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摘要: 1. 概述 一种通过只对视频场景中的变化进行编码来改进压缩的简单方法称为条件补充(CR)。这是第一个数字视频编码国际标准ITU-T推荐H.120中使用的唯一的时间冗余减少方法。CR编码包括发送信号来指示图片的哪些区域可以被重复,并发送新的信息来替换改变的区域。因此,CR允许在每个区域的两种表示模式中 阅读全文
posted @ 2021-12-24 19:36 为红颜 阅读(45) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 该文讨论了当量化器的输出电平数固定时,量化器对信号失真最小化的问题。失真被建模为量化器的输入和输出之间的误差函数的期望值。推导了失真最小的量化器参数的方程。我们着重讨论一下均匀分布的情况。 1. 量化背景 在许多数据传输系统中,模拟输入信号首先在发射机上转换为数字形式,然后以数字形式传输,最后在接收 阅读全文
posted @ 2021-12-23 23:01 为红颜 阅读(80) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 小编初学,好多东西还没明白,先记录一下,以后再来详细补充。 Profile和Level指定了一致性点,这些一致性点提供了标准应用程序中的编码器和解码器实现之间以及具有类似功能需求的各种应用程序之间的互操作性。一个Profile定义了一组用于的语法特性生成符合标准的位流,而level对位流的某些关键参 阅读全文
posted @ 2021-12-23 15:59 为红颜 阅读(163) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1. Minimizations for Random Variables Using vextors Given is a random vector \(Y = [Y_1, Y_2, · · · , Y_N ]^T\). We want to predict a random variable 阅读全文
posted @ 2021-12-18 10:11 为红颜 阅读(26) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1. 概要 比特分配是任何编码方案中的一个主要问题,其中一个给定的位配额必须有效地分配在许多不同的量化器之间。通常我们在传输的过程中对于码率一般是有限制的,该速率通常是通过处理量化表中所有条目所需的最小比特数来测量的;此时我们需要解决的就是一个有限制的最小化问题。一般采用拉格朗日进行解决。这种量化器 阅读全文
posted @ 2021-12-16 15:49 为红颜 阅读(42) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1.简要介绍 本文简要介绍基于变长码的标量量化。上篇研究了在给定的重构电平K的情况下,将失真降至的量化器的设计,同时有一个前提:假设所有重构level $s_i^{'}$都用相同长度的码字,为定长编码。 现在我们结合变长码γ来考虑量化器的设计。此时此刻,我们对每一个特定的映射$s_i^{'}\(赋给 阅读全文
posted @ 2021-12-05 16:57 为红颜 阅读(209) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1.简要介绍 对于PCM量化在平稳随机中的应用具有无限振幅区间的过程,我们选择了量化步长为给定量化器大小K的最小值失真。这个概念的自然延伸是在给定K的时候,最小化关于标量量化器的所有参数的失真优化变量。参数变量为K-1个边界ui,K个映射值$s_i^{'}$,\(0\le i \lt K\)。得到的 阅读全文
posted @ 2021-12-05 12:43 为红颜 阅读(541) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1.Prediction简介 在传输能力和存储能力有限的情况下,对流媒体和存储视频的需求越来越大。这差异是研究高压缩效率的视频编码技术的驱动力之一。 在这方面的一个基准是最先进的高效视频编码(HEVC)标准,它使用基于块的架构。对于每个块,使用预测编码。因此,当一个视频信号的接收器想要重建通过使用已 阅读全文
posted @ 2021-12-05 10:07 为红颜 阅读(162) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 什么是半色调(halftone) 半色调(Halftone)技术是传统印刷中用来处理阶调并模拟连续调(Continue tone)的方法。 印刷机或打印机上所打印的图像,只能借由着墨或不着墨两种阶调来表现层次,像这样的两值化影像称为半色调影像。只要借由调整不同形式、不同大小的墨点,利用人眼可以将图像 阅读全文
posted @ 2021-11-15 22:05 为红颜 阅读(2373) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: def dynamic_slice(operand: Array, start_indices: Sequence[Array], slice_sizes: Shape) -> Array: """Wraps XLA's `DynamicSlice <https://www.tensorflow.o 阅读全文
posted @ 2021-11-13 17:29 为红颜 阅读(344) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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