当前位置: 首页 > news >正文

AV1技术学习:Constrained Directional Enhancement Filter

CDEF允许编解码器沿某些(可能是倾斜的)方向应用非线性消阶滤波器。它以8×8为单位进行。如下图所示,通过旋转和反射所示的三个模板来定义八个预设方向。

Templates of preset directions and their associated
directions. The templates correspond to directions of 45◦, 22.5◦, and
0◦, as shown by the dash lines. Each preset direction d ∈ {0,...,7}
can be obtained by using the template directly, rotating the
template by 90◦ clockwise (marked by †) or reflecting the template
along the horizontal axis (marked by ρ)

 解码器利用重建像素通过最小化下式来选择向索引

式中xp为像素p的值,Pd,k为沿d方向k行的像素,μd,k为Pd,k的平均值;

一个主要的滤波器是沿着所选的方向应用,而一个次要的滤波器沿着主方向的偏移45◦的方向应用。像素p(x, y)的滤波运算公式为 

其中 wp d,m,n 和 ws d,m,n 分别为与主滤波器和次滤波器相关联的滤波器系数,如下图所示。其中Sp、Ss为主要滤波器和次要滤波器的强度指标,D为阻尼系数。f()是一个分段线性函数 

Primary filter templates associated with direction d ∈ {0,...,7} (subject to rotation and reflection), where w1  4/16 and w2  2/16 for even strength indexes, and w1  w2  3/16 for odd strength indexes.
Primary filter templates associated with direction
d ∈ {0,...,7} (subject to rotation and reflection), where w1  4/16
and w2  2/16 for even strength indexes, and w1  w2  3/16 for
odd strength indexes.
Secondary filter templates associated with each direction
(subject to reflection), where w3  2/16 and w4  1/16. The
secondary filter is applied along the direction 45◦ off the
corresponding primary direction d.

它排除了值远离p(x, y)的参考像素。注意,参考像素p(m, n)是在应用去块滤波器之后,但在应用CDEF滤波器之前重建的像素。

Frame Header中传输多达八组滤波器参数,包括亮度和色度分量的主滤波器和次滤波器强度指标。每个64 × 64块从预设中选择一组来控制滤波器操作。

相关文章:

AV1技术学习:Constrained Directional Enhancement Filter

CDEF允许编解码器沿某些(可能是倾斜的)方向应用非线性消阶滤波器。它以88为单位进行。如下图所示,通过旋转和反射所示的三个模板来定义八个预设方向。 Templates of preset directions and their associated directions. The templates correspond to directions of…...

C++的STL简介(一)

目录 1.什么是STL 2.STL的版本 3.STL的六大组件 4.string类 4.1为什么学习string类? 4.2string常见接口 4.2.1默认构造 ​编辑 4.2.2析构函数 Element access: 4.2.3 [] 4.2.4迭代器 ​编辑 auto 4.2.4.1 begin和end 4.2.4.2.regin和rend Capacity: 4.2.5…...

DNS劫持

目录 一、DNS的基本概念 二、DNS劫持的工作原理 三、DNS劫持的影响 四、DNS劫持的防范措施 DNS劫持:一种网络安全威胁的深入分析 在当今网络日益发达的时代,互联网已经成为了人们日常生活中不可或缺的一部分。然而,随着网络技术的进步&am…...

Centos7解决网关ens33的静态地址配置

原因复现: 我登录一段时间之后我ens33的网关ip地址发生了改变 原ip地址配置 现有地址: 根据文心一言提示 修改配置文件 sudo vi /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-ens33 我的原配置 [rootlocalhost ~]# sudo vi /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-ens33 TYPE"…...

python中常用于构建cnn的库有哪些

在Python中,有多种库可用于构建卷积神经网络(CNN)。以下是几种常用的库: 1. TensorFlow TensorFlow是一个开源深度学习框架,由Google Brain团队开发。它支持构建和训练各种神经网络模型,包括卷积神经网络。…...

【前端 17】使用Axios发送异步请求

Axios 简介与使用:简化 HTTP 请求 在现代 web 开发中,发送 HTTP 请求是一项常见且核心的任务。Axios 是一个基于 Promise 的 HTTP 客户端,适用于 node.js 和浏览器,它提供了一种简单的方法来发送各种 HTTP 请求。本文将介绍 Axio…...

