摘要及目标作者提出一种适用于图像块匹配的的图像描述子（名字起的很好听，convolutional descriptor，卷积描述子）。图匹配是很多计算机视觉应用领域非常基础的问题。 作者开发了一个模型，将原始的输入图像块映射成一个低为的特征矢量，那么两个低维特征越小，图像块就越相似，（large otherwise）。 负样本的差异性就很大了...comment：作者采用这样的数据集还是有点嫌疑的，因为匹配问题有很多应用，但就从多视角重建而言，算是匹配问题中比较简单的问题，如果应用于图像检索领域就更有说服力了。 Bold numbers are the best across all algorithms这篇文章作者利用深度网络为图像块提取描述子。 补充材料4.1 利用CNN作为描述子评估图像块相似度的鼻祖文章：Jahrer, M., Grabner, M., Bischof, H.: Learned local descriptors for recognition
得到最小的 SAD 值，最小 SAD 值对应的点就是当前最佳匹配点 如果最佳匹配点是菱形的中心点，那就找到了预测块了，搜索结束 如果最佳匹配点不是菱形的中心点，则用以当前最佳匹配点为中心点的菱形继续搜索 找到中心点、菱形的 4 个顶点和正方形 4 个顶点中 SAD 最小的点作为最佳匹配点 如果最佳匹配点不是六边形的中心点，则用以当前最佳匹配点为中心点的六边形继续搜索，重复之前的步骤直到中心点为最佳匹配点 通过上面的快速搜索算法就能够得到编码块在参考帧中的最佳匹配点，以最佳匹配点为左上角像素的块就是预测块，并且预测块左上角像素在参考帧中的坐标 (x1, y1) 与编码块在当前编码帧中的坐标 (x0, 取 SAD 值最小的点为最佳匹配点 以半像素运动搜索的最佳匹配点为起点，分别求得中心点以及上、下、左、右四个 1/4 像素点对应预测块的残差块，得到 SAD 值，并取最小的点为最佳匹配点。 假设整像素运动矢量为 (a0, b0)，半像素最佳匹配点相对于整像素最佳匹配点的运动矢量为 (a1, b1)，1/4 像素最佳匹配点相对于半像素最佳匹配点的运动矢量为 (a2, b2)，则最后运动矢量（
色度块预测还有平面预测。 16. 帧间预测 块基运动估计：为待预测块在参考帧上找到最佳的预测块，并记录预测块在参考帧上的相对位置。 视频存在大量的空间冗余和时间冗余 空间冗余：用帧内预测编码去除 基于块的帧内预测 时间冗余：用帧间预测编码去除 基于块匹配（Block 匹配准则 8. 运动估计 去除视频图像的时间冗余 运动估计在搜索范围内为当前块寻找匹配最好的预测块 全搜索方式的运动估计计算复杂度高 10. 然后在n层下采样参考图像的搜索范围中找到与下采样编码图像块最佳匹配块的MV，该MV作为n-1层的运动估计搜索范围的中心点，依次重复上述过程，直到n=0为止，此时得到的最佳匹配块就是编码图像的预测块，其对应的
图片显示了两个视频帧（彼此相邻），有一个黑色像素的矩形块在其中移动。在第一帧中，该块位于图像的左侧，而在第二帧中，它已经移到了右侧。 2.为了压缩每个宏块，首先在当前帧和前后帧中搜索，找到与我们想要压缩的宏块相似的宏块。 3.记录最佳匹配的宏块的位置（位于哪一帧以及在该帧中的位置）。 1.编码器搜索匹配宏块以减少需要传输的数据的大小，整个过程通过运动估计和补偿来完成，这使得编码器可以在另一帧内发现宏块的水平和垂直位移。 2.编码器可以在同一帧内（帧内预测）和相邻帧内（帧间预测）搜到匹配的宏块。 3.它比较每个宏块的帧间和帧内预测结果，并选出最佳结果。这个过程被称为“模式选择”，我认为这是视频编码器最核心的部分。 正因为I帧在保持视频质量方面有如此重要的作用，所以通常情况下，编码器会在大小和质量方面偏向I帧。在编码高质量的I帧后，编码器便可以使用该I帧作为参考图像来压缩P帧和B帧。
帧间压缩 运动估计 运动估计 基本思想是将图像序列的每一帧分成许多互不重叠的宏块，并认为宏块内所有象素的位移量都相同，然后对每个宏块到参考帧某一给定特定搜索范围内根据一定的匹配准则找出与当前块最相似的块 ，即匹配块，匹配块与当前块的相对位移即为运动矢量。 其中块匹配法（BMA, Block Match Algorithm）由于算法简单和易于硬件实现，被广泛应用于各视频编码标准中。 块匹配法的基本思想是先将图像划分为许多子块，然后对当前帧中的每一块根据一定的匹配准则在相邻帧中找出当前块的匹配块，由此得到两者的相对位移，即当前块的运动矢量。 在H.264标准的搜索算法中，图像序列的当前帧被划分成互不重叠16×16大小的子块，而每个子块又可划分成更小的子块，当前子块按一定的块匹配准则在参考帧中对应位置的一定搜索范围内寻找最佳匹配块，由此得到运动矢量和匹配误差
