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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|H.265/HEVC Standard
Similarly to all previous video coding standards, HEVC only standardises the bitstream formulation and decoding process. This includes the bitstream structure, its syntax elements, the semantics of the bitstream elements and the process to generate the output images from the bitstream elements. Because the standard does not specify the encoder algorithm, the implementation of HEVC encoder is flexible enough to consider different optimisation levels, in respect to the computational complexity or compression quality. Thus, in order to be considered as an HEVC encoder, an encoding algorithm only needs to ensure that the produced bitstream complies the standard specifications.
Figure $3.1$ presents the hybrid architecture of a typical HEVC encoder. In HEVC, each frame is partitioned into equally sized blocks which are processed independently. The encoder starts applying intra prediction methods and, for the case of $\mathrm{P}$ and $\mathrm{B}$ frames, it also tests inter prediction methods based on the motion estimation procedure. Then, the residual signal is computed, transformed by linear spatial transform, quantised and entropy coded. The resulting bits associated to the compressed residual, the chosen intra prediction modes, the motion information of inter prediction methods, as well as an auxiliary encoding information constitute the HEVC bitstream. In order to improve the overall quality of the reconstructed images and smooth the coding artefacts, HEVC also uses the Deblocking Filter (DBF) and the Sample Adaptive Offset (SAO) methods. During the encoding process, HEVC needs to replicate the decoder procedure, so that the same reconstructed causal samples in the current frame and previously encoded frames are available for intra and inter prediction methods. In the decoding loop, the compressed residual is delivered to the inverse quantisation and inverse transform modules of Fig. 3.1. The reconstructed samples are generated by adding the decoded residual to the predicted signal and filtering with DBF and SAO methods. When one frame is completely encoded, the corresponding reconstruction, generated by the decoder output, is stored in the decoded picture buffer to be used as reference frame by the prediction methods of subsequent frames.
数学代写|图像压缩代写image compression代考|Experimental Results
In this section we present a brief performance evaluation of the H.265/HEVC standard comparing it with the previous H.264/AVC standard for generic image and video coding. Two test images and two test sequences, with different resolutions, were selected for the experiments. The test images are the well-known Barbara image, with $512 \times 512$ pixels, and the first frame of Poznan Street (camera 4), with $1920 \times 1088$ pixels. Figure $3.4$ illustrates the luminance component of these test images. The video sequences were selected from the HEVC common test conditions [6], namely the Race Horses from class $C(832 \times 480)$, with 300 frames $(30$ fps $)$ and the Basketball Drive from class B $(1920 \times 1080)$, with 500 frames $(50 \mathrm{fps})$.
In order to evaluate the compression performance of the tested algorithms, we adopted the most widely used and known objective distortion metric, specifically the Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR), as a function of the compression ratio. The PSNR metric is usually measured in decibels (dB) and, for the case of the 8-bit pixel images, it is defined as:
$$
\operatorname{PSNR}{\mathrm{dB}}=10 \log {10} \frac{255^{2}}{\frac{1}{M \cdot N} \sum_{m=0}^{M-1} \sum_{n=0}^{N-1}(I(m, n)-\hat{I}(m, n))^{2}}=10 \log _{10} \frac{255^{2}}{\operatorname{MSE}(I, \hat{I})}
$$
where $M$ and $N$ are the image dimensions in number of pixels, $I$ is the original image and $\hat{I}$ is the decoded image, that presents the coding distortions. The 255 value in the numerator of the equation is the maximum value of the 8-bit pixel image. MSE is the Mean Squared Error function between two images. For the case of video sequences, the average PSNR of all frames is used.
数学代写|图像压缩代写IMAGE COMPRESSION代考|Compression of 3D Video
In recent years there has been a growing interest in 3D video contents, mainly motivated by the recent advances on 3D display and transmission technologies, as well as by the increasing production of 3D contents. 3D video introduces the depth effect on the observed content, providing a more immersive and powerful viewing experience for the users. Due to its greater realism, 3D systems have been used in many applications. Beyond the cinema and entertainment markets, 3D technology is found in professional applications, such as medical surgery, robotics, education, among others.
