基于多维矢量矩阵的多视角视频编码

针对现行视频压缩编码标准对多视角视频编码(MVC)的支持与扩展存在一定的局限性这一问题,结合多维矢量矩阵理论,对先前研究中提出的针对单一视角彩色视频流的一整套压缩编码方案加以扩展,将其应用于八个视角的视频编码中,包括多维分块、多维重组、多维矢量DCT正交变换、多维量化、差分编码、多维扫描及行程编码。通过对实验数据的分析,验证了这一整套方案在多视角视频编码中的可行性,为多维矢量矩阵以及多视角视频编码的进一步研究奠定了基础。     

Decoder-based transient signal post-processing for ITU-T G 719 at low bit rate

Associated with ITU-T G.719,a post-processing method in frequency domain for enhancing the perceptual quality of the decoded transient audio is proposed only to the audio decoder with no side information from the encoder.The proposed post-filter is used to filter the frequency coefficients of the decoded transient frame and consists of a short-term post-filter and a spectral tilt compensation filter which are derived from linear predictive coding(LPC) predictor based on the discrete cosine transform(DCT) coefficients of the decoded transient frame.As a result,the post-filter in frequency domain shapes the temporal noise in time domain and controls the pre-echo noise effectively while enhancing the transient perception.Listening test results show that the preferring ratio of the post-processed transient signal is higher than that of the original decoded signal at a low bit rate of 32 kbit/s in G.719 and the post-processing module brings a complexity of 12.399 WMOPS to the decoder.     

一种利用整数变换快速实现HEVC帧内预测算法

提出了一种利用整数变换快速实现帧内预测的新算法,首先对原图像做DCT变换,然后利用整数变换的系数求出图像块的纹理方向,根据求出的纹理方向及相邻块的最佳预测模式确定候选模式集。这样就可以减少候选模式数目,进而减少计算量,节省编码时间。实验结果表明,该算法与校验模型HM5.0相比,在保持峰值信噪比基本不变和码率略增的情况下,可节省约50%的帧内编码时间。     

基于PAAG的H.264整数DCT变换的并行化实现

针对面向图形的多台阵列架构,提出一种实现H.264/AVC视频编码的整数离散余弦变换并行处理算法。利用整数离散余弦变换蝶形快速变换,设计通过16个处理元并行工作的算法程序,将程序映射到面向图形的多台阵列架构仿真模型中进行整数离散余弦变换并行化运算。仿真结果表明,该算法完成一次整数离散余弦变换运算只需66个时钟数,相比于串行运算提高了77%,实现了整数离散余弦变换的并行化。     

基于时域滤波多频段谱减法的语音增强

传统的多频段语音增强是将频域分割成各个频段,并对每个频段单独进行语音增强,但是因为相邻频带的共振峰影响清晰语音估计,导致了语音识别效果不理想,为了减少相邻频带的共振峰带来的影响,提出了一种时域滤波中多频带语音增强的方法,通过将时域中的未处理语音过滤成各种等效的基于矩形带宽的子带,然后在每个频带中使用基于离散余弦变换(DCT)谱减法来估计清晰语音,并结合使用各个频带信噪比(SNR)获得频带特定加权因子。在SNR为0~10d B的汽车噪声、餐厅噪声、列车噪声、白色噪声和工厂噪声的环境下基于时域多频段语音增强算法增强效果优于现有的技术。     

基于DCT的真双极直流配电网电压-电流二级控制

在真双极直流配电网中,由于线缆阻抗的差异,底层传统下垂控制在实现较小的电压偏差和较高的分流精度时,存在着有矛盾,影响系统的稳定性和运行的经济性。为此,文中在底层控制的基础上提出一种基于DC/DC变换器(DC/DC transformer,DCT)的适用于真双极拓扑的电压-电流二级控制策略。该控制策略基于通信采集同极性并联DCT的电流和异极性串联DCT的电压,采用一致性算法使电流控制与电压控制均达到收敛,从而实现负荷的合理分配并有效抑制正负极电压的不平衡。在PSCAD/EMTDC平台中搭建真双极直流配电网模型进行仿真验证,仿真和评价结果验证了该控制策略在不同工况下的有效性、对不同拓扑的适应性及配网发生故障时的可靠性。     

