一种彩色视频图像序列的三维小波变换编码方法

该文给出了一种基于三维小波变换的彩色视频图像序列的编码方法。先将彩色视频图像序列的RGB(红绿蓝)色彩表示转换成YCbCr(亮度色度色度)表示,再将表示帧序的t坐标代换成z坐标,可将其看成是三维空间中的体。将其分成子块后,仿照二维图像小波变换的方法,对每个亮度色度分量做三维小波变换。变换后的各亮度色度分量的能量主要集中于低频波段,这些波段对该视频图像序列的视觉效果影响最大。将不同分量的各个不同波段按不同的精度量化并进行熵编码,可以达到去除帧内和帧间冗余,压缩数据的目的。试验表明,使用本方法可以达到较好的压缩效果。此方法较直观,速度也比较快。     

CVSD多径搜索编码算法的研究

本文提出了一种连续可变斜率增量(CVSD)调制多径搜索编码算法,经过大量的计算机模拟表明,这一算法的性能比CVSD单径搜索编码算法的性能有大的提高,并指出多径搜索编码方法性能稳定,克服了单径搜索编码方案中预测器与粗量化器间的相互作用导致的性能不稳定的缺点。这为研究高效语言编码技术提供了一条途径。     

基于多分支网络的深度图帧内编码单元快速划分算法

3维高效视频编码(3D-HEVC)标准是最新的3维(3D)视频编码标准,但由于其引入深度图编码技术导致编码复杂度大幅增加。其中,深度图帧内编码单元(CU)的四叉树划分占3D-HEVC编码复杂度的90%以上。对此,在3D-HEVC深度图帧内编码模式下,针对CU四叉树划分复杂度高的问题,该文提出一种基于深度学习的CU划分结构快速预测方案。首先,构建学习深度图CU划分结构信息的数据集;其次,搭建预测CU划分结构的多分支卷积神经网络(MB-CNN)模型,并利用构建的数据集训练MB-CNN模型;最后,将MB-CNN模型嵌入3D-HEVC的测试平台,通过直接预测深度图帧内编码模式下CU的划分结构来降低CU划分复杂度。与标准算法相比,编码复杂度平均降低了37.4%。实验结果表明,在不影响合成视点质量的前提下,该文所提算法有效地降低了3D-HEVC的编码复杂度。     

约减轮数分组密码LEA的差分分析

LEA算法是面向软件的轻量级加密算法,在2019年成为 ISO/IEC 国际标准轻量级加密算法,具有快速加密、占用运算资源少等优点。该文基于多条输入输出差分相同的路径计算了差分概率,首次对LEA-128进行了13轮和14轮的密钥恢复攻击;采用提前抛弃技术,分别在12轮和13轮差分特征后面添加了1轮,恢复了96 bit密钥;其中13轮的密钥恢复攻击数据复杂度为2⁹⁸个明文,时间复杂度为2^86.7次13轮LEA-128解密;14轮的密钥恢复攻击数据复杂度为2¹¹⁸个明文,时间复杂度为2^110.6次14轮LEA-128解密。     

基于多尺度残差双域注意力网络的乳腺动态对比度增强磁共振成像肿瘤分割方法

针对乳腺肿瘤大小形态多变、边界模糊以及前景与背景间严重类不平衡的问题,该文提出一种多尺度残差双域注意力融合网络。该网络以多尺度卷积构成的多尺度残差块作为基本搭建模块,通过提取多尺度特征和优化梯度传播通道提高其识别不同尺寸目标的能力,同时融入双域注意力单元,提高网络的边缘识别和边界保持能力。另外该文提出一种混合自适应权重损失函数改善网络优化方向,缓解正负样本极度不均衡的影响。实验结果表明,该文所提方法的平均骰子相似系数(Dice)值达到0.8063,较U形网络(UNet)提高5.3%,参数量下降73.36%,具有更优的分割性能。     

一种混合定变长虚拟块游程编码的测试数据压缩方案

 文章提出了一种混合定变长虚拟块游程编码的测试数据压缩方案,该方案将测试向量级联后分块,首先在块内找一位或最大一位表示,再对块内不能一位表示的剩下位进行游程编码,这样减少了游程编码的数据量,从而突破了传统游程编码方法受原始测试数据量的限制.对ISCAS 89部分标准电路的实验结果显示,本文提出的方案在压缩效率明显优于类似的压缩方法,如Golomb码、FDR码、VIHC码、v9C码等.     

一种新的模糊K邻域矢量量化码本设计算法

本文提出了一种新的模糊K邻域矢量量化码本设计算法(FKNNVQ)。该算法具有对 初始码本依赖性小,不会局部最小,收敛速度快,码本性能好等优点。实验结果表明,FKNNVQ算法与Karayannis等1995年提出的模糊矢量量化算法(FVQ)相比,设计的图象码本峰值信噪比和收敛速度都有明显改善。     

基于三幅像的人头脸三维标准模型建立

本文提出了一种新型的人头脸三维标准模型建模方法。所建立的人头脸标准模型具有良好的准确度和可操作性。     

基于运动矢量插值的运动补偿算法

本文首先研究了相关性约束运动估值算法,然后提出了基于运动矢量插值的运动估值算法,实验表明新算法的预测性能明显比传统块匹配运动估值算法(BMA)好,而且预测图象的主观质量得到显著改善。     

基于小波零树的图像感知熵编码研究

本文以小波作为编码框架,通过对人工合成图像的主观实验,得出小波变换域中各不同频带的视觉误差阈值函数,进而提出了一个新的量化编码方案。该方案基于小波域非均匀零树结构量化和高频低能系数的视觉非均匀量化。对实际图像的感知熵和几乎透明的情形作了研究,与JPEG标准也作了比较。实验表明该方案较充分、自适应地考虑人眼视觉冗余,具有稳健、实际可行的特点。对自然图像,在十倍压缩比左右可有视觉无失真质量。