从视频第一帧的第一个块开始进行空间预测，因当前正在进行编码处理的图像块和其周围的图像块有相似性，我们可以用周围的像素来预测当前的像素。 接下来：为了可以使后续的图像块可以使用已经编码过的块进行预测，我们还要对变换系统进行反量化、反变换，得到重建残差，再与预测值进行求合，得到重建图像。 最后我们对重建图像进行环路滤波、去除块效应等，这样得到的重建图像，就可以用来对后续图像块进行预测了。按照以上步骤，我们依次对后续图像块进行处理。 如下图所示，将视频图像分割成块，在时间相邻的图像之间进行匹配，然后将匹配之后的残差部分进行编码，这样可以较好地去除视频信号中的视频帧与帧之间的冗余，达到视频压缩的目的。 ；如果第一步中SAD最小的点不在中心，那么以该位置为中心，增加褐色的5或者3个点，继续计算SAD，如此迭代，直到找到最佳匹配位置。
寻找最佳匹配的过程被称为移动估算（Motion Estimation） 最佳匹配的块被作为当前MxN块的预测器（Predictor），预测器和当前块求差后，形成一个MxN的残余块 —— 运动补偿（Motion 参考帧是先前就编码好的一个帧，在时间维上，参考帧可以在过去或者未来。参考帧中以当前宏块为中心的区域被搜索，寻找最佳匹配。 最佳匹配的照度、色差采样，被从当前宏块中减去，这样就产生了一个残余宏块。 残余宏块与标示了最佳匹配区域和当前宏块的相对位移的移动向量一起编码并传输。 因此一个好的预测算法会在搜索最佳匹配之前在参考帧中，在次像素级别进行插值 08 宏块的尺寸 宏块的尺寸越小，则残余帧的Energy越低，预测越精准。但是相应的，计算复杂度越高。 因此默认排序规则让“接近”当前图像的参考图像排在列表前面，这些参考图像中存在最佳预测匹配的几率更大： P切片的list0：默认顺序是PicNum的降序，frame_num对MaxFrameNum取模得到
基本原理 基线网络 KP2D[5] 网络结构: 整体与SuperPoint类似的编解码结构，编码端4个VGG-style块，解码端接了3路（head），分别对应特征点位置，特征点得分以及描述子；除最后一层以外 首先，本文将目标网络（即KP2D）的操作划分为宏块（macro-block）。对于每个宏块，定义一个候选量化配置的集合。然后遍历宏块，为每个宏块确定最佳配置。 具体地，作者将基线网络划分为5个macro-blocks：编码器第一个卷积层，编码器剩余的卷积层，空间缩小层（如池化层），解码器最后一层（即输出层）以及除最后一层剩下的解码器层。 二进制描述子 在描述一幅图像或者图像块时，学习映射（learned mapping）的目的是将一组数据点映射到一个嵌入空间（embedding space）。 最终得到的ZippyPoint可在图像匹配以及视觉定位任务中取得远超人工设计的二进制描述子的性能，并与SuperPoint接近(白天)，但是速度快了近14倍。
一个720×480分辨率的图像可以被划分为1350（45×30）个宏块。 宏块是编码处理的基本单元。 这一点可通过在与进行帧内编码的新4×4像素块相邻接的前几个编码像素中，寻找匹配的像素来实现。通过重复利用已编码的像素值，可以极大地减少需要编码的位数。 然后，通过在参考帧中查找匹配块的方式，逐块地构建或者”预测”一个新帧（例如P帧）。如果发现匹配的块，编码器只需要对参考帧中发现匹配块的位置进行编码。 H.264编码器根据图像值实际动态范围自动改变量化步长值，在编码长度和图像精度之间折衷，达到整体最佳效果。 Level 和 Profile H.264 标准的一个重要方面是通过级别（Level）和档次（Profile）中提供的功能，以最佳的方式支持常见应用和通用格式。
