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双正交重叠变换系数基于上下文的算术编码算法 被引量：1
1
作者 罗武胜 王继东 《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第2期91-96,共6页
提出了一种双正交重叠变换(LBT)系数基于上下文的算术编码算法。针对二进整数LBT在DSP实现过程中出现的精度和计算复杂度问题,提出了一种适于DSP并行处理的LBT定点实现方法。编码算法包含60种上下文概率模型,熵编码采用MQ编码,并根据并... 提出了一种双正交重叠变换(LBT)系数基于上下文的算术编码算法。针对二进整数LBT在DSP实现过程中出现的精度和计算复杂度问题,提出了一种适于DSP并行处理的LBT定点实现方法。编码算法包含60种上下文概率模型,熵编码采用MQ编码,并根据并行处理的需要,将MQ编码从位平面扫描过程中分离,根据分离后的结构特点,设计了改进的MQ编码器。并对算法的DSP实现进行了研究。实验结果表明,本压缩算法压缩性能和SPIHT相当,稍逊于JPEG2000,算法容易并行,硬件计算复杂度很低。 展开更多
关键词 双正交重叠变换 上下文概率模型 算术编码 并行处理
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嵌入导联上下文编码的图卷积神经网络心律失常分类模型
2
作者 喻云虎 杨湘 陈艳红 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第3期212-222,共11页
心律失常对患者健康造成严重威胁,其通过12导联心电图(electrocardiogram,ECG)的自动分类在临床上具有重要意义。现有研究偏重两两导联之间的相关性,忽视多导联上下文及频域特征,这导致了分析的局限性,且易受噪声干扰,影响分类准确性。... 心律失常对患者健康造成严重威胁,其通过12导联心电图(electrocardiogram,ECG)的自动分类在临床上具有重要意义。现有研究偏重两两导联之间的相关性,忽视多导联上下文及频域特征,这导致了分析的局限性,且易受噪声干扰,影响分类准确性。该研究提出了嵌入导联上下文编码的图卷积神经网络心律失常分类模型(lead con-text encoding embedded graph convolutional neural network model for arrhythmia classification,LCEE-GCN)。该模型利用短时傅里叶变换获取12导联心电信号的功率谱密度(power spectral density,PSD),并运用ECG信号处理算法提取R-R间期等时域特征,通过导联上下文编码获得导联间更广泛的相关性信息,并结合PSD与时域特征构建动态图结构,利用图卷积神经网络增强模型对导联间关系的学习与表示能力。在查普曼数据集上进行的实验表明,模型达到了99.38%的准确率,超过了现有先进方法。这一创新有望提高心律失常诊断的效率和准确性。 展开更多
关键词 心律失常分类 12导联心电图 图卷积神经网络 功率谱密度 导联上下文编码
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深度上下文动态点云几何压缩
3
作者 江照意 郑晟豪 杨柏林 《计算机辅助设计与图形学学报》 北大核心 2025年第4期605-614,共10页
现有的动态点云压缩方法采用预测编码的框架,通过对当前帧点云进行预测计算预测帧与当前帧的残差并进行编码,但由于使用残差编码消除帧间冗余,在运动比较剧烈和内容细节丰富的区域压缩效果欠佳.针对此缺陷,使用条件编码替代传统的预测编... 现有的动态点云压缩方法采用预测编码的框架,通过对当前帧点云进行预测计算预测帧与当前帧的残差并进行编码,但由于使用残差编码消除帧间冗余,在运动比较剧烈和内容细节丰富的区域压缩效果欠佳.针对此缺陷,使用条件编码替代传统的预测编码,提出一个基于条件编码的深度上下文动态点云几何压缩方法.首先构建一个特征空间多尺度场景流网络,用于计算动态点云的运动向量,以提高运动估计的精度;然后通过上下文生成模块构造上下文信息,并且直接以此信息为条件对当前帧点云进行编码和解码;最后融合时间先验与超先验信息,设计一个基于上下文信息的熵模型,用于估计点云的条件概率分布,提高熵编码效率.以率失真曲线的BD-rate作为性能指标,与D-DPCC相比,在8iVFB数据集上,所提方法的平均比特率降低13.62%;在MVUB数据集上,该方法的平均比特率降低15.15%;压缩性能得到显著提升. 展开更多
