H.264视频流自适应多纹理方向错误隐藏方案研究

H.264标准的错误隐藏算法对于纹理信息复杂的错误宏块,视频图像恢复后的平滑性较差。针对H.264标准算法存在的不足,提出了一种自适应的视频流多纹理方向错误隐藏方案,采用两个阈值设定策略自适应的设定Sobel边缘检测算法的阈值,通过改进的Sobel算法,检测出错误宏块的相邻块可能边缘方向,同时结合边缘像素差值成本函数自适应的确定错误数据块中每个像素点的插值方向,并根据其插值方向进行方向插值来恢复。JM8.6仿真结果表明,与标准算法相比,其隐藏效果在主观视觉判断和客观数值计算上都有一定的提高。     

基于运动矢量相对强度的时域错误掩盖算法

针对时域错误掩盖中运动矢量恢复存在偏差的问题,提出了一种依据运动矢量边界差值最小准则的运动矢量估算方法。同时,利用受损块与邻域块的运动空域相关性,提出了一种基于运动矢量相对强度的时域掩盖算法。对于受损块,评估其领域内运动矢量变化的相对强度,据此采用运动矢量边界差值最小法或拉格朗日插值法恢复其运动矢量。仿真结果表明,对不同视频序列或不同宏块丢失率,该算法所恢复的视频序列的PSNR值比传统算法提高了0.3 dB~3 dB;同时,解码的图像也获得了较好的主观视觉效果,具有更强的鲁棒性。     

一种基于H.264的细粒度多适应性视频编码算法

提出了一种基于H．264的细粒度多适应性编码算法并对其进行了仿真实验。该算法综合运用了MP(Matching Pursuit)变换和位面编码等细粒度编码技术，灵活地将MP变换结果分为两个层次的码流，帧间预测也采用了两级预测模式，生成了多层次细粒度的视频压缩码流。该算法输出码流具有精细可调性，能自适应网络带宽变化，对于解决视频应用在现有尽力而为网络上所面，临的带宽波动和异构等问题有着重要意义。仿真实验证明了该算法的恢复质量和可伸缩性。     

一种新的H.264基本单元码率控制方法

通过对H.264码率控制原理的分析,提出一种基于峰值信噪比(peak signal noise ratio,PSNR)的图像复杂度估计方法,与平均绝对差值(mean absolute difference,MAD)联合估计基本单元编码复杂度,使基本单元目标比特分配更精确。考虑到MAD线性预测模型计算复杂度高的缺点,利用图像的空间和时间相关性,提出一种加权预测模型的基本单元MAD预测方法,省略参数更新过程以减少计算量。仿真结果表明,提出的加权模型与线性模型预测精度基本相当;所提方法在精确分配目标比特和控制码率的同时,与JM9.6相比,可以令PSNR更为平滑,且平均性能提高0.2 dB。     

一种改进的H.264/AVC空时编码方案及仿真实现

传统H.264无线视频传输系统误码率较高并且重建图像质量差,针对此问题提出一种改进方案。传输系统采用H.264编码器和多输入多输出(MIMO:Multiple-input Multiple-output)系统级联的模型:基于不等差错保护思想,在信源端依照优先级顺序将H.264码流分为两部分,利用空时预编码技术的分集优势提升高优先级码流的传输可靠性,同时不改变低优先级码流的误码率,提高了无线传输系统整体性能。仿真结果表明:与传统方案相比,改进方案可以在不提高总发送功率的前提下获得较好的重建图像质量,在低信噪比时,重建图像的平均峰值信噪比可提升近7dB,且检测复杂度适中。     

