基于上下文自适应算术编码的设计与实现

实现了经典算术编码的流程设计,提出基于上下文自适应算术编码的算法。建立了基于上下文的多阶自适应的概率模型,使其符号的压缩码长尽量的接近其熵值。     

无损大容量数据嵌入算法

提出了一种新的无损的数据嵌入算法,可应用于军事、法律、医学等需要无损图像的领域.使用了改进的LSB作为嵌入算法并对原图的未修改部分进行了预测、上下文模型与量化、算术编码.预测减少了空间冗余,上下文模型进一步利用了空间相关性和位平面相关.基于上下文模型的算术编码获得了更好的压缩效率和压缩容量.实验证明嵌入数据后的图像损伤小并可完全恢复.     

基于曲率尺度空间的VOP形状编码算法

首先对曲率尺度空间（CSS）算法进行改进，并用改进的CSS算法对任意形状物体的形状信息进行特征点的分层提取；其次，用自适应算术编码算法对固定长度的八分圆编码算法进行改进，并对所提取的特征点进行算术编码，实验结果表明，这种新的基于特征点提取的形状编码方法比MPEG-4校验模型中基于上下文的算术形状编码算法，在Dn相同的条件下，主观质量更好，且压缩比更高。     

基于时、频域上下文模型的图像压缩算法

结合离散小波变换和基于上下文的自适应算术编码方法，提出了一种基于时、频域上下文预测模型的图像压缩算法．它通过分析在不同子带内的小波系数和同一子带内的小波系数之间的相关性，建立一个时、频域的上下文预测模型，并通过对增加的条件熵的分析，合理地对该模型中的上下文进行量化，得到合适的编码上下文用于自适应的算术编码以降低模型开销．与此同时，这种算法的输出码流是嵌入式的，可以很好的满足渐进式的传输需求．试验结果表明，该算法在各种压缩比下都获得了比JPEG2000要好的压缩效果．     

基于SPIHT和分类比特编码的无损图像压缩

在整数小波变换的基础上提出了一种基于SPIHT分类比特平面上下文编码的无损图像压缩算法,和其他方法比较,把变换后的系数分成符号模板、高位比特位、低位比特位三类,对高位比特位的系数用SPHIT算法进行编码,而符号模板和低位比特位用基于上下文的算术编码,在低位比特位的上下文编码中不仅考虑了同一位平面的相邻位置相关的上下文,也考虑位平面之间的上下文。实验表明,提出的方法具有较好的压缩效果。     

基于上下文修正的ROI联合压缩加密算法

提出一种基于上下文修正的ROI图像联合压缩加密算法。对零树结构进行改进,引入自适应算术编码器,利用密钥对ROI图像压缩产生的原始上下文进行修正,修正后的上下文与原始判决一起送入自适应算术编码器中实现对ROI图像的联合压缩加密。为了满足不同权限用户的需求,对感兴趣区域按树型结构扫描的方式进行加密,并对该算法进行仿真。结果表明:在相同码率条件下,与原始压缩算法相比,所提出的算法具有基本相当的压缩效率;在压缩率保持不变的情况下,相对于区间分裂的算术编码而言,所提出的算法安全性能更好。     

JPEG2000上下文形成算法的研究与实现

在JPEG2000的EBCOT编码中,算术编码器需要使用上下文信息来编码相应的记号,上下文形成器是其重要基础.通过对位平面中的样本的条带扫描方式和记号的环境特征的详细分析,把记号和记号的上下文进行了合理的分类,这就为上下文形成算法的设计提供了理论根据.关于清理通道中的RLC上下文标志的形成,因为有关文献的论述并不清楚,所以有必要做出明确的解释,并给出了一个有效的算法,整个算法用Delphi实现,实验结果证明了其正确性.     