关键词 上下文信息 条件编码 动态点云压缩 场景流估计
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基于上下文算术编码的非三角网格拓扑压缩 被引量：1
4
作者 刘迎 韩忠明 +3 位作者 陈谊 黄今慧 毛明毅 李海生 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2010年第22期178-183,共6页
网格拓扑压缩方法是计算机图形学的基础算法。该文方法是单分辨率,主要针对非三角网格模型的拓扑信息作无损压缩。算法首先遍历网格的所有多边形得到操作系列;然后对操作系列作霍夫曼编码;再对霍夫曼编码结果作基于上下文长度可变的算... 网格拓扑压缩方法是计算机图形学的基础算法。该文方法是单分辨率,主要针对非三角网格模型的拓扑信息作无损压缩。算法首先遍历网格的所有多边形得到操作系列;然后对操作系列作霍夫曼编码;再对霍夫曼编码结果作基于上下文长度可变的算术编码得到最后的压缩结果。相比于对非三角网格拓扑信息作压缩的压缩比很高的算法,该算法得到的压缩结果更好。此算法的另一个突出优点是在解码时间和空间上有了改进——新算法可以在接收一个多边形的编码后立即完成解码并抛弃这个编码,从而使得该算法特别适用于在线传输和解码的实时与交互应用场合。此外,该算法还可以处理有空洞和柄(handle)的模型。 展开更多
关键词 基于上下文的算术编码 网格 拓扑压缩 编码 解码
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基于上下文编码器网络的油气曲线图像脱敏方法研究
5
作者 刘烨 李帆 郑泽晨 《计算机应用与软件》 北大核心 2024年第2期216-221,共6页
数据对于石油企业就是资产。数据加密与数据脱敏都是针对数据安全的策略,但目前数据脱敏技术仅能够针对文本实现,缺少石油企业中大量保有的图像数据脱敏技术。针对目前脱敏技术存在的不足之处及油气田勘探中的曲线图像数据特点,借鉴深... 数据对于石油企业就是资产。数据加密与数据脱敏都是针对数据安全的策略,但目前数据脱敏技术仅能够针对文本实现,缺少石油企业中大量保有的图像数据脱敏技术。针对目前脱敏技术存在的不足之处及油气田勘探中的曲线图像数据特点,借鉴深度学习图像修复方法,提出一套基于上下文编码器的脱敏技术,弥补了行业内对于图像数据无法脱敏的缺陷。对该方法进行详细的测试后取得了较好的脱敏效果。对比传统方法,结果证明其能够在曲线图像这种具有专业特殊性的数据中取得更明显的效果以及更可靠的脱敏效果。 展开更多
关键词 数据安全 图像脱敏 上下文编码器 卷积神经网络 生成式对抗网络
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基于上下文自适应算术编码的可重构配置信息压缩算法 被引量：2
6
作者 伍卫国 杨志华 余国良 《高技术通讯》 CAS CSCD 北大核心 2011年第5期443-450,共8页
针对可重构计算系统中配置信息压缩问题，提出了一种基于上下文自适应算术编码的配置信息压缩算法。该算法采用动态调整参数的方法逼近符号概率，采用移位操作消除算术编码的乘除法，在压缩和解压过程中引入上下文模型分配机制，实现对... 针对可重构计算系统中配置信息压缩问题，提出了一种基于上下文自适应算术编码的配置信息压缩算法。该算法采用动态调整参数的方法逼近符号概率，采用移位操作消除算术编码的乘除法，在压缩和解压过程中引入上下文模型分配机制，实现对配置信息的压缩，从而可减少所需的配置信息存储空间和重构时配置信息的传输量。该算法用现场可编程门阵列（FPGA）配置信息文件进行验证。同时，提出了一种能够有效提高硬件在线解压速度的改进方法，该方法在Virtex-4FPGA上得到实现。实验表明，对于器件占用率为90％以上和20％的FPGA配置，该算法的压缩率分别达到25％和9％。与现有的方法相比，该算法在压缩率上具有优势，并可适用于多种器件。 展开更多
关键词 可重构计算 配置信息压缩 算术编码 解压
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基于知识图谱与全局上下文注意的图像描述生成模型
7
作者 陶瑞 张素兰 周慧媛 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第5期1297-1303,共7页
