基于空间相关性的复杂度可分级帧间模式选择

来源 :计算机科学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:hongshouwang123
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
本文提出了一种针对H.264的复杂度可分级的帧间模式选择算法,该算法采用一张概率表将当前宏块的7种预测模式与相邻的上侧和左侧宏块的最优模式联系起来。对于每一种相邻宏块模式的组合情况,该表将当前宏块的7种预测模式按照出现概率的高低进行排序,从而可以确定最可能模式、次最可能模式等。在此基础上,调整候选模式数量以匹配终端平台不同的复杂度约束水平,同时又可以最大可能地保证最优模式处在所选择的部分模式子集中。该算法具有4个复杂度级别:40%,54%,70%和82%,实验证明该方法可以灵活有效地降低编码器复杂度,同时
其他文献
大规模地形可视化是大型户外环境模拟不可缺少的组成部分,也是近年来可视化领域的研究热点,在游戏、仿真、虚拟现实、地理信息系统等领域有着广泛的应用。本文重点讨论了国内外学者在该领域的研究方法和最新研究进展以及尚未解决的问题。从数据拟合和模型简化两个方面叙述了自适应地形可视化建模方法,根据对现代图形硬件是否友好,将地形模型简化算法归纳为面向CPU的细粒度LOD算法和面向GPU的粗粒度LOD算法两类,同时
由GCC编译器对C语言源程序进行语法分析产生的抽象语法树文本存在大量的冗余信息,如果直接对其进行解析,则会产生解析效率低、产生的抽象语法树会占用大量的存储空间的问题。
发现并验证了Web访问的局部性原理,在其基础上提出一种全新的集中分类学习但分布协作运行的基于P2P的客户端缓存模型——Smart Cache。SmartCache采取集中方法学习节点访问兴
在模式识别、机器学习以及数据挖掘中,分类是一个基本而又重要的问题。虽有大量的分类器应运而生,但由于处理不完整数据的复杂性,它们大都是针对完整数据的。然而,由于各种原因,现
安全和可靠是数据库系统两个重要的可信指标,它们的策略配置与系统的高效运行是有冲突的。本文分析了安全、可靠等可信指标及其相关测试工具,提出了可信赖性能基准程序性能测试