H.264/AVC是由ITU和ISO兩大組織聯(lián)合組成的JVT共同制定的一項(xiàng)新的視頻壓縮技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)，在較低帶寬上提供高質(zhì)量的圖像傳輸是H.264/AVC的應(yīng)用亮點(diǎn)。在同樣的視覺(jué)質(zhì)量前提下，H.264/AVC比H.263和MPEG-4節(jié)約了50％的碼率。但H.264獲得優(yōu)越性能的代價(jià)是計(jì)算復(fù)雜度的增加，據(jù)估計(jì)其編碼的計(jì)算復(fù)雜度大約為H.263的3倍，因此很難應(yīng)用于實(shí)時(shí)視頻處理領(lǐng)域。針對(duì)這一現(xiàn)狀，業(yè)內(nèi)做了大量的研究工作，力圖降低其計(jì)算復(fù)雜度和提高運(yùn)行效率。比如在運(yùn)動(dòng)估計(jì)方面，國(guó)內(nèi)外在這方面的研究已經(jīng)很成熟。而針對(duì)幀內(nèi)/幀間預(yù)測(cè)編碼的研究卻較少。因此研究預(yù)測(cè)模式的快速算法具有理論意義和應(yīng)用價(jià)值。 本文在詳細(xì)研究H.264標(biāo)準(zhǔn)視頻壓縮編碼特點(diǎn)基礎(chǔ)上，分析了H.264幀內(nèi)編碼, 幀間編碼及變換，量化技術(shù)的原理及特點(diǎn)，提出了一種基于局部邊緣方向信息的快速幀內(nèi)模式判決算法，通過(guò)結(jié)合SAD的模式選擇方法來(lái)減少模式選擇數(shù)目。它采用了Sobel梯度算子計(jì)算當(dāng)前塊的邊緣信息，累加當(dāng)前塊中屬于同一方向像素點(diǎn)的邊緣矢量構(gòu)造不同模式下的邊緣方向直方圖，以便確定最可能的預(yù)測(cè)模式。該算法有效降低了編碼器的運(yùn)算復(fù)雜度，在并未顯著降低編碼性能的情況下提升了編碼器效率。仿真表明：Foreman 圖像序列編碼性能有了提高，其中PSNR平均降低了0.06dB，Bitrate平均降低了19.4％，這大大提高了視頻傳輸?shù)馁|(zhì)量。 另外在幀間預(yù)測(cè)模式選擇算法方面進(jìn)行了改進(jìn)研究：按順序?qū)Σ煌愋瓦M(jìn)行判決，有選擇地去比較可能模式，使得在有效減少需判決的模式數(shù)量的同時(shí)，結(jié)合小塊模式搜索中途停止準(zhǔn)則來(lái)確定最優(yōu)模式。仿真表明：改進(jìn)算法相對(duì)與原來(lái)算法能夠節(jié)省很多的編碼時(shí)間（平均下降了49.3％），但帶來(lái)的圖像質(zhì)星的下降（平均下降0.08dB,可以忽略）和碼率較少的增加。 同時(shí)在整數(shù)DCT變換模塊中，提出了一種快速蝶形算法，使得對(duì)4×4點(diǎn)數(shù)據(jù)做一次變換，只需通過(guò)8×8次加法和2×8次移位運(yùn)算便可完成，與原來(lái)12×8次加法和4×8次移位相比，新算法大大降低了運(yùn)算復(fù)雜度。 最后介紹FPGA的特點(diǎn)及設(shè)計(jì)流程，并實(shí)現(xiàn)了H.264編解碼器中變換編碼及量化和熵解碼模塊的硬件。這種基于FPGA所實(shí)現(xiàn)的H.264編碼視頻處理模塊設(shè)計(jì)具備了成本低，周期短，設(shè)計(jì)方法靈活等優(yōu)點(diǎn)，具有廣闊的市場(chǎng)應(yīng)用前景。 仿真表明，通過(guò)使用本文提出的幀內(nèi)/幀間速算法方法可使得H.264編碼速度獲得顯著的提高，使H.264 Baseline編碼器能在PC平臺(tái)上實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)編碼。
上傳時(shí)間： 2013-07-18
