像素级BDOF

前面讲过BDOF是VVC新增的帧间预测工具,它由JEM中的BIO发展而来。BDOF基于光流的概念它假设物体的运动是平滑的。对于每个4x4的子块,通过使L0和L1的预测值的差值最小来计算运动修正量(Vx,Vy),然后用计算出来的运动修正值来调整4x4子块的双向预测值。

ECM中提出了像素级BDOF,即对每个像素进行运动向量mv的修正。过程如下:

  • 将CU划分为8x8的子块。

  • 确定每个子块是否使用BDOF。通过计算两个参考子块的SAD是否超过给定阈值来确定该子块是否使用BDOF。

  • 对于决定使用BDOF的子块,使用一个5x5的滑动窗口,并使用BDOF为每个滑动窗口计算Vx和Vy,这里使用的BDOF就是正常的BDOF技术。

  • 对滑动窗口的中心像素使用(Vx,Vy)进行双向预测修正。

对于CU,按8x8的子块决定是否使用BDOF,对于使用BDOF是子块使用滑动窗口对窗口中心像素计算mv修正值,随着滑动窗口不断移动子块内的每个像素最终都会得到对应的mv修正值。

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内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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