统.应用深度卷积神经网络优化视频图像编码算法和聚类算法实现数据特征提取,将图像与距离信息作为深度卷积神经网络的输入与输出,并利用其特征提取能力学习图像特征的距离信息,提取深度卷积神经网络中的全连接层作为编码,通过迭代调整确定图像编码,完成图像压缩.应用测试结果显示,该算法具有较高效率优势,且图像压缩解码后质量较好.     

基于区域对比信息混合编码的图像显著性检测方法

图像显著性检测是为了检测到能够引起视觉注意力的对象区域,利用混合的特征编码能够避免单一的特征编码在检测图像中对象显著性和显著区域精确边界时候的不足。提出一种基于图像区域对比信息和图像语义信息混合编码的图像显著性检测方法。结合图像对比信息编码以及原始图像的语义信息编码,通过卷积神经网络来进行图像显著性检测,保证对显著对象进行有效的检测以及对显著区域边缘细节的处理能力。实验结果表明,在主流的显著性检测数据集上,采用该方法能够有效地检测到图像中的显著对象以及显著区域的精确边界。