简化UMHexagonS算法的探讨与改进

视频编码标准H.264已采纳了"简化UMHexagonS算法"(Simplified UMHexagonS Algorithm)作为快速运动估计算法。通过对"简化UMHexagonS算法"进行介绍,对其特点及造成其优越性能的原因进行了初步分析,并提出了一种改进:首先对两类预测点进行预测,其后对不同的预测区分别进行搜索,并在强搜索的对称十字搜索后增加一次会聚判断。根据模拟实验表明,相比原算法,改进后的算法减少了搜索点数,并保持了原算法率失真特性良好的特点。

采用混合策略联合优化的模糊C-均值聚类信息熵点云简化算法

针对传统聚类算法处理点云简化问题时精度低、耗时长且易丢失特征信息等问题,提出了一种基于动态精英自适应混合策略的鹈鹕算法(DEAMPOA)与加权熵法联合优化的模糊C-均值聚类(FCM)信息熵点云简化算法。采用动态自适应种群混合策略,同时融合了精英反向化思路,显著提升了鹈鹕优化算法(POA)的收敛趋势和全局寻优能力,提高了寻找FCM最优聚类中心的成功率;利用DEAMPOA结合加权熵法对FCM进行优化,提高鲁棒性的同时增强了搜索精度,得到较好的聚类结果;在8种UCI标准数据集上与4种算法对比进行聚类性能评估实验,验证了所提方法综合性能优越;将所提方法与信息熵融合,并应用在三维点云KITTI数据集简化中。实验结果表明:与包围框简化法、随机采样简化法和特征选择简化法对比,所提方法全局误差简化前后点集之间平均欧式距离(MED)指标分别降低了2.25%、6.93%、5.74%,点云简化效果最优且运行速度满足要求。

快速运动估计UMHexagonS算法的探讨与改进

视频编码标准H.264已经正式采纳了UMHexagonS算法作为整像素的快速运动估计算法。该算法的运算量相对于快速全搜索算法可节约90%以上,同时能保持较好的率失真性能。文章对UMHexagonS算法进行了介绍,对其特点及造成其独特优越性能的原因进行了初步分析,并提出了一种改进方法,即在预测起点处增加一个内容自适应的中止搜索阈值判断,以判断是否可立即结束搜索。模拟实验表明,相比原算法,改进后的算法明显减少了搜索点数,并保持了原算法率失真特性良好的特点。

基于简化阻抗模型和比较元启发式算法的锂离子电池参数辨识方法

快速准确地辨识电化学参数对锂离子电池机理建模至关重要。而传统的参数辨识方法多采用直接拟合,难以精确反映电池的内部状态。为解决这一问题,本工作以37 Ah三元电池为研究对象,基于电化学反应中的法拉第过程、双层电容的弥散效应的非法拉第过程以及固相与液相的传导过程,构建了一个与电化学模型映射的修正简化阻抗模型,与伪二维(P2D)模型不同,该模型输入为不同荷电状态(SOC)下的三电极电化学阻抗谱(EIS),通过拟合EIS得到对应工况电化学参数,实现对电池模型准确的参数识别。通过拟合阻抗谱,辨识得到了16个高敏感度的电化学参数,其中正极7个、负极9个。我们进一步比较了66种元启发式算法在锂离子电池电化学参数识别中的性能表现,从识别精度、计算效率和鲁棒性等方面对其进行多维分析。研究结果表明,自适应差分进化算法在参数识别中综合效果最佳,其平均绝对百分比误差小于3%,非重复函数计算次数小于35000次,表明其达到最大准确度的同时运算量较低,提出的辨识方法不仅更好地反映了参数的物理意义,还为电化学模型的简化计算和在线辨识提供了有力支持。

基于UMHexagonS的快速运动估计编码算法研究

成就最新视频编码标准H.264/AVC优异编码性能的代价是其计算复杂度的大幅增加,编码速度的急剧下降。为了克服H.264/AVC标准中重要且耗时的运动估计编码技术实时性差的缺陷,针对其最新采用的UMHexagonS算法的计算冗余,利用宏块的运动特征,制定了自适应的运动估计策略和搜索点分配准则。仿真实验结果表明,本文提出的运动估计编码方案与UMHexagonS算法相比,平均节省约23%的运动估计编码时间,在有效提高编码速度的前提下,保持了H.264/AVC低码率、高质量的编码优势。

H.264中快速运动估计UMHexagonS算法的改进

在对H.264中非对称十字型多层次六边形格点搜索算法(UMHexagonS)研究的基础上,针对其存在运算量大、耗时等问题提出两方面的改进。首先,利用对称十字模板替换原来的5×5螺旋搜索,减少了64%的搜索点数;其次,利用对象内部代价的相关性提出自适应搜索长度方法,以减少运算量。在JM10.1测试模型上进行了验证。实验结果表明,改进算法在保证图像质量的前提下,可以有效地减少平均15%的运动估计时间,提高了总体的编码性能。

