基于运动复杂度的码率控制算法研究

针对采用运动估计/补偿（MC/ME）技术的具有多种宏块划分模式的视频编码标准,提出一种基于运动复杂度的码率控制（MBRC）算法.该算法在宏块级把运动估计、模式选择后得到的运动矢量信息(MV)、纹理信息以及宏块编码模式信息作为运动复杂度,并利用它确定宏块的类型,再根据宏块类型调整每个宏块的量化参数,使得人类视觉系统（HVS）更为敏感的运动区域分配到更多的目标比特;利用每帧图像编码后的反馈信息进行帧级码率控制,在信道码率受限的情况下,获得了较好的视觉效果.MBRC不需要额外计算运动矢量信息、纹理信息和宏块编码模式信息,提高了编码器的时间效率.     

新的学习矢量量化初始码书算法

针对原有随机数设置法、训练矢量集随机抽取法和LGB分裂法等初始码书算法存在的码矢利用率较低、运算量大和与信源匹配程度不高等不足,提出了一种新的分离平均法,并应用到基于自组织特征映射算法（SOM）的学习矢量量化（LVQ）中,图像矢量量化的实验表明,分离平均初始码书算法具有无效码矢数量少、码书性能高、运算量小、实现简单等优点。     

基于核函数的SOM及在齿轮故障聚类识别中的应用

结合统计学习理论（SLT）和支持向量机（SVM）的原理，在传统的采用欧氏距离作为竞争评价函数的自组织映射（SOM）基础上，提出了一种基于核函数的自组织映射（KSOM）方法，并把它应用于齿轮故障的聚类识别。该方法先把特征空间映射到高维的像空间，使得特征数据在像空间的映像能够较好地分开，然后在特征空间利用核函数来构造像空间中自组织竞争的评价函数以及权值的调整方法，最终在特征空间实现高维像空间中数据的聚类。试验结果表明，应用KSOM方法来聚类识别齿轮的故障，比传统SOM取得的效果更好、更稳定。     

自适应交配限制概率的自组织多目标演化算法

为平衡多目标演化算法求解不同优化问题以及求解同一优化问题时不同搜索阶段的勘探与开采能力,并考虑到减小聚类算法辅助演化算法时产生的计算开销,提出了一种基于自适应交配限制概率的自组织多目标演化算法（adaptive mating restriction probability based self-organizing multiobjective evolutionary algorithm, ASMEA）.首先,ASMEA在每一代利用自组织映射（self-organizing map, SOM）算法建立了演化种群个体间的邻居关系,基于此关系有利于算子实施恰当的重组操作,并在演化算法后期产生优质解,与此同时,为了节省利用SOM建立当前种群个体之间的邻居关系时引起的计算开销,将SOM与演化算法相融合,交替地进行SOM训练与种群演化.然后,运用交配限制概率控制交配父代来源于SOM发现的邻居种群或者是整个种群,以分别加强开采和勘探. 最后,根据采用不同父代来源的重组在过去一定代数产生后代个体的效用,自适应地调整算法的交配限制概率. 利用ASMEA和5种具有代表性的多目标演化算法对标准测试题进行求解,求解结果表明:ASMEA在搜索质量、搜索效率以及可视化方面优于其他5种算法,从而验证了ASMEA算法对多目标优化问题具有良好的求解性能.     

基于运动特性的帧间预测模式快速选择算法

高效视频编码（High Efficiency Video Coding,HEVC）大部分编码时间消耗在帧间预测,为了缩短编码时间,本文提出了一种基于CU （Coding Unit）块运动特性的帧间模式快速选择算法。首先,运用本文定义的运动特征对帧间预测模式分类;然后让CU进行尺寸N×N的帧间预测,获取子PU （Prediction Unit）块运动矢量,根据4个运动矢量的关系确定当前CU块的运动特性;最后通过运动特性确定要遍历的帧间预测模式,从而实现快速编码算法。实验结果表明,与HM16.15相比,本文提出的算法在低时延和随机接入配置下分别降低了31.6%和27.4%的编码时间,而编码器的编码性能基本不受影响。     

H.264到HEVC的低复杂度视频转码算法

针对H.264视频转码为下一代压缩标准高效电视编码（HEVC）视频过程中耗费大量时间的问题,提出一种低复杂度的视频转码算法.该算法充分利用H.264压缩视频流中包含的信息,基于图像复杂度和编码比特数之间的关系对每帧图像进行编码复杂度分析,并根据分析结果决定编码树单元的搜索深度范围;基于HEVC码流中Skip模式与H.264码流中各种模式的映射关系对Skip模式进行提前判决,通过对编码比特数的统计分析快速选择预测单元的对称与非对称分割模式;依据运动矢量的相似性,优化了HEVC运动估计过程中预测单元的搜索起点和搜索范围,进一步减少了转码过程的计算量.实验结果表明：该算法与参考算法相比转码速度获得了大幅提高,同时还保持了几乎相同的率失真表现.     