多媒体和图像归档 压缩比达到41:1 Kumar et al. (1998) 基于BFT的方法 专注于视觉模式与最小二乘 更快更好的保真度 计算复杂 低成本和实时消费应用程序 使用更高的块大小可以获得更高的压缩比 et al. (2000a) 分形DCT内积 给定范围块的均方误差计算是利用冗余来完成的 更快 - 适用于各种增强算法 在相同PSNR值的情况下，编码时间比基线方法快6倍 Jeng and Shyu et al. (2003) 基于小波的彩色图像压缩 基于 DWT 视觉最佳压缩比的编解码器 更好的视觉质量 - 医学图像或SAR图像 压缩增益约30% Chrysafis and Ortega (2000 图像和视频压缩 作者 技术 功能 优点 缺点 应用 结果 Kumar and Jain (1997) 二维模式匹配图像和视频压缩 基于二维模式匹配的有损数据框架 良好的压缩比 时间和空间复杂 图像和视频压缩 无损图像压缩算法 作者 技术 功能 优点 缺点 结果 Wu and Tan (2000) 可变块大小分割无损压缩 更高的压缩效率 时间和空间复杂 医疗成像和卫星摄影 优于其他无损压缩方案的 lena ，
socket.io 由于有房间的概念所以与WebRTC非常匹配，用它开发WebRTC信令服务器非常方便。 内容自适应编码(CAE)产生的是动态码率（VBR）视频流，根据内容复杂性为视频分配所需的码率从而让“编码质量”与“码率/带宽/存储空间”达到最佳平衡，为用户提供最佳的体验质量。 H.265与H.264的差异详解 H.265仍然采用混合编解码，编解码结构域H.264基本一致，主要的不同在于：编码块划分结构：采用CU (CodingUnit)、PU(PredictionUnit)和 TU(TransformUnit)的递归结构；基本细节：各功能块的内部细节有很多差异；并行工具：增加了Tile以及WPP等并行工具集以提高编码速度；滤波器：在去块滤波之后增加了SAO（sample adaptive 谷歌新出高效实时视频目标检测 图像目标检测是图像处理领域的基础。
原理上来说，每个视点的图像，包括视频图像和深度图像，均可以利用HEVC编码框架进行编码，输入的所有比特流复合形成3D比特流。 在宏块级的语法和解码过程中均没有修改，仅对高级语法元素进行了改进，从而可以将同一存取层已编码的视点图像加入到参考列表中。 图3 基于参考视点的运动参数推导当前编码视点的运动参数 如上图所示，假设当前图像的深度图已给出或能够估计出，则将当前编码块的最大深度值转化成视差矢量。 因此根据分割模式和传输信息不同，深度图新增的帧内编码模式分为四种方法： 1.明确的楔形法：在编码端确定最佳匹配的分割，并且在比特流中传输分割信息，利用传输的分割信息，解码端可以重建该块的信号。 2.帧内预测楔形法：通过相邻已编码的帧内块预测当前块的楔形分割，传输一个修正值。 3.元素间楔形法：当前块的分割信息通过重建块的co-located块，即该块和当前编码块在同一图像中，推导得到。
对于每个变换块大小，量化器步长可以根据频率系数位置进行调整。例如，为了更好地匹配人类视觉系统感知，与高频系数相比，低频系数可以用更精细的量化步长来量化。 理想的解决方案是为 GOP 中的每个块确定提供最佳全局 RDO 的 QP 组合。 AQP 算法通常旨在为每个块先验地确定最佳 QP，以提供最佳全局主观或客观质量，同时满足速率约束。 应用于每个块的量化过程会产生失真。通过预测（即运动补偿预测），每个参考块上产生的部分失真通过运动补偿传播到下一个块上以进行编码。因此，逐个图像编码中，块失真随着时间累积。 图4: 被参考重用的块与未被参考重用的块 如图 4 所示，在第一张图像的左上角，绿色区域（或块）持续存在于序列的下一张图像中，并且经常被参考用于预测。 相反，当未来图像中出现遮挡时（图 4 中的红色区域），下一个块很可能会被帧内编码，从而打破时间依赖。因此，对于预测参考概率较低的区域，无需在编码上花费太多比特。
运动向量搜索 搜索最佳匹配块的方法有全搜索法，三步搜索法，新三步搜索法，四步搜索法， 钻石搜索法等。这里离我们采用效率和精确度最优是钻石搜索法。 由于搜索过程以运动向量的一半位置为基准，参考块和搜索块同时移动，所以基准位置不能超过图像边界向内缩小p（搜索距离)的范围。否则参考或搜索块会超出图像边界从而取不到样本。 ? 其中MBref为参考块，MBsearch为搜索块，算出AD(s)后再按高斯分布分配权值： ? 这里μ固定取0，σ的最佳值为10（可调整）。 块重叠运动补偿OBMC(Overlapped Block Motion Compensation) 直接将在前一帧搜索到的最佳匹配块1/2mv的距离复制到插值帧会导致块效应，因为每个块的运动向量有可能不相同 这一技术后续可以广泛应用于视频应用场景，在传输编码前将帧率进行下采样，经过编码和网络传输后，在接收端再进行帧率上采样，还原原始视频，可以极大的节省网络传输带宽。
