下采样和插值同一性的实现及其应用

针对常用的图像下采样方法无法满足不同应用需要的问题,提出下采样和插值在实现技术上具有同一性的特点,下采样可以采用插值的大量先进技术。将下采样与插值均看作是对邻域未知像素的预测,建立了统一的像素预测模型。实验结果验证了该同一性的思想,并表明与常用的下采样方法相比,在具有保持特征、保护边缘、维持平滑等特性的基础上,能够使下采样后的图像保持更多的信息,从而为下采样在不同应用中的实现提供了更多可选择的方法。     

面向甲状腺结节超声图像分割的多尺度特征融合“h”形网络

目的 准确定位超声甲状腺结节对甲状腺癌早期诊断具有重要意义,但患者结节大小、形状以及位置的不确定性极大影响了结节分割的准确率和模型的泛化能力。为了提高超声甲状腺结节分割的精度,增强泛化性能并降低模型的参数量,辅助医生诊断疾病,减少误诊,提出一种面向甲状腺结节超声图像分割的多尺度特征融合“h”形网络。方法 首先提出一种网络框架,形状与字母h相似,由一个编码器和两个解码器组成,引入深度可分离卷积缩小网络尺寸。编码器用于提取图像特征,且构建增强下采样模块来减少下采样时造成的信息损失,增强解码器特征提取的能力。第1个解码器负责获取图像的初步分割信息;第2个解码器通过融合第1个解码器预先学习到的信息来增强结节的特征表达,提升分割精度,并设计了融合卷积池化金字塔实现多尺度特征融合,增强模型的泛化能力。结果 该网络在内部数据集上的Dice相似系数（Dice similarity coefficients, DSC）、豪斯多夫距离（Hausdorff distance,HD）、灵敏度（sensitivity,SEN）和特异度（specificity,SPE）分别为0.872 1、0.935 6、0.879 7和0.997 3,在公开数据集DDTI（digital database thyroid image）上,DSC和SPE分别为0.758 0和0.977 3,在数据集TN3K（thyroid nodule 3 thousand）上的重要指标DSC和HD分别为0.781 5和4.472 6,皆优于其他模型。结论 该网络模型以较低的参数量提升了甲状腺超声图像结节的分割效果,增强了泛化性能。     

一种用于帧频提升系统的运动估计算法

基于静止检测、运动矢量预测,结合局部全搜索和下采样方法,提出一种有效的运动估计算法。将该算法用于基于运动估计运动补偿的帧频提升系统中。实验结果表明,该算法在减少计算量的同时,保证了内插帧有较高的主客观质量,能减少搜索点数,同时保持较高的搜索准确度。     

MDVQM: A novel multidimensional no-reference video quality metric for video transcoding

In this paper, we study the impact of quantization, frame dropping and spatial down-sampling on the perceived quality of compressed video streams. Based on the analysis of quality ratings obtained from extensive subjective tests, we propose a no-reference metric (named MDVQM) for video quality estimation in the presence of both spatial and temporal quality impairments. The proposed metric is based on the per-pixel bitrate of the encoded stream and selected spatial and temporal activity measures extracted from the video content. All the values required to compute the proposed video quality metric can be obtained without using the original reference video which makes the metric for instance useful for making transcoding decisions in a wireless video transmission scenario. Different from comparable metrics in the literature, we have also considered the case when both frame rate and frame size are changed simultaneously. The validation results show that the proposed metric provides more accurate estimation of the video quality than the state of the art metrics.     