针对当前大多数图像描述模型仅利用图像内容推理生成图像描述而导致描述内容缺失、准确性差的问题,通过引入知识图谱增强生成字幕的语义完整性,利用全局上下文信息约束进一步增加生成描述的准确性,提出一种基于知识图谱与全局上下文注... 针对当前大多数图像描述模型仅利用图像内容推理生成图像描述而导致描述内容缺失、准确性差的问题,通过引入知识图谱增强生成字幕的语义完整性,利用全局上下文信息约束进一步增加生成描述的准确性,提出一种基于知识图谱与全局上下文注意的图像描述模型。通过利用知识图谱,将外部知识编码到模型当中,提高生成初始语义信息的完整性;从初始的完整描述中获取全局上下文信息,利用上下文信息进一步约束指导最终生成的图像描述,提高图像描述结果的准确性。在两个不同规模的标准数据集MSCOCO和Flickr30k上与其它先进方法进行实验对比,其结果表明,该模型在评价指标上均有所提高,验证了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 图像描述 编码器解码器框架 长短期记忆网络 注意机制 知识图谱 外部知识 全局上下文注意
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基于上下文的自适应二进制算术编码研究 被引量：7
8
作者 谢林 虞露 仇佩亮 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第6期910-914,共5页
针对视频编码标准H.264中基于上下文的自适应二进制算术编码(CABAC)的复杂度高和存储空间大的问题,提出了一种简化的编码器模型.在对CABAC熵编码器进行理论分析后,给出了CABAC的编码效率公式,进而推导出不同概率时的理论最优量化点集合... 针对视频编码标准H.264中基于上下文的自适应二进制算术编码(CABAC)的复杂度高和存储空间大的问题,提出了一种简化的编码器模型.在对CABAC熵编码器进行理论分析后,给出了CABAC的编码效率公式,进而推导出不同概率时的理论最优量化点集合;通过调整CABAC中消除乘法运算的编码器的区间精度和倍乘系数,研究了这些参数和量化点集合对CABAC的编码效率和存储空间的影响,获得了该种简化模型,并利用此编码模型对不同特性的图像序列进行测试.仿真结果表明,该模型能够在编码效率降低不多的情况下,大大降低复杂度和存储空间,适用于对存储空间要求较高的视频通信. 展开更多
关键词 熵编码 算术编码 码率
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基于上下文的网格拓扑压缩熵编码方法 被引量：1
9
作者 刘迎 刘学慧 +1 位作者 孙春娟 吴恩华 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第2期446-454,共9页
提出了一种普遍适用于网格拓扑压缩的高效熵编码方法.不同于以往的单纯利用算术编码或Huffman编码对遍历网格生成的拓扑流进行编码压缩,对这些拓扑流的每个符号先计算其Huffman编码,然后采用基于上下文(已编码序列的倒数第2个符号作为... 提出了一种普遍适用于网格拓扑压缩的高效熵编码方法.不同于以往的单纯利用算术编码或Huffman编码对遍历网格生成的拓扑流进行编码压缩,对这些拓扑流的每个符号先计算其Huffman编码,然后采用基于上下文(已编码序列的倒数第2个符号作为上下文)的算术编码方法来编码其Huffman值,从而实现对网格模型拓扑信息的有效压缩.实验结果表明,熵编码方法普遍适用于各种网格拓扑压缩方法得到的拓扑流的压缩,其压缩结果普遍高于拓扑流序列的熵值——绝大多数拓扑压缩算法各自最好的压缩比. 展开更多
关键词 HUFFMAN编码 基于上下文的算术编码 网格 拓扑压缩 编码 解码
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基于上下文的自适应二阶二进制算术编码算法 被引量：2
10
作者 胡海明 李金良 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2006年第17期3267-3269,共3页