基于DGSOM_A*的移动机器人地图创建和路径规划

针对移动机器人未知环境路径规划问题,基于动态自组织特征映射网络提出了一种自组织网络动态生成A*的算法(dynamic growing self-organizing map with A*,DGSOM_A*),并将其应用于移动机器人地图创建和路径规划.该方法利用Mobotsim二维仿真软件构造了环境模型,机器人通过无碰自由巡航获取环境信息,然后把上一步得到的环境信息作为DGSOM_A*算法样本通过SOM神经元自主生长进行地图创建,生成以少数SOM图神经元分布描述环境特征信息的拓扑地图,最后完成起始点到目标点的导航任务.实验结果表明,相比传统的SOM算法,基于DGSOM_A*算法机器人能有效地通过对环境地图的绘制熟悉复杂环境并能实现最优路径选取.     

一种将增强层运动补偿与FGST融合的视频编码方案

提出了一种基于增强层运动补偿结构的单环MC+FGS(fine granularity scalability based on motion compensation)结构,以解决原有FGS技术编码效率较低的问题。由于网络流视频中常需要对帧率有不同要求的应用,因此本文在MC+FGS结构的基础上又发展了MC+FGST的方案,克服了原有FGST(temporal FGS)方案编码效率低的缺点,既获得了时域上的精细可分级能力,又提高了编码效率。     

基于改进期望最大化算法的分布式视频编码

目前,分布式视频编码（DVC）由于具有低复杂编码特性而成为视频编码领域的研究热点。DVC中,边信息性能对系统性能影响很大,一般而言,边信息性能越好,则整个系统压缩性能越好。本文研究了一种基于贝叶斯准则的期望最大化（Expectation Maximization,EM）边信息产生方法,并从运动搜索模板和初始概率模型两方面对EM算法提出了改进。实验表明,在几乎相同的率失真性能下,两种改进算法的学习时间分别缩短了30%和16%。     

基于SOM神经网络的凝汽器故障诊断研究

应用自组织特征映射(SOM)神经网络实现凝汽器的故障诊断。介绍了SOM网络的结构和学习算法;总结了凝汽器的故障集、征兆集和故障特征数据。在MATLAB环境下给出了凝汽器故障诊断的具体实例,表明该方法是一种可行有效的凝汽器故障诊断方法。     

基于运动连通性二维网格运动分析的视频对象分割算法

提出了一种基于运动连通性二维网格运动分析的视频对象时空分割算法。该算法首先利用特征检测算法获得视频帧图像的自适应二维网格表示,然后利用基于运动连通性的高阶统计方法对二维网格表示进行运动分析快速获得粗糙的运动轮廓区域并进行边缘精细化,接着对根据连通性标注出的最大连通区域进行后处理就能获得最终的分割模板从而有效提取出视频对象。实验结果表明,该算法综合了网格基分割算法和像素基分割算法的优点,具有理想的主客观性能,提高了分割速度。     

视频处理器软硬件协同设计

为了提高视频图像处理速度与硬件资源利用,针对一种基于精简指令集处理器与数字信号处理器（RISC/DSP）混合体系结构的媒体处理器：浙大数芯（MD32）,给出了一种软硬件协同设计策略.所给策略结合视频处理核心算法,研究分析MPEG视频编码标准的处理过程,进行了视频处理指令扩展设计,提高了数据的并行处理能力,利用了指令内并行执行特性.为有效实现扩展指令,处理器执行级采用了可扩展流水级技术.实验结果表明,指令扩展硬件成本仅占MD32的2.7%,逆离散余弦变换实现性能比MMX/SSE指令集实现的性能分别提高31%和23%,运动补偿性能比MMX指令集实现的性能提高了40%.     

H.264 SVC层间预测选择快速算法

针对H.264 SVC采用层间预测编码工具而引起的高计算复杂度问题,提出H.264 SVC层间预测选择快速算法.在层间残差预测方面,先作一次运动搜索,估计宏块在2种层间残差预测选择结果之间的模式代价比,利用该模式代价比预测残差数据对增强层宏块编码的影响,从而快速选择层间残差预测.在层间运动预测方面,利用宏块的运动信息和模式代价信息来快速选择层间运动预测.实验结果表明,与参考算法相比,该算法在同等质量条件下,编码速度平均提高了30%左右.该算法可以与模式选择快速算法结合使用,进一步提高编码速度．     

