一种密集相机阵列的低复杂度视频压缩方法

为了降低多视点视频压缩的复杂度,根据密集相机阵列系统与Wyner-Ziv编码的特点,提出了基于Wyner-Ziv编码的密集相机阵列低复杂度视频压缩算法。该算法首先在各相机之间相互独立地采用基于感兴趣区提取的低复杂度来进行Wyner-Ziv编码,然后在中心解码端利用各视点间的相关性进行联合解码。该算法是通过对DCT量化系数进行相似性判断来提取感兴趣区,以有效地避免对背景和平坦等区域进行编码,从而降低了编码复杂度。实验证明,该算法具有极低的编码复杂度特性和良好的率失真性能,编码复杂度仅为H.264帧间预测编码的1/22。

HEVC帧内编码单元快速划分算法

针对HEVC帧内编码中CU(Coding Units)模式判决过程计算复杂度高的问题,分析了CU四叉树划分结构的特征,提出了一种新的帧内编码单元快速判决算法。首先,提取前一帧相同位置CU的最优划分结构,以预测当前CU的起始划分深度和终止划分深度。然后,结合亮度直方图的密集度特征,设置自适应的双阈值对当前CU划分的深度范围进行精确调整,从而跳过或终止部分不适合此纹理特征的划分模式。测试结果显示,该算法在BD-Rate损失仅为0.374%的情况下,提高了51.654%的编码速度,具有良好的实际应用价值。

用于移动终端的低复杂度快速模式选择算法

针对移动终端硬件计算能力不足的问题,提出了一种高性能、低复杂度的帧间快速模式选择算法。根据4×4整数DCT变换的特点,提出了一种基于全零块检测的运动估计提前中止策略;并针对H.264多模式预测编码的特点,进一步将宏块的全零块检测作为帧间编码模式快速选择的依据。实验测试表明,该算法可以在不损失率失真性能的情况下,有效降低H.264编码计算量,平均能降低31.84%的编码时间,最大能降低63.82%的编码时间。

深入推进两化融合打造嘉兴经济转型发展的对策研究

本课题面向长三角地区,着重调研分析了嘉兴市两化深度融合现状以及在推进过程中的问题与制约因素,对两化融合的内涵、主体、特征、方向、途径等进行理论研究。并通过总结长三角地区两化示范试点区的建设经验,提出了符合两化融合建设规律和嘉兴社会经济发展实际的两化融合建设模式,为推进嘉兴经济转型升级提出具体的对策建议。

基于翻转课堂的《数字摄影》课堂教学设计与应用研究

本文构建了"以问题为引导、以任务为驱动"的翻转课堂教学模式与实施方案,优化《数字摄影》课堂教学活动和教学方法。教学实践证明,本研究有助于提高《数字摄影》课堂教学质量,可拓展高职课堂教学改革与创新的思路,能为相关课程提供研究案例和借鉴。

校企协同构建高职顶岗实习质量保证体系的研究与实践

顶岗实习是工学结合、校企协同育人的重要模式,是高职院校人才培养工作改革和创新的重要领域。当前,顶岗实习还存在着实习质量标准不清晰、实习管理松散、实习考核评价流于形式、校企协同保障机制尚不健全等问题。因此,从校企协同保障的视角,建立健全顶岗实习质量保障体系,进一步规范和加强职业教育顶岗实习教学保障和管理。

面向电子商务产业的高职计算机专业综合实训改革研究

针对我国高职计算机专业人才培养所面临的专业老化、市场脱节问题，文章结合电子商务技术型人才的市场需求，从计算机应用专业综合实训改革入手，探索在高职计算机应用专业中培养面向电子商务产业的技术型人才的改革之路。

浅谈艺术设计中的创造性思维运用

创造性思维作为推动设计工作日益进步发展的动力之一,其本质特征在于积极开拓与创造。相关设计人员在任意场合都不需要受到现实生活相关界限的约束,在开阔自由思想之下充分发挥自身的主观性以及能动性,培养创造性能力。本文就艺术设计中创造性思维的运用展开详细论述。

高职顶岗实习质量评价体系的研究与实践探索

顶岗实习是高职院校技能型人才培养过程中的一个关键环节,但顶岗实习情况比较复杂,实习效果并不尽如人意。构建内容合理、操作有效的顶岗实习评价体系,对于规范管理、提高顶岗实习质量具有重大意义。针对顶岗实习的特殊情况,探索构建科学有效的顶岗实习质量评价体系,并在教学实践中探索评价与干预的全过程结合。

内容自适应的低复杂度多参考帧快速选择算法

针对移动视频业务的市场需求和移动终端设备的性能局限,提出了一种基于时空内容自适应的低复杂度多参考帧快速选择算法。在对视频序列编码模式采用率和参考帧时空相关性统计分析的基础上,根据时空相邻块最优参考帧的分布情况等信息,排除可能性较小的参考帧,缩小当前编码块的候选参考帧范围。并设定自适应的参考帧选择代价阈值,以判断是否需要扩大搜索范围。实验结果表明,该算法能大幅降低H.264的编码计算量,平均可降低49.12%的编码时间,而且基本保持编码率失真性能不损失。