优化的JPEG2000算术编码器结构

各种并行位平面编码算法极大提高了上下文/符号数据对的产生速度,与此同时,算术编码算法的串行本质却严重限制了这些数据对的编码速度。因此,算术编码器(AE)已经成为JPEG2000系统的瓶颈问题。本文分析了现存各种算术编码器结构的缺陷,并提出了一种优化的单输入三级流水线结构。FPGA实现结果表明,本文结构以最小的硬件代价(1100 ALUTs和365 registers)获得了最优的实际数据吞吐率((133N)/(N+2))。     

基于上下文的自适应二阶二进制算术编码算法

H．264是国际上最新的视频编解码标准,是未来几年内视频编码技术研究的主要方向。基于上下文的二进制算术编码算法（CABAC）是H．264中一种能适应信号统计特性的变化,容易达到渐进性能的高效率的熵编码算法。提出了基于CAB-AC的二阶二进制算术编码算法（2-CABAC）,把待编码比特流binstring转换成theta string,通过对theta string进行编码提高对bin string的压缩比。给出了2-CABAC的原理、设计方法和程序流程。测试结果表明,与CABAC相比较,2-CABAC明显提高了压缩比。最后,对转换函数Phi的设计进行了讨论。     

JPEG2000中重要性编码及上下文建模的改进

众所周知,基于上下文建模的算术编码是JPEG2000标准中的关键技术,而对于重要性编码,JPEG2000中采用的上下文模型是码块内的8邻域系数,由于其根据经验将所有上下文分成9类,且所有比特平面都使用这套固定的上下文分类方案。因此针对这种上下文分类方案的不足,对JPEG2000中重要性编码及其上下文建模方式进行了改进,即首先建立比原来的3×3更大的上下文模型;然后提出了一种基于重要上下文的扫描方式;最后基于新的扫描方式根据最小码长的准则进行上下文量化的优化,考虑到不同子扫描之间的统计差异,对不同的扫描子过程使用不同的上下文模型方案。实验结果表明,与JPEG2000的无损压缩相比,新的重要性编码算法的无损压缩结果(平均比特率)较JPEG2000提高了1.312%。     

嵌入式DCT图像编码算法

首先对图像进行DCT，然后把不同块中相同频率的DCT系数按照子块的顺序重新排列成64个子带．重排后的DCT系数采用一种基于上下文的算术编码器进行位平面编码，从而使编码后的图像具有渐进传输性．实验证明，文中算法是一种简单、有效的图像编码算法．     

H.264中自适应二进制算术编码器的FPGA实现

H.264是目前国际上最新、最有前途的视频压缩标准,基于上下文的自适应二进制算术编码是H.264中一种高效的熵编码,但算法比较复杂,执行速度不高。本文提出一种基于流水线的自适应二进制算术编码器的FPGA结构。在实现过程中,对原有的软件流程进行了部分改进以满足硬件实现要求,采用流水线及并行处理技术设计整个电路。     

一种适用于JPEG2000的流水线MQ编码器设计

JPEG2000采用基于上下文的MQ算术编码来增强压缩效果,但其实现比较复杂,特别对编解码器具有高数据吞吐量要求的高分辨率图像处理难以达到实时实现,为此提出MQ算术编码的硬件快速算法。首先分析了JPEG2000标准中MQ编码算法流程,然后提出了一种四级流水线结构的硬件实现。实验结果表明,根据所提出的硬件结构,编码器在Altera的EP1S25B672上最高运行速度能够达到65MHz,共占用了1051个LE资源,以较少的资源取得了较高的数据吞吐量。     

基于JPEG2000的图像联合压缩加密算法

为实现图像的压缩和加密同步,在深入研究MQ算术编码器的基础上,将Lorenz混沌系统生成的随机序列作为流密钥对JPEG2000压缩算法中比特平面编码形成的上下文和判决进行修正,以改变MQ编码时的概率分布来使得输出的码流发生变化,从而实现图像联合压缩加密.阐述了上下文修正和判决修正加密算法的规则.对算法进行仿真,结果表明,相对于原始压缩算法,所提出的算法对图像的压缩效率几乎没有影响,且安全性好、实时性高.     

