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数学代写|图像压缩代写image compression代考|Proposed HEVC Encoder Using LLE-Based Prediction
The 3D holoscopic images present a significant spatial redundancy between the micro-images. This kind of non-local spatial correlation (separated at least by one micro-image) can be exploited by the LLE-based intra prediction method, which approximates the unknown block using a linear combination of causal patches that may come from the previously encoded micro-images. Unlike the LLE-based prediction method, the directional prediction modes cannot remove the redundancy between micro-images, because only the neighbouring pixels of the first row and first column along the block margins are used to generate the predicted block. Therefore, one expects that the proposed prediction framework based on LLE method is able to improve the overall prediction accuracy of HEVC for the compression of 3D holoscopic content.
As proposed in [113], the number of used causal patches linearly combined in LLE method may vary. These patches are related to the $k$ number defined for the $k$-NN method, which allows to define different levels of sparsity. Due to the importance of this method for 3D holoscopic image prediction, we used an advanced solution that tests LLE method using several values of $k$, selecting and explicitly signalling the one that results in the optimal prediction solution, i.e. that produces the lowest prediction error.
In this proposal, the LLE-based prediction method was implemented in HEVC prediction framework by replacing some intra directional prediction modes. The idea is to enable explicit signalling of the optimal number, $k_{\text {opt }}$, of $\mathrm{NN}$ predictors used by LLE method, without changing the bitstream syntax of HEVC. In the proposed LLE-based prediction method, the $k$-NN procedure is tested for eight sparsity levels, specifically for $k=1, \ldots, 8$. Thus, eight directional prediction modes, represented in Fig. $5.1$ by the dashed lines and bold numbers, were replaced by LLE modes. The replaced modes are uniformly spaced to avoid prejudicing any direction in particular, corresponding to the prediction mode number given by $m=4 k-1$. Although the whole set of replaced modes could be shifted, for instance starting from mode 4 , there is no special motivation for this adjustment, because its influence in RD performance is minimal.
The proposed solution may reduce the performance of directional prediction framework, because less angular modes are available. However, as will be shown in the experiments, the LLE-based prediction method is more important for 3D holoscopic image coding, compensating the absence of these modes. Furthermore, since there is no need to add new signalling symbols to the HEVC bitstream, this solution simplifies the incorporation of LLE-based prediction into HEVC framework. Note that we only need to transmit the optimal number of NN predictors. The position of the NN predictors and the associated linear coefficients are implicitly derived in both the encoder and decoder sides, based on the template patch defined in the causal reconstructed area.
数学代写|图像压缩代写image compression代考|Experimental Results
The performance of the proposed LLE-based prediction framework for 3D holoscopic image coding using HEVC technology (referred to as HEVC+LLE-KNN) was evaluated against the original HEVC standard as well as against the blockmatching-based SS compensated prediction presented in [18] (referred to as $\mathrm{HEVC}+\mathrm{SS})$. The reference software HM-13.0 [30] of HEVC standard was used as benchmark in the experimental evaluation and also as basis framework to implement the proposed prediction scheme.
Additional experiments were performed using two particular cases of LLE method, based on a fixed number of predictors in $k$-NN method: the HEVC+LLE$8 \mathrm{NN}$ that refers to HEVC enhanced by LLE mode using 8-NN; and the HEVC+LLE-1NN that uses only 1-NN (and corresponding coefficient weight equal to 1 ), being equivalent to the template matching algorithm. To incorporate these two non-adaptive LLE approaches in HEVC standard, only one intra directional mode (Angular 3) was replaced. The objective of these experiments is to show the advantage of the adaptive LLE-based prediction method relative to the TM algorithm as well as to the non-adaptive approach based on 8-NNs.
