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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。 相似文献
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根据纸张厚度测量控制系统的功能要求,应用β射线吸收原理,完成了一种智能纸张厚度计设计。它以MSP430FG479为微处理器,具有CAN和RS—485通信接口,具有自检测和自标定功能。给出了系统硬件实现方法,软件设计流程。经实验验证,检测精度达到0.1%以上。该设计方案,换用不同的放射源,可对各种纸和纸板的厚度进行检测,易于操作,工作稳定。 相似文献
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针对高效视频编码(HEVC)帧内预测复杂度高和耗时长的缺点,提出一种HEVC帧内编码的快速算法。首先根据相邻编码单元的时空域相关性,缩小编码单元深度遍历范围,提前中止或跳过不必要的深度,同时在选择当前编码单元的最佳模式时,根据Planar模式是否可为最佳模式,分别采取不同的方案减少预测模式数量。实验结果表明,与HM10.0相比,提出的算法能在保持编码性能的同时将编码时间减少约30%,加快了帧内编码的速度,具有很好的实用性。 相似文献
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为了有效抑制H.264/AVC压缩视频流的传输错误扩散,提出一种基于率失真优化的H.264参考帧选择算法。该算法针对H.264/AVC中的多种预测模式,在像素级准确估计了差错环境下的视频传输失真,并将该失真模型与率失真优化准则结合,在率失真框架内选择最合适的参考帧,使解码段的失真度达到最小。实验结果表明,改进算法相比传统的预测编码方法PSNR值大约提高了12dB,能有效改善H.264视频传输的抗差错性能。 相似文献
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针对异源遥感影像成像模式、时相、分辨率等不同导致的图像匹配困难问题,提出了一种基于循环生成对抗策略的遥感图像匹配算法。构建了跨数据域图像特征迁移的循环生成对抗网络(generative adversarial network,GAN),设计SmoothL损失函数对网络进行优化,提高遥感图像特征提取精度,并基于图像特征迁移结果,建立三元组距离排序损失函数(trioplet margin ranking loss,TMRL)降低遥感图像的误匹配点数,实现异源遥感图像的准确匹配。实验结果表明,本文方法将异源遥感图像匹配平均准确率提升了33.51%,与CMM-Net(cross modlity matching net)方法相比,具有更好的遥感图像匹配效果。此外,本文方法不需要目标域图像的标注信息,匹配时间缩短了0.073s,能快速准确实现异源遥感图像匹配。 相似文献
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在多媒体通信系统的研究中,实时的视频质量检测在信道估计和编解码器优化中起着重要作用.然而大多数被提议的视频质量评估方法需要参考序列,在实时多媒体通信中往往是不可能实现的.为实现实时性测量,提出了低比特率压缩视频的块失真检测方法.结合人类视觉系统(HVS)特点,算法简单,不需要原始参考视频,并且可有效避免解码器解码时,后滤波对失真检测带来的影响.通过对标准视频序列的仿真实验,证明算法可有效检测不同压缩视频的块失真状况,并且更接近人类主观感受,可以用来进行无参考的视频质量评估和监测各种视频系统传输信道的实时性能. 相似文献
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针对视频数据在无线信道上可靠传输问题,提出了一种基于信源信道联合的最优速率分配算法。该算法在网络带宽一定的情况下,从信源、信道及差错弹性能力权衡考虑,引入了信源解码器的抗误码性能指标,根据不同的信道状态确定信源信道编码的最优速率分配方案,从而获得最大的可解码长度,并最终获取最佳重建视频质量。仿真结果表明,该方案与传统的联合信源信道速率分配算法相比可获得更高的性能增益,适合于视频数据在无线网络上传输。 相似文献
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图像目标搜索是智能安防、区域监控等领域的一项关键技术。近年来,随着视频数据的爆炸式增长,如何在海量视频数据中进行感兴趣目标的快速搜索成为智能视频处理领域亟待解决的关键问题。本文提出了一种基于底层特征和深度学习特征分层级联的目标快速智能搜索方法。首先,采用目标智能检测技术对视频数据中的感兴趣类型目标进行智能检测;其次,针对数量众多的目标检测结果,设计基于底层特征相关性度量的门控机制,实现对目标框的筛选;最后,利用高维深度学习特征完成对目标的准确识别。实验结果表明,所提方法在Market1501数据集上的重识别精度(mAP)达到88.5%,同时网络推理过程的计算量与YOLO和重识别网络直接级联的目标搜索方法相比降低了81.75%,显著提升了目标搜索速度。 相似文献
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为了减小视频传输中的错误对解码端重建视频质量的影响,提出了一种基于场景检测的自适应Intra帧差错掩盖算法。该算法利用H.264/AVC的帧内预测模式分布差异检测Intra帧的场景切换,对非场景切换的Intra帧进行空时域掩盖的失真度估算,在此基础上进行自适应的空时域掩盖。实验结果表明,该算法充分利用了Intra帧的时域相关性,与已有的Intra帧差错掩盖算法比较,该算法恢复的视频序列平均峰值信噪比提高了1~2 dB,具有更好的差错掩盖效果。 相似文献