面向应用层QoS的实时视频优化码率控制

基于传统视频信源编码在应用层QoS的联合信源信道优化,研究了信源编码和信道编码之间合理分配带宽以及信道与信源联合编码下的有效码率控制问题.依据视频编码的实时可变帧率下的VBR视频网络传输信道模型,提出了网络接入带宽统计复用基础上的优化信道码率分配;根据信道传输失真,推导出基于图像帧的全局信源信道联合失真估算递归模型,按照模型运算率失真优化下的跳帧参数和帧内宏块刷新率,实现整体的图像编码质量优化控制.相对于普遍采用的基于宏块的局部优化控制策略,所提出的优化码率控制策略能获取更一致的图像质量和更高的性能增益.

通信密码学前瞻:量子密码技术

安全性是密码学研究一直追求的目标 ,最近取得飞速发展的量子加密技术综合了量子力学原理和经典密码术 ,具有可证明的安全性 ,同时还能对窃听者的非法侵入进行检测 ,克服了传统密码学的桎梏 ,为未来的网络通信提供了真正确实的保障 .此文讨论了量子加密的相关研究及实用化实验模型 ,详细说明了量子密钥分发协议 。

基于水平条状分割的HDTV视频编码器的设计与实现

阐述了实现 MPEG- 2 MP@HL压缩标准的 HDTV视频编码器的一种基于水平条状分割的系统实施方案 ,讨论了其子图处理单元包括子图划分、压缩子码流合成模块和子图压缩码率分配策略的实现流程 ,对子图划分模块从原理设计到具体实现都进行了分析 ,并在码率控制 Test Mod-el 5 ( TM5 )算法的基础上对关键的子图码率分配策略进行了设计 .实验数据表明 ,在保证图像一致性的前提下减少了边界效应 .

可解释化、结构化、多模态化的深度神经网络

深度学习方法依赖于大规模的标签数据,通过端到端的监督训练,在计算机视觉、自然语言处理领域都取得优异性能.但是,现有方法通常针对单一模态数据,忽视数据的内在结构,缺乏理论支撑.针对上述问题,文中从基于小波核学习的深度滤波器组网络设计、基于结构化学习的深度学习、基于多模态学习的深度学习3个角度阐述结合深度学习方法与小波理论、结构化预测的潜在方法,以及其拓展到多模态数据的可行机制.

HDTV视频编码器系统子图分割并行处理单元的设计与实现

设计了遵循 MPEG-2 MP@HL压缩标准的 HDTV视频编码器基于水平条状分割系统方案的协议结构、实现模型和控制流程 ,同时也提供了后端并行编码的各子编码器压缩子码流合成的实现机理。分割并行处理方案必须处理两个关键问题 :子图序列编码及拼接的同步、子图压缩码率的分配。本文着重就前者的设计实现进行了详细分析 ,根据设计的分割方案定义了特定的图像数据接口协议 ,确保从基本物理层结构到应用层规范都符合 HDTV视频编码器的性能。同时在尽可能满足图像质量一致性的基础上 ,基于几种码率分配策略提供了系统测试结果。

量子密码技术及应用模型

最近取得飞速发展的量子加密技术综合了量子力学原理和经典密码术,具有可证明的安全性,同时还能对窃听者的非法侵入进行检测。本文介绍了有关的量子力学理论,针对主要的量子密钥分发协议BB84进行了说明,并在此基础上提供了具体的试验模型,最后谈论了量子密码技术需要改善的一些问题。

并行视频序列MPEG-2编码的优化联合码率控制

针对数字电视广播以及视频点播 (VOD)应用环境中的多路视频节目并行编码传输 ,提出了一种优化的联合分层码率控制模型 .该模型吸取了基于 TM5码率控制策略中采用全局图像编码复杂度的统计测度 ,在 GOP (Group of Pictures)结构中建立多路视频序列并行图像合帧的统计编码复杂度测度 ;根据变换编码器的信源模型和各序列图像帧平均量化误差的码字预测 ,在图像层进行并行序列的联合码率分配 .实验结果表明 ,各路视频节目图像质量趋于一致 .

