一种H.264视频流自适应率失真优化编码算法

为了提高编码视频流在丢包网络环境中的抗误码性能,目前比较常用的是采用帧内刷新算法。在率失真框架之内的帧内优化编码刷新算法,则被认为是更为直接和有效的解决办法。在视频编码标准H.264/JVT中采用的就是这种算法。然而由于没有考虑到信道丢包率对编码器端进行仿真解码次数的影响,从而导致在进行率失真优化编码时的计算量较大,编码耗时较长,严重影响了编码器的编码效率。基于以上分析,提出了一种改进的自适应率失真优化编码算法。将H.264标准率失真优化编码算法中计算解码器端视频帧期望失真度的代数平均值算法,改进为加权平均值算法。仿真实验表明,提出的算法可根据信道丢包率和模拟信道状态个数信息来自适应地决定编码器端进行仿真解码计算的次数,从而有效降低H.264标准率失真优化编码算法中的计算冗余和计算复杂度,节省编码耗时。在模拟信道状态个数默认为30个时,本算法最多可节省近55%的编码耗时。

提高H．26L压缩视频抗误码性能的全局率失真优化方法

该文从较新的H.26L视频压缩编码标准出发,并结合Internet信道的Bernoulli和Gilbert 的包丢失模型,提出了一种全局率失真优化的编码模式判决方法,使编码的视频流具有更强的错误恢复能力.实验证明,在实际的Internet信道误码环境下,此方法具有更强的抗错误和实用性,得到了较好的效果.

H.264标准率失真优化编码算法的改进

要提高编码视频流在丢包信道中对误码的鲁棒性,基于率失真理论的帧内刷新优化编码算法是一种较为有效的解决办法。在分析了H.264标准采用的率失真优化编码算法的技术特点和不足的基础上,提出了一种改进算法。仿真实验表明,提出的算法可以有效降低H.264标准算法中存在的计算冗余,提高编码效率。

基于编码通道数的JPEG2000压缩率控制算法

提出一种基于小波量化权值和编码通道数的JPEG2 0 0 0压缩率控制算法 .在位平面编码之前 ,根据当前码块所处的子带和码块内包含的编码通道数预先分配压缩码字数 .在编码过程中 ,编码码字数超过分配码字数时就截断码流 ,即实时截断码流 .与标准的率失真 (PCRD)优化算法相比 ,该算法不会在计算码率失真斜率和搜索最优分层截断点时产生运算开销 .实验结果表明 ,在 0 5b/像素下 ,所提算法对于Lena图像的存储器损耗和编码时间也只有标准PCRD优化算法的 6 8%和 18 7% ,但图像质量只低 0 8dB .这种算法资源损耗少 ,显著提高了运算速度 。

二次率失真优化截取的感兴趣区域编码

提出了一种基于优化截取內嵌码块编码(EBCOT)压缩技术感兴趣区域的编码,根据给定的感兴趣区域的最小峰值信噪比要求,利用率失真优化原理自动组织码流。与一般感兴趣区域编码方法不同的是该方法不对小波域的系数进行提升。解码器不需要知道该图像是否存在感兴趣区域或者具体位置,只要进行正常的解码即可。同样重要的是该算法保留了EBCOT的固有特性。实验结果表明,该算法能够获得很好的总体质量。

一种有效的JPEG2000压缩率控制算法

JPEG2000是一种新型的图像编码标准,它具有优于JPEG标准的率-失真性能.但JPEG2000标准的压缩后率失真(PCRD)优化算法效率较低,尤其在低比特率时JPEG2000编码的熵编码部分(EBCOTTier-1)将有很大一部分计算浪费,因为许多经过编码的比特流在经过JPEG2000压缩码率控制算法后被截断丢弃.提出一种有效的压缩码率控制算法,它利用率-失真斜率的两个属性得到优化的截断点,不需要所有的编码过程,并给出了整个处理过程.与JPEG2000原有的PCRD算法相比,所提出算法可以快速搜索到优化截断点并可减少存储空间尺寸,还可获得与PCRD算法几乎相同的图像质量.