在每个测试试验中都会显示三个面孔：一个编码图像和两个错误的。在cfmt中，编码阶段以对六个目标面的20s回顾结束，同时呈现每个人的一个新的正面图像。 在测试的前半部分，三分之一包含的图像更接近于编码阶段使用的图像，而在屏幕中断后呈现的图像则在更具挑战性的条件下显示目标(例如，有更多的胡须，或者面部被附件或视点的大变化遮住)。 根据彼此感知到的相似性对不匹配的人脸进行配对，并将所有图像调整为10cm宽和14cm高。 参与者以一个平衡的顺序完成了这三个块，每个块内的试验被随机化。 然后，他们选择了最佳匹配项目，并使用“整体”(针对脸部的年龄、体重和总体外观)和“形状”(处理面部特征的大小和位置)工具对其进行了改进。 我们的下一组分析检查了三个新的人脸匹配测试块(即姿态、眼镜和面部毛发)的性能一致性。
最佳的选择方式，就是遍历所有的模式进行尝试，计算其编码的所需的比特数和产生的质量损失，即率失真优化，这样明显非常复杂，因而也有很多种其它的方式来推断哪种模式更好，例如基于SATD或者边缘检测等。 其实视频编码中并不需要知道运动的物体的形状，而是将整帧图像划分成像素块，每个像素块使用一个运动信息。即基于块的运动补偿。 为了充分利用已经编码过的帧来提高运动补偿的准确度，从H.264开始引入了多参考帧技术，即，一个块可以从已经编码过的很多个参考帧中进行运动匹配，将匹配的帧索引和运动矢量信息都进行传输。 那么如何得到一个块的运动信息呢？最朴素的想法就是，将一个块，在其参考帧中，逐个位置进行匹配检查，匹配度最高的，就是最终的运动矢量。 ；如果第一步中SAD最小的点不在中心，那么以该位置为中心，增加褐色的5或者3个点，继续计算SAD，如此迭代，直到找到最佳匹配位置。
两个文本编码器+专家去噪网络 我们知道，扩散模型包含两个阶段： 从原图逐步到噪声的正向过程/扩散过程； 以及从噪声逐步到原图的逆向过程。 注意是用了两个文本编码器哦，不然效果不会这么好： Ps. 接着选择根据参考图像计算得出的CLIP图像编码，用作样式向量（可选可不选）。 然后再将所有embedding都馈送到上面的级联扩散模型中，最后逐渐生成分辨率为1024x1024的图像。 其中基础模型花了256块英伟达A100 GPU，两个超分辨率模型则花了128块A100。 最终，eDiffi获得了最低也就是最佳分数，说明它与文字的匹配度是最高的。
，以边界点p为中心，设置块的大小，形成像素块（图b），然后在已知区域中根据匹配准则找到相似的块，如图c以q'及q"为中心的两个块，最后选取最佳匹配的块进行填充（图d）。 算法具体流程可以描述为： 读取待修复图片以及其掩膜 根据掩膜得到待修复区域的边缘轮廓 计算边缘轮廓填充次序（优先级） 针对对优先级最高的轮廓点，在原图已知区域寻找最佳匹配的图像块并进行填充 更新边缘轮廓 q + cv::Point(radius, radius);//得到该位置定位点 const auto& phi_q = patch(q, _modified, radius);//提取出最佳匹配块 5 对优先级最高的轮廓点，在原图已知区域寻找最佳匹配的图像块并进行填充。 寻找最佳匹配图像块用到的是opencv自带的模板匹配函数 void cv::matchTemplate( cv::InputArray image, // 用于搜索的输入图像, 8U 或 32F
h264编码一帧数据的流程是怎样的？ 文心一言： H.264编码将一帧数据分成多个块，其中每个块可以单独进行编码。编码的过程包括预测、变换和量化等步骤。 具体流程如下： 1.帧内预测：对一帧视频进行编码，首先对当前块进行帧内预测。帧内预测使用已经编码的相邻块来预测当前块的值。 2.帧间预测：对当前块进行帧间预测。 帧间预测使用已经编码的前一帧或后一帧的块来预测当前块的值。 3.变换和量化：对预测后的块进行变换和量化。变换将低频信息转化到左上角，高频信息转化到右下角。 5.解码:解码器将编码后的视频帧解码成原始的图像格式，例如MPEG或H.264编码格式。 6.质量控制:对解码后的视频进行质量控制，例如色度校正、去噪、图像稳定等。 4.运动分析：通过运动估计和运动补偿技术，在前一帧或多帧中搜索最佳匹配块，并计算该块与当前块之间的差值。 5.变换与量化：对每个宏块进行离散余弦变换（DCT），并使用量化矩阵对变换系数进行量化。
扫码关注腾讯云开发者
领取腾讯云代金券
云服务器
即时通信 IM
网站备案
对象存储
实时音视频
