品管圈活动在提高护士对体温单绘制质量中的应用效果分析

目的分析将品管圈活动用于提升护士对体温单绘制质量的效果。方法此文分析资料为2016年5月至2016年8月本医院任职的10名护士,实行品管圈活动,在开展品管圈活动之前以及之后各调查118例患者的体温单绘制单,计算开展品管圈活动之前以及之后的体温单绘制合格率,分析目标达标率、进步率和无形成果。结果开展品管圈活动之后体温单绘制合格率(83.9%)相比于开展品管圈活动之前数据(49.2%)明显提升,P<0.05,表明数据之间的统计学意义,目标达标率是122.6%,进步率是70.5%。结论开展品管圈活动可以促使护士对体温单绘制质量的提升,呈现重要应用意义。

基于模式复杂度的深度视频快速宏块模式选择算法

为了降低深度视频编码的复杂度,提高深度视频编码的效率,本文利用深度视频纹理复杂度的一致性,提出了一种深度视频快速宏块模式选择算法.该算法首先对不同区域模式复杂度进行分析,定义一个宏块模式复杂度因子,根据该因子将深度视频划分为简单模式区域和复杂模式区域.然后,分析深度视频的宏块模式分布情况及宏块模式选择的相关特性,为提出的算法提供理论依据.最后,根据模式区域选择相应的编码策略完成深度视频宏块模式的快速选择.实验结果表明,提出的算法在几乎不影响编码率失真性能及保证绘制质量的情况下可明显降低计算复杂度,能节约65.57％～92.72％的编码时间;而在低码率的情况下节约的编码时间会更多.因此,该算法在较低网络带宽限制下更加有效.

面向HEVC的深度视频预处理

通过深度相机或者深度估计软件获取的深度视频准确性差,影响深度视频的编码压缩性能。因此,本文提出了一种面向HEVC的深度视频预处理算法。首先提取深度视频的边缘获取边缘掩膜;其次根据边缘掩膜对深度序列分类进行空域平滑;再次将彩色和空域平滑后的深度视频进行时空转换,并以转换后的彩色视频为辅助对转换后的深度视频进行时域平滑,以增强深度视频的时间相关性;最后对时域平滑处理完的深度视频进行逆时空转换,获取最终的预处理深度视频。实验结果表明,提出的处理方法既可以保证虚拟视点质量基本不变,又能够节省7.00%～23.78%的码率。

面向虚拟视点绘制的深度图滤波及上采样方法

针对虚拟视点合成系统中虚拟视点的绘制质量不高,主观效果不理想的问题,同时为了提高自由视点电视系统中的深度图压缩性能,对基于下/上采样的深度图编码方法中的深度图滤波及上采样方法进行了研究。首先,根据深度图的特性使用H.264/MVC对深度图进行下采样压缩。其次,提出使用-Trous小波滤波器对解码后的低分辨率深度图进行滤波,减少由编码器引入的块效应,继而提出多相似度自适应权重上采样方法恢复原始分辨率深度图。最后,使用上采样后的深度图与未压缩的彩色视频序列进行虚拟视点合成,通过虚拟视点的峰值信噪比(PSNR)来衡量客观绘制质量。实验结果显示,使用提出的中值滤波和多相似度上采样方法与-Trous小波滤波和多相似度上采样方法生成的虚拟视点的PSNR分别比自适应权值上采样方法提高至少0.04 dB和0.22 dB,而且后者极大程度上改善了虚拟视点的主观绘制质量。