在【Android 内存优化】自定义组件长图组件 ( 自定义组件构造方法 ) 基础上继续开发 ;
HarmonyOS图像模块支持图像业务的开发，常见功能如图像解码、图像编码、基本的位图操作、图像编辑等。当然，也支持通过接口组合来实现更复杂的图像处理逻辑。
音视频领域早期采用模拟化技术，目前已发展为数字化技术。数字化的主要好处有：可靠性高、能够消除传输及存储损耗，便于计算机处理及网络传输等。数字化后，音视频处理就进入了计算机技术领域，音视频处理本质上就是对计算机数据的处理。
最近，越来越多的图像被压缩并发送到后端设备进行机器视觉分析任务（例如目标检测），而不仅仅是供人类观看。然而，大多数传统的或可学习的图像编解码器都是最小化人类视觉系统的失真，而没有考虑到机器视觉系统的需求。在这项工作中，我们提出了一种用于机器视觉任务的图像压缩前处理方法。我们的框架不依赖于可学习的图像编解码器，而是可用于传统的非可微分编解码器，这意味着它与编码标准兼容，并且可以轻松部署在实际应用中。具体而言，我们在编码器之前增加一个神经网络前处理模块，用于保留对下游任务有用的语义信息并抑制无关信息以节省比特率。此外，我们的神经网络前处理模块是量化自适应的，可以在不同的压缩比下使用。更重要的是，为了联合优化前处理模块和下游机器视觉任务，我们在反向传播阶段引入了传统非可微分编解码器的代理网络。我们在几个具有不同骨干网络的代表性下游任务上进行了广泛的实验。实验结果表明，我们的方法通过节省约20%的比特率，在编码比特率和下游机器视觉任务性能之间取得了更好的权衡。
本文简要介绍了论文“Visible Watermark Removal via Self-calibrated Localization and Background Refinement ”的相关工作。在图像上叠加可见的水印，为解决版权问题提供了一种强大的武器。现代的水印去除方法可以同时进行水印定位和背景恢复，这可以看作是一个多任务学习问题。然而，现有的方法存在水印检测不完整和恢复背景的纹理质量下降的问题。因此，作者设计了一个双阶段多任务网络来解决上述问题。粗度阶段由水印分支和背景分支组成，其中水印分支对粗略估算的掩膜进行自校准，并将校准后的掩膜传递给背景分支，重建水印区域。在细化阶段，作者整合了多层次的特征来提高水印区域的纹理质量。在两个数据集上的大量实验证明了作者所提出的方法的有效性。
论文：https://arxiv.org/abs/2103.04286 代码：https://github.com/hli1221/imagefusion-rfn-nest
【新智元导读】在CVPR 2018大会上，英伟达开源了数据增强库DALI和数据解码库nvJPEG。
实现视频编码和解码的高效算法是一个复杂而庞大的领域，并且涉及到很多细节和技术。在Java中，我们可以利用一些库和工具来帮助我们实现视频编码和解码的功能。下面将介绍一些基本的概念和方法，以及一些常用的库和工具，以帮助您开始实现视频编码和解码的高效算法。
如上图所示，输入的帧或场Fn 以宏块为单位被编码器处理。首先，按帧内或帧间预测编码的方法进行处理。如果采用帧内预测编码，其预测值PRED（图中用P 表示）是由当前片中前面已编码的参考图像经运动补偿（MC）后得出，其中参考图像用F’n-1 表示。为了提高预测精度，从而提高压缩比，实际的参考图像可在过去或未来（指显示次序上）已编码解码重建和滤波的帧中进行选择。预测值PRED 和当前块相减后，产生一个残差块Dn，经块变换、量化后产生一组量化后的变换系数X，再经熵编码，与解码所需的一些边信息（如预测模式量化参数、运动矢量等）一起组成一个压缩后的码流，经NAL（网络自适应层）供传输和存储用。正如上述，为了提供进一步预测用的参考图像，编码器必须有重建图像的功能。因此必须使残差图像经反量化、反变换后得到的Dn’与预测值P 相加，得到uFn’（未经滤波的帧）。为了去除编码解码环路中产生的噪声，为了提高参考帧的图像质量，从而提高压缩图像性能，设置了一个环路滤波器，滤波后的输出Fn’即重建图像可用作参考图像。
