一种基于HEVC的帧内模式快速判决算法

提出了一种HEVC帧内预测优化快速算法。算法在统计总结出当前CU层与其上层CU帧内预测模式、CBF与TU分割深度、相邻CU层之间的色度帧内预测模式之间相关性的基础上,有效地减少了帧内模式的预测,降低了帧内编码计算复杂度。同时,本文根据不同代价函数之间,以及色度与亮度帧内预测模式之间的相关性,分别在亮度和色度帧内预测过程中添加了RMD中cost代价最小的预测模式和最佳亮度预测模式,保证了较低的编码码率和较高的编码图像质量。实验结果表明,本文算法针对各类型、分辨率的视频,在码率和PSNR基本不变的情况下,帧内编码时间平均减少38.2%。     

基于非规则PU模式的HEVC视频编码方法

针对HEVC中矩形PU分块不能很好地对视频中具有复杂边界的运动物体进行运动估计的问题,提出了一种基于非规则PU模式的HEVC视频编码方法,最后为降低非规则PU模式判决过程的计算复杂度设计了一种快速算法。实验结果显示基于非规则PU模式的HEVC编码方式在编码时间上升37.26%的情况下,可以节省2.24%的码率,在加入快速算法之后,可以节省1.09%的码率,但编码时间只上升了10.91%。     

基于梯度的HEVC自适应码率控制算法研究

针对新一代视频编码标准HEVC中的码率控制问题,提出了一种基于梯度的自适应码率控制算法.算法的主要特点是自适应获取每个LCU的梯度来表示其复杂度,根据复杂度分配LCU层目标比特.同时,在分配帧层目标比特时利用缓冲区的状态信息,以使编码器输出的实际码率更符合给定的目标码率,并使缓冲区滞留的数据尽量少,即传输时延尽量小.实验结果表明,该算法与标准的HEVC码率控制提案K0103相比,缓冲区滞留数据量平均减少约39.31％,峰值信噪比平均提高约0.54 dB,同时实际码率与目标码率之间的码率偏差平均降低约0.39％.     

采用超分辨率重建提升压缩图像质量的方法

针对JPEG的中低码率压缩图像即高压缩率图像存在较严重的块效应以及量化噪声,提出了一种对JPEG标准压缩图像进行优化的重建-采样方法.该方法对JPEG压缩图像采用三维块匹配算法(BM3D)进行去噪,去除图像中存在的块效应和量化噪声,进而提高超分辨率重建的映射准确性,再使用外部库对去噪后图像进行基于稀疏表示的超分辨率重建,补充一定的高频信息,最后对重建后的高分辨率图进行双三次下采样,得到与原始图像大小一致的图像作为最终优化图像.实验结果表明,该方法在中低码率情况下能够有效地提高JPEG压缩图像的质量,对高码率压缩图像也有一定效果.     

基于元胞量子蜂群算法和信道案例库的认知无线电混合跨层决策引擎研究

针对认知无线电系统参数重配置问题,提出了一种基于元胞量子蜂群算法和信道案例库的混合跨层认知决策引擎。该认知决策引擎充分考虑无线通信网络各层参数,以网络整体性能最优为优化目标;提出的元胞量子蜂群算法,利用双策略对种群进行混沌初始化,设计了基于元胞自动机原理和社会认知策略的快速量子旋转角调整策略用于实现引领蜂和跟随蜂的邻域搜索;构建基于信道增益的认知无线电参数案例库,用于实现快速决策。仿真结果表明,该认知决策引擎能够根据无线通信环境和用户需求的变化,动态的进行参数的重配置,同时其在收敛速度、收敛精度和算法稳定性上都明显优于基于二进制人工蜂群算法和量子遗传算法的认知决策引擎。