HEVC中的变换系数熵编码优化算法

在高性能视频压缩标准中,由于熵编码算法的高度复杂性和变换系数的庞大计算量,使得变换系数编码成为影响视频编码效率的瓶颈之一。根据变换系数大都是零或一些绝对值较小的数,以及两类熵编码方法各自的特点,提出一种针对变换系数熵编码的优化算法,通过减少上下文自适应算术编码字节的数量达到提高变换系数熵编码效率的目的。实验结果证明,与标准的HM 10.0算法相比,采用所提算法可以在QP为2,12和22时分别减少37.31%,26.34%和20.63%的编码时间。     

一种低硬件消耗的CABAC编码器研究与实现

基于上下文的自适应算术编码(CABAC)是H.264标准中的一个重要创新.通过算术编码与自适应上下文模型的结合使其可以获得很高的压缩比,相对于CAVLC其可以获得9%～14%码率的降低.CABAC作为一种新型的熵编码方法,其将自适应技术、上下文模型化和二进制算术编码有效的结合在了一起,并采用查表的乘法与概率估计,使得CABAC在硬件实现方面比较方便.在此提出了一种适用于1080P(@30Hz)的低硬件消耗的CABAC编码器,采用SMICO.18μmCMOS工艺实现,其理想速度可以达到200MHz.该编码器可以应用于高清视频编码领域.     

基于上下文的自适应二进制算术熵编码

H.264在主要档次中采纳了基于上下文的自适应二进制算术编码（CABAC）的熵编码方案。深入研究了CABAC的二进制化、上下文建模和自适应二进制算术编码器,并利用测试模型进行测试,实验结果表明：在相同测试序列下,CABAC和CAVLC相比的确能节省较大的比特率。     

基于上下文的分块图像联合压缩加密算法

为了研究图像压缩与加密同步进行及提高安全性问题, 提出了一种基于改进零树结构的分块图像联合压缩加密算法, 将图像对应不同分块区域映射到相应子带中。利用密钥对图像压缩产生的原始上下文进行修正, 然后与判决一起送往自适应算术编码器实现图像联合压缩加密。由于自适应算术编码的概率跳转规律复杂, 相对概率固定的区间分裂算术编码安全性更好。对所提出的算法进行仿真, 结果表明：与原始图像压缩算法相比较, 所提出的算法具有基本相当的压缩效率; 而采用的图像分块方法能够灵活地控制不同区域图像的相对质量及更好地实现信息安全防护; 使用不同的密钥可以进行分块加密, 实现了对重要信息的隐私和机密保护。     

H.264中高吞吐量算术编码器的FPGA实现

H.264是国际上最新、最有前途的视频压缩标准,基于上下文的二进制算术编码器(CABAc)是H.264中一种高效的熵编码器,但其算法比较复杂,吞吐量不高.为此,提出了一种高吞吐量算术编码器的电路结构.在递归过程中,通过对两个符号的同时处理而提高吞吐量,从而提高编码速度.整体的电路采用流水线结构,该结构在spartan3 FPGA上实现,编码速度达到2bits/cycle,最高的时钟频率可达67.5MHz.     

基于上下文的网格拓扑压缩熵编码方法

提出了一种普遍适用于网格拓扑压缩的高效熵编码方法.不同于以往的单纯利用算术编码或Huffman编码对遍历网格生成的拓扑流进行编码压缩,对这些拓扑流的每个符号先计算其Huffman编码,然后采用基于上下文(已编码序列的倒数第2个符号作为上下文)的算术编码方法来编码其Huffman值,从而实现对网格模型拓扑信息的有效压缩.实验结果表明,熵编码方法普遍适用于各种网格拓扑压缩方法得到的拓扑流的压缩,其压缩结果普遍高于拓扑流序列的熵值——绝大多数拓扑压缩算法各自最好的压缩比.