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在信息化發(fā)展的當(dāng)前，音視頻等多媒體作為信息的載體，在社會(huì)生活的各個(gè)領(lǐng)域，起著越來(lái)越重要的作用。數(shù)字視頻的海量性成為阻礙其應(yīng)用的的瓶頸之一。在這種情況下，H．264作為新一代的視頻壓縮標(biāo)準(zhǔn)，以其高性能的壓縮效率，成為備受關(guān)注的焦點(diǎn)和研究問(wèn)題。H．264通過(guò)運(yùn)動(dòng)估計(jì)/運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償（MP/MC）消除視頻時(shí)間冗余，對(duì)差值圖像進(jìn)行離散余弦變換（DCT）消除空間冗余，對(duì)量化后的系數(shù)進(jìn)行可變長(zhǎng)編碼（VLC）消除統(tǒng)計(jì)冗余，獲得了極高的壓縮效率。隨著嵌入式處理器性能的逐漸提升和3G網(wǎng)絡(luò)即將商用的推動(dòng)，H．264以其優(yōu)秀的壓縮性能，無(wú)論是無(wú)線信道傳輸方面，還是存儲(chǔ)容量有限的嵌入式設(shè)備都具有廣闊的應(yīng)用前景。 但H．264在提升壓縮性能的同時(shí)付出的代價(jià)是算法復(fù)雜度的成倍增加，實(shí)際應(yīng)用中人們對(duì)視頻解碼的實(shí)時(shí)性要求嚴(yán)格，已出現(xiàn)的對(duì)應(yīng)算法代碼多基于PC通用處理器實(shí)現(xiàn)，而嵌入式設(shè)備的主頻和處理能力仍然相對(duì)有限，存儲(chǔ)容量相對(duì)較小，總線速率相對(duì)偏低，因此必須對(duì)標(biāo)準(zhǔn)對(duì)應(yīng)算法進(jìn)行優(yōu)化移植，才能滿足實(shí)際應(yīng)用的需求。 本文在對(duì)H．264標(biāo)準(zhǔn)及其新特性進(jìn)行詳細(xì)介紹后，重點(diǎn)研究了在解碼端如何針對(duì)解碼耗時(shí)較多的模塊進(jìn)行改進(jìn)，然后將算法移植到ARM平臺(tái)，并針對(duì)平臺(tái)特點(diǎn)作出相應(yīng)優(yōu)化，最后完成解碼圖象顯示，并給出了測(cè)試結(jié)果。本文主要完成的工作如下： 詳細(xì)分析了H．264的參考軟件JM中解碼流程，并利用測(cè)試工具分析了各模塊耗時(shí)，針對(duì)耗時(shí)較多的模塊如插值運(yùn)算及去塊濾波模塊，提出了對(duì)應(yīng)的改進(jìn)算法并在H．264的參考軟件JM86上進(jìn)行了實(shí)現(xiàn)，PC測(cè)試實(shí)驗(yàn)證明了算法改進(jìn)的優(yōu)越性和運(yùn)算優(yōu)化的可行性。最后針對(duì)ARM平臺(tái)，在對(duì)程序結(jié)構(gòu)和對(duì)應(yīng)代碼進(jìn)行優(yōu)化之后，將其移植到WINCE系統(tǒng)之下，同時(shí)給出了WINCE平臺(tái)解碼后圖象加速顯示方法，并對(duì)最終測(cè)試結(jié)果與性能做出了評(píng)價(jià)。
標(biāo)簽： 264 ARM 解碼 算法優(yōu)化
上傳時(shí)間： 2013-06-04
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在通信系統(tǒng)中，人們一直致力于信息傳輸?shù)挠行院涂煽啃缘难芯浚诺兰m錯(cuò)編碼技術(shù)一直是人們研究的重點(diǎn)。1993年，Turbo碼的提出，以其接近Shannon極限的優(yōu)異的譯碼性能在編碼界引起了轟動(dòng)，并成為研究糾錯(cuò)編碼的熱點(diǎn)課題。經(jīng)過(guò)十幾年的研究和發(fā)展，目前，Turbo碼已經(jīng)走向了實(shí)用化的道路，如何用硬件實(shí)現(xiàn)有效的Turbo碼編譯碼器成為了人們研究的重點(diǎn)。 論文以基于FPGA實(shí)現(xiàn)Turbo碼譯碼器為研究目標(biāo)，首先分析了Turbo碼的基本編譯碼原理和3GPP標(biāo)準(zhǔn)的Turbo碼編碼結(jié)構(gòu)和交織算法。然后重點(diǎn)分析了MAP譯碼算法，Log-MAP譯碼算法和：Max-Log-MAP譯碼算法，并對(duì)三種譯碼算法進(jìn)行了詳細(xì)的理論推導(dǎo)和計(jì)算復(fù)雜度的定量分析比較，對(duì)影響Turbo碼譯碼性能的主要因素進(jìn)行了MATLB仿真分析。 論文在深入分析比較上述三種譯碼算法的基礎(chǔ)之上，選擇Max-Log-MAP譯碼算法進(jìn)行了Turbo碼譯碼器的FPGA設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)。