Unity Android接入SDK 遇到的问题

1. buildtools、platformtools、commandline tools 以及compiled sdk version、buildtools sdk version、target sdk version 的说明 Android targetSdkVersion了解一下 - 简书 2. 查看.class 和.jar文件 jd_gui 官网地址: 下载jd_gui 工具 ,或者 idea 下…...

基于深度学习的复杂策略学习

基于深度学习的复杂策略学习(Complex Strategy Learning)是通过深度学习技术,特别是强化学习和模仿学习,来开发和优化解决复杂任务的策略。这类技术广泛应用于自动驾驶、游戏AI、机器人控制和金融交易等领域。以下是对这一领域的系…...

【Golang 面试 - 进阶题】每日 3 题(一)

✍个人博客:Pandaconda-CSDN博客 📣专栏地址:http://t.csdnimg.cn/UWz06 📚专栏简介:在这个专栏中,我将会分享 Golang 面试中常见的面试题给大家~ ❤️如果有收获的话,欢迎点赞👍收藏…...

周报 Week 3:

补题链接: Week 3 DAY 1-CSDN博客 河南萌新联赛2024第(二)场:南阳理工学院-CSDN博客 Week 3 DAY 5:-CSDN博客 Week 3 DAY 6-CSDN博客 这周题单是动态规划——(背包问题,线性dp)&#xff1a…...

开源消息队列比较

目录 1. Apache Kafka 1.1安装步骤 1.1.1使用Docker安装 1.1.1手动安装 1.2 C#使用示例代码 1.2.1 安装Confluent.Kafka 1.2.2生产者代码示例 1.2.3消费者代码示例 1.3特点 1.4使用场景 2. RabbitMQ 2.1安装步骤 2.1.1使用Docker安装 2.1.2手动安装 2.2 C#使用示…...

【前端逆向】最佳JS反编译利器,原来就是chrome!

有时候需要反编译别人的 min.js。 比如简单改库、看看别人的 min,js 干了什么,有没有重复加载?此时就需要去反编译Javascript。 Vscode 里面有一些反编译插件,某某Beautify等等。但这些插件看人品,运气不好搞的话,反…...

微信小程序根据动态权限展示tabbar

微信小程序自定义 TabBar 后根据权限动态展示tabbar 在微信小程序开发中,自定义 TabBar 可以让应用更具灵活性和个性化。特别是在用户根据不同权限展示不同的 TabBar 内容时,正确的实现方法能够提升用户体验。本篇文章将分享如何使用事件总线实现权限变动时动态更新自定义 T…...

开源安全信息和事件管理(SIEM)平台OSSIM

简介 OSSIM,开源安全信息和事件管理(SIEM)产品,提供了经过验证的核心SIEM功能,包括事件收集、标准化和关联。 OSSIM作为一个开源平台,具有灵活性和可定制性高的优点,允许用户根据自己的特定需…...

【DP】01背包

算法-01背包 前置知识 DP 思路 01背包一般分为两种,不妨叫做价值01背包和判断01背包。 价值01背包 01背包问题是这样的一类问题:给定一个背包的容量 m m m 和 n n n 个物品,每个物品有重量 w w w 和价值 v v v,求不超过背…...

50、PHP 实现选择排序

题目: PHP 实现选择排序 描述: n个记录的文件的直接选择排序可经过n-1趟直接选择排序得到有序结果:(1)初始状态:无序区为R[1…n],有序区为空。(2)第1趟排序在无序区R[1…n]中选出关键字最小的记录R[k],将…...

17.延迟队列

介绍 延迟队列,队列内部是有序的,延迟队列中的元素是希望在指定时间到了以后或之前取出和处理。 死信队列中,消息TTL过期的情况其实就是延迟队列。 使用场景 1.订单在十分钟内未支付则自动取消。 2.新创建的店铺,如果十天内没…...

KCache-go本地缓存,支持本地缓存过期、缓存过期自维护机制。

GitHub - kocor01/kcache: go 本地缓存解决方案,支持本地缓存过期、缓存过期自维护机制。 最近系统并发很高,单接口10W的 QPS,对 redis 压力很大,大量的热KEY导致 redis 分片CPU资源经常告警。计划用 go 本地缓存缓解 redis 的压…...

斯坦福UE4 C++课学习补充 14:UMG-优化血量条

文章目录 一、优化执行效率二、简单脉冲动画 一、优化执行效率 绑定事件需要每一帧检查绑定对象是否有变化,势必造成CPU资源的浪费,因此优化执行效率的思路是:UI组件不再自行每帧查询血量,而是让血量自己在发生变化的同时通知UI进…...

