\mathrm{U} 型下凸函数 R(D) 的单调递减性及连续性 容许的失真度越大, 所要求的信息率越小。...率失真函数的单调递减和连续性 R(D) 的非增性也容易理解。允许的失真越大 \rightarrow 信息率越小。...根据率失真函数的定义，它是在平均失真度小于或等于允许的平均失真度 D 的所有信道集合 B_{D} 中，取平均互信 息的最小值。...当允许失真度扩大， B_{D} 集合也扩大，这时在扩大的 \boldsymbol{B}_{D} 集合中找最小值，显然这最小值或者不变，或者变小，所以R(D) 是非增的。...信息率失真理论要解决的问题就是计算满足失真要求的传输所需的最小信道容量或传输速率，以达到降低信道的复杂度和通信成本的目的。
为了将高清微型摄像机的实时视频整合到高质量的应用程序中，广播公司和制作公司必须能够实时纠正这些失真。...主要是: 去除曲线伪像 旋转调整 虚拟相机偏移 优化变焦 实时视频校正的结果如视频所示： 几何在我们生活的世界中扮演着重要角色。直线和它们创建的形状包含在我们眼前的许多事物中。...对于有时间在编辑过程中纠正这些问题的摄像师来说，这不是问题。但是，录制体育比赛，本地新闻，医疗行业研究甚至企业AV的直播公司无法在图像到达观看者之前纠正失真。...这就是Vidovation的AlphaEye成为资产的地方。 Jim首先提出如今在电视行业和视频行业中，都可以看到鱼眼镜头和广角镜头出现失真和伪影。比如在足球比赛中从球门后面拍摄射门的画面。...可以被安装在有趣的地方，至于镜头的失真可以使用电子方式完成，因此他们设计了进行失真校正的AlphaEye。 ?
本文是来自AOMedia Symposium 2019的演讲，讲者是来自USC的Keng-Shih Lu 和 Antonio Ortega。...本次演讲主要讲述了基于模型的率失真优化变换，用图像信号处理的角度来看待一些熟悉的概念。...该演讲从图形信号处理的一些背景开始，然后讨论基于模型的数据驱动变换，基于图对称性的快速图傅里叶变换和使用拉普拉斯算子的高效率失真估计。...然后，演讲重点介绍了基于图的方法如何在AV1和AV2编解码器中应用。演讲以数据变换为例讲解如何从数据中学习变换，并介绍了如何使用图结构来加快率失真优化。...在常规率失真成本评估中，需要计算变换和熵编码，但是这种使用蛮力的方法需要大量的计算资源。因此要考虑是否可以从图的角度来改善这些操作，从而避免先计算变换再评估率失真。
VMAF-oriented Perceptual Rate Distortion Optimization using CNN 发表会议：PCS2021 作者：朱辰 01 PART 摘要 HEVC / VVC 等视频编码框架中的率失真优化...（RDO）模块均使用SSE作为失真准则，没有充分考虑人类视觉系统的特性。...本方法则通过建立 VMAF 失真和 SSE的关系解决该问题。定义 VMAF 失真 (V) 后，可以建立起基准/常规重建的 V（Vb / Vr）的偏差（△V）与编码块SSE的近似线性关系： ? ?...其中，VMAF相关系数或权重k建立了帧级感知失真和像素/块级传统失真之间的联系，会在后续被用于RDO。...（3）最后一步是使用块替换计算或在线训练模型导出的k实现感知 RDO。为将 VMAF 与 RDO 结合，使用感知编码中常见的一种方法，采用 V 作为 RDO 中的失真。
LSPM系统中首先对信号进行预失真处理，从而补偿了饱和放大器带来的非线性失真。这些使饱和放大器运用于非恒定包络调制成为现实。 在这个系统里面，放大器的失真性能是整个系统失真的重要来源。...Figure1 – Large SignalPolar Modulation 放大器的失真 在LSPM系统里面，饱和的放大器的两种失真需要考虑到。一个是AM-PM 失真，另外一种是AM-AM失真。...饱和放大器的非线性来自于它采用了很低的偏置点，同时具有很高的效率。AM-PM 定义为放大器输入控制电压（Vramp）和放大器的S21传输参数中相位变化的关系函数。...通常的测试中，网络分析仪是工作在触发扫描的模式下面的。它的意思是从每次触发开始，网络分析仪在设定的整个频段内开始扫描。...GPIB线将网络分析仪的测量数据传输到电子表格中。 4． 重复进行步骤1，改变Vramp电压的大小，继续进行测试和数据采集。 5．
