基于帧间组稀疏的两阶段递归增强视频压缩感知重构网络

基于迭代优化的传统视频压缩感知重构算法运行时间长,参数的自适应性较低,限制了其实用性和泛化能力.利用神经网络强大的计算能力和运行速度快、参数可学习的优点,本文首先提出了帧间组稀疏网络(VGSR-Net),用神经网络将图像块组映射到更高维的稀疏表示域中,并利用可学习的阈值提取帧间相关特征.在此基础上,提出了两阶段混合递归增强重构网络(2sRER-VGSR-Net).首先,利用VGSR-Net对初始重构结果进行初步增强;然后,引入STMC-Net实现运动估计,并利用残差重构网络进一步重构当前帧丢失的信息,得到更高质量的重构结果.在第二阶段重构过程中采用混合递归结构,充分利用已有的高质量重构帧信息.仿真结果表明,所提算法与现有最优迭代优化重构算法SSIM-InterF-GSR相比重构性能提升了1.99dB;和基于深度学习的重构网络CSVideoNet相比,性能提升了4.60dB.     

谈谈研究生可编程片上系统(SOPC)创新基地的建设

“可编程技术与数字逻辑设计”课为我校研究生院主干课程。在2004年9月,我们申请到国防科工委立项资金的资助,建立了研究生创新基地——SOPC（可编程片上系统）实验室。围绕着创新基地的申请和建设,我们对实验内容采用了模块化方式进行设置、编写了相应的配套教材、并采取多种措施进行师资队伍建设,收到了很好的效果。本文对这些工作加以总结,以与同行们交流切磋。     

结构信息最优的静止图像压缩算法研究

JPEG2000是基于小波变换的新一代静止图像压缩标准,与以往的压缩标准相比,其具有很多优点。但是JPEG2000以MSE作为图像失真评价标准,而MSE不能很好的符合人眼主观评分,进而很大地影响了JPEG2000的压缩性能。该文在JPEG2000标准框架下,提出了以结构相似度作为失真评价标准的静止图像压缩算法(SJPEG2000)。该算法以系数对图像结构信息贡献量的大小作为准则来截取码流,使压缩后的图像尽量保存原图像的结构信息。实验结果表明,该算法压缩得到的图像很好地保留了图像结构信息,压缩图像的主观质量得到提高,结构相似度值较原JPEG2000也有一定提高。     

基于SOPC的便携式边界扫描故障诊断仪

边界扫描原理剖析 边界扫描技术的核心思想是器件内部的核心逻辑与I/D引脚之间插入的边界扫描单元,它在芯片正常工作时是"透明"的,不影响电路板的正常工作.     

关于变上限积分的等价无穷小

利用微分中值定理和L’Hospital法则证明含有变上限积分的等价无穷小代换问题,并提供两个实例作为应用．     

无反馈分布式视频编码中码率分配算法研究

码率分配是无反馈分布式视频编码中的关键技术之一.本文研究编码端快速边信息生成方法,基于边信息和Wyner-Ziv帧各个位平面误码率,提出了一种编码端码率分配算法(Bitplane Error Probability based Encoder Rate Control,BEP_ERC).还提出在编码端精确估计拉普拉斯-柯西混合分布(Laplace-Cauchy Mixture Distribution,LCMD)模型参数α和μ的思想.实验表明本文算法与现有算法相比,率失真性能提升0.1～0.4dB,且降低了编码端计算复杂度.     

变上限积分的等价无穷小

变上限积分求极限中,被积函数可用恰当的等价无穷小进行代换,以简化运算。