Jonathan 首先介绍了视频编解码器产生的整数溢出失真，如下图所示。事实上，很难计算出编解码器中整数需要多大才能避免这个问题。设计的足够大的整数实际上并不够大，当然太大的整数也会造成实现成本上升。
原标题：Comprehensive Guide to LCEVC (MPEG-5 Part 2) - Low Complexity Enhancement Video Coding
机器之心报道 机器之心编辑部 来自谷歌研究院的研究者提出了一种使用双向 transformer 解码器的新型图像合成模型 MaskGIT，在性能和速度上都获得了大幅改进。 生成式 transformer 在合成高保真和高分辨率图像方面得到了快速普及。但迄今为止最好的生成式 transformer 模型仍是将图像视为一系列 token，并按照光栅扫描顺序（即逐行）解码图像。然而这种策略既不是最优的，也不高效。 近日，来自谷歌研究院的研究者提出了一种使用双向 transformer 解码器的新型图像合成模型
来源：机器之心本文约2200字，建议阅读5分钟一种使用双向 transformer 解码器的新型图像合成模型 MaskGIT，在性能和速度上都获得了大幅改进。 来自谷歌研究院的研究者提出了一种使用双向 transformer 解码器的新型图像合成模型 MaskGIT，在性能和速度上都获得了大幅改进。 生成式 transformer 在合成高保真和高分辨率图像方面得到了快速普及。但迄今为止最好的生成式 transformer 模型仍是将图像视为一系列 token，并按照光栅扫描顺序（即逐行）解码图像。然而这
近年来，基于学习的图像编码已经显示出很好的效果。在我们的工作中，我们将只考虑单一图像的超分。与视频超分不同，视频可以利用后续帧之间的关联性来获得额外的性能和质量。
Unet是一种被广泛应用于图像分割任务的卷积神经网络结构。它的独特之处在于其编码器-解码器结构和跳跃链接的设计。本文将对Unet进行详细解析，并讨论其在稳定扩散方面的应用。
本文主要介绍如何使用OpenCV中的结构光(Structured-Light)模块完成三维重建。（公众号：OpenCV与AI深度学习）
与翻译模型类似，我们的图像字幕模型通过输入图像张量和特殊的句首标记（即<start>）来启动字幕生成过程。这个模型生成了我们单词的概率分布（实际上是logits）。橙色方框显示解码算法的选择，帮助我们选择使用哪个单词。然后，选择的单词和图像再次传递给模型，直到我们满足停止条件，即我们获得特殊的句子结束标记（即<STOP>）作为下一个单词，或者我们超过了预先定义的步骤数。一个步骤是将图像和单词的张量传递给字幕生成器模型，并使用解码算法选择单词。
机器学习中体现着各种工程和科学上的哲学思想，大的有集成学习，没有免费午餐，奥卡姆剃刀；小的有最大化类间差异、最小化类内差异。对于很多问题，存在着一类通行的解决思路，其中的一个典型代表就是“编码器-解码器”结构。这一看似简单的结构，背后蕴含的工程思想却非常值得我们学习和品味。
在数字图像处理领域，图像上色 一直是一个重要的课题。传统的图像上色方法通常需要人工干预，耗时且效果有限。
视频传输原理 视频是由一幅幅帧图像和一组音频构成的，视频的播放过程可以简单理解为一帧帧的画面按照时间顺序呈现出来的过程。但是在实际应用中，并不是每一帧都是完整的画面，因为如果每一帧画面都是完整的图片，那么一个视频的体积就会很大。这样对于网络传输或者视频数据存储来说成本太高，所以通常会对视频流中的一部分画面进行压缩（编码）处理。 编码器将多张图像进行编码后生产成一段一段的 GOP ( Group of Pictures ) 如下图， 解码器在播放时则是读取一段一段的 GOP 进行解码后读取画面再渲染显示。GO
“问渠那得清如许，为有源头活水来”，通过前沿领域知识的学习，从其他研究领域得到启发，对研究问题的本质有更清晰的认识和理解，是自我提高的不竭源泉。为此，我们特别精选论文阅读笔记，开辟“源头活水”专栏，帮助你广泛而深入的阅读科研文献，敬请关注。