这也使得人们对视频流和实时视频通信应用中的视频压缩的比特率与质量之间的权衡产生更大的兴趣。而不同的失真类型对这一权衡的影响在此之前并没有被系统的评估过。...主讲人介绍了一种方法来衡量视频压缩过程中各种失真（噪声、颗粒、闪烁、晃动）的影响。结果表明，噪声/颗粒对编解码器的性能影响最大，但目前的编解码器对这一类失真鲁棒性更强。...主讲人介绍了在用户生成内容中容易出现的不同失真对编码的影响。包括：加性白高斯噪声（AWGN）、颗粒噪声、相机抖动和闪烁。...图 1 进行失真影响评估的视频处理过程 在传统的压缩流水线的率失真（RD）分析中，我们一直在研究图 1 的下半部分分支。这表示 UGC 视频序列在恒定比特率或恒定质量下使用特定的编解码器进行压缩。...上式 1 中 表示第 n 帧的平移抖动， 为合成旋转抖动的旋转矩阵， 是模拟闪烁失真的系数， 是加性噪声。
我们可以在不牺牲电影感知质量的情况下将电影编码成本降低一半吗？ HEVC视频压缩标准是提供UltraHD和HDR内容的必不可少的技术，并且是显着提高HD内容编码效率的驱动程序。...演讲主要目的是展示如何优化在本地或公共云中的商品硬件上运行的开源分布式编码系统的吞吐量。这将使用流行的开源x265视频编码器完成。它在商业云编码实现中无处不在，通常与ffmpeg结合使用。...它是一种通用的编码器，它允许用户以非常精细的粒度控制各个方面，例如使用HEVC编码工具，速率失真优化（RDO），感知质量，指令集扩展和并发性。它还通过其日志记录系统输出大量内部信息。...这种详细程度与源代码的可用性相结合，使我们能够在质量和代码路径级别上进行详细的权衡分析。 他们从检查最近进行过大改的x265预设的成本效益分析开始分析。...然后将继续讨论不太为人所知的控制RDO行为的选项的影响，例如基于SSIM的RDO。他们进一步研究了禁用或限制HEVC标准提供的某些编码工具（如环路过滤）的效果。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...精度失真啦！...代码： /** * 解决double转bigdecimal时出现的精度问题 * @param v1 * @return */ public static BigDecimal doubleToBig(double...最后，附上 double转 BigDecimal 的工具类 package com.delongra.nback.system.util; import java.math.BigDecimal; import...java.text.DecimalFormat; import java.text.NumberFormat; /** * 由于Java的简单类型不能够精确的对浮点数进行运算，这个工具类提供精 确的浮点数运算
背景： 项目中遇到了网页截图的场景，开始使用了html2canvas ，本地一切都好，但正式环境中出现问题，dom中有图片，以为是这些图片跨域，最后按照解决办法也不行；再后来又看到是dom要设置宽高，...最终换个库来实现需求 dom-to-image github: https://github.com/tsayen/dom-to-image 后来发现了基于此库的新项目 dom-to-image-more...return node; }); } } } })(this); 在使用的地方直接添加参数
react-native-image-crop-picker --save react-native link react-native-image-crop-picker 如果需要操作视频，需要安装 npm i react-native-video...--save react-native link react-native-video 因为需要操作相册和相机，IOS需要增加隐私访问说明，修改info.plist文件增加以下项： NSPhotoLibraryUsageDescription...height 裁剪图片的高度 multiple 是否多选 bool (default false) includeBase64 是否返回Base64的图片数据 bool (default false)...Component08文件夹中。...请不要吝啬你们的Star！
