基于广义高斯分布建模帧级变换系数的VVC编码失真预测模型

通用视频编码（versatile video coding,VVC）采用多种高级编码工具共同实现卓越的编码性能。与高效视频编码（high efficient video coding,HEVC）相比,VVC的变换系数分布（transform coefficient distribution,TCD）具有更尖锐的峰值。针对这一现象,对帧级TCD进行概率密度函数（probability density function,PDF）建模,并提出一种基于统计建模的帧级编码失真预测模型,将帧级失真建模为TCD分布参数和量化参数的函数。实验结果表明,相比于拉普拉斯分布以及柯西分布,广义高斯分布在TCD概率密度拟合方面表现最佳;基于广义高斯分布的失真预测模型的预测结果最接近实际编码失真。     

机器零部件清洗剂的研制

通过常用表面活性剂和无机助剂的去油性能比较,得到研制机器零部件清洗剂的原始数据,然后对配方进行优化。与同类产品进行了实验室和实际洗涤性能对比．结果表明研制的机器零部件清洗剂去油、防锈性能优良．刺激性小,与市售同类产品相比有明显的优势。     

聚氨酯硬泡泡孔结构与性能相互关系（一）

本文概括地阐述了低密度、硬质、闭孔聚氨酯泡沫塑料泡孔结构和性能之间的相互关系。提供的测试数据,揭示的客观规律,对于深入了解聚氨酯泡沫塑料性能,合理利用聚氨酯泡沫塑料,提高产品质量,开发新品种,具有现实意义。     

泡沫塑料是毁掉哥伦比亚号航天飞机的祸首

2003年2月1日,在导致7名航天员遇难的哥伦比亚航天飞机灾难中,外贮箱上绝热用的泡沫塑料可能是一个罪魁祸首。     

航天飞机外贮箱热防护系统

在航天飞机发射前和发射过程中,外贮箱热防护系统维护推进剂质量,保持箱体结构温度在设计要求范围内.它由两类基本材料组成:高效、硬质、闭孔泡沫塑料绝热材料和高热容、轻质、粘稠烧蚀材料.在外贮箱不同的部位,设计不同的热防护系统,满足发射航天飞机各种轨道不同的技术要求.     

基于自适应量化矩阵的硬判决量化算法

在视频编码中,视频量化一般分为硬判决量化(HDQ)和软判决量化(SDQ),HDQ与SDQ相比,编码性能虽有所损失,但其编码复杂度低,易于硬件实现的优点依旧是主流编码器所主要采用的量化算法.人眼具有对图像中的高频细节不敏感的特性.因此,基于Bayes最小误判概率约束,离线构建基于视频内容自适应的量化矩阵,在模拟感知SDQ算法机理下,对高频低频分量采用不同的量化步长,提高视频的主观质量和HDQ算法性能.仿真实验表明,相比于传统的HDQ算法,该文算法能达到平均5.048％的码率节省,其中WVGA和WQVGA格式平均达到10.65％的码率节省.相比于感知SDQ算法,平均码率增加仅有1.464％;算法复杂度方面,编码一帧的时间相比于感知SDQ节省了32.956％.     

新一代硬质聚氨酯泡沫塑料发泡剂的应用

对目前几种CFC-11替代技术的优缺点和发展现状做了简单分析，介绍现有最成熟的新一代聚氨酯泡沫塑料发泡剂——HCFC-141b(1，1-二氯-1-氟乙烷)的一些基本性能，并讨论了HCFC-141b替代CFC-11后可能会引起的一些问题以及需采取的措施。     

基于视频时域感知特性的恰可察觉失真模型

现有的时域恰可察觉失真(just noticeable distortion,JND)模型对时域特征参量的作用刻画尚不够充分,导致空时域JND模型精度不够理想。针对此问题,提出能准确刻画视频时域特性的特征参量以及异质特征参量同质化融合方法,并基于此改进时域JND模型。关注前景/背景运动、时域持续时间、时域预测残差波动强度、帧间预测残差等特征参量,用来刻画视频内容的时域特征;基于人眼视觉系统(human visual system,HVS)特性探索感知概率密度函数,将异质特征参量统一映射到自信息和信息熵尺度上,实现同质化融合度量;从能量分配的角度探究视觉注意与掩蔽的耦合方法,并据此构建时域JND权重模型。在空域JND阈值的基础上,融合时域权重以得到更加准确的空时域JND模型。为了评估空时域JND模型的性能,进行了主观质量评估实验,与现有的JND模型相比,在感知质量接近的情况下,提出的空时域JND模型能够容忍更多失真,具有更强的掩藏噪声的能力。     

基于统计建模的VVC快速码率估计算法

为降低新一代通用视频编码（versatilevideocoding,VVC）标准率失真优化过程的编码复杂度,提出一种基于统计建模的快速码率估计算法。首先,算法充分考虑依赖性量化（dependent quantization,DQ）的量化行为和熵编码中的上下文依赖,提出可以准确刻画编码过程中上下文状态迁移的码率特征,初步预估变换单元（transformunit,TU）中部分语法元素的码率;其次,基于系数分布特性,定义系数混乱度特征和稀疏度特征来区分系数分布差异带来的码率影响,并构建TU级码率模型;最后,算法根据码率构成特性将大尺寸TU和小尺寸TU分开建模实现更精准的码率预估。通过统计方式对大量样本进行回归训练,得到最终的线性码率模型,并应用于VVC的模式决策中。实验结果表明,所提出算法在随机访问（random access,RA）配置下,可以实现16.289%的复杂度降低,而码率变化率（Bjontegaard delta bit rate,BD-BR）仅增加1.567%。