查看更多>>摘要：针对多功能视频编码(versatile video coding,VVC)帧内编码中编码单元(coding units,CU)划分存在计算复杂度过高的问题,本文提出了一种基于DenseNet+FPN(feature pyramid network)的CU快速划分算法.该算法能够大幅度降低VVC的编码复杂度,减少编码时间.首先,本文提出了一种基于纹理复杂度的CU分类算法,来评估CU块的纹理复杂度.其次,提出一种基于DenseNet+FPN的网络模型,利用多尺度信息来优化CU划分,以适应多尺度情况下的编码需求.最后,设计了一个新的自适应的质量复杂度均衡损失函数,用于平衡编码质量和计算复杂度.所提算法进行了大量的实验分析,结果证明,与公共参考软件(WC test model 10.0,VTM10.0)相比,所提算法的帧内编码平均时间减少了44.268％,而BDBR(bjφntegaard delta bit rate)仅增加了0.94％.
查看更多>>摘要：针对密文域可逆信息隐藏(reversible data hiding in encrypted images,RDHEI)算法存在像素利用率低和嵌入容量小等问题,本文提出了一种基于邻接差值和块分类(adjacency difference and block classification,ADBC)的RDHEI算法.首先,充分利用原始图像的空间相关性,通过计算得到邻接差值图像,根据图像块的最大值实现初次块分类操作;其次,对初次分类中不可嵌入的图像块,采用中值边缘预测器来预测像素,完成第二次块分类;然后,执行图像加密;最后,通过位替换,将辅助信息和秘密信息嵌入加密图像.实验结果表明,本文算法相较于现有算法,在BOSS base、BOWS-2和UCID3个数据集上的平均嵌入率(embedding rate,ER)分别提高0.06 bpp、0.01 bpp和0.15 bpp以上,能够获得较高的嵌入容量.
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