一种高精度的自适应码率控制图像压缩算法

针对非完全嵌入编码的图像压缩算法难以实现精确的码率控制问题,提出了一种结合码率预测和压缩后率失真优化的高精度自适应码率控制的图像压缩(HTJ2K-RPRD)算法。首先,根据二维离散小波变换高频子带数据的高斯分布特性,计算量化前高频子带数据的信息熵得到最小平均比特数,用最小平均比特数来估计量化编码后高频子带数据的码率预测值;接着,采用与JPEG2000标准压缩质量相当但复杂度比其低的HTJ2K标准进行图像压缩,根据HTJ2K标准中清理通道的编码特点,粗略计算二维离散小波变换低频子带数据在码流中嵌入的平均比特数,用嵌入的平均比特数来估计编码后低频子带数据的码率预测值;然后,统计所有编码后子带数据的码率预测值来估计基础截断位平面;最后,从基础截断位平面编码产生多个编码通道,对产生的编码通道进行率失真优化以实现自适应码率控制的图像压缩。实验结果表明:HTJ2K-RPRD算法在自适应码率控制的情况下可实现带宽受限压缩系统的定码率压缩,且复杂度更低;在不同位深和像素大小的图像上的压缩码率控制精度可达99.997%。

基于PSMSD的JPEG2000优化率控制算法

对优先扫描率分配算法进行分析,提出了一种基于比特平面优先扫描和最小斜率丢弃的JPEG2000压缩率控制算法,以解决优先扫描率分配对重建图像质量带来的影响。对所有编码通道根据比特平面优先级从高到低依次进行T1编码,达到目标码率后对所有码块进行率失真最小斜率丢弃算法来完成优化截取,从而进一步快速搜索最优码流截取点,有效地降低了T1编码器的冗余。实验结果表明,该算法有效减少了计算量和存储量,且获得了与标准算法基本相同的高压缩性能。

卫星干涉多光谱图像压缩新算法

根据卫星干涉多光谱图像的成像特性,提出一种基于分类权值率失真优化截取和自适应编码深度控制的部分SPIHT光谱图像压缩算法.首先根据干涉区域类型和编码平面的重要性,对各棵零树各个编码过程赋予不同的重要性权值,然后采用部分SPIHT算法对每棵零树独立编码,编码时根据比特平面层中重要系数的统计概率自适应地进行3种编码模式的选择,同时依据重要性权值和深度控制因子自适应地控制每棵零树的编码深度,最后在编码深度内,根据不同干涉区域的零树对恢复光谱的失真贡献,采用分类权值率失真方法对码流进行优化截取,使码流分配与失真达成最优.实验结果表明,本算法比传统算法更好地保护了光谱信息.

基于重要性权值的自适应率控制算法

针对优化截取内嵌块编码提出一种基于重要性权值的自适应率控制算法.对所有编码过程根据其所在的比特平面和编码类型赋予不同的重要性权值,由高到低依次进行T1编码.T2编码器由已编码比特率自适应地反馈控制编码深度,完成优化截取.实验结果表明:本方法有效地减少了计算量和存储量,易于硬件实现.

H.264帧内预测算法的研究与优化

H.264作为最新的视频编码标准,为了获得最佳的帧内和帧间预测,H.264采用了率失真优化(RDO)技术,提高了编码质量,降低了比特率。RDO技术对所有的帧内/帧间预测模式采用全搜索算法,导致了很高的计算复杂度。本文中,引入了一种新颖的快速帧内预测算法,改变模式选择的顺序,利用临块之间预测模式的相关性,通过阈值比较及绝对差值和排序的方式,对H.264帧内预测算法进行了优化。实验结果表明:与全搜索算法相比,快速算法降低了30%左右的编码时间,而信噪比、码流几乎不变。

基于梯度压缩的YOLO v4算法车型识别

为进一步提高智能交通系统对车辆及不同车型识别的泛化性、鲁棒性与实时性.根据检测区域的特征有针对性地构建数据集,改变余弦退火衰减(CD)学习率的更新方式,提出一种基于梯度压缩(GC)的Adam优化算法(Adam-GC)来提高YOLO v4算法的训练速度、检测精度以及网络模型的泛化能力.为验证改进后YOLO v4算法的有效性,对实际路况的车流进行采集后,利用训练完成的网络模型对不同密度车流进行定量的车型检测实验验证.经实验验证,改进后方法的整体检测结果要优于改进前,YOLO v4和YOLO v4 GC CD训练得到的网络模型在阻塞流样本下检测得到的准确率分别为94.59%和96.46%;在同步流样本下检测得到的准确率分别为95.34%和97.20%;在自由流样本下检测得到的准确率分别为95.98%和97.88%.