通过训练有素的神经网络，学习图像压缩（LIC）已被证明优于 VVC 或 JPEG2000 等传统方法。其整体思路是在编码器中将输入图像编码到潜空间中，压缩潜特征以减少传输比特，并在解码器中使用解压缩的潜特征重建输出图像。根据传输信息的类型，LIC 方法大致可分为两类。第一类已被广泛研究，其特点是传输连续的压缩特征图。原始潜特征经过经典的量化和熵编码，得到具有连续值的紧凑比特流，解码器恢复降级的潜特征进行重构。当比特率极低时，由于严重量化，恢复的潜特征质量很差，导致重建质量低，过于平滑，缺乏表现细节。
机器之心专栏 机器之心编辑部 一个「所见即所思」的世界将是什么样子？ 在科幻小说《三体》中，企图占领地球的三体人被赋予了一个很独特的设定：通过脑电波共享信息，彼此之间思维透明、不善阴谋。在他们那里，想和说是同一个词。而人类则利用自身思维不透明的特性想出了「面壁计划」，最终成功骗过三体人，取得了阶段性胜利。 那么问题来了，人类的思维真的是完全不透明的吗？随着一些技术手段的出现，这个问题的答案似乎没有那么绝对了。很多研究者都在尝试解码人类思维的奥秘，将一些大脑中的信号解码为文字、图像等信息。 最近，两个研究团队
像神经网络这样的数据驱动算法已席卷全球。他们最近的激增是由于硬件变得更加便宜也更加强大，同时也不缺乏大量的数据的支持。神经网络目前发展到“图像识别”，“自然语言理解”等认知任务，当然也仅限于此类任务。在这篇文章中，我将讨论一种使用神经网络压缩图像的方法，以更快的速度实现图像压缩的最新技术。 本文基于“基于卷积神经网络的端到端压缩框架”（https://arxiv.org/pdf/1708.00838v1.pdf）。 你需要对神经网络有一些熟悉，包括卷积和损失函数。 什么是图像压缩 图像压缩是转换图像使其
dll自己百度下载 hi_h264dec.dll hi_h264dec_w.dll
海思媒体处理平台的主要内部处理流程如图所示，主要分为视频输入（VI）、视频处理（VPSS）、视频编码（VENC）、视频解码（VDEC）、视频输出(VO)、视频拼接(AVS)、音频输入(AI)、音频输出(AO)、音频编码（AENC）、音频解码（ADEC）、区域管理（REGION）等模块。主要的处理流程介绍如图 ：
从事音视频开发中，视频涉及的东西比较多，尤其是编码这块，本篇介绍下视频的相关概念。
① 设置获取参数解码选项 : 设置解码时的 BitmapFactory.Options 对象的 inJustDecodeBounds 为 true ,
视频的播放过程可以简单理解为一帧一帧的画面按照时间顺序呈现出来的过程，就像在一个本子的每一页画上画，然后快速翻动的感觉。
下图引用自“雷霄骅，视音频编解码技术零基础学习方法”，因原图太小，看不太清楚，故重新制作了一张图片。
一般来说，大多数学习的图像压缩系统主要是为了人类感知设计的。最近，由于针对高级识别任务跨设备传输视觉数据的需求不断增长，用于机器感知的图像编码成为一个活跃的研究领域。如果为用于不同机器感知任务的图像编码设计一个通用的编码器，则很难实现最近的速率-失真权衡。但如果为每一个任务都定制编码器的代价远远超过了可承受范围。
生成式 transformer 在合成高保真和高分辨率图像方面得到了快速普及。但迄今为止最好的生成式 transformer 模型仍是将图像视为一系列 token，并按照光栅扫描顺序（即逐行）解码图像。然而这种策略既不是最优的，也不高效。
ChatGPT Zhang等人彻底改变了NLP领域，标志着生成人工智能（AIGC，又称人工智能生成内容）的突破。使这成为可能的是Brown等人、Radford等人的GPT系列模型，这些模型是Bommasani等人在网络规模的文本数据集上训练的基础模型。
