【摘 要】
：
多视点彩色加深度视频（MvD）是目前3D场景的主流表示方式之一。在3D-HEVC的编码框架中，深度视频帧内编码具有较高的编码复杂度。本文提出了一种基于区域分割的3D—HEVC深度视频快
论文部分内容阅读
多视点彩色加深度视频（MvD）是目前3D场景的主流表示方式之一。在3D-HEVC的编码框架中，深度视频帧内编码具有较高的编码复杂度。本文提出了一种基于区域分割的3D—HEVC深度视频快速帧内编码算法。首先根据对应彩色视频的纹理特征和深度视频的边界提取结果，把深度图分为四个区域；然后统计分析了各区域中深度视频编码失真对绘制中间视点质量的影响以及帧内编码预测模式的分布规律；最后设计了在不同区域里采用不同的CU尺寸提前决定、模式粗选限定和快速DMMs模式决定的算法。实验结果表明，本文提出的算法在绘制的中间视点质
其他文献
下面是利用废塑料瓶制作的3个演示仪．现就制作方法和原理做一说明．1超重和失重演示仪制作：如图1所示，将塑料瓶瓶口用气球薄膜密封，底端开一小口，然后把瓶子倒立再灌入适量水，使瓶口
针对杂波环境下标准的势均衡多伯努利滤波器不能有效跟踪多机动目标的问题,本文提出了一种新的多机动目标跟踪算法。该方法将势均衡多伯努利滤波器与"当前"统计自适应模型相结合,对目标的运动状态矩阵进行扩维,改变了目标状态转移矩阵和过程噪声方差,增加控制矩阵,实现目标加速度的自适应调整,从而使新算法能够适应目标运动状态的变化。仿真结果表明,在机动条件下,新算法能有效地跟踪多机动目标,而且跟踪精度较高。
1月3日,民政部发布《关于贯彻落实新修改的<中华人民共和国老年人权益保障法 >的通知》(以下简称《保障通知》),提出自新修改的《老年人权益保障法》发布之日起,各级民政部门
本文提出一种新的融合SIFT(尺度不变特征)和压缩特征的目标跟踪算法以解决姿态变换、光照变化、旋转和运动模糊下目标的稳定准确跟踪问题。算法使用压缩特征对目标和背景进行描述,通过在图像帧中采集到的正负样本在线训练和学习SVM(支持向量机)分类器,将跟踪任务构建为一个二类分类问题。使用该分类器对下一帧的目标和背景进行分类,从而获得精确的目标位置和区域。同时,算法使用前后两帧的SIFT特征点之间的对应匹
初中数学是培养学生数学思维，发展学生归纳推理能力的重要学科，由于数学是一门以论证为主的学科。因此对学生归纳能力的培养不够重视。而随着课程改革的推进，在数学教学中渗透归
患者右脚拇趾脱皮3个月余(如图),考虑是湿疹,但给予尿素治疗后无效,应该怎么办?
针对室内可见光定位采用的三边定位算法普适性不高、定位区域较小的问题,提出了一种四LED加权定位算法。该算法结合室内照明LED布局实际情况,从可见光传输距离短定位精度高的
针对大多数CFAR算法在检测舰船目标时受滑动窗口的限制,检测耗时长、效率低和易造成漏检等问题,提出一种将自适应窗口与CFAR算法结合的舰船目标检测方法。首先利用目标的全局显著性找到其大致位置,根据目标区是否满足自适应窗口设置条件分别进行处理:采用剔除掉目标干扰的背景参数检测内部目标;采用检出目标与整体背景参数双重筛选边缘目标;最后将两部分合并进行后续处理。实验结果表明,本文方法能够准确快速地定位目
针对红外云图分辨率低、视觉效果较差的问题,提出一种图像结构组稀疏表示的超分辨率方法。该方法充分利用红外云图的结构自相似性,将结构组作为稀疏表示的基本单位,建立图像结构组稀疏表示模型。在训练字典过程中通过高斯混合模型学习图像结构组的先验信息,再对样本块进行聚类,利用主成分分析学习得到紧凑的分类字典。在重建阶段对每个结构组自适应选取最匹配的字典,使用改进了的加权l1范数优化方法求解稀疏系数。实验结果表
针对行人分类中常见的光照条件、形体变化以及遮挡等多种因素,对特征提取过程造成了很大的阻碍。本文提出一种基于稀疏编码的分层特征提取方法。该方法采用前向预测函数训练最优的稀疏编码,在深度卷积网络模型的框架下以卷积预测稀疏分解算法(CPSD)分别对两层模型进行无监督学习,将两层的特征融合起来,最后采用支持向量机算法实现行人分类。实验结果表明,该文特征学习方法对行人分类的有效性,对比同类方法性能有明显提升