H.264是国际上最新的视频编解码标准,是未来几年内视频编码技术研究的主要方向。基于上下文的二进制算术编码算法(CABAC)是H.264中一种能适应信号统计特性的变化,容易达到渐进性能的高效率的熵编码算法。提出了基于CAB-AC的二阶二进制... H.264是国际上最新的视频编解码标准,是未来几年内视频编码技术研究的主要方向。基于上下文的二进制算术编码算法(CABAC)是H.264中一种能适应信号统计特性的变化,容易达到渐进性能的高效率的熵编码算法。提出了基于CAB-AC的二阶二进制算术编码算法(2-CABAC),把待编码比特流binstring转换成thetastring,通过对thetastring进行编码提高对binstring的压缩比。给出了2-CABAC的原理、设计方法和程序流程。测试结果表明,与CABAC相比较,2-CABAC明显提高了压缩比。最后,对转换函数Phi的设计进行了讨论。 展开更多
关键词 视频编码 H.264 熵编码 算术编码 CABAC
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结合空间上下文的局部约束线性特征编码 被引量：5
11
作者 李宗民 蒋迪 +1 位作者 刘玉杰 李华 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第2期254-261,共8页
针对传统特征编码方法聚焦于在特征空间进行编码,忽略了图像内容的空间信息,导致图像表达不准确、分类精度较低的问题,提出一种在特征空间中以图像空间上下文信息为导向的局部特征编码方法.首先基于最近邻原则为每个局部特征点选择字典... 针对传统特征编码方法聚焦于在特征空间进行编码,忽略了图像内容的空间信息,导致图像表达不准确、分类精度较低的问题,提出一种在特征空间中以图像空间上下文信息为导向的局部特征编码方法.首先基于最近邻原则为每个局部特征点选择字典中心作为向量基;然后采用探测局部特征的相邻特征点方法建立图像空间上下文约束,并将其用于特征相似性判别;再根据预设阈值来更新向量基,将其用于重构特征;最后将图像的稀疏向量用于分类器进行图像分类.实验结果表明,与同类方法相比,该方法能显著地提高分类精度,更利于图像分类. 展开更多
关键词 图像表达 图像分类 局部约束线性特征编码 上下文空间
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基于上下文建模的分类排序小波图像编码算法 被引量：2
12
作者 周映虹 马争鸣 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2006年第12期2405-2408,共4页
该文提出了基于上下文建模的分类排序小波图像编码算法。该方法使用与JPEG2000标准相同的上下文模型,以最小化相对熵为准则用动态规划获得优化的上下文分类。在重要性编码中结合优化的上下文分类进行排序编码。实验数据表明该算法的压... 该文提出了基于上下文建模的分类排序小波图像编码算法。该方法使用与JPEG2000标准相同的上下文模型,以最小化相对熵为准则用动态规划获得优化的上下文分类。在重要性编码中结合优化的上下文分类进行排序编码。实验数据表明该算法的压缩能力优于JPEG2000,尤其适于低码率压缩。 展开更多
关键词 上下文建模 上下文排序 上下文分类 重要性编码
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基于特征上下文编码的实时语义分割网络 被引量：1
13
作者 孔慧芳 冯超 胡杰 《合肥工业大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2021年第12期1621-1626,共6页
针对语义分割网络参数量过大导致分割速度慢的问题,文章设计了一种基于特征上下文编码的实时语义分割网络FCENet。FCENet首先利用卷积因式分解和通道混洗方法设计一种双分支的非对称瓶颈块,进行下采样过程中图像的空间特征信息编码,有... 针对语义分割网络参数量过大导致分割速度慢的问题,文章设计了一种基于特征上下文编码的实时语义分割网络FCENet。FCENet首先利用卷积因式分解和通道混洗方法设计一种双分支的非对称瓶颈块,进行下采样过程中图像的空间特征信息编码,有效减少网络参数,提升网络的推理速度;然后将下采样得到的编码信息作为输入特征映射进行后处理,采用不同的卷积操作获取不同层级的特征上下文,通过引入通道注意力机制联结不同层级信息拓展网络的学习能力,提升网络的分割精度。在CityScapes数据集上的实验结果验证了FCENet不仅保持了较高的分割精度,同时具有较快的推理速度。 展开更多
关键词 实时语义分割 编码网络 推理速度 分割精度 特征上下文 注意力机制
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时空上下文编码的视频拷贝检测