在生信分析中大家需要特别注意的事情​

在生信分析中大家需要特别注意的事情 标准的软件使用和数据分析流程 1. 先看我的b站教学视频 2. 先从我的百度网盘把演示数据集下载下来,先把要运行的模块的演示数据集先运行一遍 3. 前两步都做完了,演示数据集也运行成功了,并且知道了软件…...

Leather Dress Collection 模型Java后端集成指南:SpringBoot微服务开发

Leather Dress Collection 模型Java后端集成指南:SpringBoot微服务开发 最近在做一个电商相关的项目,需要集成一个能生成皮革服饰设计图的AI模型,正好接触到了Leather Dress Collection。作为后端开发,我的第一反应就是&#xff…...

别再让WIFI信号‘水土不服’!Android 13高通平台国家码配置保姆级教程

Android 13高通平台WIFI国家码配置实战指南 当你的设备跨越国界,WIFI信号却开始"水土不服"——连接不稳定、速度骤降甚至完全无法使用。这背后往往不是硬件问题,而是国家码配置这个隐形门槛在作祟。作为深耕Android系统开发多年的技术专家&am…...

电脑PC下载SMART200PLC和SMART 触摸屏程序的方法

西门子S7-200smartPLC和smart触摸屏通过本笔记本下载程序时,笔记本和smart触摸屏需完成相应设置,即笔记本电脑和smart触摸屏需通过固定IP通信下载程序,设置方法如下,本文档设置之前默认已将电脑、PLC和触摸屏通过RJ45接口网线连接…...

手把手教你优化SiC MOSFET模块:从铜带键合到双面散热的5个关键技术

SiC MOSFET功率模块封装优化实战:五大关键技术深度解析 在电力电子领域,碳化硅(SiC)MOSFET功率模块正逐步取代传统硅基IGBT,成为高效率、高功率密度应用的首选。然而,要充分发挥SiC材料的性能优势,封装技术面临前所未…...

如何完美解决MacBook触控板在Windows的三指拖动难题

如何完美解决MacBook触控板在Windows的三指拖动难题 【免费下载链接】ThreeFingersDragOnWindows Enables macOS-style three-finger dragging functionality on Windows Precision touchpads. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/th/ThreeFingersDragOnWindows …...

Qwen3-TTS声音克隆入门指南:上传音频→选择语种→生成自然语音三步走

Qwen3-TTS声音克隆入门指南:上传音频→选择语种→生成自然语音三步走 想不想让AI用你自己的声音说话?或者,想不想用一段短短的录音,就克隆出能说十几种语言的“数字分身”?今天,我们就来手把手教你&#x…...

深度图还能这样用?Metashape导出数据在Unity3D/B3DM格式转换中的妙用

深度图跨界应用:从Metashape到Unity3D的B3DM格式转换实战指南 当摄影测量遇上游戏开发,深度图的价值远不止于三维重建。在Metashape中生成的深度图数据,经过巧妙转换后能在Unity3D中实现令人惊艳的效果。本文将带你探索这条从专业建模软件到…...

Uncertainty-Aware Pixel-Level Contrastive Learning for Enhanced Semi-Supervised Medical Image Segmen

1. 医学图像分割的挑战与半监督学习机遇 医学图像分割一直是计算机视觉领域的重要研究方向,它能够帮助医生快速定位病灶区域,提高诊断效率。但在实际应用中,我们常常面临标注数据稀缺的问题——专业医生标注一张CT或MRI图像可能需要数小时&am…...

Pixel Mind Decoder 本地开发环境搭建:使用PyCharm进行调试与开发

Pixel Mind Decoder 本地开发环境搭建:使用PyCharm进行调试与开发 1. 准备工作与环境配置 在开始使用PyCharm进行Pixel Mind Decoder的开发之前,我们需要先完成一些基础准备工作。这部分内容将帮助你快速搭建起开发环境,为后续的调试和开发…...

SiameseAOE中文-base多场景落地:金融投诉文本中‘服务态度’‘处理时效’双抽取

SiameseAOE中文-base多场景落地:金融投诉文本中‘服务态度’‘处理时效’双抽取 1. 模型简介 SiameseAOE通用属性观点抽取-中文-base是一个专门用于中文文本信息抽取的AI模型。它基于先进的提示(Prompt)文本(Text)构…...