2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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文檔簡介

1、隨著圖形化用戶界面GuT(Graphic User Interface)的廣泛應(yīng)用和計算機網(wǎng)絡(luò)的迅速發(fā)展,實時的桌面圖像序列傳輸技術(shù)正得到越來越廣泛的關(guān)注,在網(wǎng)絡(luò)多媒體會議,產(chǎn)品演示、遠程辦公、遠程教學(xué)等領(lǐng)域都具有非常廣闊的應(yīng)用前景。利用這種技術(shù),不但可以在當(dāng)前的數(shù)字設(shè)備上,如PC機或便攜式顯示設(shè)備,與遠程的其它計算機進行信息交互,而且還可以操控遠程的計算機來解決當(dāng)前資源無法解決的問題,實現(xiàn)廣泛的資源(包括軟件資源和硬件資源)共享。但是

2、由于桌面圖像序列的原始數(shù)據(jù)量巨大,在Internet上傳輸極易引起網(wǎng)絡(luò)擁塞和傳輸延時,所以實時傳輸前必須對桌面圖像序列進行有效的壓縮編碼。
   桌面圖像序列包含了文本、圖形和自然圖像的信息,是一種混合圖像序列。如何有效地區(qū)分桌面圖像序列中的文本、圖形和自然圖像信息,并根據(jù)各自的特性進行壓縮編碼,是提高桌面圖像序列壓縮效率的關(guān)鍵。本文針對桌面圖像序列編碼中基于區(qū)域特征的分類編碼、分級編碼和編碼效應(yīng)后處理3個方面進行了深入的研究。

3、
   本文首先分析了桌面圖像序列的特性,在此基礎(chǔ)上,提出了一種新的基于“塊”區(qū)域特征的桌面圖像序列編碼方法(BRC—SISC,Block Region Character based screen ImageSequence Coding)。BRC—SISC算法使用幀間運動檢測去除桌面圖像序列時域上的冗余信息,并基于顏色和梯度特征的不同表現(xiàn),區(qū)分出文本/圖形塊、圖像塊和混合塊。根據(jù)塊分類的結(jié)果和各自的特性,文本/圖形塊采用調(diào)色

4、板編碼、Hextile編碼和Deflate編碼相結(jié)合的無損壓縮方式(PHDC,Palette,Hextile and Deflate Combined coding),圖像塊采用Jpeg有損壓縮編碼.混合塊則在精細(xì)分類的基礎(chǔ)上,引入“層”的概念,填充為文本/圖形“層”塊和圖像“層”塊分別編碼。算法能夠準(zhǔn)確地區(qū)分出文本/圖形區(qū)域和自然圖像區(qū)域,有效地減少或避免了振鈴效應(yīng)的產(chǎn)生。同時該算法的壓縮效率較高,運算速度較快,滿足實時系統(tǒng)的要求。<

5、br>   接著本文針對桌面圖像序列傳輸系統(tǒng)中,多點接入的客戶端在用戶要求、終端計算能力和網(wǎng)絡(luò)帶寬上存在著差異的問題,提出了一種基于“塊”區(qū)域特征的桌面圖像序列分級編碼方法(BRC—SSISC,Block Region Character based Scalable Screen Image SequenceCoding)來滿足不同性能客戶端的需求。其基于前面文本/圖形信息和圖像信息的分類結(jié)果,依據(jù)人眼視覺的敏感特性,提供了3層的S

6、NR可分級性,最大限度地為所有的客戶端提供了優(yōu)質(zhì)的桌面圖像碼流。同時本文還提出了一種補償編碼機制(CC,CompensatoryCoding),以確保在客戶端性能提高或桌面圖像序列變化較少的時候,為客戶端補償提供未變化塊的更清晰的碼流。實驗結(jié)果表明,BRC—SSISC算法能夠有效地提供分級壓縮的圖像質(zhì)量,且算法的復(fù)雜度較低,運算速度較快,滿足實時傳輸?shù)男枨蟆?br>   最后本文討論了重建圖像中編碼效應(yīng)的后處理方法。通過對塊效應(yīng)和振鈴

7、效應(yīng)的形成原因和表現(xiàn)形式的分析,發(fā)現(xiàn)受圖像局部區(qū)域特征和人類視覺特性的影響,編碼效應(yīng)在不同的圖像區(qū)域會有不同的表現(xiàn)和視覺感受。因此,本文提出了一種新的空域自適應(yīng)的編碼效應(yīng)消除算法(SAFCAR,Spatial Adaptive Filtering of Coding Artifacts Removal)。塊效應(yīng)濾波時,SAFCAR算法依據(jù)紋理信息將圖像塊邊界區(qū)域劃分為平滑區(qū)域和紋理區(qū)域,分別采用不同的檢測標(biāo)準(zhǔn)和濾波范圍來消除塊效應(yīng)。振鈴

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