一种场景自适应的H.264帧层码率控制算法*

在JVT-G012码率控制算法的基础上,提出了一种改进的H.264码率控制算法。首先,利用像素灰度值差值的方法检测场景切换,并对检测到的场景切换进行处理;其次,使用一种新的P帧的比特分配原则,根据P帧在GOP中的位置以及P帧的图像复杂度对P帧进行比特分配。实验结果表明,改进后的码率控制算法能够更加准确地控制输出码率,提高解码图像质量,并能有效地检测与处理场景切换。     

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。     

基于块和游程混合编码的有效测试数据的压缩和解压

提出了一种新的测试数据压缩编码方法,称之为块和游程混合编码。将测试集划分成块模式和游程模式,并分别进行编码.解压结构由一个控制器和一个哈夫曼解码器组成.对ISCAS89标准电路Mintest测试集的实验结果表明,该方法能够有效压缩测试数据,并且更优于Golomb码和FDR码的压缩效果.     

基于稀疏特征改进的单视图表面重建

基于深度学习的单视图三维重建是当前的研究热点。为重建出更多的高频细节,SDF-SRN算法引入了位置编码,但在缺乏精确监督时,网络容易过拟合而导致凹凸不平的重建结果。针对这个问题,提出一种基于稀疏特征的网络模型,该模型凭借残差学习机制,令容易过拟合的网络预测高频残差。通过特征提取网络得到稀疏特征和全局特征,稀疏特征输入到一个超网络中生成预测浅头,该浅头负责预测符号距离函数的低频部分,而全局特征输入到另一个超网络生成另一个浅头来预测高频残差,这两部分通过权重因子构成最终的符号距离函数。频谱分析表明实验结果达到了相应的设计目的;与不同平滑表面重建方案对比,基于残差学习的平滑重建方案可以实现更平滑的表面重建,克服了SDF-SRN过拟合的问题,同时保留足够的细节;与其他先进的单视图重建方法的定性和定量对比结果证明了该方法的优越性。     

实现金相图象彩色化的一种新方法

本文提出一种简便的方法,仅利用一彩色滤波器便可以从金相显微镜实时地观察到假彩色编码图象。图象棱角分明、色彩鲜艳丰富,并能显示黑白显微放大图象所看不到的细节。 我们使用的方法是使黑白图象假彩色化,它利用改造物的空间频谱(即在不同频谱处仅让“某种颜色的光”通过)而实现的。 作者给出理论解析、实验装置和实验结果,并指出这种方法的优点及其在冶金,机械等领域的潜在实用前景。     

基于注意力机制的多层次编码和解码的图像描述模型

图像描述任务是图像理解的一个重要分支,它不仅要求能够正确识别图像的内容,还要求能够生成在语法和语义上正确的句子。传统的基于编码器-解码器的模型不能充分利用图像特征并且解码方式单一。针对这些问题,提出一种基于注意力机制的多层次编码和解码的图像描述模型。首先使用Faster R-CNN（Faster Region-based Convolutional Neural Network）提取图像特征,然后采用Transformer提取图像的3种高层次特征,并利用金字塔型的融合方式对特征进行有效融合,最后构建3个长短期记忆（LSTM）网络对不同层次特征进行层次化解码。在解码部分,利用软注意力机制使得模型能够关注当前步骤所需要的重要信息。在MSCOCO大型数据集上进行实验,利用多种指标（BLEU、METEOR、ROUGE-L、CIDEr）对模型进行评价,该模型在指标BLEU-4、METEOR和CIDEr上相较于Recall（Recall what you see）模型分别提升了2.5个百分点、2.6个百分点和8.8个百分点;相较于HAF（Hierarchical Attention-based Fusion）模型分别提升了1.2个百分点、0.5个百分点和3.5个百分点。此外,通过可视化生成的描述语句可以看出,所提出模型所生成的描述语句能够准确反映图像内容。     

具有不确定数据的XML数据编码设计

为了解决模糊数据对XML文档中各元素造成的内容和结构上的改变,使得XML数据模型中的不确定信息能够被有效地管理,提出了一种基于前缀编码的四元组编码方案.在语法分析器XML Schema中,根据模糊数据的特征,利用增加的元素对XML文档中的模糊元素进行约束,进而为每一个元素建立一个四元组,其参数由文档号、遍历序号、元素模糊性及组内标志符构成.通过大量的实验对比分析,验证了该编码方案的有效性,其更适用于具有较低XML树高度的XML文档.     

Connectivity compression of triangle meshes based on geometric parameter predict

An efficient encoding algorithm for lossless compression of triangle mesh connectivity is presented to further optimize the compression ratio. The algorithm firstly cuts a given mesh into a cutaway graph, then uses a triangle nodes tree to present the graph, containing the triangle strips topology information on the graph in the adjacency relationships between the leaf nodes and the branch nodes, reducing the mesh topology information needed to be encoded. Finally, we use the minimum interior angle maximum principle to predict the internal topology of the triangle strips, only encoding the prediction error elements, thus further reducing the information needed to be encoded. Compared with the current compression algorithms, this algorithm does not traverse the triangular mesh, only encoding and storing a small amount of mesh topology information and prediction information. Experimental results show that the algorithm can greatly reduce the compression ratios and process various triangle meshes.     

一种改进的H.264帧内预测模式选择算法

针对H.264帧内预测模式选择中失真估计不准确和计算量大的问题,提出一种改进的H.264帧内预测模式选择算法。该算法首先对像素的递归失真估计方法进行改进,较为准确地估计了多种帧内预测模式下的预测失真,然后利用相邻块预测模式的相关性预先筛除部分预测模式,降低了H.264中帧内预测的复杂度。与JM参考软件的对比结果表明,该优化算法能在保证很好的图像质量的同时,将帧内预测模式选择的时间减少60%以上,有效地提高了视频图像的编码效率和视觉质量。     

云环境下基于二进制编码的Apriori改进算法

面对海量数据的事务数据库,从改造Map函数和Reduce函数出发,对幂集进行二进制编码,设计了云环境下基于二进制编码的Apriori改进算法。运用该算法并行处理海量数据,提高了大规模数据集中频繁项集的寻找效率。