基于兰氏距离的H.264/AVC帧内快速算法

提出了一种帧内模式快速选择算法。利用宏块内部相邻像素值的差异判定宏块的类型,再进行Intra_4×4和Intra_16×16两种模式的快速选择。对于Intra_4×4模式,利用兰氏距离提取4×4块的纹理方向,根据纹理方向进行Intra_4×4模式的快速选择。实验结果表明,所提算法在峰值信噪比(PSNR)和码率变化不大的情况下,显著地提高了编码速度。     

一种基于块纹理特性的H.264/AVC帧内预测算法

H.264/AVC视频编码在空域上从多个方向进行多种模式的帧内预测,并使用率失真优化(RDO)算法选择最佳模式,使其算法复杂度很高,无法满足实时视频的需求.为此,提出一种快速预测算法,利用宏块在一定方向上的像素差分和对宏块是否有明显纹理及纹理方向进行有效预判,并根据预判结果对块类型和预测模式进行选择,避免对各块进行所有模式的计算,从而有效地降低了复杂度.实验结果表明本算法在峰值信噪比(PSNR)和码率变化极小的情况下,编码速度有显著提高.     

一种新的H.264/AVC帧内模式快速选择算法

利用改进的模糊积分准则提前对宏块的类型进行判定,实现Intra_4×4和Intra_16×16模式的快速选择,对于Intra_4×4模式,采用改进的平方梯度法估计块的纹理方向,从而排除可能性小的预测模式,提高帧内编码速度.试验表明该算法在基本保持编码性能的同时,可显著降低帧内预测的复杂度.     

应用模糊隶属度的H.264帧内预测模式快速选择

H.264中采用的率失真优化技术虽然提高了编码效率,但也使计算复杂度增加,影响编码的实时实现。针对这一问题,通过分析H.264中计算复杂度较高的帧内预测模式选择部分,提出一种新的帧内预测模式选择算法。根据模糊隶属度函数预先判断宏块类型,从Intra_4×4和Intra_16×16两种预测模式中选择一种,并通过判断4×4块的纹理方向,减少候选预测模式的数量。实验结果表明,在保持图像性能和码率基本不变的情况下,该算法能有效提高H.264的编码速度,有利于实时应用。     

SPME/GC法测定油炸淀粉类食品中的丙烯酰胺

自制了十六醇/聚己二酸乙二醇酯(CA/PGA)固相微萃取探头,建立了油炸淀粉类食品中丙稀酰胺的SPME/GC测定方法。利用该方法测定了油炸方便面和油条中的丙烯酰胺。结果显示,SPME/GC法在2.5μg/kg~1500μg/kg范围内有很好的线性,检测限为2.5μg/kg,回收率为91.2%~98.8%,RSD为2.7%(n=6)。该法比传统的LLE溴衍生化/GC法灵敏度高,重现性好,操作简便。     

基于×字形窗口的自适应中值滤波算法

传统的中值滤波方法在去除脉冲噪声的同时会损失部分图像细节,且运行速度也不能很好地满足实时性要求。在此对Matlab工具箱中的中值滤波算法进行改进,提出一种基于×字形滤波窗口的自适应中值滤波算法。该方法具有根据3×3的×字形窗口中噪声点个数自适应调整滤波窗口大小及根据矩阵的对称性及基本的逻辑运算实现×字形窗口的特点。实验结果表明,与传统的方形窗口中值滤波算法相比,该方法在有效去除椒盐噪声和脉冲噪声的同时,较好地保持了图像细节,缩短了运行时间。