一种基于3维SPECK编码的超光谱图像压缩算法

提出一种针对超光谱图像压缩的基于小波变换的、嵌入式的3维块分割编码算法。通过3维小波变换,将超光谱图像的空间冗余和谱间冗余同时去除。针对变换域内的小波系数,将集合分割嵌入式块SPECK编码算法扩展为3维,构造一种3维SPECK编码算法,对小波系数进行量化编码。实验证明,3维SPECK编码算法具有良好的率失真性能,其压缩效果优于采用SPECK方法对每一波段图像做压缩编码的效果,并具有计算复杂度低和嵌入式的特性。

基于加权率失真优化SPIHT算法的干涉多光谱图像压缩

基于空间调制型成像光谱仪的成像特点,提出了一种适合于干涉多光谱图像的加权率失真优化多级树集合分裂(SPIHT)光谱压缩算法。该算法根据干涉多光谱图像在时域和频域的特点,推导出时域中随着光程差的增大,干涉图像对频域中光谱曲线的形状影响越大。因此,在光程差方向上,逐渐提升率失真函数的斜率,增大对图像的保护程度,不仅弥补了SPIHT算法在码率分配上的不足,而且有效地保护了频域中的光谱信息。实验结果表明,无论在时域还是频域,该算法与现有算法相比,性能有明显改进。

基于移动Agent的JPEG2000分布式编码算法研究

该文针对无线传感器网络节点处理能力、存储能力和能量供应均有限的特点,提出一种基于移动Agent的JPEG2000分布式编码算法。采用多个节点对图像进行分布式编码,通过引入移动Agent机制来实现网络节点间的信息交互,在保证图像编码性能不变的情况下,降低单个节点能耗,使系统不因单个节点能量耗尽而瘫痪,以延长系统的生命周期。仿真实验结果表明,该文所提出的基于移动Agent的分布式编码算法在无线传感器网络环境中可以保证编码后的图像质量没有下降,并能有效均衡系统能耗、延长网络工作寿命达3倍左右。

一种支持干涉多光谱图像ROI的压缩编码方法

提出了一种基于EBCOT (率失真优化截取内嵌码块编码 )算法的矩形ROI(感兴趣区域 )编码的干涉多光谱卫星遥感图像压缩方法 该方法不需要对小波域的系数进行提升 ,而是在码流组织时通过对多光谱区域的误差跟踪提高恢复图像的质量 误差的跟踪完全是自适应的 ,可以根据用户给定的恢复图像多光谱区域的峰值信噪比最低要求自动实现码流的组织 ,解码器不需要知道该图像是否存在ROI ,而且该方法保留了EBCOT的优良特性 实验结果表明 。

无线视频传感器网络的能量优化

为了解决无线传感器网络节点计算能力和节点能量问题,以非能量约束下的视频传输为基础,研究视频传输的码率-失真模型,获取编码性能与失真的定量关系.在编码过程中,分析了与能量消耗有关的因素与模块,建立无线传感器单节点"能量-码率-失真"的优化模型,使无线传感器网络在一定失真允许范围内,单节点能量消耗最优.通过实验数据分析表明,所建立的优化模型在一定失真允许的情况下,可以得到最优的模块间能量分配方案.

JPEG2000 T_2编码快速算法及硬件实现

对JPEG2000中T2编码器的率失真优化算法和码流组织方法进行了深入分析,提出了一种易于硬件实现的T2编码器快速算法并详细给出了其硬件结构。通过降低率失真斜率估计的计算复杂度、简化优化截取方法和码流组织中标记树(tagtree)编码方法,降低了T2编码器硬件实现的难度,减少了硬件资源,提高了JPEG2000硬件系统处理的并行度。实验结果表明,输出码流符合JPEG2000标准格式,而图像质量下降很小,系统已通过了FPGA验证。

Arrhenius公式和环境作用动力学对压缩橡胶的精度比较

目的 精确描述压缩橡胶永久变形率的变化规律,准确评估其使用寿命。方法 应用环境作用动力学理论,建立压缩橡胶永久变形率的变化微分方程,求解微分方程得到压缩橡胶永久变形率变化规律的微分方程通解。再以氟硅橡胶为例,通过高温加速试验获取其在100、125、150、175、200℃下的试验数据,分别采用环境作用动力学通解和阿伦尼乌兹公式建立氟硅橡胶压缩永久变形率模型。最后,与3.5 a的自然环境试验数据进行对比。结果 应用环境作用动力学理论建立的氟硅橡胶压缩永久变形率模型与3.5 a自然环境试验数据的最大误差约为3.32%,而应用阿伦尼乌兹公式建立的氟硅橡胶压缩永久变形率模型的最大误差约为14%。结论 阿伦尼乌兹公式只适用于没有环境作用或固定环境作用下的物质特征变化,而环境作用动力学方程中,有明确的环境作用项σ,适用于复杂环境作用下物质特征变化规律的描述。

H.264中多参考帧预测技术的优化

提出了一个低复杂度的快速多参考帧选择算法。模拟结果表明本算法在保持率失真性能的前提下可以大大减少多参考帧预测的计算复杂度。