基于真实图像退化的人脸超分辨率重建算法

针对大多数人脸超分算法的预设退化模型与真实图像的退化方式差距大,导致人脸重建的效果不理想的问题,提出了一种针对真实图像退化的人脸超分辨率重建算法。首先设计了一种混合退化模型,通过对运动模糊、高斯噪声等多种退化形式进行合成用于模拟真实图像退化空间,生成接近现实场景的低分辨率图像。然后采用基于小波域的超分辨重建网络预测得到高分辨率图像的小波系数,并经过小波逆变换得到超分辨率图像。在高清人脸数据集(FFHQ)和真实人脸数据集(RealSR)上的实验结果表明,研究提出的算法不仅能有效提升重建效果,而且适用于真实场景下的人脸超分辨率重建。     

基于图注意力机制的交通流预测模型

针对现有交通流预测模型在预测精度上的不足,提出一种基于注意力机制的图模型。首先,利用多头注意力机制在交通图中编码高阶邻域结构,提取交通网络中的高阶空间特征。然后,嵌入长距离时间结构注意力机制提取长期性的历史周期信息。模型采用注意力机制替代传统的局部卷积核结构,可以有效提取长距离时空依赖关系。在METR-LA(洛杉矶路网)、PeMS-BAY(加州湾区路网)、PeMS-S(加州小型路网)三个真实的交通数据集上进行实验证明,模型在预测未来60 min的交通流精度上较传统深度学习方法,RMSE(均方根误差)平均降低3.1%、3.9%和1.8%,表明所提模型的长时间预测能力优势明显。     

基于H.264的视频监控系统关键代码实现与优化

根据实际开发项目经验,分析了H.264视频压缩编码算法的基本原理,如整数DCT变换、多参考帧的运动估、帧内预测、帧间预测;介绍了TMS3206416芯片的内核结构和外围设备,并结合TMS3206416嵌入式系统的特性、程序级代码优化与汇编级优化的方法,应用指令流水线、循环展开、指令并行、数据打包等技术,用汇编语言优化了部分DCT模块.通过实验结果的对比,对H.264中影响编码速度的瓶颈函数取得了较好的优化结果.这些方法和思路具有实际意义,为其他开发视频系统提供了较强的参考价值.     

数字视频录像机的研究与设计

文中设计实现了数字视频录像机,重点阐述了最新的视频压缩H.264/AVC中的DCT变换与数字视频录像机系统结构和关键模块设计。TI公司的TMS3206416是专门面向多媒体应用而设计开发的32位定点DSP芯片,可以很好地满足视频信号处理的要求,文中利用TMS3206416的64位和128位的SI MD指令进行算法的优化并利用128位SI MD（Single Instruction Multiple Data）指令并行优化了DCT模块。系统性能测试结果表明,与传统的监控系统相比,本系统设计合理,运行可靠,视频图像质量较好,具有低成本、高质量数字视频监控的优点。