针对基于工业计算机断层成像(CT)图像的逆向设计存在定量分析难、自动化程度低及需要中间环节转化的问题,提出了一种将工业CT图像直接转换为三角网格有限元模型的方法。对CT图像进行轮廓识别后生成有限元模型的内外边界,根据图像像素点坐标信息将图像划分为若干单元,然后采用改进的三角剖分方法生成初始三角网格有限元模型,并对初始有限元模型进行了优化。结果表明,生成的三角网格最大边长比为1~2,最大扭曲角度数为0°~2°,网格质量满足实际工程应用需求的评价标准。并在样件、汽缸头模型上进行了实验,实验结果证明了该方法的可行性。

随着图像内容不断丰富，由计算机产生的屏幕内容(SC)图像开始普及。针对这类图像，高效视频编码标准(HEVC)增加了调色板模式来提升对SC图像的压缩性能，但会增加计算复杂度和编码时间。提出了一种基于视频内容复杂度分析的自适应调色板模式快速决策算法。该算法将图像亮度分量分块，并用离散余弦变换(DCT)来衡量每个块的复杂度，然后根据复杂度值形成判别矩阵，最后根据判别矩阵结合编码单元的信息来自适应地关闭或启用调色板模式，以减少计算量和编码时间。根据实验结果，当参考编码器设为启用调色板模式时，本文算法能节省的总编码时间达到完全关闭调色板模式所节省时间的69.24%，而相同峰值信噪比下的码率差异(BDBR)平均增加0.33%，相同码率下的峰值信噪比差异(BDPSNR)平均下降0.03 dB，基本不影响视频质量。