融合简化可视图和A^(*)算法的矿用车辆全局路径规划算法

针对矿用车辆在狭窄、弯曲及有未知障碍物的井下巷道中的路径规划效率低的问题,提出了一种融合简化可视图(SVG)和A^(*)算法的全局路径规划算法DVGA^(*)。在构建真实环境点云地图基础上,连接车辆在不同视点下的可视切点,动态生成SVG;将可视切点依次存入OPEN表作为节点,根据A^(*)算法估价函数选取路径最短情况下的节点加入CLOSED表,得到最优路径点并存储路径,同时删除OPEN表中的其余节点,循环此过程,直到OPEN表中出现终点;最后利用路径平滑算法进一步减少路径节点数量,从而提高路径规划效率。实验结果表明,与完整可视图+A^(*)算法、SVG+A^(*)算法及SVGCA^(*)算法对比,DVGA^(*)算法对复杂长距离路径的规划时间最短,平均路径长度分别缩短了10.79%,6.26%和2.86%,具有更强的适应性和更高的规划成功率。井下试验结果表明:在巷道宽度变换区域和躲避静态障碍物时,相比SVGCA^(*)算法,DVGA^(*)算法规划的路径更加平滑;躲避动态障碍物时,DVGA^(*)算法能够及时进行路径纠正,保证了路径规划的时效性和稳定性;在复杂多变的巷道环境中,DVGA^(*)算法的规划时间和路径长度相比SVGCA^(*)算法分别减少了11.51%和1.54%,具有更高的环境适应性和稳定性。

基于运动方向预测UMHexagonS算法的改进

为了进一步减少UMHexagonS算法的运算量,在详细分析UMHexagonS算法搜索过程的基础上,对运动方向的预测进行了研究,并将运动方向预测与UMHexagonS算法中的正方形搜索和非均匀多层次六边形搜索相结合,提出了一种改进算法。利用三个不同的序列进行测试仿真,测试仿真结果表明,在搜索精度和码率相似的情况下,改进后的UMHexagonS算法搜索点数明显减少。

H.264运动估计算法UMHexagonS的斐波纳契数列优化

针对H.264运动估计算法UMHexagonS搜索步长和搜索模板中存在的使用固定搜索步长和搜索点冗余的不足,结合斐波那契数列和中心偏置特性对其进行改进。新算法使用斐波那契数列的递进关系确定UMHexagonS算法的搜索步长,其次删除UMHexagonS算法中存在计算冗余的搜索点,最后结合中心偏置特性对UMHexagonS算法的大六边形搜索模板进行了修改。实验结果表明,新算法在保持UMHexagonS算法的比特率和峰值信噪比(PSNR)的情况下缩短了运动估计时间,并且随着图像像素、图像复杂度和搜索范围的提高,运动估计时间越来越短。新算法在搜索范围为64的情况下,平均缩短了23.82%的运动估计时间。

UMHexagonS算法的研究与改进

针对UMHexagon S算法存在的问题,提出了一种改进的UMHexagon S算法。算法充分利用运动矢量的中心偏置特性与运动同质性,采用递增数列步长的对称十字型搜索模板和多层次八边形搜索模板以减少无用的搜索点,根据运动矢量的变化趋势自适应地确定多层次八边形的搜索方向,用16点井字型搜索代替5×5全搜索,并改善了运动估计的粗定位。实验结果表明,与UMHexagon S算法相比,改进算法在保证PSNR和比特率基本不变的前提下,平均减少了18.53%的运动估计时间,尤其是对大运动视频序列的效果更好,最大可以减少25.17%的运动估计时间。

使用动态模型的UMHexagonS算法优化

H.264取得了很好的编码效率,但是也具有很高的计算复杂度。对H.264中的非对称十字形多层次六边形格点搜索算法(UMHexagonS)进行了优化,分别对提前终止阈值、搜索窗口大小以及搜索模式提出了3种动态模型,提高了算法的自适应性。对六种不同运动程度的视频序列进行了测试,实验结果表明,优化后的算法相对于原来的UMHexagonS算法平均减少了21.67%的编码时间以及47.49%的运动估计时间,同时只有0.02的峰值信噪比下降以及1.69%的比特率增加。

基于快速运动估计UMHexagonS算法的改进

分析了非对称十字型多层次六边形格点搜索（UMHexagonS）算法性能优越的原因，并在此基础上提出了两方面的改进。首先，针对它在高效的起始点预测后陷入搜索冗余的可能，增加了一个提前终止判断。另外，对于算法中一些固定的搜索半径和搜索点数，根据堤的尺寸大小进行了自适应修改。实验结果表明，改进的算法在不影响图像质量的前提下，有效地缩短运动估计时间9％～30％，使总体的编码性能得到提高。

自适应搜索长度的UMHexagonS算法研究

提出了基于自适应搜索长度的UMHexagonS算法。UMHexagonS算法是H.264标准视频编码中的运动估计算法之一。经过理论和数据的分析后,发现其搜索长度的选择可以改进,于是提出了利用前若干搜索点的信息来选择合适搜索长度的自适应算法,使搜索算法避开了一部分多余的搜索点。实验结果表明,在保证PSNR和码率变化不大的前提下,可以有效地降低大约15%的运动估计时间。