图像压缩代写
数学代写|图像压缩代写IMAGE COMPRESSION代考|PROPOSED HEVC ENCODER USING LLE-BASED PREDICTION
3.3.1.4，3D全息图像在微图像之间呈现出显着的空间冗余。这种非局部的空间相关性s和p一种r一种吨和d一种吨l和一种s吨b是这n和米一世Cr这−一世米一种G和可以通过基于 LLE 的帧内预测方法来利用，该方法使用可能来自先前编码的微图像的因果块的线性组合来近似未知块。与基于 LLE 的预测方法不同，定向预测模式无法去除微图像之间的冗余，因为仅使用沿块边缘的第一行和第一列的相邻像素来生成预测块。因此，人们期望所提出的基于 LLE 方法的预测框架能够提高 HEVC 对 3D 全息内容压缩的整体预测精度。
正如建议的那样113，在 LLE 方法中线性组合的使用的因果补丁的数量可能会有所不同。这些补丁与ķ为ķ-NN 方法，允许定义不同级别的稀疏性。由于这种方法对于 3D 全息图像预测的重要性，我们使用了一种先进的解决方案，该解决方案使用多个值来测试 LLE 方法ķ，选择并明确地发出信号，以产生最佳预测解决方案，即产生最低预测误差的解决方案。
在该提案中，通过替换一些帧内方向预测模式，在 HEVC 预测框架中实现了基于 LLE 的预测方法。这个想法是启用最佳数字的明确信号，ķ选择 ， 的ññLLE 方法使用的预测器，无需更改 HEVC 的比特流语法。在所提出的基于 LLE 的预测方法中，ķ-NN 程序针对八个稀疏级别进行了测试，特别是针对ķ=1,…,8. 因此，八种方向预测模式，如图 1 所示。5.1由虚线和粗体数字代替，由 LLE 模式取代。被替换的模式是均匀分布的，以避免特别影响任何方向，对应于由下式给出的预测模式编号米=4ķ−1. 虽然整套替换模式可以被转换，例如从模式 4 开始，但没有特殊的动机进行这种调整，因为它对 RD 性能的影响是最小的。
所提出的解决方案可能会降低方向预测框架的性能，因为可用的角度模式较少。然而，正如将在实验中展示的那样，基于 LLE 的预测方法对于 3D 全息图像编码更为重要，可以弥补这些模式的缺失。此外，由于无需向 HEVC 比特流添加新的信令符号，该解决方案简化了将基于 LLE 的预测纳入 HEVC 框架的过程。请注意，我们只需要传输最佳数量的 NN 预测器。基于因果重建区域中定义的模板补丁，NN 预测器的位置和相关的线性系数在编码器和解码器端都隐式推导。
数学代写|图像压缩代写IMAGE COMPRESSION代考|EXPERIMENTAL RESULTS
使用 HEVC 技术的基于 LLE 的 3D 全息图像编码预测框架的性能r和F和rr和d吨这一种sH和在C+大号大号和−ķññ对原始 HEVC 标准以及基于块匹配的 SS 补偿预测进行了评估18r和F和rr和d吨这一种s$H和在C+小号小号美元。参考软件HM-13.030HEVC标准被用作实验评估的基准，也作为实施所提出的预测方案的基础框架。
基于固定数量的预测变量，使用 LLE 方法的两个特定案例进行了额外的实验。ķ-NN方法：HEVC+LLE8ññ指的是使用 8-NN 的 LLE 模式增强的 HEVC；和只使用 1-NN 的 HEVC+LLE-1NN一种ndC这rr和sp这nd一世nGC这和FF一世C一世和n吨在和一世GH吨和q在一种l吨这1，相当于模板匹配算法。为了将这两种非自适应 LLE 方法合并到 HEVC 标准中，只有一种内部定向模式一种nG在l一种r3被取代。这些实验的目的是展示基于自适应 LLE 的预测方法相对于 TM 算法以及基于 8-NN 的非自适应方法的优势。
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微观经济学代写
微观经济学是主流经济学的一个分支，研究个人和企业在做出有关稀缺资源分配的决策时的行为以及这些个人和企业之间的相互作用。my-assignmentexpert™ 为您的留学生涯保驾护航 在数学Mathematics作业代写方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的数学Mathematics代写服务。我们的专家在图论代写Graph Theory代写方面经验极为丰富，各种图论代写Graph Theory相关的作业也就用不着 说。
线性代数代写
线性代数是数学的一个分支，涉及线性方程，如：线性图，如：以及它们在向量空间和通过矩阵的表示。线性代数是几乎所有数学领域的核心。
博弈论代写
现代博弈论始于约翰-冯-诺伊曼（John von Neumann）提出的两人零和博弈中的混合策略均衡的观点及其证明。冯-诺依曼的原始证明使用了关于连续映射到紧凑凸集的布劳威尔定点定理，这成为博弈论和数学经济学的标准方法。在他的论文之后，1944年，他与奥斯卡-莫根斯特恩（Oskar Morgenstern）共同撰写了《游戏和经济行为理论》一书，该书考虑了几个参与者的合作游戏。这本书的第二版提供了预期效用的公理理论，使数理统计学家和经济学家能够处理不确定性下的决策。
微积分代写
微积分，最初被称为无穷小微积分或 “无穷小的微积分”，是对连续变化的数学研究，就像几何学是对形状的研究，而代数是对算术运算的概括研究一样。
它有两个主要分支，微分和积分；微分涉及瞬时变化率和曲线的斜率，而积分涉及数量的累积，以及曲线下或曲线之间的面积。这两个分支通过微积分的基本定理相互联系，它们利用了无限序列和无限级数收敛到一个明确定义的极限的基本概念 。
计量经济学代写
什么是计量经济学？
计量经济学是统计学和数学模型的定量应用，使用数据来发展理论或测试经济学中的现有假设，并根据历史数据预测未来趋势。它对现实世界的数据进行统计试验，然后将结果与被测试的理论进行比较和对比。
根据你是对测试现有理论感兴趣，还是对利用现有数据在这些观察的基础上提出新的假设感兴趣，计量经济学可以细分为两大类：理论和应用。那些经常从事这种实践的人通常被称为计量经济学家。
Matlab代写
MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。