基于社会计算和深度学习的社交网络特定内容监控

社交网络极大地方便了人们的生活,加速了信息的共享,但同时也被用于不良和敏感信息的传播,内容安全问题亟待解决。针对此类问题,提出了一套基于社会计算和深度学习的社交网络特定内容监控体系,首先基于成对监督信息实现以内容为导向的半监督社区发现,找到所关心的特定人群;然后对所挖掘的特定人群进行实时监控并获取其发布的内容,对图像和视频进行实时自动内容识别;同时针对实网数据误报多的问题提出面向多负类的误判修正方法,以达到收集实时信息,净化网络环境,在一定程度上预防犯罪的目的。

集成服务模型在宽带接入网中的设计与实现

为了在以太无源光网络(EPON)中实现集成服务模型,结合EPON的特殊架构,对子网带宽管理协议(SBM)进行改进,提出了在EPON中实现资源预留的解决方案.将基于会话的状态刷新转变为基于逻辑链路标识符(LLID)的组刷新,减小了信令开销.为控制资源预留业务的实际服务速率,提出了带逼近因子的P2PFQ调度算法,一方面缓解了PFQ系统的数据超前发送现象;另一方面改善了best-effort业务的排队时延.

基于可靠性分析的边信息融合算法研究

在分布式多视点视频编码系统中,边信息的质量对于整体的编码效率有重要的影响。在解码端,可以得到两种类型的边信息:时间边信息与视点间边信息。为了能够得到更加准确的边信息,需要对这两种边信息进行有效的融合。文中提出了基于边信息可靠性估计的融合算法,对边信息时间上的连续性与空间结构特性进行挖掘与分析,从而得到边信息误差的预测值并进行边信息融合。实验结果表明了本中提出的算法相对于现有融合算法来说,具有更好的融合效果,可以有效提升分布式编码框架的效率。

Ethernet PON系统核心MAC控制器的设计与实现

提出了一种EPON系统核心MAC控制器的设计方案,融合FPGA技术与嵌入式系统实现了EPON的点对多点MAC接入功能.帧校验、加密、分类及仲裁等控制部分用FPGA完成,涉及复杂算法的注册与动态带宽分配利用嵌入式Linux平台实现.对MAC控制器设计中的关键技术点进行了全面阐述,提出了一种基于滑动窗机制的动态带宽分配方案以改善网络QoS性能.系统仿真结果表明,该设计方案可以采用低成本的FPGA来实现,为开发MAC控制器专用芯片提供了实用参考.

H.264帧内方向预测增强模式

提出了一种衡量帧内模式方向预测能力的新准则,指出H.264/AVC标准中帧内预测模式在不同方向上的预测能力存在非均衡性,因而限制了某些预测模式下帧内预测性能的发挥.为克服这一缺陷,提出了一种H.264的帧内预测扩展模式和一种灵活更改4×4编解码次序的策略.理论分析和实验结果表明,所提出的方法在没有增加新语法元素的同时,使得帧内预测的方向均衡性得到极大的改善,最弱模式的预测能力提高了30%以上,并获得了较为显著的编码增益,甚至超过了使用H.264的均值预测模式所带来的增益.

基于交叠正交变换的视频压缩编码分析与实现

混合视频编码标准由于采用基于块的运动补偿预测和变换量化,从而使解码图像在块边界产生干扰视觉的不连续性,尤其在低码率下,易形成块效应。由于滤波法、凸集投影法、交叠正交变换等可作为信号处理中去除块效应的技术方案,为此在对视频编码的系统结构进行分析的基础上,实现了基于交叠正交变换时间域预滤波和后置滤波的去块效应视频混合编码方案,并讨论了实现这一方案的框架结构和交叠模式选择等关键技术问题,最后给出了实验结果,对比实验结果显示,该方案在提供相当的编码性能基础上,能有效地改善视频图像的块效应现象。

面向以太无源光网的支持流量预测与预分配机制的动态带宽分配算法

提出了一种支持流量预测与预分配机制的动态带宽分配算法(DBA),能够对高优先级业务进行流量预测,并根据预测结果预先分配带宽,以避免“T+2”排队延时.同时,为了提高信道利用率,还引入了预测修正机制,一旦出现带宽剩余现象,就从下一周期开始对预测流量作进一步修正,使其更加逼近真实流量.仿真实验显示,该算法优于现有的DBA算法,不仅能够满足高优先级业务的延时要求,而且有效控制了低优先级业务延时异常现象的发生.

