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图像压缩image compression可以是有损或无损的。无损压缩是存档的首选，通常用于医学成像、技术图纸、剪贴画或漫画。有损压缩方法，特别是在低比特率下使用时，会引入压缩伪影。有损方法特别适用于自然图像，如照片，在这种应用中，为了实现比特率的大幅降低，可以接受微小的（有时难以察觉的）保真度损失。产生可忽略的差异的有损压缩可以被称为视觉上的无损。
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数学代写|图像压缩代写image compression代考|Flexible Block Partitioning
PDC divides the input depth map into fixed $64 \times 64$ pixel blocks. During the encoding process, each block can be further segmented through a flexible scheme, which recursively divides the block, either in the vertical or horizontal direction, down to the $1 \times 1$ size [24]. In this scheme, vertical partitioning is first applied and the left partition is processed before the right one. Then, the block is also partitioned in the horizontal direction and the top partition is processed before the bottom one. Each generated partition is recursively processed using the same partitioning scheme, until the smallest block size is reached. The possible block sizes are labelled from 0 up to 29 , as illustrated in Fig. 4.4. Note that block sizes with a high ratio between horizontal and vertical dimensions (ratios larger than 4 , e.g. $64 \times 1$ ) are not included in the flexible block partitioning scheme because they significantly increase the encoder’s computational complexity and have a small impact on the RD performance.
Despite the restriction to 29 possible block sizes, the complexity required to test all the possible block partitioning combinations in the encoder side still remains the main issue of the flexible block partitioning scheme. To mitigate this problem a quadtree block partitioning scheme was combined with flexible block partitioning. Three quadtree levels were defined at block sizes $16 \times 16,32 \times 32$ and $64 \times 64$. The four partitions generated by each quadtree partitioning are processed using a raster scan order. For each presented quadtree level, the flexible partitioning is used within a restricted range of block sizes, which depends on the block area. Table $4.1$ presents the maximum and minimum block areas (and sizes) that are obtained by the flexible block partitioning scheme, for each available quadtree level.
In Fig. 4.5, an example of an optimal segmentation tree (left) with the corresponding block partitioning scheme (right) is presented, based on quadtree plus
数学代写|图像压缩代写image compression代考|Directional Intra Prediction Framework
Combined with the flexible block partitioning scheme, the directional prediction is an effective technique in the PDC algorithm. The intra prediction framework is based on the one proposed to the current state-of-the-art HEVC standard [37]. It includes the intra planar, DC and 33 angular prediction modes, as described in Sect. 2.3.1. However, in PDC algorithm some improvements were made for better prediction of depth map signals.
In order to keep the sharpness of edges and improve prediction results, the used prediction framework does not apply any smoothing filter to the reference neighbouring samples from which prediction is derived, as typically done in AVC and HEVC standards for prediction of natural image signals. Furthermore, PDC disables another filtering that HEVC uses over some predicted samples of DC, Angular 10 (horizontal) and Angular 26 (vertical) modes, specifically the samples of the first row and column of the predicted block. This is done in HEVC to smooth the transition between the reference neighbouring samples and the predicted block samples. In the case of depth maps, this filtering is not appropriate as it would blur the predicted depth edges.
This intra prediction model is able to produce a reliable depth map prediction and thus a small residual signal that can be encoded using a relatively low bitrate. The smooth and constant regions, which are very frequent in depth maps, are efficiently predicted by DC and planar prediction modes. In addition, angular modes combined with flexible block partitioning are able to represent the sharp edges which also characterise depth maps. The effectiveness of this method results from the piecewise edge approximation using a variety of rectangular sub-block sizes and prediction directions for each partition.
数学代写|图像压缩代写IMAGE COMPRESSION代考|Constrained Depth Modelling Mode
The Constrained Depth Modelling Mode (CDMM) is another important tool of the PDC algorithm. The main idea behind this tool is to complement the intra directional prediction, by providing an alternative method that explicitly encodes depth edges in the bottom-right region of the block, that are hard to predict by directional intra prediction. This method is inspired on depth modelling modes used in 3D-HEVC, but several restrictions were applied to its design, in order to make it more efficient in the context of the PDC algorithm.
Intra prediction angular modes are able to represent most of the straight edges present in depth maps. However, some specific ones are difficult to predict. An example of a straight edge that is difficult to predict is illustrated in Fig. 4.6. PDC intra prediction framework reasonably predicts straight edges coming from the left or top block neighbourhood. As can be observed, edges illustrated in the left and middle blocks of Fig. $4.6$ can be well represented by the directional intra prediction framework, based on the left and top neighbouring reference samples. When an edge does not touch the left or top neighbouring samples, like the one shown in the right block of Fig. 4.6, it is difficult to predict. In some cases, the top-right or down-left reference samples may provide the necessary information to predict this kind of edges. Unfortunately, these neighbourhoods are often unavailable. Furthermore, as illustrated in the right block of Fig. 4.6, the visible edge in the block may not reach the top-right or left-down neighbouring region, if it does not maintain the straight shane outside of the predicting block.