H.264编码器在2D网孔和ASNoC中的通信量建模和映射

如今,SoC 设计对片上资源的需求不断增长,而总线结构却不能满足片上通信的要求。因此,设计者开始研究一种新颖的、可扩展的、模块化的设计方法学——片上网络。作者在这个领域中的主要工作是对 H.264 编码器进行通信量建模的仿真,并在规则及专用的 NoC 结构下提出相关的映射方法。首先,使用帧速率和分布拟合方法对H.264 编码器各个模块之间的通信量行为进行了仿真和分析;然后得到了 H.264 编码器专用的重要仿真参数的模型,如带宽、延时、包尺寸等;并利用这些通信量行为模型和参数将 H.264 编码器映射到二维网孔和专用 NoC 结构中;最终使用 Network Simulator-2 比较各参数,如平均包延时,丢包率和面积。另外,还比较了两种 NoC 结构在短期行为中的平均包延时。比较结果显示,专用 NoC 具有更低的平均包延时,更小的丢包率和更少的面积。     

基于Raptor码的级联型不等错误保护方法

针对在各种恶劣的信道中对码流中相对重要数据提供更强保护的问题,提出了基于Raptor码的级联型不等错误保护(unequal error protection, UEP)方法。通过在预编码阶段和无率码阶段都采用UEP设计的级联方法来提高UEP性能,增加了设计的灵活性;分析了其在二进制删除信道（binary erasure channel, BEC）中采用最大似然概率(maximum likelihood, ML)译码时UEP性能的理论上下界;最后分别对其在BEC和加性高斯白噪声(additive white Gaussian noise, AWGN)信道中的UEP性能进行了仿真实验。理论分析和仿真实验结果显示,与在预编码阶段或无率码阶段单独采用UEP设计的方法相比,该级联型方法在基本不损失普通数据性能的情况下能为重要数据提供更强的保护,具有较好的UEP性能     

一种基于Boosting的集成学习算法在不均衡数据中的分类

针对多类别不均衡数据的分类问题,从数据集的特征选择和集成学习两个角度出发,提出了一种新的针对不均衡数据的分类方法—BPSO-Adaboost-KNN算法,算法采用基于多分类问题的可视化的AUCarea作为分类评价指标.为了测试算法的性能,本文选取了10组UCI和KEEL选取的测试数据集进行测试,结果表明本算法在有效提取关键特征后提高了Adaboost的稳定性,在十组数据的分类精度上相比单纯使用KNN分类器有20%~40%不等的提高.在本算法和其他state-of-the-art集成分类算法对比中,BPSO-Adaboost-KNN能够取得较优或相当的结果.最后,本文将该算法应用到石油储层含油性的识别中,成功提取了声波、孔隙度和含油饱和度三个关键属性,在分类精度上相比传统分类算法有了大幅度提高,在江汉油田五口油井oilsk81~oilsk85上的分类精度均达到98%以上,比单纯使用KNN的精度高出了20%,尤其在最易错分的油层和差油层中有良好的分类效果.     

基于位运算的不完整记录分类检测方法

缺失数据的处理是数据清洗的重要内容。提出了一种基于位运算的不完整记录分类检测方法。对不完整记录进行了界定,将记录分为完整、不完整合格、不完整修正和不完整删除四类,并给出了其层次分类流程。定义了记录的二进制表示,根据不完整记录样本生成各类记录的标准二进制表示集,按在样本中出现的次数确定标准二进制表示的优先级,并对不完整删除标准二进制表示集中的二制表示进行了表达式合并。通过位运算实现记录的分类检测,并通过处理未检出二进制表示逐步完善二进制表示集。根据不完整记录二进制表示确定记录的进一步处理。应用实例验证了方法的有效性。     

基于门限自适应的H.264帧间模式快速选择算法

针对H.264/AVC运用基于率失真优化的全计算模式决策,引入巨大的计算复杂度,提出一种基于门限自适应的帧间宏块模式快速选择算法。该算法利用视频序列图像帧间时空域相关性,并运用动态门限来提高判决准确度。实验仿真表明,该算法在无明显降低编码质量的情况下,提高了编码速度,平均缩短编码时间89.94%。     