本文介绍了一种名为EfficientSAM的模型，该模型通过利用遮罩图像预训练来提高图像分割的性能。作者使用了一个名为SAMI的方法，通过将SAM图像编码器的特征作为重建目标，从SAM图像编码器中重建特征，从而实现遮罩图像预训练。作者还使用SAMI预训练的轻量级图像编码器构建了EfficientSAM模型，并在SA-1B数据集上进行了验证。实验结果表明，EfficientSAM模型在图像分类、目标检测、实例分割和语义分割等任务中均取得了比其他预训练方法更好的性能。此外，作者还讨论了与遮罩图像预训练相关的方法和应用。
直播APP源码的视频的播放过程可以简单理解为一帧一帧的画面按照时间顺序呈现出来的过程，就像在一个本子的每一页画上画，然后快速翻动的感觉。
我在今年年初离开 YOLO 加入了一家在流媒体领域具有极深积累的小公司，负责视频群聊 SDK 的开发工作，YOLO 是一款直播 APP，我常戏称这是从技术下游（SDK 使用方）跑到了技术上游（SDK 提供方）。不过事情当然不是这么简单，经过长期的思考和探讨，我最终确认：实时多媒体领域，更宽泛一点来讲，实时视觉、感知的展现，在未来极长一段时间内都存在很大的需求，也存在很大的挑战，所以这将是我长期技术积累的大方向。
视觉语言预训练 (VLP) 提高了许多视觉语言任务的性能。但是，大多数现有的预训练模型仅在基于理解的任务或基于生成的任务中表现出色。此外，通过使用从web收集的嘈杂的图像-文本对来扩展数据集，在很大程度上实现了性能改进，但这是监督的次优来源。
，可以获得高感知质量的解码图像。这可以使得在低码率条件下解码的图片能使人的感知更愉悦，同时生成器也不会影响图像的真实性。通过本文的方法，"失真-感知" 得到权衡，在高感知质量条件下有更低的图像损失，在低图像损失下有更好的感知质量。
由深度学习支持的计算机视觉应用包括复杂的多阶段预处理数据流水线，其中包括计算密集型步骤，如从磁盘加载和提取数据，解码，裁剪和调整大小，颜色和空间变换以及格式转换。
为了使得方法的介绍更清晰，本节将简要分析隐式神经编码与以往端到端编码在训练过程以及传输码流部分的区别。
版权声明：本文为博主原创文章，转载请注明源地址。 https://blog.csdn.net/10km/article/details/52119508
① FFMPEG 初始化 : 参考博客 【Android FFMPEG 开发】FFMPEG 初始化 ( 网络初始化 | 打开音视频 | 查找音视频流 )
H.264从1999年开始，到2003年形成草案，最后在2007年定稿有待核实。在ITU的标准⾥称为H.264，在MPEG的标准⾥是MPEG-4的⼀个组成部分–MPEG-4 Part 10，⼜叫Advanced Video Codec，因此常常称为MPEG-4 AVC或直接叫AVC。
I 帧 , 完整名称是 " Intra Coded Frames " , " 内部编码帧 " , 指的是 不需要 参考 其它 视频帧 , 就可以 独立进行解码 , 生成 完整图像 ;
本文来自IBC 2019（International Broadcasting Convention）中的演讲，主要内容是FFmepg编码的子帧延时。演讲内容来自EBU（European Broadcasting Union）的Kieran Kunhya。
图像深度：指存储每个像素所需要的比特数。图像深度决定了图像的每个像素可能的颜色数，或可能的灰度数(单色图像)。例如彩色图像每个像素用 R, G, B 三个分量来表示，每个分量用 8 为所以像素深度是 24 位，可以表示的颜色数目是 2^24。单色图像每个像素需要 8 位，则图像的像素深度是 8 位，灰度数目为 2^8。
图像标注（Image Captioning）是产生图像文字描述的过程。使用了自然语言处理和计算机视觉去产生描述。
Video \Audio Container是什么？ 视频、音频和容器是多媒体文件的三个主要组成部分：
H.264，通常也被称之为H.264/AVC（或者H.264/MPEG-4 AVC或MPEG-4/H.264 AVC）
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
云直播