基于方向自适应模板的UMHexagonS算法改进

对UMHexagonS算法的搜索步骤和特点进行了分析,提出了一种改进的方法,改进初始运动矢量预测精度,去掉UMHexagonS算法中5×5全搜索中的相对不重要点,根据初始运动矢量的方向采用梯形格点搜索代替全六边形格点搜索,这在一定程度上减少了计算量,同时能更快地搜索到最佳运动矢量。实验结果表明,在保证PSNR和码率基本不变的前提下,可以有效地降低运动估计时间。

JM模型中UMHexagonS算法及改进方案

结合H.264验证模型JM8.6的源代码对UMHexagonS算法进行分析,利用视频图像序列的运动矢量的分布规律以及当前块像素之间运动估计代价的相关性,并根据图像序列本身的纹理特性,对搜索模板和搜索步长进行自适应的改进,达到了避免冗余搜索的目的。实验结果表明,改进后的算法与UMHexagonS算法相比,在保证峰值信噪比(PSNR)和码率变化不大的情况下,可以减少运动估计所需时间的30%左右。

基于子区域最佳运动矢量搜索的UMHexagonS改进算法

H.264标准是由ITU-T视频编码专家组(VCEG)和ISO/IEC动态图像专家组(MPEG)提出的视频编解码器标准,运动估计是H.264标准中耗时最高的部分。分析一些经典的运动估计算法,结合最佳运动矢量分布特性,提出了一种基于子区域的UMHexagonS改进算法。该算法将搜索区域分成9个子区域,在最佳子区域进行精确搜索,在其它子区域进行粗略搜索。仿真实验结果表明,在信噪比和比特率基本不变的情况下,改进算法的时间复杂度有明显的改善。

H.264JM模型中UMHexagonS算法优化

JM模型是JVT(joint video team)发布的H.264标准测试模型,对运动搜索算法的学习和研究有着重要的意义。本文结合JM10.1的源代码对UMHexagonS算法的提前终止策略进行了深入研究,对搜索模板进行象限分割来减少算法的搜索点数,在基本上保持了原有图象质量的情况下有效的节省了编码时间和运动估计时间。通过对5种测试序列的测试结果进行分析,优化后的UMHexagonS算法可以在图像信噪比和码率基本不变的情况下,编码时间节省8.87%,运动估计时间平均节省11.46%,有效的提高了编码的实时性。

H.264中UMHexagonS运动估计算法的改进

针对H.264中UMHexagonS算法进行研究,提出了改进的快速运动估计算法。首先对UMHexagonS算法中的固定搜索窗口、非对称十字搜索、5×5的小矩形螺旋搜索、非均匀多层次六边形格点搜索和扩展的六边形搜索进行研究;然后提出了相应的减少搜索点数的优化算法,这些优化算法分别称作动态搜索窗口、自适应十字模型搜索、方向性的3×3小矩形搜索、基于预测方向的密集搜索和改进的扩展六边形搜索,这些优化算法形成了自适应模型方向搜索(APDS)算法。对各种类型的测试序列进行实验,与UMHexagonS算法相比,结果表明APDS算法在重建视频质量和码率基本相当的条件下,运动估计时间平均减少了29.64%,每形成一个运动矢量平均节省搜索了21.64个点数;而且运动估计效率的提升,最终增强了编码器的实时性能。

简化声速剖面的声线精度损失极小准则及遗传算法

高精度水下导航定位为提高计算效率通常需要对声速剖面进行适度简化。简化声速剖面一方面涉及复杂组合优化问题,另一方面需要考虑简化导致的声线精度损失。本文构建了简化声速剖面的声线精度损失极小准则,并利用遗传算法求解该极小准则所涉及的组合优化问题。结果表明,相比简化声速剖面的MOV法与面积差法,本文算法可在有效控制声线精度损失的前提下,确定声速剖面简化层数,实现声速剖面简化的全局优化。

基于遗传算法的气体爆炸化学反应简化模型及其应用

针对火焰加速和爆燃转爆轰数值模拟中由于总包反应机理的化学反应刚性导致的时间步长小、计算效率低等问题,提出了一种通用的气体燃料爆炸化学反应模型简化方法.建立了基于遗传算法的简化反应模型Arrhenius参数寻优设计方法,使简化反应能够得出与详细反应机理量值相近的火焰特征参数,最大误差不超过5%;在此基础上,将构建的简化反应模型与多组分反应流体Navier-Stokes方程进行耦合,采用大涡模拟方法实现气体燃料爆炸化学反应过程的高效精确模拟.以开敞空间的氢气爆炸过程模拟对提出方法进行验证,仿真及实验对比结果表明,提出的方法能够以较高的效率和精度对实际物理过程进行近似,弥补详细反应机理仿真效率过低的不足,对各类气体爆炸化学反应过程具有较好的适应性.