基于场景参考帧的预测帧刷新

为了阻止无线网络视频传输中由于丢包和误码而引发的差错扩散,提出了一种基于场景参考帧的预测帧刷新的抗差错策略.通过对视频序列的分割,对场景内需要同步刷新的视频帧进行基于场景参考帧的预测编码,获得相应预测帧,在编解码端同步场景标志和刷新标志,从而实现预测帧刷新.试验结果表明,与传统的I帧刷新策略相比,在需要高I帧刷新率的不可靠无线网络中,文中策略能够在保持相似重建视频质量的前提下,使帧比特率显著下降.     

基于率失真优化的AVS-M关键参考帧选择算法

在综合分析AVS-M视频编码传输过程中扩散失真和掩盖失真的基础上,从像素级对端到端的视频传输失真情况进行了研究。采用了一种通用的传输失真度估算模型,根据该失真度估计模型,实现了一种无反馈的关键参考帧选择算法。通过评价选择不同参考帧情况下的端到端失真度期望,在编码器率失真框架内选择最合适的参考帧,使有损传输情况下解码端的失真度达到最小。有反馈信道条件下,提出了基于反馈的关键参考帧选择算法,在帧存开销不大的条件下,极大的提高视频传输的抗差错性能。实验表明,采用的失真度估计模型能够较好地适应AVS-M标准,可以较好地估计出端到端的失真情况。实验还显示,基于率失真优化的关键参考帧选择算法,在3-20%丢包率（128kbps）情况下,无反馈和有反馈关键参考帧选择方法较AVS-M标准,PSNR值分别提高了1.9~6.4dB和2.7~10.9dB,较大提高了AVS-M视频差错恢复性能。     

多扫描双向参考的快速帧内预测算法

为了进一步提高帧内预测算法的编码性能,提出了一种多扫描双向参考的快速帧内预测算法.首先通过边缘相关性选取最优的扫描模式,并通过预处理缩减单向参考预测模式的数量,然后以哈达马变换比为权重确定双向参考的预测模式,最后利用简化的率失真模型确定最终的预测模式,并用这些预测模式进行编码,大幅度提高了编码性能.仿真结果表明,与双扫描双向参考帧内预测算法相比,该算法在大幅度减少编码时间的情况下,不但使输出码率降低了2.74%,而且使重建图像的平均峰值信噪比提高了0.13dB.     

针对编码器的参考帧有损压缩算法设计

日益增长的视频分辨率需求使视频编解码系统对片外存储器的读写造成严重的负担,为此提出一种针对视频编码器的参考帧有损压缩算法。该算法基于DPCM(differential pulse code modulation)和Golomb-Rice编码,以8×4像素块为编码单元,对参考帧的Y/U/V分量分别压缩,并且在视频编码前端引入前置滤波,以降低参考帧的压缩难度。算法在H.264的参考软件JM18.0上实现并验证,在50%的压缩率下,仍能保证可接受的视频质量。     

基于宏块突变定位帧复制篡改帧方法的研究

视频资源的海量增长及用户需求的快速变化,视频修改编辑也迅猛发展,必然引起对视频篡改检测的关注。针对帧复制视频篡改检测场景,定位帧复制篡改帧的方法聚焦宏块突变特征,包括P帧化、多帧参考化,倒置编码,分析匹配宏块异常等操作,基本解决后向帧复制及前向帧复制难以定位复制帧的问题。所提的方法对数字视频真实性、完整性的司法鉴定具有较强的实用价值。     

一种改进的RPS技术对差错重建帧的编码效率测试

在视频压缩标准H．26L平台上改进了单参考帧选择技术（Reference Picture Slection）,实现多参考帧选择技术（Multi—RPS）。并对多个标准序列进行测试。在实验数据的基础上对比分析了基于反馈信道的差错跟踪（ErrorTracking）和单参考帧选择技术（RPS）在编码效率方面的不足,相对于单参考帧选择技术,本方法较大的提高了视频压缩的编码效率。     

HEVC帧内预测块尺度的快速选择方法

针对高效视频编码(High Efficiency Video Coding,HEVC)中帧内尺度模式选择计算复杂度高的问题,提出了一种HEVC帧内预测块尺度的快速选择方法。基于图像的纹理复杂度,通过提前检测帧内预测块的绝对误差均值,选择预测块尺度类型,减少穷尽搜索代价计算过程。实验结果表明,该方法能够有效降低帧内预测块尺度模式选择的计算复杂度,在比特率平均提高3.09%的情况下,编码时间能平均减少29.87%,峰值信噪比平均提高0.031%。     

基于H.264的帧间模式选择算法研究

H.264中采用的帧间模式选择算法大幅提高了编码效率和编码质量,但是增加了计算的复杂度和编码的时间。为解决这一问题,本文提出了改进的帧间模式选择算法。实验结果表明,在基本保持图像质量和比特率增加较少的情况下,能够节省较多的编码时间。     

基于多帧参考的分块视频闪烁消除算法

提出一种基于多帧参考的分块视频闪烁消除法.该方法通过多帧的时序亮度变化,估计每一个块的闪烁增益,并通过该闪烁增益模型调整当前帧的亮度,消除闪烁.同时,设计一个针对局部块运动的运动检测器,来修正闪烁模型调整所带来的运动模糊现象.该算法能有效去除视频闪烁现象,并且具有复杂度低、处理速度快的特点.     

