基于改进型MAD算法的地形辅助惯性导航

平均绝对差(MAD)算法是一种经典的匹配导航算法,首先针对MAD算法中的计算问题,提出了一种改进型MAD算法。随后在SRTM数据的基础上,采用改进型MAD算法进行仿真实验得到最佳匹配位置。针对传统的SITAN模式的地形辅助导航系统由于仅使用高程差作为观测量而易发散的问题,提出将匹配位置误差也作为观测量,通过卡尔曼滤波算法对惯导系统误差进行最优估计。最终的仿真结果表明,该导航方式能够有效抑制惯导的累积误差,有一定的稳定性,同时具有良好的动态定位效果。

基于增强型MAD算法的地形辅助导航仿真研究

针对地形辅助导航系统中的地形匹配计算问题,提出一种增强型平均绝对差(MAD)算法。算法采用最近时刻的位置偏差信息计算当前搜索区域中的高程匹配序列,使系统在任意时刻均可获得当前的地形匹配值,保证了匹配计算的连续性。在此基础上,根据MAD相关系数对数字地图上各搜索点的位置信息进行融合计算,以获取最佳的匹配点。为降低计算冗余量,在重叠的搜索区域对算法进行了优化。另外,当地形特征不明显时引入了判决机制,以增强算法的稳定性。仿真结果表明算法具有较好的动态定位效果。

自适应阈值的宏块MAD快速帧内算法

最新的视频压缩标准H.264/AVC具有极高的压缩率,但其算法极其复杂,编码时间较长,无法达到实时应用的要求。针对其帧内预测算法的特点,提出了一种基于MAD的自适应阈值快速帧内预测算法。算法充分利用宏块的MAD(平均绝对误差,MeanAbsoluteDifferences)信息及时空相关性,在进行帧内预测之前先对宏块预判,同时采用自适应阈值的方法在帧内4×4(I4)和帧内16×16(I16)预测模式之间快速进行选择;然后针对I4预测,采用阈值法在9种预测模式间快速选择,从而减少了算法的复杂度,提高了压缩速度。实验结果表明,所提的算法在码率只有少许增加的情况下,编码时间平均减少61.3%,PSNR值基本不变。

一种H.264加权预测MAD的码率控制算法

本文提出一种H.264宏块层加权预测MAD值的码率控制算法来提高视频的质量并减少计算的复杂度.在详细分析了时间一空间相关性和物体的运动特征后,当前宏块的平均绝对差值(MAD)通过前一帧时间相关性模型预测的MAD值和由当前帧的空间相关性模型预测的MAD值加权得到.所得到的MAD值更加准确,能适应不同类型帧序列.实验结果表明,与JVT-G012相比,提出的方法在相同条件下码率有所下降,更加接近目标码率.峰值信噪比(PSNR)平均可以提高0.22dB.

基于增强型MAD单特征量地磁匹配导航算法

为了提高基于MAD(mean absolute differences,平均绝对差)算法的单特征量地磁匹配导航系统的定位精度,研究分析了影响MAD算法的地磁匹配定位精度的主要因素,引入RANSAC(random sample consensus,随机抽样一致)鲁棒算法与粗精匹配结合的分层搜索策略来提高匹配精度及缩短匹配时间。仿真试验结果表明,该算法能够在一定程度上提高单特征量的地磁匹配的精度与稳定性,并大大缩短匹配时间。

基于H.264/AVC的一种新的帧一层码率控制算法

在参考软件JointModel(JM)8.4中已给出了码率控制算法JVT-017的提案。由于该算法采用线性模型预测平均绝对差MeanAbsoluteDifference(MAD),运算量较大且存在一定的误差,为此提出了一种新的帧一层的非线性量化级计算模型。仿真结果显示,与JVT-H017码率控制算法相比,采用改进算法的H.264编码器在在相同条件下码率控制得更准确,并能获得较高的峰值信噪比PSNR和主观视觉质量,特别在有场景切换的情况下缓冲区并未出现上溢和下溢现象。