1 摘要 广角摄像头拍摄的稠密3D地图有利于导航和自动驾驶等机器人应用.在这项工作中,我们提出了一种实时稠密三维鱼眼相机建图方法,无需显式校正和不失真.我们扩展了传统的变分立体方法,通过使用由摄像机运动引起的轨迹场来约束沿外极曲线的对应搜索...几种方法已经解决了鱼眼相机的3D建图问题.最常见的方法是将图像校正为透视投影,这基本上消除了这种宽FOV摄像机的主要优点.此外,靠近图像边缘的信息高度失真,而靠近中心的对象被高度压缩,更不用说由于空间采样而增加不必要的图像质量下降....保留鱼眼宽FOV的其他矫正方法包括在球体上进行重投影,球体遭受类似的退化,尤其是在两极周围.我们通过直接处理失真图像而不进行校正或不失真来解决这些问题....我们将我们的方法嵌入到一个变化的框架中,与离散的立体匹配方法相比,这种方法本质上产生了平滑的稠密地图.我们建议使用一个轨迹场来约束沿核线曲线的相应像素的搜索空间.我们还提出了一种快速生成轨迹场的方法,与传统的变分方法相比...我们提出的方法的优点是双重的.首先,在没有校正或不失真的情况下,传感器级图像质量得以保持.其次,我们的方法可以处理任意的相机失真.虽然本文的结果集中在鱼眼相机上,但将我们的方法应用于其他相机模型是简单的
编辑 | KING 发布 | ATYUN订阅号 现实中我们总会遇到这样的困境，有些图片很精美但分辨率很小，放大之后又变得很模糊。...然后，第一卷积层减小这些特征的大小并合并数据。在“描述符融合”块中，扫描图像以找到其中的所有JPEG压缩块，并将其与到目前为止确定的其他功能融合。...接下来的卷积层和残留块，它们检测图像中的特征（边缘，图案，颜色，纹理，渐变等），并将它们构建为一个深度超过100通道的复杂表示。...在卷积神经网络中，更多的层意味着更好的精度，但是如果层数足够多，则几乎无法训练网络。残留块旨在提高网络的复杂性和准确性，而又使其无法训练。 最后，在放大块中放大了由神经网络识别的所有特征。...此后，两个残差块和最后的卷积层对数据进行后处理，然后将特征转换回图像。还需要注意的是，所有这些操作都是在设备上发生的，并且整个受过训练的机器学习模型都包含在Pixelmator Pro应用程序包中。
项目背景近年来，随着人们生活方式的改变，直播带货日益成为大家必不可少的一种购物选择。直播连麦也是直播间的基础功能之一，今年 618 大促前，本人收到了一个关于直播连麦的问题反馈。...在该场景中，MS 服务的作用是使用 ffmpeg 从 RTMP 服务拉取 rtmp 格式的媒体流，然后转换成 rtp 格式的媒体流，注意：此时的 rtp 媒体流中音频和视频是分开的，它们使用不同端口。...所以说，有可能是 MS 服务中的某个环节导致了声音问题。最后，说一下拉流端，拉流端的工作主要进行音频解包、音频解码、音频渲染等环节，一般来说，解码和渲染是最有可能出问题的。...我们先用 Chrome 浏览器的 WebRTC 标准工具 webrtc-internals 来分析一下，在 Chrome 浏览器的地址栏中输入 chrome://webrtc-internals 命令就会看到...我们想修改小程序底层这条路是行不通的。方案2既然不能直接修改小程序底层 SDK，那就在后续流程模块中做兼容处理吧。其实，方案二和方案三都是兼容和修复的思路。
中通快递作为国内知名综合物流服务企业，已连续5年稳坐行业市场份额榜首。受双11、618等大促活动影响，井喷式的业务流量对中通的系统稳定性提出了更高的要求，过去的压测方案已经无法满足业务发展的需求。...测试环境等比缩放导致压测失真、庞大且复杂的系统链路梳理等都是棘手的问题，让我们一起看看中通是如何利用大促系统稳定性保障利器Takin来完成这项艰巨的任务的。...很明显这种等比缩放策略在高TPS目标的压测场景下会失真，TPS目标越高，则失真越严重，因为我们并不能对网络、中间件、数据库等一系列的因子也同样做出等比缩放。...，其后果则是压测结果的失真，在2012年，某厂正是因为测试环境等比缩放压测，导致网络流量数据失真，引发了线上故障，才促使其下决心走上了线上全链路压测的道路。...最后 中通通过引入全链路压测，的确解决了原来压测环境等比缩放压测的失真问题，但是，在面对整个在订单，运单，面单等多个业务共62个应用的压测，单从上下游数据层面交互就是一项复杂的工作，另外还需要各个环节的人员协作等