主要針對(duì)FPGA實(shí)現(xiàn)的數(shù)據(jù)量化、定點(diǎn)數(shù)據(jù)表示方式、Max-Log-MAP算法子譯碼器關(guān)鍵運(yùn)算單元的FPGA設(shè)計(jì)和基于3GPP標(biāo)準(zhǔn)的Turbo碼譯碼器的內(nèi)交織的FPGA設(shè)計(jì)進(jìn)行了深入研究，完成了固定譯碼長(zhǎng)度的Turbo碼譯碼器的FPGA設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)，并利用ModelSim和MATLAB分別對(duì)譯碼器進(jìn)行了功能時(shí)序驗(yàn)證和FPGA定點(diǎn)仿真測(cè)試。
上傳時(shí)間： 2013-07-09
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H.264作為新一代視頻編碼標(biāo)準(zhǔn)，相比上一代視頻編碼標(biāo)準(zhǔn)MPEG2，在相同畫(huà)質(zhì)下，平均節(jié)約64﹪的碼流。該標(biāo)準(zhǔn)僅設(shè)定了碼流的語(yǔ)法結(jié)構(gòu)和解碼器結(jié)構(gòu)，實(shí)現(xiàn)靈活性極大，其規(guī)定了三個(gè)檔次，每個(gè)檔次支持一組特定的編碼功能，并支持一類特定的應(yīng)用，因此。H.264的編碼器的設(shè)計(jì)可以根據(jù)需求的不同而不同。 H.264雖然具有優(yōu)異的壓縮性能，但是其復(fù)雜度卻比一般編碼器高的多。本文對(duì)H.264進(jìn)行了編碼復(fù)雜度分析，并統(tǒng)計(jì)了整個(gè)軟件編碼中計(jì)算量的分布。H.264中采用了率失真優(yōu)化算法，提高了幀內(nèi)預(yù)測(cè)編碼的效率。在該算法下進(jìn)行幀內(nèi)預(yù)測(cè)時(shí)，為了得到一個(gè)宏塊的預(yù)測(cè)模式，需要進(jìn)行592次率失真代價(jià)計(jì)算。因此為了降低幀內(nèi)預(yù)測(cè)模式選擇的計(jì)算復(fù)雜度，本文改進(jìn)了幀內(nèi)預(yù)測(cè)模式選擇算法。實(shí)踐證明，在PSNR值的損失可以忽略不計(jì)的情況下，該算法相比原算法，幀內(nèi)編碼時(shí)間平均節(jié)約60﹪以上，對(duì)編碼的實(shí)時(shí)性有較大幫助。 為了實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)編碼，考慮到FPGA的高效運(yùn)算速度和使用靈活性，本文還研究了H.264編碼器基本檔次的FPGA實(shí)現(xiàn)。首先研究了H.264編碼器硬件實(shí)現(xiàn)架構(gòu)，并對(duì)影響編碼速度，且具有硬件實(shí)現(xiàn)優(yōu)越性的幾個(gè)重要部分進(jìn)行了算法研究和FPGA.實(shí)現(xiàn)。本文主要研究了H.264編碼器中整數(shù)DCT變換、量化、Zig-Zag掃描、CAVLC編碼以及反量化、逆整數(shù)DCT變換等部分。分別對(duì)這些模塊進(jìn)行了綜合和時(shí)序仿真，并將驗(yàn)證后通過(guò)的系統(tǒng)模塊下載到Xilinx virtex-Ⅱ Pro的FPGA中，進(jìn)行了在線測(cè)試，驗(yàn)證了該系統(tǒng)對(duì)輸入的殘差數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)壓縮編碼的功能。 本文對(duì)H.264編碼器幀內(nèi)預(yù)測(cè)模式選擇算法的改進(jìn)，算法實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單，對(duì)軟件編碼的實(shí)時(shí)性有很大幫助。本文對(duì)在單片F(xiàn)PGA上實(shí)現(xiàn)H.264編碼器做出了探索性嘗試，這對(duì)H.264編碼器芯片的設(shè)計(jì)有著積極的借鑒性。
標(biāo)簽： FPGA 264 幀內(nèi)預(yù)測(cè) 算法優(yōu)化
上傳時(shí)間： 2013-05-25
上傳用戶：refent
