一种提高数据同步精度的自适应插值算法

研究了电子式互感器采样不同步时数字化智能电子设备(IED)的数据同步问题。在推导一阶Lagrange插值算法精确误差公式的基础上,计算了内、外2种插值方法的瞬时和相量误差,以及对继电保护和测量的影响。传统减小误差的算法只涉及采样率,而一阶Lagrange插值算法与采样率和采样偏移时间都相关。通过研究误差随采样偏移时间变化的规律,用最小二乘法以抛物线方程拟合复杂误差轨迹方程,在限定误差的前提下简化了分析。在此基础上,提出了一种自适应调整插值基准时刻的算法,经分析验证该算法可以有效降低误差。

基于感兴趣区域的H.265样点自适应补偿算法优化

针对目前H.265环路滤波器样点自适应补偿(sample adaptive offset, SAO)算法复杂度高、计算量大的问题,提出了一种基于人眼感兴趣区域的样点自适应补偿技术。人眼感兴趣区域在视频的空间域对应纹理复杂的区域,在时间域对应运动剧烈的对象。利用图像的时域和空域的二维信息,使用编码单元深度和运动矢量分别检测纹理复杂区域和运动剧烈的对象,结合深度和运动矢量将视频帧划分为人眼不感兴趣、较感兴趣、很感兴趣3种类型,并分别采用不补偿、弱补偿和强补偿的SAO算法,从而在总体上减少自适应补偿的计算量,提高编码效率。实验表明,所提算法可使样点自适应补偿编码时间平均减少61.47%,而峰值信噪比(peak signal-to-noise ratio, PSNR)仅有0.033 dB的降低。

基于自适应采样的自由曲面偏置算法

应用基于形状的自适应采样算法,给出了一种自由曲面的偏置算法。首先从微分几何的观点出发,建立了原曲面与偏置曲面之间曲率上的对应关系。然后在原曲面上根据偏置曲面的曲率分布进行数据点的采样计算,并将采样结果进行偏置处理,最后得到给定精度下的偏置曲面。算例表明,给定相同的允许误差,本方法能明显减少所需偏置点的个数,降低了偏置曲面插值及进一步处理的难度。

低复杂度样点自适应补偿滤波器的优化设计

高效视频编码标准引入了样点自适应补偿(SAO)滤波,可去除由高频信息丢失而产生的振铃效应,但是也极大增加了环路滤波的复杂度。本文提出一种低复杂度的样点自适应补偿滤波器的算法优化和实现方案。对信息统计范围进行区域优化,避免了跨编码树单元边界的复杂逻辑控制,并节省了额外缓存结构;提出一种快速计算率失真代价的三维线性码率估计模型,以此权衡率失真优化中SAO模式决策复杂度和码率模型精确度;最后,基于上述算法改进设计了适用于超高清视频处理的SAO硬件滤波器,该架构仅以85.6 k等效门消耗,支持高达333 MHz主频的超高清视频处理,其逻辑资源消耗相对于传统方案最高可节省71.47%。

一种HEVC样点自适应补偿改进方法

新一代视频编码标准HEVC在环路滤波技术中采用样点自适应补偿算法解决变换量化引起的振铃效应,包括边带补偿和边缘补偿,但是边带补偿算法没有完全考虑边带分布情况,仅传递4个连续的边带。利用图像直方图充分分析了边带分布情况,白适应地提取了帧内预测模式纹理信息,针对不同大小的树形编码块提出了一种样点自适应补偿改进方法。实验结果表明,与HM10.0相比,该方法提高了编码性能,尤其在色度上比特率增益可达到-7.53%,图像边缘部分主观评价质量提升效果明显。

一种改进的Criminisi图像修复算法

传统的Criminisi算法使用固定大小的样本块进行修复,无法根据不同区域的纹理和结构进行调整,影响图像的修复质量。为此提出一种自适应选择样本块大小的算法,通过计算图像中像素点的梯度值来反映像素点附近区域的结构信息,进而自适应调整样本块大小。实验结果表明,改进算法可以减少传统Criminisi算法中可能出现的错位、断层等现象,能够较好地提高破损图像的修复效果。

改进的基于AVS2的样点自适应补偿滤波算法

样点自适应补偿(SAO)是第二代数字音视频编解码标准(AVS2)和高效视频编码(HEVC)标准中环路滤波耗时较多的一部分。针对现有自适应样点补偿算法计算量大、复杂度高等问题,提出一种改进的快速率失真算法。该算法主要通过分析各个边缘模式下不同补偿值的变化与所对应的率失真变化之间的关系,对原本定义的补偿值与写入码流的二元符号串之间的关系表进行修改,在不需要计算每个补偿值的率失真代价的情况下,设定一个提前终止条件,快速找到当前样值偏移补偿单元最优的补偿值。实验结果表明,与AVS2下的计算结果相比,在保证图像率失真基本不变的前提下,改进的算法减少了寻找最优补偿值的计算量以及75%的循环次数和33%的环路滤波运行时间,从而降低了计算的复杂度。

一种HEVC样点自适应补偿快速算法

为解决高性能视频编码标准H.265/HEVC中引入的样点自适应补偿技术的计算复杂度极高导致严重影响编码效率的问题,提出一种HEVC样点自适应补偿快速算法.首先根据编码单元(coding unit,CU)的划分深度确定亮度树形编码块(coding tree block,CTB)中需要提取边缘方向的区域,然后利用边缘方向提取算法获得亮度CTB的边缘方向列表,并根据此列表减少亮度CTB在模式判别过程中遍历的模式数量,最后利用亮度和色度CTB之间的相关性进一步简化色度CTB的模式判别过程.实验结果表明,在性能损失较小的情况下,本算法可以在全I帧(AI)、随机访问(RA)、低延时B帧(LB)、低延时P帧(LP)四种配置下分别节省31.75%、56.85%、52.81%、51.51%的样点自适应补偿编码时间.

一种低比特率变化的高容量HEVC视频数据隐藏方法

适用于高效视频编码(High Efficiency Video Coding,HEVC)视频的数据隐藏方案相对较少,现有方案大多无法充分利用所有类型视频帧,并且存在嵌入容量不高或载密视频流比特率增加较大等问题.文中提出了一种HEVC视频数据隐藏方法,利用HEVC视频新的编码元素实现在不同类型视频帧中的数据嵌入.该方法主要包括三种嵌入模式:修改编码树单元的样值自适应补偿值(Sample Adaptive Offset,SAO)、交换16×16、8×8和4×4编码单元中的残差系数以及改变4×4变换跳过块的符号位.实验结果表明,所提出的方法具有较好的嵌入不可感知性和较高的嵌入容量,并对视频流比特率影响很小.与最近提出的方案相比,载密视频具有更高的视觉质量和更小的比特率增加.