丢包网络中鲁棒的视频码率控制算法

在率失真统计分析的基础上,提出了一种丢包网络中联合控制图像级量化参数和最佳宏块编码模式选择的优化算法.该算法克服了以往码率控制方法和误码复原技术互不关联的弊病,利用Lagrange数乘理论,在给定的受限码率下求得最优的图像量化参数和帧内刷新率,使得视频信源编码和信道传输总失真最小.实验结果表明,本算法能够获得比传统算法更高的性能增益.

面向无线信道的H.26L编码模式判决策略

在对 H.2 6 L视频编码中帧内帧间宏块编码失真和传输误码失真及扩散的理论分析基础上 ,提出了一种面向无线信道的 H.2 6 L编码模式率失真优化判决策略 .考虑在编码模式选择时结合信道误码扩散模型 ,通过简化的率失真判决策略 ,使编码视频流具有很好的自适应误码恢复能力 ,且计算复杂度较低 .典型无线信道环境中的测试结果表明 ,在增加不多计算量的情况下 ,该算法比传统方法具有更强的抗误码鲁棒性 .

H.264可分级扩展的技术和性能分析

介绍了H.264可分级扩展的总体框架,阐述了其同时实现时域、空域和质量可分级的机制.分析了H.264可分级扩展中的主要技术,即基于运动补偿的时域滤波和分级B帧.通过比较H.264这一目前最先进的单层闭环编码标准,分析了H.264可分级扩展的性能,并验证了该技术在实现时域、空域和质量可分级的同时具有较高的编码效率.

在YUV色彩空间中自荧光气管镜图像定量方法的临床应用

背景与目的通过对不同病理类型的自荧光气管镜(autofluorescence bronchoscope,AFB)图像目标区域的YUV定量分析,确定区分不同疾病类型的最佳判别指标,探讨AFB在中央型支气管肺癌诊断中的价值。方法对研究对象进行白光气管镜+AFB检查,二者在镜下存在异常者行活检。并对荧光图像显示病变部位通过MATLAB图像测量软件进行YUV定量分析。根据正常支气管粘膜、炎症、低级别上皮样瘤变、高级别上皮样瘤变、浸润性癌的病理结果分组。研究各组与YUV值间的关系,所得数据采用SPSS 11.5软件进行统计学处理。结果 Y值在浸润性癌和LGD组间存在统计学差异(P=0.040),在浸润性癌和炎症组也存在明显统计学差异(P<0.001)。其他的各组间无统计学差异。U值在浸润性癌和HGD、LGD、炎症、正常支气管粘膜组之间存在统计学差异(P<0.050),能较好鉴别正常粘膜及恶性病变。V值在浸润性癌和LGD组(P=0.003)、炎症组(P<0.001)、正常支气管粘膜组(P<0.001)存在统计学差异,能有效鉴别浸润性癌及良性疾病。V值在正常支气管粘膜组与HGD组(P=0.001)、炎症组(P=0.004)间比较也具有统计学差异。结论利用YUV色彩空间系统针对支气管和肺良恶性疾病鉴别有一定临床应用价值,为临床气管镜诊断肺癌及癌前病变提供有效科学依据。

基于POMDP的可伸缩视频流优化决策调度

针对可伸缩视频流在无线通信中的数据包调度问题,提出了一种基于部分可观测马尔可夫决策过程(POMDP)的决策调度策略,在用户状态不确定或部分可观测条件下,采用POMDP建立了完整的最优化调度模型,以实现视频接收质量的最佳化.仿真实验结果表明,与传统的调度算法相比,该方法有效提高了视频流的平均峰值信噪比(PSNR).随着调度规模的扩大,其性能能够逐渐逼近用户状态完全确定的理想马尔可夫决策过程(MDP)模型.

H.264中CAVLC解码的高效算法

深入分析了H.264标准中CAVLC编解码方法,在此基础上针对参考实现中的遍历查找算法搜索效率不高的问题,引入了子表法和二叉树-子表混合法两种算法来提高解码效率。子表法是将码表分成若干张子表,再在子表中进行搜索;二叉树-子表法结合子表划分,在子表内部采用基于二叉树的形式解码。实验结果表明,在内存增加不多的情况下,这两种算法比参考实现原有算法的搜索速度分别提高了1.7倍和3倍。