一种改进的UEP喷泉码算法及其在FGS系统中的应用

在网络视频流的传输中,针对可分级视频编码（scalable video coding, SVC）的精细粒度质量可分级(fine grain quality scalable, FGS)方式,提出了一种改进的不等差错保护(unequal error protected, UEP)的喷泉码算法,并将UEP喷泉码与FGS结合,得出了改进UEP喷泉码的FGS系统。其核心思想是对FGS中的基本层与增强层截取不等长度的原始信息,利用喷泉码译码概率对原始信息长度敏感的特性,使得FGS的基本层数据与增强层数据以不等的概率译码。在无反馈信道的情况下,保证了基本层的优先性,提高信道利用率,并且喷泉码可以自适应网络信道环境,接收端可以根据具体的网络环境,以最大概率恢复出当地的原始信息。理论分析和仿真结果表明,采用UEP喷泉码的FGS系统,能够很好地实现基本层与增强层的数据不等保护能力,提高了传统FGS系统的性能。     

基于偏移最小和的LDPC译码改进算法

针对目前低密度奇偶校验(low-density parity-check, LDPC)码偏移最小和(offset min-sum, OMS)算法偏移因子选取不够准确的问题, 提出了一种基于次序统计量的OMS(order statistics OMS, OR-OMS)算法。该算法使用两个不同的偏移因子对校验节点更新结果进行修正, 一个偏移因子用于修正第一最小值结果, 另一个偏移因子用于修正第二最小值结果。利用次序统计量进行理论分析, 得出最优的两个偏移因子值。所提算法使用分层调度的消息传递方式, 加快算法的收敛速度。仿真结果表明, 该算法与传统的OMS算法相比, 在误比特率(bite error rate, BER)为10^-5时所提算法译码性能可以获得约0.35 dB的增益, 平均迭代次数最多能够降低34.28%, 同时拥有更好的收敛性能。     

Fast motion estimation algorithm for H.264/AVC based on centered prediction

H.264/AVC video coding standard can achieve roughly half of the bit-savings over MPEG2 and MPEG4 for a given quality. However, this comes at a cost in considerably increased complexity at the encoder and thus increases the difficulty in hardware implementation. The high redundancy that exists between the successive frames of a video sequence makes it possible to achieve a high data compression ratio. Motion estimation (ME) plays an important role in motion compensated video coding. A fast motion estimation algorithm for H.264/AVC is proposed based on centered prediction, called centered prediction based fast mixed search algorithm (CPFMS). It makes use of the spatial and temporal correlation in motion vector (MV) fields and feature of all-zero blocks to accelerate the searching process. With the initialized searching point prediction, adaptive search window changing and searching direction decision, CPFMS is provided to reduce computation in block-matching process. The experimental results show that the speed of CPFMS is nearly 12 times of FS with a negligible peak signal-noise ratio (PSNR) loss. Also, the efficiency of CPFMS outperforms some popular fast algorithms such as hybrid unsymmetrical cross multi-hexagongrid search and a novel multidirectional gradient descent search evidently.     

基于跨层不等重功率分配的渐进图像传输方案

为了在无线衰落信道下鲁棒和高效地编码传输渐进图像,提出了基于跨层不等重功率分配的编码传输方案。和以往基于不等重功率分配的传输优化方案不同,该方案综合考虑了反馈信道提供的物理层信道状态信息、链路层自动重传信息和应用层压缩编码率失真特性,采用基于解析表达的数值优化算法,求得各个层上最优不等重功率分配策略,减小给定期望传输功率约束下的图像传输失真。实验表明,相对于以往方案,所提方案不但避免了启发式优化算法的高搜索复杂度|而且能大大提高接收端重建图像的峰值信噪比。     

基于有限域构造的QC LDPC码编码器设计

为了降低准循环低密度奇偶校验（quasi-cyclic low-density parity-check, QC LDPC）码编码的复杂度,提出了一种利用近似满秩（approximate full rank, AFR）矩阵实现QC LDPC码的高效编码方案。基于有限域GF(q)乘群、加群构造出AFR校验矩阵,利用AFR矩阵可以快速得到其系统循环形式的生成矩阵。此方案不但可以实现线性化编码,而且编出的码都为系统码。仿真表明,该编码方案对于列重较小的QC LDPC码具有较好的通用性和实用价值。