H.264块运动估计自适应快速搜索算法研究

H.264视频编解码标准中由于运动搜索部分占整个编码时间的权重很大,所以运动搜索算法的优劣直接影响整个编码的效率。对编码运动估计理论进行了研究,采用六边形和小菱形相结合的方法,提出了一种新的自适应快速搜索算法来改善搜索效率。自适应快速搜索算法模式由当前块运动强度来决定,当当前块处于剧烈运动时,该算法选择六边形图形搜索算法;当当前块处于缓慢运动时,该算法选择小菱形图形搜索算法。实验结果表明该算法相比其他自适应算法以及单纯使用一种搜索图形节约了搜索时间,同时率失真性能影响甚微。

一种基于H.264/AVC的宏块级码率控制优化算法

为了在网络带宽和延迟的限制条件下获得持续稳定的视频编码质量,提出一种优化的宏块级码率控制算法。这种算法基于平均绝对误差(mean absolute difference,MAD)线性预测模型和二元率失真模型,充分利用视频序列的时空相关性,有效降低了MAD预测复杂度和目标位率与实际位率的误匹配率。大量实验结果表明,与JM8.6中的码率控制算法相比,提出的算法大大降低了编码时间,能够实现位优化分配和输出码率的精确控制。

一种新的快速地磁匹配算法

地磁匹配算法的本质是数字地图匹配,可以用相关算法来考虑这个问题。叙述了地磁匹配的原理,分析了传统地磁匹配算法的不足和造成的原因。在此基础上,提出了一种新的匹配算法:先对各采样点的地磁场矢量从地磁库中搜索小于误差的所有地磁矢量,并分别组成一个集合,再分别以这些集合为基准进行匹配。这样不但减少了匹配时间,而且降低了误匹配的可能。仿真结果表明:该算法具有很好的鲁棒性,而且比传统算法更能满足其嵌入式系统对实时性能的要求。

基于H.264码率控制的模型参数更新算法

为获得精确的模型参数,从率点选择和模型参数估计2个方面对H.264码率控制算法加以改进,利用一种基于曼哈顿和二维滑动窗口机制相结合的策略,实现高效的率点选择算法,采用加权的线性回归技术,实现有效的模型参数预测。实验结果表明,改进后的算法能改善视频编码质量,提高输出码率的控制精度。

基于自适应速率模型的低时延视频编码速率控制算法

针对实时视频通信具有的低时延特性,通过研究速率模型形状参数和图像内容之间存在的关系,提出了一种视频图像自适应速率模型,此模型较其它速率模型能够更好地拟合真实码率输出,使得基于该模型速率控制下的输出速率更加平稳。为了避免TMN8模型中使用宏块方差方法得到宏块量化步长所引入的计算量,在帧层一次计算得到视频图像的基本量化步长,并在宏块层对其进行简单调整,从而降低了系统的处理时延。仿真实验表明,此文提出的基于新模型的速率控制算法较TMN8在输出码率稳定性及系统时延上都具有较好的性能。

基于图像复杂度及运动信息的码率控制算法

JVT-H017是H.264视频编码标准中采用的码率控制算法提案,但在许多实时场景应用中该算法还存在平均绝对差值(MAD)预测不准确等一些不足。针对现有码率控制技术的缺陷,提出一种改进的基本单元层码率控制算法。一方面在基于图像复杂度和运动信息的基础上采用了4种时空加权模型预测平均绝对差值,并且采用运动矢量信息对图像复杂程度进行判定;另一方面结合MAD的变化情况分配目标比特。实验结果表明,相比于JVT-H017和一些新的文献算法,改进算法的编码图像峰值信噪比得到了提高,同时实际码率更接近于目标码率,码率控制性能更优越。

优化的H.264/AVC码率控制算法

由于通信信道带宽有限,有必要对视频编码的输出码率进行控制。基于视频编码标准H.264采用的码率控制算法,在初始QP值的设定以及宏块层码率控制方面提出了改进。在初始QP值的计算上,提出了利用基于bpp、熵和梯度的图像复杂度对初始QP值进行估计的方法。另外利用时间上的预测信息和空间上的MAD梯度信息在宏块层对MAD预测进行了改进,能更有效地实现对码率的精确控制。实验结果表明,与H.264标准参考软件JM11.0中的算法相比,改进后的算法比测试序列在峰值信噪比(PSNR)上得到了提高,同时能更接近目标比特。