基于运动特征的HEVC帧间模式快速判决算法

为降低HEVC帧间预测编码过程的计算复杂度,提出了一种新的基于运动特征的编码单元(Coding Units,CU)及预测单元(Prediction Units,PU)快速判决算法。首先,通过二阶帧差法检测运动剧烈程度,并分析运动特征对CU及PU时域相关性的影响。然后,利用前帧相同位置CU及PU的最优模式预测当前CU的深度范围,并根据运动剧烈程度优化预测范围。最后,根据预测范围跳过和终止部分不必要的CU深度和PU模式,从而加快帧间编码速度。在HM12.0平台上的实验测试表明,该算法在BDPSNR仅降低0.068 d B、BDBR只增加1.530%的情况下,提高了48.389%的编码速度。

分级自适应的HEVC帧内预测模式快速选择算法

针对HEVC帧内预测编码计算复杂度高的问题,提出了一种基于分组自适应的帧内预测模式快速选择算法。该算法抽选12个候选模式进行预测方向初步判断,然后根据初步判断结果再精选预测模式;并根据粗选的HCost代价排除部分可能性较低的候选模式,以达到减少候选模式数量,降低计算复杂度的目的。在HEVC参考软件HM12.0上的测试表明,该算法在BD-PSNR平均损失0.041 d B的情况下,平均可降低36.521%的编码时间,显著提高了编码速度。实验结果显示,该算法的适应性强,对不同尺寸、不同纹理和运动特点的测试序列均有明显效果,具有良好的实际应用价值。

中高职3+2一体化课程体系研究——以计算机专业为例

提出现实有效的中高职衔接路径和策略,是当今我国职业教育发展中迫切需要解决的问题。针对中高职衔接教育需求,依据"岗位、任务和能力"三个维度,开展"整体设计,分段实施,递进培养"的中高职3+2一体化课程体系及相关课程标准研究。

校内实训基地建设的分析和实践探索

高职校内实训基地建设是提高"应用型高技能"人才培养质量的重要一环。本文就高职校内实训基地建设的指导思想、建设模式和运行中存在的问题等进行了分析研究和实践探索。

用于移动终端的低复杂度快速运动估计算法

针对移动终端硬件计算能力不足的问题,提出一种高性能、低复杂度的运动估计算法。算法根据相邻块运动矢量的分布特性,判断运动趋势的可预测性,进而自动选择不同的混合搜索策略;再结合自适应的提前终止阈值,在保证搜索准确性的同时,大大减少了搜索点数。通过对各种类型的视频进行测试,结果表明,该算法对于不同运动类型、不同运动程度的视频序列都具有较强的自适应性,分别比UMHexagonS(Unsymmetrical-Cross Multi-Hexagon Search)和BBGDS算法节省55%和35.6%的运动估计时间,同时率失真性能保持不变。

Flash教学实践中的探索与体会

为推进Flash课程的教学改革,培养出适应社会需求的高技能人才,将"工学结合"、"实例教学"等多种教学模式综合进行有益的实践探索,取得了良好的教学效果。

一种用于移动可视电话的快速运动估计算法

针对移动通信终端计算能力的不足，提出了一种适用于可视电话视频压缩编码的快速运动估计算法。根据当前块运动矢量类型和可视电话视频对象的运动特点，自动选择不同的搜索策略进行运动估计搜索。该算法在保证图像主客观质量的前提下，有效地减少了运动估计的时间，大大降低了编码计算量。通过对不同类型的视频序列进行测试表明，该算法计算复杂度降低了55．4％～69．6％，且对于不同运动类型的视频具有较强的适应性。

基于梯度和全零块检测的快速帧内模式选择算法

针对移动视频业务的市场需求和移动终端设备的性能局限,提出了一种基于方向梯度特征和全零块检测的H.264快速帧内预测模式选择算法。为降低预处理计算量,对像素进行降幂采样;进行主要预测方向上的纹理梯度检测,排除可能性较小的预测模式;对图像边界块和纹理平滑块进行优化处理;进行4×4全零块检测,略过不可能进一步降低率失真代价的候选模式。实验结果表明,在基本保持编码性能的前提下,该算法平均可降低51.69%的编码时间。

高职图形图像类专业实训改革

针对电子商务产业飞速发展的现状与网店装修人才短缺问题,从专业综合实训改革入手,以网店装修人才培养探索为例探索在高职图形图像类专业中培养网店装修人才的改革之路。从网店装修设计与图形图像教学相结合的角度,探索基于生产性实训的网店装修设计人才培养模式,为高职图形图像类专业的教学与就业提供了一个新方向。