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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|Directional Intra Prediction
Intra prediction is a key tool of standard image and video compression algorithms, being equally important for depth map coding. For an efficient prediction of the sharp edges and flat areas present in depth maps, 3D-HEVC maintains the same intra prediction modes, as the ones proposed to the HEVC standard, which were previously described in Sect. 2.3.1. This prediction framework includes 35 modes defined for square prediction unit sizes, from $4 \times 4$ up to $32 \times 32$.
HEVC directional block prediction is based on 33 different angular modes, numbered from 2 to 34 , as illustrated in Fig. $2.5$ of Sect. 2.3.1. This represents a significant extension to the 8 directional modes used in H.264/AVC encoder, which is mainly motivated by the increased size of prediction units. To generate the predicted block, the reconstructed block boundary samples are projected into some directions, using bi-linear interpolation with $1 / 32$ sample accuracy.
Alternatively, intra planar and DC prediction modes can be used to predict smooth areas, which are frequent in depth maps. Intra planar assumes an amplitude surface with vertical and horizontal slopes, derived from the block neighbourhood reference samples, while intra DC uses a flat surface with a constant value estimated from the block neighbourhood.
数学代写|图像压缩代写image compression代考|Depth Modelling Modes
Depth modelling modes DMM)consist of new intra prediction modes for efficient edge representation 80,81. These modes are available together with the original HEVC intra directional prediction modes, providing an alternative approximation for depth maps. The residual difference between the depth modelling approximation and the original depth map is encoded using transform coding, as for ordinary intra prediction modes, or explicitly modelled by using constant approximation values. The main idea of the depth modelling modes is to divide the block into two disjointed regions, and approximate them by using constant values. Two types of partitions are defined, namely Contours and Wedgelets.
In Wedgelet partition, a straight line defined between two points located on different borders of the block is used to separate the block into two regions, $P_{1}$ and $P_{2}$. This type of partition is illustrated in Fig. $4.1$ (left) using the straight line defined between points $S$ and $E$. At the encoder side, the best matching Wedgelet partition is searched using the original depth signal. The Wedgelet which presents the lowest distortion, between the original depth and the pre-defined Wedgelet pattern, is transmitted. More details about Wedgelet partition search and signalling can be found at 14.
The Contour partition mode differs from Wedgelet partition in the sense that it is not a geometry guided block division, but texture guided block segmentation. This is an inter-component-predicted mode, which uses co-located texture block to generate block partitioning (see Fig. 4.1—right), based on a thresholding method. The threshold is estimated from the average value of the four corner luma samples of the co-located texture block. Depending on whether the samples of the texture block are above or below the estimated threshold, they are classified as being part of region $P_{1}$ or $P_{2}$, resulting in a block partitioned into two disjointed regions that represents the Contour partitioning. Note that, unlike Wedgelet partitioning, each region of Contour mode may contain multiple parts, as illustrated in Fig. 4.1 (right) for region $P_{2}$. Because it uses the texture information to derive the partitioning pattern for the depth block, Contour mode provides an efficient solution to represent arbitrarily shaped partitions with no overhead.
Depth modelling modes also require the transmission of the depth model in each partition. Depth is modelled as a flat surface, characterised by a single Constant Partition Value (CPV). During encoding, CPVs are estimated as the mean depth value over each partition. For an even more efficient representation, estimated CPVs are predicted based on neighbouring reconstructed pixels. The difference between the estimated and predicted CPVs, denominated delta CPVs, can be transmitted using two different approaches. In the first one, delta CPVs are transformed, quantised and entropy coded, while the other approach signals CPVs using SDC and DLT methods, which are detailed below.
数学代写|图像压缩代写IMAGE COMPRESSION代考|Depth Lookup Table
It has been observed that most depth maps were originally quantised, not using the full available depth range of $2^{8}$ values. Depth Lookup Table $[14,38]$ was proposed to reduce depth residue bitrate using a restricted set of valid depth values. 3D-HEVC constructs the DLT based on the depth values used in each GOP of the input sequence, and transmits the DLT information to the decoder.
DLT algorithm uses some auxiliary mapping tables to map the valid depth values to index values and vice versa. From the construction procedure, detailed in [14], three tables are derived, namely the DLT $D(.)$, the Index Lookup Table $I(.)$ and the Depth Mapping Table $M(.)$. In order to derive the residual index $i_{\text {resi }}$ to be transmitted, the original depth, $d_{\text {orig }}$, and the predicted depth, $d_{\text {pred }}$, are converted to the respective indices and subtracted:
$$
i_{\text {resi }}=I\left(d_{\text {orig }}\right)-I\left(d_{\text {pred }}\right) .
$$
At the decoder, the reconstructed mean depth value is firstly derived as
$$
\hat{d}{\text {orig }}=I^{-1}\left(I\left(d{\text {pred }}\right)+i_{\text {resi }}\right),
$$
and the mean residual signal is obtained using
$$
\hat{d}{\text {resi }}=\hat{d}{\text {orig }}-d_{\text {pred }}
$$
The reconstructed samples $\hat{P}{\mathrm{x}, \mathrm{y}}$ are computed by adding the mean residual value $\hat{d}{\text {resi }}$ on each prediction sample $P_{\mathrm{x}, \mathrm{y}}$.