技术说明 劫持工作模块：用于判断apk文件是否被劫持；所述劫持工作模块的工作包括以下子步骤： 步骤1：将录入的所述App激活数据根据设备归因和/或指纹信息归因匹配距离激活时间最近的一次点击； 步骤2：判断点击时间与所述激活时间的时间差...； 步骤3：判断点击所属广告推广活动的下载地址是否与所述激活数据中package_name所属下载地址一致；采用自我修正机制和预防机制进行判断；所述自我修正机制是指根据正态分布，在广告主设定的激活回溯有效期...T内，将所述回溯有效期T等量分割为n个区间段，取归因数据量最多的一个区间段内点击到激活时间差的平均值，以所述回溯有效期T为刷新频率，更新该时间差的阈值，其中，n为自然数；所述预防机制是指将出现劫持频率大于频率阈值的
(GCP)能够显著提升深层卷积神经网络在视觉分类任务中的性能。...尽管如此，GCP在深层卷积神经网络中的作用机理尚未得到很好的研究。本文试图从优化的角度来理解GCP为深层卷积神经网络带来了哪些好处。...详细地来说，本文从优化损失的利普希茨平滑性和梯度的可预测性两个方面探讨了GCP对深层卷积神经网络的影响，同时讨论了GCP与二阶优化之间的联系。...更重要的是，本文的发现可以解释一些GCP以前尚未被认识到或充分探索的优点，包括显著加快了网络收敛，对图像破坏和扰动产生的失真样本具有较强的鲁棒性，对不同的视觉任务具有较好的泛化能力。...通过利用不同网络架构在多种视觉任务上进行大量的实验，为本文的发现提供了有力的支持。 下面是论文具体框架结构以及实验结果： ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?
其是从进来的流数据中选取的字段。 关键看这个虚拟key是什么类型。...KeyedStream, String> KeyedStream5 = map.keyBy(tuple -> tuple.f1); 我的博客即将同步至腾讯云
JS中的phototype 原型法设计模式 ? JS中的phototype.png 原型法的主要思想是，现在有1个类A,我想要创建一个类B,这个类是以A为原型的,并且能进行扩展。我们称B的原型为A。...javascript中的每个对象都有prototype属性 prototype属性：返回对象类型原型的引用 prototype就是“一个给类的对象添加方法的方法”，使用prototype属性，可以给类动态地添加方法...javascript的方法可以分为三类 a 类方法 People.sleep = function(){console.log('I Am Sleeping ...')}
与对抗性攻击相比, 自然的失真和扰动在现实世界中更为常见。然而目前还没有关于 3D 点云针对失真的稳健性的系统性研究。...密度失真包括 “遮挡”，“激光雷达 (LiDAR)”，“局部密度上升”，“局部密度下降”，以及“局部缺失” 5 种，它们模拟了现实中不同传感器生成点云密度的不同特征，例如，“遮挡” 模拟了传感器在扫描...噪音失真包括 “均匀分布”，“高斯分布”，“脉冲”，“上采样”，以及“背景” 噪音，他们模拟现实中传感器生成时以及程序预处理过程中不可避免的数字噪声与误差。...研究者最终将数据增强中整体表现最好的 PointCutMix-R 与自适应方法 TENT 结合，发现基于 Transformer 架构的 PCT 模型达到了目前最好的整体失真稳健性 (错误率 = 13.9%...研究者提出并构建了了 75 种不同的失真类型和程度来模拟真实场景中由于物理限制、传感器准确度限制、以及处理过程中造成的点云失真和损坏。ModelNet40-C 包含 185000 个不同的点云数据。
在这里，我们分别对谐波失真、互调失真、瞬态互调失真(TIM)、交流接口失真(IHM)等加以讨论。 1 谐波失真 谐波失真是由功放中的非线性元器件引起的一种失真。...这种失真使音频信号产生许多新的谐波成分，叠加在原信号上，形成了波形失真的信号。将各谐波引起的失真叠加起来，就是总谐波失真度，其值常用输出信号中的所有谐波均方根值与基波电压有效值之比的百分数来表示。...也就是说，互调失真带来的影响，会使整个重放系统的声场缺乏层次感，清晰度下降。在Hi-Fi功放中，总希望互调失真度越小越好，要做到这一点是非常困难的，因而高保真功放要求该值小于0.1%即可。...可见，瞬态互调失真主要发生在石机中。此外，音量大、频率高、动态范围大的节目源最容易产生瞬态互调失真。...交叉失真又称为交越失真，它是对推挽功放而言的，主要由乙类推挽功放中的功率管起始导通非线性而引起的，特别是在小电流的情况下，其输出电流在交界处产生非线性失真，且信号幅度越小，失真越严重。
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