14
作者 王荣波 陈浩 +1 位作者 孙小雪 张江丰 《传感器与微系统》 CSCD 2016年第11期143-147,共5页
基于内容的视频拷贝检测,目前最流行的方法是基于词袋模型的关键帧内容匹配方法。由于在空间上丢失了视觉词汇的上下文信息,而在时域中,同样丢失了关键帧时域上下文信息,此类方法的精度受到限制。针对这一问题,通过使用一个上下文模型... 基于内容的视频拷贝检测,目前最流行的方法是基于词袋模型的关键帧内容匹配方法。由于在空间上丢失了视觉词汇的上下文信息,而在时域中,同样丢失了关键帧时域上下文信息,此类方法的精度受到限制。针对这一问题,通过使用一个上下文模型用于计算视频关键帧的空间上下文信息和时域上下文信息,同时将时空上下文信息量化成二进制编码,并通过海明距离实现快速的时空上下文验证。在TREVID—2009视频集上的实验验证了该算法具有较高的效率与准确性。 展开更多
关键词 视频拷贝检测 词袋模型 上下文编码
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基于上下文选择编码的小波图像编码算法
15
作者 周映虹 马争鸣 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第1期132-140,共9页
提出了基于上下文选择编码的小波图像编码算法:在独立同分布情况下,比较了直接对重要性信息进行算术编码、定长游程编码以及变长游程编码的理想平均比特损耗;分析了由于估计概率误差以及概率时变的存在从而导致了实际平均比特损耗增大;... 提出了基于上下文选择编码的小波图像编码算法:在独立同分布情况下,比较了直接对重要性信息进行算术编码、定长游程编码以及变长游程编码的理想平均比特损耗;分析了由于估计概率误差以及概率时变的存在从而导致了实际平均比特损耗增大;提出了新的上下文模型;根据上下文选择使用算术编码、定长游程编码或者变长游程编码。实验结果表明,在0.25bit/pixel下,新算法较算术编码方案编码时间节省了20%以上;与EBCOT相比,新算法提高了0～0.28dB;尤其适合于低码率应用。 展开更多
关键词 小波图像编码 算术编码 定长游程编码 变长游程编码
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基于上下文小波量化的彩色图像压缩编码
16
作者 舒忠 陈蕴智 王强 《中国印刷与包装研究》 CAS 2009年第3期25-30,共6页
本文针对传统彩色图像压缩算法复杂、模型开销大的不足,提出一种基于上下文小波量化的彩色图像压缩编码算法。该算法根据彩色图像亮度分量和色度分量的高度相关性和小波多分辨率理论,采用先对图像小波位平面编码,再对编码过程进行量化... 本文针对传统彩色图像压缩算法复杂、模型开销大的不足,提出一种基于上下文小波量化的彩色图像压缩编码算法。该算法根据彩色图像亮度分量和色度分量的高度相关性和小波多分辨率理论,采用先对图像小波位平面编码,再对编码过程进行量化监督的方法来保证压缩编码的准确性。实验证明,该方法的压缩效果优于传统压缩方法JPEG2000。 展开更多
关键词 彩色图像压缩 小波变换 上下文量化 编码
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一种基于三维小波嵌入编码的上下文模型
17
作者 孙晓南 《重庆大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第4期97-101,共5页
受EZW、SPIHT、EBCOT模型及3D-EZW、3D-SPIHT、3D-ESCOT模型的启发,综合利用小波系数不同子带间的自相似性、偏序性和同子带内相邻系数的相关性,提出了一种三维小波嵌入编码的上下文模型(3D-OWNER).实验结果表明:利用这种模型获得的PSN... 受EZW、SPIHT、EBCOT模型及3D-EZW、3D-SPIHT、3D-ESCOT模型的启发,综合利用小波系数不同子带间的自相似性、偏序性和同子带内相邻系数的相关性,提出了一种三维小波嵌入编码的上下文模型(3D-OWNER).实验结果表明:利用这种模型获得的PSNR高于3D-ESCOT模型,同时也具有3D-ESCOT模型的优良性质. 展开更多
关键词 上下文模型 可扩展编码 小波 嵌入编码 视频压缩
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基于深度卷积神经网络的多元医学信号多级上下文自编码器 被引量：7