基于H.264标准的码率控制算法

在视频通信过程中,为了使编码端输出码流更好地适应不同的信道,基于H.264视频编码标准提出一种改进码率控制算法。该算法针对标准算法中对基本单元的MAD值预测时只考虑时间上相关性的缺点,提出了一种新的结合时间预测和空间预测的预测方法。实验结果表明,与标准算法相比较,该算法能更准确地控制码率,同时视频输出序列的峰值信噪比也得到了提高,编码端输出码流能够更加平稳。

一种H.264/AVC码率控制的改进算法

为了在网络带宽受限的情况下获得更好的重建图像质量,码率控制成为视频编码不可缺少的重要组成部分。针对H.264/AVC码率控制算法的不足,提出了改进方法。首先通过PSNR-QP线性关系确定I帧的QP;其次,在采用二次R-Q模型来确定P帧的QP时,采用时间线性预测模型和时空加权预测模型相结合的方法取代H.264的时间线性预测模型来预测P帧基本单元的MAD值,并根据前一单元的预测误差对MAD值进行修正。实验结果表明,与JM10.2参考软件的码率控制算法相比,该算法的码率控制精度更高,输出视频序列的平均PSNR更高、波动更小。

一种改进的JVT-H017码率控制算法

提出一种改进的JVT-H017基本单元层码率控制算法。采用时空加权模型预测平均绝对差值(MAD),根据人类视觉系统特性设计加权Y分量的峰值信噪比(PSNR),联合新的MAD和PSNR估计基本单元层的复杂度,突出Y分量相对UV分量的重要性,并依此分配目标比特。实验结果显示,相比JVT-H017算法,改进算法更接近目标码率,码率误差平均降低0.269%,峰值信噪比平均提高0.278 dB,可保证具有误码的3G无线网络中视频图像的质量。

基于高斯尺度空间的核相关滤波目标跟踪算法

核相关滤波(KCF)跟踪算法因其计算效率及速度的优势在目标跟踪领域受到了极大关注,但是该算法仍无法实现尺度自适应,针对此问题提出了一种基于高斯尺度空间的解决方法。根据KCF跟踪算法估计目标位置,将目标及其周围的区域作为搜索区域,并与高斯核卷积建立高斯尺度空间。对高斯尺度空间进行双线性插值,得到目标的多尺度估计图像。用平均绝对误差(MAD)作为匹配准则,将模板与图像匹配,从而得到目标的缩放比率。实验结果表明,与CSK算法、KCF算法等相比,所提出的基于高斯尺度空间的KCF在跟踪精确度上有了显著提升。

H.264基本单元层码率控制的改进算法

针对H.264码率控制标准算法中对基本单元的平均绝对差(MAD)值预测时只利用了时间相关性而使预测结果不够精确的缺陷,提出一种基本单元层码率控制的改进算法。该算法同时考虑时空相关性来提高MAD值预测精度,并运用时空方向MAD值变化趋势来动态修正MAD预测值。实验结果表明,改进算法与JM8.6原算法相比,不仅能更精确控制码率,还能使平均亮度峰值信噪比(PSNR)得到提高。

一种改进的H.264基本单元码率控制算法

在H.264码率控制算法中,预测基本单元平均绝对差值(MAD)时只考虑时间相关性,分配基本单元比特数时仅考虑MAD因素。针对该问题,提出采用时间线性预测模型与时空加权预测模型相结合的方法,进行基本单元MAD预测,并根据前一基本单元的MAD预测误差,对当前基本单元MAD预测值进行修正。同时,采用峰值信噪比(PSNR)与MAD相结合的方法,估计基本单元复杂度,进而分配基本单元目标比特数。仿真结果表明,与JM8.6模型相比,改进算法在提高码率控制精度的同时,PSNR平均可提高0.1 dB。

基于迭代自适应终止的马尔科夫错误隐藏算法

现有马尔科夫算法对于平滑图像块存在无效的迭代补偿,增加了时间复杂度。为此,提出一种空域错误隐藏算法。该算法采用平均绝对误差准则测量迭代增益的变化,通过设定合适的阈值自适应地去除马尔科夫算法对于平滑块的无效迭代,以减小所有丢失块的平均迭代次数。实验结果表明,与现有马尔科夫算法相比,该算法在保证恢复质量的前提下,降低了运算时间。