车辆开发过程中驾驶质量的客观评价及优化

针对整车驾驶质量开发中主观评价体系的不足,引入驾驶质量客观评价指标体系。明确驾驶质量开发的客观指标概念和目标曲线,以某款双离合变速器（dual cluth transmission, DCT)车型为研究对象,建立整车驾驶质量仿真模型,对爬坡度、加速度峰值、加速度增益进行分析,并通过优化车辆加速踏板扭矩策略和变速器换挡策略,使客观指标达到整车开发驾驶质量目标。整车驾驶性主观评价试验结果表明整车驾驶性满足开发目标要求,验证客观评价方法的可行性。     

增强奇异值分解和细胞神经网络的零水印

目的 针对奇异值分解算法存在的对角线失真、虚警错误等问题,引入一个寻找最抗攻击缩放比例的参数,提出基于增强奇异值分解的零水印算法。方法 首先将离散小波变换作用于原始图像,对分离出的低频逼近子图进行不重叠分块,对分块后的低频逼近子图作离散余弦变换得到低频系数矩阵,再分别对每个块矩阵进行增强奇异值分解,将得到的最大奇异值与最大奇异值均值作比较构成特征向量;然后对水印图像进行Arnold变换和Logistic映射得到置乱加密后的水印图像;最后将特征向量和置乱加密后的水印图像分别作为细胞神经网络的起始值和控制输入值,通过设定细胞神经网络的反馈模板、控制模板以及阈值来确定具体的可逆逻辑运算。经过可逆逻辑运算处理后的细胞神经网络输出图像即为零水印的注册图像。将注册图像保存到认证中心以证明对图像作品的版权。结果 在JPEG压缩、噪声、滤波、旋转以及剪切等各种攻击下,提取的水印和原始水印的归一化相关值都在96%以上,算法平均运行时间为2.389 s,性能较高。结论 通过利用参数对奇异值矩阵进行调整的方法,不仅增强了算法的鲁棒性,而且解决了奇异值分解（SVD）出现的对角线失真和虚警错误问题。同时通过结合零水印的思想,解决了传统水印算法需在载体图像中嵌入水印而导致的水印不可见性与鲁棒性之间的矛盾。     

基于快速EZC-DCT的地形压缩绘制技术*

对大规模地形进行实时渲染时,大量数据传输、存储和处理严重制约着实时渲染的速率。基于此,提出了一种基于快速离散余弦变换的嵌入式零树编码实现地形数据压缩与实时粗粒度LOD渲染结合的算法。首先对分块后的地形数据分别进行快速离散余弦变换,然后对得到的系数进行聚类操作,最后对其进行嵌入式零树编码。实验结果表明该算法压缩效率高,信噪比较好,计算相对简单,帧速率比传统的基于小波变换的算法提高了20%,更加符合视觉要求。     

基于局部DCT系数的图像压缩感知编码与重构

引入了压缩感知(Compressed sensing, CS)理论, 给出了在获取局部二维 离散余弦变换(Discrete cosine transform, DCT)系数的基础上高质量地编码与重构图像的新方法. 研究了在无量化和有量化情况下, 基于局部DCT系数的图像CS最小全变差重构算法. 在对DCT系数进行量化的过程中得到含噪的局部DCT系数, 在此基础上设计了能完成CS重构的图像编解码一般流程, 并构建了实际应用系统. 实验结果表明, 对于稀疏性较强的图像, 在图像编解码系统中结合CS理论与方法能得到高质量的重构图像, 与传统的直接反离散余弦变换(Inverse DCT, IDCT)方法相比, 峰值信噪比(Peak signal to noise ratio, PSNR)最大能提高5dB以上, 对于一般图像, PSNR也有较大提高.