运动估计中的一种前处理算法

为降低视频编码中运动估计的算法复杂度,提出一种针对运动估计的前处理算法.该算法首先通过前两帧来对当前帧的矢量分布进行预测,并对大概率的运动矢量进行优先估计,使得一部分宏块的运动估计工作在前处理过程中完成,并且这些宏块的运动矢量需要的搜索点数仅为一次,因而该算法显著地提高运动估计的效率.理论分析结果表明,算法针对视频序列中的运动矢量中心偏置分布特性非常有效.把该算法分别应用于三步搜索(TSS)以及菱形搜索(DS)等算法中的实验结果表明,本算法在保持与以上算法相当的绝对误差的条件下能够大幅度降低平均搜索点数,使得运动估计的计算复杂度有了显著的降低,从而进一步降低整个视频编码的计算复杂度.     

一种改进的ME-Skip运动估计算法

在H，S，Kang的ME-Skip运动估计算法的基础上，提出了一种改进的ME-Skip运动估计算法，新算法对运动估计匹配误差差分绝对值之和(SAD)的阈值设置作了改进，新算法设置了两个SAD阈值，较小的SAD阈值用以克服误差传播，较大的SAD阈值用以尽可能的避免运动估计，当基于预测运动矢量的匹配误差介于两SAD阈值之间时，用小窗口搜索代替运动估计，实验结果表明在编码效率略有提高的同时，新算法进一步减少了运动估计运算量的10％～20％。     

一种新型的结构自组织基函数模糊CMAC

为提高CMAC的非线性逼近能力 ,通过引入Gauss基函数和基于相似测量的寻址策略 ,提出一种新的Gauss基函数模糊CMAC网络 (GFCMAC) ,并进一步在对Kohonen的自组织映射算法进行改进的基础上 ,提出了GFCMAC的结构自组织算法 (SOGFCMAC) .仿真结果表明 ,采用Gauss基函数和模糊技术可以显著提高CMAC算法的非线性逼近能力 ,与传统CMAC、广义基函数CMAC和FCMAC等算法相比 ,SOGFCMAC算法在收敛速度、逼近精度和结构自组织等多方面都具有明显的优越性 .     

H.264/AVC快速帧间模式选择算法

提出了一种针对H.264的快速帧间模式选择算法。该算法从三个方面提高编码效率:SKIP模式提前判决;引入视频分割算法分离前景和背景,确定候选模式;提出了快速帧内模式选择方法。该算法避免了不必要的运动估计和率失真代价(RDO)的计算,节省了编码时间,同时保证了编码质量。     

分布式视频编码中边信息的多策略优化

分布式视频编码器中边信息的重建质量直接影响整个编码器的率失真(Rate Distortion, RD)性能.为了提高分布式视频编码的边信息重建质量,从而优化其RD性能,在介绍最基本的边信息内插算法基础上,提出了3种策略对边信息帧进行重建优化:在利用传统单向运动估计得到运动矢量初始值后,首先利用交叠对称双向运动估计、自适应加权运动场滤波对运动场进行优化重建,然后通过加权交叠运动补偿减少边信息帧的方块效应.实验结果表明所提出的算法相对于其他边信息重建算法在不改变编码端的运算复杂度的情况下,明显提升了视频编码系统的RD性能.     

基于三维离散余弦变换的体三维视频数据压缩

针对体三维视频数据量巨大的问题,提出基于三维离散余弦变换(3D-DCT)的体三维视频数据压缩方法.该方法结合3D-DCT和三维运动估计,利用3D-DCT消除体帧内部的空间冗余.提出快速三维块匹配算法实现运动估计消除相邻体帧之间的时间冗余,利用半体素搜索算法提高块匹配精度.提出帧内体块和帧间体块的量化方法,对量化后的DCT系数采用三维之字形扫描方式组织,应用游程/自适应算术编码系统实现对DCT系数的编码.实验结果表明,对于运动较平缓的序列,该方法的性能优于JPEG2000方法;对于运动剧烈的序列,在高比特率情况下性能不如JPEG2000.该方法的平均峰值信噪比相对于3D-DCT静态体图像压缩方法提高2 dB左右.     

多视点视频编码中的运动和视差估计快速算法

针对多视点视频编码复杂度高的问题,提出一种基于分层B帧视点-时间预测结构的运动和视差联合估计快速算法.利用参考帧图像和当前编码图像的运动矢量及视差矢量之间的几何关系,设计可靠的预测矢量作为搜索起始点,并分别在不同方向的参考帧内进行小范围的运动补偿以得到最佳运动和视差矢量.该方法由前一次运动/视差估计得到候选矢量来进行下一次视差/运动估计,只需1次搜索过程就能同时确定最佳运动和视差矢量.实验结果表明,该算法与JMVM全搜索算法相比,能在保持编码质量的同时,节省87.69%的编码时间.