本文以“機(jī)車車輛輪對(duì)動(dòng)態(tài)檢測(cè)裝置”為研究背景，以改進(jìn)提升裝置性能為目標(biāo)，研究在Altera公司的FPGA(Field Programmable Gate Array)芯片Cyclone上實(shí)現(xiàn)圖像采集控制、圖像處理算法、JPEG(Joint Photographic Expert Group)壓縮編碼標(biāo)準(zhǔn)的基本系統(tǒng)。本文使用硬件描述語(yǔ)言Verilog，以RedLogic的RVDK開(kāi)發(fā)板作為硬件平臺(tái)，在開(kāi)發(fā)工具OUARTUS2 6.0和MODELSIM SE 6.1B環(huán)境中完成軟核的設(shè)計(jì)與仿真驗(yàn)證。 數(shù)據(jù)采集部分完成的功能是將由模擬攝像機(jī)拍攝到的圖像信號(hào)進(jìn)行數(shù)字化，然后從數(shù)據(jù)流中提取有效數(shù)據(jù)，加以適當(dāng)裁剪，最后將奇偶場(chǎng)圖像數(shù)據(jù)合并成幀，存儲(chǔ)到存儲(chǔ)器中。數(shù)字化及碼流產(chǎn)生的功能由SAA7113芯片完成，由FPGA對(duì)SAA7113芯片初始化設(shè)置、控制，并對(duì)數(shù)字化后的數(shù)據(jù)進(jìn)行操作。 圖像處理算法部分考慮到實(shí)時(shí)性與算法復(fù)雜度等因素，從裝置的圖像處理流程中有選擇性地實(shí)現(xiàn)了直方圖均衡化、中值濾波與邊緣檢測(cè)三種圖像處理算法。 壓縮編碼部分依據(jù)JPEG標(biāo)準(zhǔn)基本系統(tǒng)順序編碼模式，在FPGA上實(shí)現(xiàn)了DCT(Discrete Cosine Transform)變換、量化、Zig-Zag掃描、直流系數(shù)DPCM(Differential Pulse Code Modulation)編碼、交流系數(shù)RLC(Run Length code)編碼、霍夫曼編碼等主要步驟，最后用實(shí)際的圖像數(shù)據(jù)塊對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行了驗(yàn)證。
上傳時(shí)間： 2013-04-24
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提出通過(guò)對(duì)分塊圖像的DCT 系數(shù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)范圍壓縮來(lái)改進(jìn)傳統(tǒng)的基于DCT 變換的圖像自嵌入水印算法，并結(jié)合灰度變換函數(shù)與JPEG 標(biāo)準(zhǔn)量化表重新設(shè)計(jì)了DCT 系數(shù)碼長(zhǎng)分配表，大幅度提升了量化過(guò)程保留的圖
上傳時(shí)間： 2013-07-28
上傳用戶：小鵬
論文研究了基于Bayer格式的CCD原始圖像的顏色插值算法，并將設(shè)計(jì)的改進(jìn)算法應(yīng)用到以FPGA為核心的圖像采集前端。出于對(duì)成本和體積的考慮，一般的數(shù)字圖像采集系統(tǒng)采用單片CCD或CMOS圖像傳感器，然后在感光表面覆蓋一層顏色濾波陣列(CFA)，經(jīng)過(guò)CFA后每個(gè)像素點(diǎn)只能獲得物理三基色(紅、綠、藍(lán))其中一種分量，形成馬賽克圖像。為了獲得全彩色圖像，就要利用周圍像素點(diǎn)的值近似地計(jì)算出被濾掉的顏色分量，稱這個(gè)過(guò)程為顏色插值。由于當(dāng)前對(duì)圖像采集系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性要求越來(lái)越高，業(yè)內(nèi)已經(jīng)開(kāi)始廣泛采用FPGA來(lái)進(jìn)行圖像處理，充分發(fā)揮硬件并行運(yùn)算的速度優(yōu)勢(shì)，以求在處理速度和成像質(zhì)量?jī)煞矫婢_(dá)到滿意的效果。。