什么是CBR,VBV,CPB

本文深入解析了恒定比特率(CBR)编码原理,揭示了如何通过使用视频缓冲验证器(VBV)和编码图片缓冲器(CPB)维持稳定的数据传输速率,即使在不同帧间比特数变化的情况下。

https://codesequoia.wordpress.com/2010/04/19/what-are-cbr-vbv-and-cpb

 

 

       通常CBR会被 错误的认为是为每一帧分配相同数量的比特。如果真是这样,那P或者B真的意义在哪呢,P/B帧的主要目的就是通过参考其他帧减少编码比特数。当然,有很多P或者B帧的CBR流,我们可以很容易的发现在CBR流中比特数是不一样的。

 

 

       所以,CBR是什么呢。在MPEG-2和H.264中,CBR意味着在一段时间内传输给解码端的比特数是一定的。换句话说,到解码端的数据传输率是一定的。这和单独帧的比特数是无关的。

 

 

      那在保持数据率一定的同时怎么才能实现为每一帧分配不同数量的比特呢?

 

 

      答案:我们需要一个buffer。为了理解这个逻辑,考虑一个出水口(water outlet),水箱(tank),还有水箱前面一系列的“guys”。

 

 

image

 

 

 

 

    水(编码的MPEG-2或者H.264流) 固定的流进水箱。这些"guys"站在水箱前,负责把每一帧的水移动道解码端。这个移动只发生在固定时间间隔内。

 

 

      即使Mr. I,P,B移除了不同数量的水(每一帧需要不同的编码比特数),由于水箱 (buffer)的存在出水口的速度还是固定的。

 

 

 

      在MPEG-2中,这个buffer成为VBV buffer(video buffer verifier buffer),在H.264中,这个buffer成为CPB(coded picture buffer)。

 

 

      水箱中水的多少在某一时刻称为buffer fullness,用比特数量来描述。水箱的大小在MPEG-2中称为VBV buffer size,在H.264中称为 CPB buffer size。

 

 

      编码的流一定会被重建所以水箱不会上溢或者下溢。有一些叫做“buffer verifier"的软件去检查错误。

 

 

      当buffer size 被设置成大值时,编码器可以为每一帧使用变化较大的比特数,可得到更好的视频质量。但是,解码端相应的需要大buffer,这意味着更贵的硬件开销。  

 

### ### MRI 与 CBR 的定义及其在计算机领域中的关系与应用 MRI(Magnetic Resonance Imaging,磁共振成像)是一种医学成像技术,通过利用强磁场和无线电波对人体内部结构进行成像,广泛应用于临床诊断中,特别是在神经系统、肌肉骨骼系统和心血管系统的检查中具有高度的分辨率和无创性[^1]。MRI 图像具有高对比度和多参数成像能力,能够提供丰富的组织信息,因此在计算机视觉和医学图像处理领域也受到高度重视。 CBR(Case-Based Reasoning,基于案例的推理)是一种人工智能方法,主要用于问题求解和决策支持系统。其核心思想是利用过去成功解决的类似问题(即“案例”)来指导当前问题的解决过程。CBR 通常包括四个主要步骤:检索(Retrieve)、重用(Reuse)、修订(Revise)和保留(Retain)。该方法广泛应用于医疗诊断辅助、法律咨询、工程设计、客户服务等领域。 在计算机科学领域,MRI 主要用于图像处理与分析,尤其是在医学图像分割、分类与识别任务中,常与深度学习模型结合使用。例如,在 UNet 等图像分割网络中,MRI 图像常作为输入数据,用于训练模型识别脑肿瘤、器官边界等关键结构。 CBR 则更多用于知识表示与推理系统,尤其在需要快速决策和个性化解决方案的场景中表现出色。例如,在医学辅助诊断系统中,CBR 可以基于病人的 MRI 图像特征和历史病例数据,提供相似病例的诊断建议和治疗方案[^1]。 尽管 MRI 和 CBR 在本质上属于不同技术范畴(图像采集与知识推理),但它们在医疗人工智能系统中可以协同工作。例如,基于 MRI 图像的自动分析系统可以提取图像特征,作为 CBR 系统的输入,从而实现从图像识别到临床决策的完整流程。 ### 示例代码:基于 CBR 的医学诊断系统框架(Python 伪代码) ```python class CBREngine: def __init__(self, case_base): self.case_base = case_base # 案例库 def retrieve(self, query_case): # 使用相似度算法查找最匹配的历史案例 pass def reuse(self, matched_case): # 重用匹配案例的解决方案 pass def revise(self, solution): # 根据当前问题调整解决方案 pass def retain(self, new_case): # 将新案例保存至案例库 pass # 示例使用 case_base = load_medical_cases() # 加载历史病例数据 engine = CBREngine(case_base) query_case = extract_features_from_mri(mri_image) # 从 MRI 图像中提取特征 matched_case = engine.retrieve(query_case) solution = engine.reuse(matched_case) revised_solution = engine.revise(solution) engine.retain(query_case) # 将新病例保存 ``` ###
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