土压平衡盾构土体改良微观机理试验研究

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1、H.261概述 　该标准由CCITT于1988至1990间发展制定。 　应用于ISDN电话线的视频会议，可视电话等。 　ISDN的基本速率为64kbps，可以使用多路复用(p×64kbps)。  　解码序列如下： 　 图像帧类型为CCIR601CIF（352×288）和QCIF（176×144），信号色度格式4:2:0。 　两种帧编码类型：帧内编码Intraframes(I-frames)和帧间编码Interframes(P-frames)。　 　帧内编码的I-frames主要使用JPEG的技术。 　帧间编码的P-frame

2、s使用与前一帧（预测帧，predictedframe）的差值进行编码，因此当前帧依赖于前一帧。 　I-frame可以作为随机读取点。 帧内编码(IntraFrameCoding) 下图显示了帧内编码的流程，和JPEG编码过程基本一致。 　 宏块(macroblock)为原始图像里16×16像素区域。 　在4:2:0格式中，一个宏块对应4个亮度块(Yblock)，1个Cr块，1个Cb块（Crblock&Cbblock，子采样后的色度信号块） 　对所有DCT系数用常数值进行量化（即，没有JPEG标准里的量化表） 　 帧间编码(I

3、nter-frame(P-frame)Coding) 　帧间编码的基本思路如下图所示： 上图中： 　参考图像(referenceimage)指前面（已编码）的图像。 　目标图像(targetimage)指当前要编码的图像 　在帧间编码中，关键过程称为运动估值(motionestimation)，对于当前目标图像中的某一宏块，在参考图像中寻找与之最相似的宏块(bestmatch)，然后对他们的差值进行和帧内编码类似的编码。 　这样作的好处是得到的差值矩阵比较小，编码需要的比特量业也比较小。但是这里还要传送最匹配宏块和当前编码宏

4、块之间相对位置的信息，　　　　 这里称为运动向量(motionvector)。 　两点补充： 　1.这里用解码后的图像(decodedimage)作为参考图像，而不用原始图像。 　2.一般使用“平均绝对差值”(MAD:MeanAbsoluteDifference)作为判断最匹配块的标准。也可以使用“均方差”(MSE:MeanSquaredErrow) 细节：如何对宏块编码 很多宏块能匹配得很好，传送每个宏块在图像中的地址-->Addr 　有时找不到合适的匹配，这时传送帧内编码块(INTRAblock)-->Type 　若想调

5、制量化以得到更好的压缩效果，传送量化值-->Quant 　运动向量-->vector 　宏块中，某些块匹配很好，其他则较差。这时传送bitmask，用来表示显示哪些块(CBP:CodedBlockPattern)。 　象JPEG一样，传送各块。(4Y,1Cr,1Cb) H.261比特流结构  很多宏块能匹配得很好，传送每个宏块在图像中的地址-->Addr 　有时找不到合适的匹配，这时传送帧内编码块(INTRAblock)-->Type 　若想调制量化以得到更好的压缩效果，传送量化值-->Quant 　运动向量-->vecto

6、r 　宏块中，某些块匹配很好，其他则较差。这时传送bitmask，用来表示显示哪些块(CBP:CodedBlockPattern)。 　象JPEG一样，传送各块。(4Y,1Cr,1Cb) H.261比特流结构 H.261中的难点问题1.运动向量搜当前目标图像中待编码宏块C，其右上角坐标为(x,y)，则该宏块中像素为C(x+k,y+l) 　参考图像内，右上角坐标(x+i,y+j)的参考宏块R内像素为R(x+i+k,y+j+l) 　下式求绝对误差平均值(MAE:MeanAbsoluteError)： 运动向量搜索的目标就是寻找一

7、个MAE值最小的参考宏块，其对应向量(u,v)为运动向量。 　 　全搜索(FullSearchMethod) 　　1.对参考图像内范围为[-p,p]搜索区域的所有可能宏块进行搜索。 　　2.全搜索方法的运算量为： 设对比每个像素需要3次操作：减法、求绝对值，相加。 当搜索范围(p)较大时，全搜索算法的运算量相当大，因此需要各种快速算法。 二维对数搜索。(Two-DimensionalLogarithmicSearch) 类似于binarysearch，在一个范围为[-p/2,p/2]的窗口内对九个点进行初始的MAE计算（如下

8、图所示） 　　1.在上述九点求出的MAE中，找出最小的一个。 　　2.以该点为中心，用上一步搜索范围的一半形成新的搜索区域，对新的九点进行搜索。 　　3.重复上两步，直到搜索区范围为一个像素。 层次化运动估值(HierarchicalMotionEstimation)1.对目标图像和参考图