主要的工作內(nèi)容如下: 本文首先介紹了彩色濾波陣列、圖像色彩恢復(fù)和插值算法的概念，然后分析和研究了當(dāng)下常用的顏色插值算法，如雙線性插值算法、加權(quán)系數(shù)法等等，指出了各個(gè)算法的特點(diǎn)和不足；接下來(lái)針對(duì)硬件系統(tǒng)并行運(yùn)算的特性和實(shí)時(shí)性處理的要求，結(jié)合其中兩種算法的思路設(shè)計(jì)了適用于硬件的改進(jìn)算法，該算法主要引入了方向標(biāo)志位的概念以及平滑的邊界仲裁法則來(lái)檢測(cè)邊界，借鑒利用梯度的三角函數(shù)關(guān)系來(lái)判斷邊界方向，通過(guò)簡(jiǎn)化且適用于硬件的方法計(jì)算加權(quán)系數(shù)，從而選擇合適的方向進(jìn)行插值。 在介紹了FPGA用于圖像處理的優(yōu)勢(shì)后，針對(duì)FPGA的特點(diǎn)采用模塊化結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)，詳細(xì)闡述了本文算法的軟件實(shí)現(xiàn)過(guò)程及所使用到的關(guān)鍵技術(shù)；文章設(shè)計(jì)了一個(gè)以FPGA為核心的前端圖像采集平臺(tái)，并將改進(jìn)插值算法應(yīng)用到整個(gè)系統(tǒng)當(dāng)中。詳細(xì)分析了采集前端的硬件需求，討論了核心芯片的選型和硬件平臺(tái)設(shè)計(jì)中的注意事項(xiàng)，完成了印制電路板的制作。 文章通過(guò)MATLAB仿真得到了量化的性能評(píng)估數(shù)據(jù)，并選取幾種算法在硬件平臺(tái)上運(yùn)行，得到了實(shí)驗(yàn)圖片。最后結(jié)合圖片的視覺(jué)效果和仿真數(shù)據(jù)對(duì)幾種不同算法的效果進(jìn)行了評(píng)估和比較，證明改進(jìn)的算法對(duì)圖像質(zhì)量有所增強(qiáng)，取得了良好的效果。
上傳時(shí)間： 2013-06-11
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在網(wǎng)格環(huán)境中，如何對(duì)任務(wù)進(jìn)行高效調(diào)度是當(dāng)前研究的熱點(diǎn)問(wèn)題。目前Min-Min調(diào)度算法是一個(gè)簡(jiǎn)單、快速、有效的算法，但它很難滿足網(wǎng)格任務(wù)對(duì)服務(wù)質(zhì)量的要求。在獨(dú)立型的任務(wù)調(diào)度模型的基礎(chǔ)上，提出了一種基于權(quán)值的改進(jìn)Min-Min調(diào)度算法。改進(jìn)后的算法通過(guò)量化網(wǎng)格任務(wù)的優(yōu)先級(jí)和等待時(shí)間，解決了原有算法存在的高質(zhì)量任務(wù)和大任務(wù)等待時(shí)間過(guò)長(zhǎng)的問(wèn)題。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，改進(jìn)后的算法滿足了網(wǎng)格任務(wù)對(duì)優(yōu)先級(jí)和等待時(shí)間的服務(wù)質(zhì)量要求，是一種網(wǎng)格環(huán)境下有效的任務(wù)調(diào)度算法。
標(biāo)簽： Min-Min 網(wǎng)格任務(wù) 調(diào)度算法
上傳時(shí)間： 2014-12-29
上傳用戶：shenlan
LVQ算法( Learning Vector Quantization，學(xué)習(xí)矢量量化網(wǎng)絡(luò))是一種基于模型（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）的方法，本實(shí)驗(yàn)要實(shí)現(xiàn)的是對(duì)LVQ改進(jìn)的聚類方法——MLVQ（閆德勤等人提出）。該方法克服了LVQ算法對(duì)初值敏感的問(wèn)題和廣義學(xué)習(xí)矢量量化(GLVQ)網(wǎng)絡(luò)算法性能不穩(wěn)定的缺點(diǎn)。(附文章)
標(biāo)簽： Quantization Learning Vector LVQ
上傳時(shí)間： 2015-08-31
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Marr邊緣檢測(cè)算法的研究，,提出了不等間隔采樣和非均勻量化相結(jié)合的數(shù)字化方法
上傳時(shí)間： 2014-11-10
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