一种快速的DCT域MPEG-2到MPEG-1下采样转码技术

文章提出了一种快速的DCT域MPEG-2到MPEG-1准卷积下呆样算法。在转码过程中。头信忠保持不变，且要求将每四个相邻MPEG-2宏块变为一个下采样MPEG-1宏块：用最大最小距离方法确定下采样宏块的运动向量、用简单多数原则确定下采样宏块类型以及用加全平均方案确定下呆样宏块的量化参数。另外，对下采样视频转码失真来源进行了分析。实验结果表明我们提出的转码方案，在同样条件下与级联像素域转码器（TM5）相比，不仅其计算复杂性减少67．6％、PNSR提高0．1dB，而且具有很小的比特控制错误。     

基于FPGA的SAR信号存储与预处理模块设计与实现

随着FPGA技术的迅速发展,FPGA超强的并行处理能力使得它在SAR信号处理等高速实时信号处理领域起到越来越重要的作用.本文通过一个以FPGA为核心处理器的星载SAR信号存储与预处理系统为例,采用模块化的设计思想,灵活、高效的实现了对2GB SAR信号的多通道、大规模存储管理、FIR滤波与降采样等预处理功能.其中,重点介绍了三端口非透明型SDRAM控制器模块和滤波降采样模块的设计与实现.     

基于下采样的快速块匹配搜索算法及降噪应用

提出一种基于下采样的快速块匹配搜索算法——下采样三步搜索算法(DTSS)。在视频序列中,通过双线性插值法下采样得到当前帧和参考帧的采样帧,在采样帧中进行基于块的三步法初步运动估计,然后通过下采样恢复进行精细搜索,得到当前帧的运动矢量场。利用双线性插值下采样方法的低通特性,可以实现在噪声干扰情况下对运动矢量的准确搜索;另一方面,采用下采样技术,使得块匹配搜索算法的搜索速度加快,达到快速搜索目的。实验结果表明,在保持搜索准确度和提高搜索速度方面,DTSS明显优于三步法和菱形搜索等经典的块匹配搜索算法。最后结合经典的多假设运动补偿滤波(MHMCF)算法验证了DTSS应用于视频图像降噪中的有效性。     

基于IF-AD-ELM的特高压直流输电系统故障辨识

针对现有的特高压直流(ultra high voltage direct current, UHVDC)输电系统故障检测方法灵敏度低、难以识别高阻接地故障的问题,提出了一种基于整数因子(integer factor, IF)-近似导数(approximate derivative, AD)和极限学习机(extreme learning machine, ELM)的特高压直流输电系统故障辨识方法。其中整数因子用于分析不同采样频率下的信号,近似导数法用于获得信号不同程度的细节系数。首先,基于不同的整数因子对信号进行下采样,并利用近似导数法对所得信号求一阶、二阶和三阶近似导数。其次,分别计算各个子信号的熵特征。然后,用基于交叉验证的递归特征消除(recursive feature elimination with cross validation, RFECV)算法对得到的一系列特征进行特征筛选,并结合ELM对特高压直流输电系统进行故障辨识。最后,在Matlab/Simulink环境中搭建了±800 kV的UHVDC系统模型,模拟不同故障类型。实验结果表明,所提方法在识别特高压直流输电系统不同类型故障时有更高的准确率,且耐受过渡电阻能力强。     

结合空时域下采样与重建的H.264/AVC压缩性能优化

为提高H.264/AVC标准在带宽资源严重受限时的压缩效率,采用空时域相结合的编码思路,提出了一种基于运动检测的自适应抽帧方法,并结合空域下采样与重建研究了一种改进的H.264/AVC压缩性能优化框架。在编码端,原视频先空域下采样以减少空间分辨率,然后根据视频运动特征,采用不同抽帧模式自适应地降低帧率,再经H.264/AVC编码,有效降低了编码码率。在解码端,解码视频则采用与抽帧模式相对应的运动估计与补偿插帧方法重建出抽取帧,再利用超分辨率重建技术将视频恢复到原空间分辨率。实验结果表明,所提方法在低码率段的视频压缩性能优于H.264/AVC标准编解码及相关文献方法。     

高效的DCT域图像任意比率下采样方法

提出了一种新DCT域任意m：n比率的下采样方法,即直接找出输入m^2个块与下采样输出的n^ 2个的块的DCT系数关系式。实验结果表明：本方法的重构图像的峰值信噪比（PNSR）优于Park方法0.5dB,且有较低的计算复杂性,适用于任何基于DCT压缩的视频转码方案。