一种改进的快速H.264/AVC帧内预测Pan算法

对基于边缘方向直方图的快速帧内预测Pan算法进行了改进,应用了帧内Intra-4×4和Intra-16×16块类型选择以及4×4亮度块模式选择提前中止技术。实验结果表明,该方法在保证图像失真度和码率性能的前提下,单帧编码时间较Pan算法减少了29.093%,较大幅度地加快了帧内模式决策速度。

基于边缘方向直方图的H.264帧内预测快速算法

H.264/AVC是最新的视频编码标准,和以往的标准相比,它具有更高的压缩性能。H.264/AVC采用了非标准方法率失真优化(RDO,Rate Distortion Optimization)技术,提高编码性能的同时也使得计算复杂度大大增加,难以适应实时性要求较高的场合。为了降低帧内预测模式选择的复杂度,在Pan算法的基础上提出了快速模式选择新算法。对Pan的基于边缘方向直方图的快速算法进行了改进;同时,结合色度预测模式与亮度预测模式的相关性,以及Intra16×16与Intra4×4的相关性,从而降低了模式选择的计算复杂度。实验结果表明,该方法在PSNR和码率基本不变的情况下,编码时间大大缩短。

基于小波变换的新型帧内模式预测快速选择算法

为了进一步提高视频的压缩比,提出了一种基于小波变换的新型帧内模式预测快速选择算法。该算法利用小波变换后的低频子图结合改进后的Pan算法作帧内模式选择,由此判断宏块中每个4×4子块可能的预测模式。实验结果表明,该方法在保证了视频图像良好效果的情况下,H.264/AVC帧内编码速度得到显著提高。

基于SPOT6影像的玛旁雍错湖泊面积变化研究

针对高原湖泊面积监测问题,采用2017年4月和2018年4月的SPOT6遥感影像,结合DEM数据,首先对数据进行图像镶嵌、正射校正和Gram-Schmidt Pan Sharpening算法融合等处理;再利用归一化差异水体指数提取湖泊整体;然后通过高斯低通滤波器突出水体特征,结合目视解译,选取合适的阈值精确划分水体边界;最后统计得到玛旁雍错湖泊的面积。结果表明,截至2018年4月,玛旁雍错湖泊总面积由412万km2减少到411.4万km2,平均退缩率为0.1%。通过分析普兰气象站的气象数据发现,玛旁雍错湖泊的萎缩与当年降水量变化和气温变化有关,降水量减少、气温升高导致湖泊萎缩,说明气象变化对玛旁雍错湖泊面积变化具有一定的影响。