图像压缩代写
数学代写|图像压缩代写IMAGE COMPRESSION代考|H.265/HEVC STANDARD
与之前的所有视频编码标准类似，HEVC 仅对比特流的制定和解码过程进行了标准化。这包括比特流结构、其语法元素、比特流元素的语义以及从比特流元素生成输出图像的过程。由于标准没有指定编码器算法，HEVC 编码器的实现足够灵活，可以考虑不同的优化级别，就计算复杂度或压缩质量而言。因此，为了被视为 HEVC 编码器，编码算法只需要确保生成的比特流符合标准规范。
数字3.1展示了典型 HEVC 编码器的混合架构。在 HEVC 中，每个帧都被分割成大小相等的块，这些块被独立处理。编码器开始应用帧内预测方法，并且对于以下情况磷和乙帧，它还测试基于运动估计过程的帧间预测方法。然后，计算残余信号，通过线性空间变换进行变换，量化和熵编码。与压缩残差、选择的帧内预测模式、帧间预测方法的运动信息以及辅助编码信息相关联的结果比特构成了 HEVC 比特流。为了提高重建图像的整体质量和平滑编码伪影，HEVC 还使用了 Deblocking FilterD乙F和样本自适应偏移小号一种这方法。在编码过程中，HEVC 需要复制解码器过程，以便当前帧和先前编码帧中相同的重构因果样本可用于帧内和帧间预测方法。在解码循环中，压缩残差被传送到图 3.1 的逆量化和逆变换模块。通过将解码残差添加到预测信号并使用 DBF 和 SAO 方法进行滤波来生成重建样本。当一帧被完全编码后，解码器输出生成的相应重构被存储在解码图像缓冲区中，以用作后续帧的预测方法的参考帧。
数学代写|图像压缩代写IMAGE COMPRESSION代考|EXPERIMENTAL RESULTS
在本节中，我们将简要介绍 H.265/HEVC 标准的性能评估，并将其与之前用于通用图像和视频编码的 H.264/AVC 标准进行比较。选择了两个不同分辨率的测试图像和两个测试序列进行实验。测试图像是著名的 Barbara 图像，其中512×512像素，以及波兹南街的第一帧C一种米和r一种4， 和1920×1088像素。数字3.4说明了这些测试图像的亮度分量。视频序列选自 HEVC 通用测试条件6，即来自班级的赛马C(832×480), 300 帧(30帧率)和B班的篮球运动(1920×1080), 500 帧(50Fps).
为了评估测试算法的压缩性能，我们采用了最广泛使用和已知的客观失真度量，特别是峰值信噪比磷小号ñR，作为压缩比的函数。PSNR 指标通常以分贝为单位d乙并且，对于 8 位像素图像的情况，它被定义为：
$$
\operatorname{PSNR}{\mathrm{dB}}=10 \log {10} \frac{255^{2}}{\frac{1}{M \cdot N} \sum_{m=0}^{M-1} \sum_{n=0}^{N-1}(I(m, n)-\hat{I}(m, n))^{2}}=10 \log _{10} \frac{255^{2}}{\operatorname{MSE}(I, \hat{I})}
$$
在哪里米和ñ是以像素数为单位的图像尺寸，一世是原始图像并且一世^是解码后的图像，表示编码失真。等式分子中的 255 值是 8 位像素图像的最大值。MSE 是两个图像之间的均方误差函数。对于视频序列，使用所有帧的平均 PSNR。
数学代写|图像压缩代写IMAGE COMPRESSION代考|COMPRESSION OF 3D VIDEO
近年来，人们对 3D 视频内容的兴趣日益浓厚，这主要是由于 3D 显示和传输技术的最新进展，以及 3D 内容生产量的增加。3D视频在观察内容上引入了深度效果，为用户提供了更加身临其境和强大的观看体验。由于其更高的真实性，3D 系统已被用于许多应用中。除了电影和娱乐市场，3D 技术还用于医疗手术、机器人、教育等专业应用。
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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。