18
作者 袁野 贾克斌 刘鹏宇 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第2期371-378,共8页
多元医学信号的典型代表有多模态睡眠图和多通道脑电图等,采用无监督深度学习表征多元医学信号是目前健康信息学领域中的一个研究热点。为了解决现有模型没有充分结合医学信号多元时序结构特点的问题,该文提出了一种无监督的多级上下文... 多元医学信号的典型代表有多模态睡眠图和多通道脑电图等,采用无监督深度学习表征多元医学信号是目前健康信息学领域中的一个研究热点。为了解决现有模型没有充分结合医学信号多元时序结构特点的问题,该文提出了一种无监督的多级上下文深度卷积自编码器(mCtx-CAE)。首先改进传统卷积神经网络结构,提出一种多元卷积自编码模块,以提取信号片段内的多元上下文特征;其次,提出采用语义学习技术对信号片段间的时序信息进行自编码,进一步提取时序上下文特征;最后通过共享特征表示设计目标函数,训练端到端的多级上下文自编码器。实验结果表明,该文所提模型在两种应用于不同医疗场景下的多模态和多通道数据集(UCD和CHB-MIT)上表现均优于其它无监督特征学习方法,能有效提高多元医学信号的融合特征表达能力,对提高临床时序数据的分析效率有着重要意义。 展开更多
关键词 多元医学信号 自编码器 上下文学习 卷积神经网络 深度学习
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基于复合上下文的自适应熵编码器设计与实现 被引量：1
19
作者 姜丽丽 赵德斌 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2007年第6期98-100,112,共4页
指出level/run的联合分布概率不仅与level有关,且与level在序列中的位置(position)有关,在此基础上提出一种基于复合上下文的自适应熵编码器设计方法。该方法挖掘了level和位置的复合上下文信息,训练生成多个与码源分布概率更加匹配的... 指出level/run的联合分布概率不仅与level有关,且与level在序列中的位置(position)有关,在此基础上提出一种基于复合上下文的自适应熵编码器设计方法。该方法挖掘了level和位置的复合上下文信息,训练生成多个与码源分布概率更加匹配的上下文自适应码表,在编解码过程中level和position共同作为码表切换条件。实验结果表明,相对于传统的基于上下文熵编码方法码率下降,在相似的计算复杂度及峰值信噪比情况下,码率节省达0.3%～0.5%。 展开更多
关键词 上下文 熵编码 编码器 设计 实现
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基于多层特征上下文编码网络的遥感图像场景分类 被引量：6
20
作者 李若瑶 张铂 王斌 《红外与毫米波学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2021年第4期530-538,共9页
遥感图像场景分类问题是目前遥感图像处理领域中的研究热点之一。卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNNs)具有强的特征提取能力,已被广泛应用于遥感图像场景分类中。然而,目前的方法并没有充分考虑并利用CNN不同层间的互补... 遥感图像场景分类问题是目前遥感图像处理领域中的研究热点之一。卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNNs)具有强的特征提取能力,已被广泛应用于遥感图像场景分类中。然而,目前的方法并没有充分考虑并利用CNN不同层间的互补信息和遥感图像的空间上下文信息,导致其相应的分类精度有待提高。针对上述问题,提议一种多层特征上下文编码网络,并将其用于解决遥感图像场景分类问题。所提议网络由两部分组成:1)密集连接的主干网络;2)多尺度上下文编码模块。前者用于融合CNN不同层的特征信息,后者用于对蕴含在多层特征中的空间上下文信息进行编码利用。在两个大规模遥感图像数据集上的实验结果表明,与现有的遥感图像场景分类方法相比,所提出的网络框架取得了显著的分类精度提升。 展开更多
关键词 遥感图像 场景分类 卷积神经网络 多层特征上下文编码 空间上下文信息
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