混合神经网络矢量量化的设计与实现

本文设计了一种混合神经网络矢量量化编码方法,利用Kohonen网络的自组织聚类功能设计矢量量化器码书,实现矢量量化,用三层BP网络完成码字的信道符号编码.该神经网络矢量量化编码器能够并行处理输入矢量,速度快,效率高,适用于语音和图像数据压缩.     

一种改进的基于Canny算子边缘检测算法

 基于已改进的Canny算子, 用半像素插值方法将已改进的3×3模板扩展为5×5模板, 并利用归一化自相关最大值的方法判断边缘方向, 缓解了传统Canny算子由于噪声影响使检测效果有断边缘或假边缘的现象. 实验采用接受者操作特性曲线评价提出的算法性能. 结果表明, 与已有算法相比, 改进算法的检测效果有所提高, 可以精确边缘方向, 同时减小假边缘点出现的概率, 对线条边缘丰富的图像效果尤其显著.     

神经网络矢量量化的设计与实现

设计了一种混合神经网络矢量量化编码方法。利用Ｋｏｈｏｎｅｎ网络的自组织聚类功能设计矢量量化器码书，实现矢量量化，用３层ＢＰ网络完成码字的信道符号编码。该神经网络矢量量化编码器能够并行处理输入矢量，速度快，效率高，适用于语音和图像数据压缩     

运动图像矢量匹配运动补偿压缩算法

针对块匹配算法及块匹配算法中所采用的 MAD (Mean of the absolute framedifference)和 MSE(Mean of the square error)匹配准则的不足进行了详细的分析 ,提出了运动图像矢量匹配运动补偿压缩算法 (VMAMC) ,实验证明 ,该方法有较明显的优势。     

基于反馈的立体匹配算法

针对因传统的置信度传播( BP:Belief Propagation)算法生成的深度图并非十分精确而导致深度图的绘制及立体重现存在的失真问题,提出一种基于反馈的立体匹配算法,使生成的深度图进一步优化.该算法首先通过BP算法生成深度图,然后由左视点图像与深度数据绘制右视点图像,将绘制出的右视点图像与真实右视点图像进行比较...     

基于视差变化连续性调节的3D视频舒适度增强

为解决3D 视频因视差变化不连续而引起的视觉疲劳, 提出一种非舒适帧视差调节方法。该方法根据舒适度评价模型, 利用JMVC(Joint Multi-view Video Coding)多视点编码系统中的当前帧运动矢量和视差矢量信息, 找到影响舒适度的视频帧。通过非舒适帧的视差调节方法, 对影响舒适度的视频帧进行视差调节, 得到提高人眼观视舒适度的新视频。观视者根据自身生理症状和疲劳反应进行主观打分。通过多组实验前后对比的结果表明, 通过非舒适帧的视差调节后得到的立体视频观看舒适度比处理前提高5. 13%, 而且在保证视频质量的基础上, 提高了立体视频观视舒适度。     

省略零平面的彩色视频编码

为提高彩色视频的压缩比,在定义四维矩阵零平面的基础上,提出了一种"省略零平面"的编码方法.彩色视频在经过四维矩阵离散余弦变换(4DMDCT:Four-dimensional Matrix Discrete Cosine Ttansform)和四维矩阵量化后,量化系数中存在着大量的零系数.在对这些系数进行游程编码时,过多的零系数使得互不相同的游程数目多而分散,从而降低了熵编码的效率."省略零平面"编码使得大多数描述零系数的游程变短,而且变得较为集中.而对于每个子矩阵中省略的零平面信息,用额外的几个比特来表示,并对其进行DPCM(D卅erential Pulse Code Modulation)编码.实验结果表明,在保证较好视觉效果的前提下,该方法的压缩比一般可达到200倍以上.     

基于三维帧内预测的彩色图像编码

针对传统彩色图像编码方法存在的未考虑R、G、B三帧间相关性的不足,将彩色图像的R、G、B三帧作为整体考虑,提出了一种基于三维帧内预测和离散余弦变换的彩色图像编码方法.该方法利用三维帧内预测技术结合三维离散余弦变换有效地去除彩色图像相邻像素间以及R、G、B三帧之间的相关性.实验结果表明,同传统彩色图像编码方法相比,在保证相同的恢复图像效果时,该方法将压缩比提高了12.31～17.77.     

基于运动估计的置信度传播立体视频匹配算法

基于置信度传播(BP:Belief Propagation)的立体匹配算法与局部算法相比,视差准确度高,但需要耗费大量的计算时间。为此,提出一个基于运动估计的置信度传播立体视频匹配算法。该算法首先通过传统的BP算法获得I帧的匹配视差图,并保存每个像素获得最佳视差值的传递信息;然后,通过参考I帧的运动估计信息,得到重新排列的I帧视差值的传递信息,将其作为P帧置信度传播算法的初值进行迭代运算,从而大大减少了P帧置信度传播算法的迭代次数。实验结果表明,该算法能大大提高置信度传播立体视频的匹配效率。     

视频信号的可调节性压缩编码技术

详细地讨论了国际上针对视频信息传输中信源编解码的最新研究热点问题。通过对可调节性视频编解码技术的分类，对核心算法的分析，结合应用领域的特点，提出了可调节视频编解码技术的广泛应用需要折衷解决高压缩比、高适应性(带宽可调节性)和低复杂性3个问题，以解决网络中的服务质量波动问题。