图像压缩代写
数学代写|图像压缩代写IMAGE COMPRESSION代考|FLEXIBLE BLOCK PARTITIONING
PDC 将输入深度图划分为固定的64×64像素块。在编码过程中，每个块可以通过灵活的方案进一步分割，该方案在垂直或水平方向上递归地分割块，直到1×1尺寸24. 在该方案中，首先应用垂直分区，并在处理右侧分区之前处理左侧分区。然后，该块也在水平方向上进行分区，并且在底部分区之前处理顶部分区。每个生成的分区都使用相同的分区方案递归处理，直到达到最小块大小。可能的块大小标记为从 0 到 29，如图 4.4 所示。请注意，水平和垂直尺寸之间比例较高的块大小r一种吨一世这sl一种rG和r吨H一种n4,和.G.$64×1$不包括在灵活的块划分方案中，因为它们显着增加了编码器的计算复杂度并且对RD性能的影响很小。
尽管限制为 29 种可能的块大小，但在编码器端测试所有可能的块分割组合所需的复杂性仍然是灵活块分割方案的主要问题。为了缓解这个问题，将四叉树块分割方案与灵活的块分割相结合。以块大小定义了三个四叉树级别16×16,32×32和64×64. 每个四叉树分区生成的四个分区使用光栅扫描顺序进行处理。对于每个呈现的四叉树级别，灵活的分区在块大小的受限范围内使用，这取决于块区域。桌子4.1呈现最大和最小块区域一种nds一世和和s对于每个可用的四叉树级别，通过灵活的块划分方案获得。
在图 4.5 中，一个最优分割树的例子l和F吨具有相应的块划分方案r一世GH吨提出，基于四叉树加
数学代写|图像压缩代写IMAGE COMPRESSION代考|DIRECTIONAL INTRA PREDICTION FRAMEWORK
结合灵活的块划分方案，方向预测是PDC算法中一种有效的技术。帧内预测框架基于针对当前最先进的 HEVC 标准提出的框架37. 它包括平面内、DC 和 33 角预测模式，如第 3 节所述。2.3.1。然而，在 PDC 算法中，为了更好地预测深度图信号，进行了一些改进。
为了保持边缘的清晰度并改善预测结果，所使用的预测框架不对从中得出预测的参考相邻样本应用任何平滑滤波器，这通常在 AVC 和 HEVC 标准中用于预测自然图像信号。此外，PDC 禁用了 HEVC 对 DC 的一些预测样本使用的另一个过滤，即 Angular 10H这r一世和这n吨一种l和角 26在和r吨一世C一种l模式，特别是预测块的第一行和第一列的样本。这是在 HEVC 中完成的，以平滑参考相邻样本和预测块样本之间的过渡。在深度图的情况下，这种过滤是不合适的，因为它会模糊预测的深度边缘。
这种帧内预测模型能够产生可靠的深度图预测，从而产生可以使用相对较低的比特率进行编码的小残差信号。在深度图中非常频繁的平滑和恒定区域可以通过 DC 和平面预测模式有效地预测。此外，与灵活的块分割相结合的角度模式能够表示尖锐的边缘，这些边缘也可以表征深度图。该方法的有效性来自于分段边缘逼近，它使用各种矩形子块大小和每个分区的预测方向。
数学代写|图像压缩代写IMAGE COMPRESSION代考|CONSTRAINED DEPTH MODELLING MODE
约束深度建模模式CD米米是PDC算法的另一个重要工具。该工具背后的主要思想是通过提供一种替代方法来对帧内方向预测进行补充，该方法在块的右下角区域中显式编码深度边缘，而这些深度边缘很难通过方向帧内预测进行预测。该方法的灵感来自 3D-HEVC 中使用的深度建模模式，但对其设计施加了一些限制，以使其在 PDC 算法的上下文中更有效。
帧内预测角度模式能够表示深度图中存在的大部分直边。但是，有些具体的情况很难预测。图 4.6 显示了一个难以预测的直边示例。PDC 帧内预测框架合理地预测来自左侧或顶部街区邻域的直边。可以观察到，图 1 的左侧和中间块中所示的边缘。4.6基于左侧和顶部相邻参考样本的方向性帧内预测框架可以很好地表示。当边缘不接触左侧或顶部相邻样本时，如图 4.6 右侧块所示，很难预测。在某些情况下，右上角或左下角的参考样本可以提供必要的信息来预测这种边缘。不幸的是，这些社区通常不可用。此外，如图 4.6 的右侧块所示，如果块中的可见边缘在预测块之外不保持直线，则它可能无法到达右上角或左下相邻区域。
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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。