图像压缩代写
数学代写|图像压缩代写IMAGE COMPRESSION代考|DIRECTIONAL INTRA PREDICTION
帧内预测是标准图像和视频压缩算法的关键工具，对于深度图编码同样重要。为了有效预测深度图中存在的尖锐边缘和平坦区域，3D-HEVC 保持与 HEVC 标准中提出的相同的帧内预测模式，这些模式之前在 Sect. 2.3.1。该预测框架包括为正方形预测单元大小定义的 35 种模式，从4×4取决于32×32.
HEVC 方向块预测基于 33 种不同的角度模式，编号从 2 到 34，如图 1 所示。2.5教派。2.3.1。这代表了对 H.264/AVC 编码器中使用的 8 种方向模式的重大扩展，这主要是由于预测单元大小的增加。为了生成预测块，重构的块边界样本被投影到一些方向，使用双线性插值1/32样本准确度。
或者，可以使用平面内和 DC 预测模式来预测在深度图中经常出现的平滑区域。内部平面假设具有垂直和水平斜率的幅度表面，从街区邻域参考样本中得出，而内部 DC 使用具有从街区邻域估计的恒定值的平坦表面。
数学代写|图像压缩代写IMAGE COMPRESSION代考|DEPTH MODELLING MODES
深度建模模式 DMM）由用于有效边缘表示的新帧内预测模式组成 80,81。这些模式与原始 HEVC 帧内方向预测模式一起可用，为深度图提供了另一种近似。深度建模近似与原始深度图之间的残差使用变换编码进行编码，就像对于普通帧内预测模式一样，或者通过使用恒定近似值显式建模。深度建模模式的主要思想是将块划分为两个不相交的区域，并使用常数值对它们进行近似。定义了两种类型的分区，即 Contours 和 Wedgelets。
在 Wedgelet 分区中，位于块不同边界上的两点之间定义的直线用于将块分成两个区域，磷1和磷2. 这种类型的分区如图所示。4.1 l和F吨使用点之间定义的直线小号和和. 在编码器端，使用原始深度信号搜索最佳匹配的 Wedgelet 分区。在原始深度和预定义的楔形图案之间呈现最低失真的楔形被传输。关于 Wedgelet 分区搜索和信令的更多细节可以在 14 找到。
Contour 分区模式与 Wedgelet 分区的不同之处在于它不是几何引导的块分割，而是纹理引导的块分割。这是一种组件间预测模式，它使用 co-located 纹理块来生成块分割s和和F一世G.4.1—r一世GH吨，基于阈值方法。阈值是根据同位纹理块的四个角亮度样本的平均值估计的。根据纹理块的样本是高于还是低于估计阈值，它们被分类为区域的一部分磷1或者磷2，导致一个块被分割成两个不相交的区域，代表轮廓分割。注意，与 Wedgelet 分区不同，Contour 模式的每个区域可能包含多个部分，如图 4.1 所示r一世GH吨地区磷2. 因为它使用纹理信息来导出深度块的分区模式，所以轮廓模式提供了一种有效的解决方案来表示任意形状的分区而没有开销。
深度建模模式还需要在每个分区中传输深度模型。深度被建模为一个平面，以单个恒定分区值为特征C磷在. 在编码期间，CPV 被估计为每个分区的平均深度值。为了更有效的表示，估计的 CPV 是基于相邻的重建像素来预测的。估计和预测的 CPV 之间的差异，称为增量 CPV，可以使用两种不同的方法传输。在第一个方法中，增量 CPV 被转换、量化和熵编码，而其他方法使用 SDC 和 DLT 方法对 CPV 进行信号传输，下文详述。
数学代写|图像压缩代写IMAGE COMPRESSION代考|DEPTH LOOKUP TABLE
据观察，大多数深度图最初是量化的，而不是使用完整的可用深度范围28价值观。深度查找表[14,38]建议使用一组受限的有效深度值来降低深度残留比特率。3D-HEVC 根据输入序列的每个 GOP 中使用的深度值构建 DLT，并将 DLT 信息传输到解码器。
DLT 算法使用一些辅助映射表将有效深度值映射到索引值，反之亦然。从施工程序，详细在14，导出了三个表，即DLTD(.), 索引查找表一世(.)和深度映射表米(.). 为了得出残差指数一世雷西 要传输，原始深度，d原版 ，以及预测的深度，d前 , 被转换为相应的索引并减去：
一世雷西 =一世(d原版 )−一世(d前 ).
在解码器，重构的平均深度值首先导出为
$$
i_{\text {resi }}=I\left(d_{\text {orig }}\right)-I\left(d_{\text {pred }}\right) .
$$
At the decoder, the reconstructed mean depth value is firstly derived as
$$
\hat{d}{\text {orig }}=I^{-1}\left(I\left(d{\text {pred }}\right)+i_{\text {resi }}\right),
$$
and the mean residual signal is obtained using
$$
\hat{d}{\text {resi }}=\hat{d}{\text {orig }}-d_{\text {pred }}
$$
The reconstructed samples $\hat{P}{\mathrm{x}, \mathrm{y}}$ are computed by adding the mean residual value $\hat{d}{\text {resi }}$ on each prediction sample $P_{\mathrm{x}, \mathrm{y}}$.
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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。