基于帧选择和极大似然估计的自适应光学图像多帧联合去卷积算法

为提高自适应光学(AO)图像的空间分辨率,提出一种基于帧选择和极大似然估计的AO图像多帧联合去卷积算法.该算法基于极大似然估计,根据图像的高斯噪声模型建立多帧AO图像的联合对数似然函数.首先对观测的多帧AO图像进行帧选择,遴选高质量的降质图像;然后结合观测条件和AO系统特性,推导点扩散函数估计模型;最后建立迭代求解公式,得到多帧AO图像联合去卷积方法.实验结果表明,与基于期望值最大化的Richardson-Lucy算法(Richardson-Lucy EM算法)和基于合并惩罚函数的自适应应图像复原算法(CPF-Adaptive算法)相比,该算法的峰值信噪比分别提高9%和5%,Laplace梯度模分别提高11%和8%,且得到了较清晰的目标图像.     

一种记忆元网络自适应控制方法

本文提出了一种神经网络自适应方法。该方法采用记忆元网络采用记忆元神经网络进行对象模型辩识,用单个神经元实现了自适应ＰＩＤ 控制器。被控对象输出误差经记忆元辩识网络反传后得到控制器的输出误差,以此修正控制器网络权值,由于记忆元网络无需引入延迟算子,能够逼近任意阶线性动态,保证了模型辩识的精度和误差返传的精度,神经元ＰＩＤ 控制器具有极为简单的结构与算法,保证了自适应控制的实时性,大量仿真结果表明该方法可以有效地应付非线性对象。     

I~2C总线存储器的控制方法

Philips公司推出的I2C总线是串行总线中最为著名且应用最广泛的一种,本文描述了用单片机(DS80C32)的普通I/O口模拟I2C总线接口的设计方案,及其对存储器PCF85116的控制实现。     

I^2C总线存储器的控制方法

Philips公司推出的I^2C总线是串行总线中最为著名且应用最广泛的一种,本文描述了用单片机（DS80C32）的普通I／O口模拟I^2C总线接口的设计方案,及其对存储器PCF85116的控制实现。     

触发器"记忆"功能的教学方法

触发器是构成时序逻辑电路的基本单元,其具有"记忆"功能,是教学中应该重点讲解也是中学生必须理解的内容。在教学过程中,通过教学举例的方法进行教学设计,达到较好的授课效果,提高教学质量。     

牛顿─拉斐森法及其误差的控制方法

着重对牛顿－拉斐森法误差控制进行研究，提出一种新的误差控制方法，保证了计算的精度和准确性     

基于磁记忆法的焊接缺陷检测技术研究

研究焊缝缺陷处的磁记忆信号变化规律. 建立了地磁场下焊缝的磁偶极子模型,并模拟了其在有、无缺陷时的变化曲线,根据模型曲线的变化情况总结出了焊缝处存在缺陷时磁场强度的变化规律. 通过检测自制焊接试件的磁记忆信号与模型进行对比. 缺陷处的检测曲线与模型模拟的曲线具有很好的一致性. 建立的磁偶极子模型能够反映实际焊缝处的磁记忆信号情况,可以对焊缝处缺陷进行评价.     

并联型有源电力滤波控制方法的研究

针对典型的三相整流电路对电网产生的影响,研究易于数字化的电压空间矢量预测电流算法,将其应用于并联有源电力滤波器内层跟踪控制中,给出一种补偿功能较为完善的并联有源电力滤波器及其控制方法。仿真结果表明:电压空间矢量预测电流控制技术用于并联有源滤波控制可以明显改进补偿的动态性能,提高滤波效果。     

TP—801单板机存贮器随意扩充方法

提出了一种新颖而简单的TP-801单板机内存随意扩充的方法及实现原理,解决了在用TP-801构成的大量数据分析处理系统中因Z80内存空间不够的问题。     

一种ARM存储模型的快速检测方法

针对ARM多核处理器存储模型正确性的快速检测问题,提出了一种利用时间序和悬空窗口的有界特性的快速检测方法,并实现了检测工具.该方法给出了ARM存储模型基于barrier的弱一致性模型的公理语义,通过定期扫描处理器的性能计数器获得访存指令操作间的时间约束关系.检测工具由随机指令发生模块、多核处理器性能计数器记录模块和结果分析模块3部分组成,它的低算法时间复杂度特性使其能够有效处理上百万行ARM访存指令程序.检测工具使用C++语言实现,可以在运行时动态调整指令流的长度参数,具有很好的扩展性.利用支持ARMMPCore的模拟器进行了实验,并用手工的方法在指令流执行序列中注入了几个错误,以验证程序结果是否违反ARM存储模型.实验结果表明,检测工具能够正确发现上述注入错误,检测方法和检测工具可以有效检测ARM多核处理器存储模型的正确性.     

一种求解大规模优化的有限内存方法

在修正的拟牛顿方程的基础上，给出了一种适用于求解大规模问题的有限内存对称秩一算法，该算法充分利用了迭代过程所得到的函数值和相应的梯度值。同时，用有限内存技术改造一般对称秩一算法，给出了对称秩一矩阵的有限内存矩阵表示，从而大大节省了计算机的内存和计算量，使算法更适用于大规模优化问题的求解。