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视频编*原理
视频处理发端的图像信号是由摄像机提供的复合模拟信号,经过数字视频转换,分离出的亮度(灰度)信号和两个色度信号,如图3—3所示。这三路信号经A/D变换,将模拟信号转换为数字信号,每个像素点为8bit。编码器和*正好是一个正反过程,前端信号源输入图像,编码器进行编码,通过网络传输到远端,再通过编*进行*,输出图像。数字化后信号经预处理,滤除信号中的噪声,进入CIF格式变换电路,成为CIF标准格式,然后进入信源编码器进行图像压缩编码。预处理的目的是消除信号中的背景噪声,从而利于提高图像的清晰度。当然,预处理还可解决亮度与色度信号串扰,减小叠折干扰的作用。
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编*的示波器功能
因为在*的数据流功能中,很多传感器和执行器的信号是采用电压。2)这样做将亮度信号分离出来,而亮度信号对视觉感觉是较为重要的,相对来说色度信号对视觉感觉就不是那么重要,可以抽样到较低的分辨率(4:2:0或者4:2:2)而不影响人观看的感觉。频率或其它并以数字的形式表示的,在发动机实际运转过程中,由于信号变化很快,很难从这些不断变化的数字中发现问题所在,因此可以利用*自带的示波器功能,对电控发动机系统里的曲轴传感器信号。
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编*
目前在尝试使用全新的技术对编码架构进行革新,比如人工智能,神经计算模型等。做编码的都了解,视频编码基本结构(波形混合编码)在过去几十年都没怎么变化,主要在于预算、变换和熵编码三大部件(及零件)的不断替换和完善。一个完整的高清音视频会议及监控系统,必须涵盖前端、传输、后端以及中心各个环节,缺一不可。近期,学界已经提出了一些用深度学习对HEVC进行编码提升的研究工作,不过大多集中在环内滤波或后处理方面,还是属于模块级提升,没有结构突破,无End to End 学习能力。FVC和AV1阵营普遍认为,短期内深度学习还是干不过人工fine tune的各种编码模式(算子),还得继续潜伏一阵。
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