Std minmax的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列股價、配息、目標價等股票新聞資訊

用於相依視訊編碼之影質控制策略

為了解決Std minmax的問題，作者黃國隆 這樣論述：

傳統視訊位元率控制演算法通常追求影像失真總量最小化，然而往往付出影值大幅度變動的代價，特別是在視訊內容較激烈且經常性場景變換時。為了減輕影值變動所帶來的負面作用，許多演算法追求全部影值均等。如某些研究者指出，雖然現有演算法已能產生影值均等的視訊，但是這些演算法經常無法精確地使用分配的位元來減少失真總量。本論文嘗試一次達成三個目標。即平穩視訊品質、失真總量最小化、精準地使用位元預算等。我們共提供三個演算法，針對兩種不同應用，定速率與變速率通道，來完成這些目標。其中兩個演算法適用於定速率通道，如儲存應用；一個演算法適用於變速率通道，如網際網路傳輸應用。第一個演算法使用籬柵圖(Trellis-Ba

sed)架構來達成具備一致性品質的視訊。我們第一個貢獻是推導出，失真最小化問題與位元預算最小化問題的等效條件。第二，籬柵圖狀態定義為失真量，方便於一致性品質控制。第三，只需在提出的演算法中調整一個參數，一個介於，最小失真總量與固定品質的視訊解，可以被求得。第二個演算法結合拉格蘭乘數（Lagrange Multiplier）、快速分支延展與最佳化程序。與第一個演算法比較，它的峰信雜比效能只有些微的降低，但是運算複雜度顯著地降低。模擬結果顯示，這兩個演算法都只比MPEG 所提JM位元率控制演算法的平均峰信雜比些微低。當與近期發表的MultiStage與LPF演算法比較，我們所提演算法能夠較準確地使

用分配位元預算，且輸出最大的峰信雜比與很小的峰信雜比變動率。第三個演算法在變速率通道追求優雅的品質變動。我們取代一致性品質限制，換成最大相鄰幀間影值變動限制。因為這個演算法在單獨GOP內運作，相鄰GOP品質控制需求也需要被考量。每個GOP通道位元率被設定成給定的頻寬晃動模型。模擬結果顯示，我們的峰信雜比曲線函數很平滑，且在每個GOP邊界並沒有品質突然掉落。我們所提演算法也能夠準確地利用分配位元預算值。總結，我們發展出彈性的影值控制架構，提出三個演算法。這些解能滿足三個目標，品質變動最小化、失真總量最小化、精準地使用位元預算。此外，附錄A呈現通道編碼效能分析結果，未來可用於整合視訊與通道編碼研究

。