塔形矢量量化图像编码技术的研究与实现

针对矢量量化图像编码技术中编码的复杂度随码矢的维数呈指数增长这一缺陷，本提出了一种基于训练码矢塔形结构的快速算法，经实验证明，采用该方法可大大加快编码的速度，从而提高了编码的效率。     

一种新的用于LBG图像压缩初始码书生成算法

LBG算法是一种经典的矢量量化算法,广泛用于数字图像的压缩.在矢量量化中,码书的设计问题实际上解决的是如何选择最具有代表性的矢量作为码字来尽可能精确表示整个矢量空间.码书决定了矢量量化的编码质量,因此高质量的码书设计就成为整个矢量量化研究的核心.初始码书的质量极大的影响了LBG算法的收敛速度和收敛的可能性.并决定了最终的码书质量.针对常用的算法生成的码书分布不能很好的代表样本集的分布,并造成LBG算法收敛缓慢和最终码书的品质不佳,提出一种新的快速的初始码书生成算法,提高了生成码书的迭代速度和最终码书的品质.     

线谱频率参数的快速、低存储矢量量化

为降低码书的存储空间和搜索复杂度,更充分地利用线谱频率参数帧内和帧间的相关性,提出了一种快速、低存储的矢量量化器。将线谱频率参数去除平均值后进行一阶滑动平均预测,将残差进行三级矢量量化。在第二级量化时,将高维线谱频率参数矢量分裂成两个低维的部分,分别用不同的码书进行量化,降低了码书的存储空间和搜索复杂度。C语言仿真结果显示,在满足低速率编码的前提下,平均谱失真达到0.91dB,2～4dB的谱泄露为0.13%,无4dB以上谱泄露,同时码书的存储空间和搜索复杂度均降低了31%以上。     

基于模拟退火技术的多级矢量量化编码方案

研究了矢量量化最优码书的形成条件，以多级矢量量化和模拟退火技术为基础，提出了一种基于模拟退火技术的多级敌意一量化编码方案。实验证明，算法不仅降低了计算的复杂度和码书存储量，而且在较高压缩比下可获得较了的图像恢复。     

LBG与SOFM应用于矢量量化的比较研究

在介绍矢量量化以及LBG算法和SOFM算法的基础上,通过实验对比了LBG算法和SOFM算法在应用于图象矢量量化压缩过程时,码书大小、码字大小以及初始码书生成方式等因素对图像压缩性能的影响,得到了相关结论：固定码字矢量维数,码书越大,压缩比越小,重建图像质量越好;固定码书,码字矢量维数越小,编码性能越好;LBG算法对初始码书敏感,而SOFM算法由于所具备的自适应特性对初始码书不敏感。论文最后提供了一些改进思路,为改进传统矢量量化算法及设计新的矢量量化算法以提供了参考。     

用模糊聚类神经网络设计图象矢量量化码书

讨论了一种模糊聚类神经网络模型，给出了将该模型用于图象矢量量化码书设计的学习算法，实验结果表明，模糊聚类神经网络可以为图象矢量量化压缩编码提供一种新的码书设计方法。     

一种矢量量化码书设计及编码的快速算法

提出了一种矢量量化码书设计及编码的快速算法。该算法对匹配码字的判决过程是：先根据Minkowski误差最小准则,在全部码字中找出一定数量Minkowski误差最小的码字;再根据均方误差最小准则,在上术码字中找出其中最匹配的。模拟实验和理论分析表明,将该算法用于矢量量化的码书设计和编码过程,能在保证较好性能指标和视觉效果前提下,明显减少运算量。     

一种矢量量化码书设计及编码的快速算法

提出了一种矢量量化码书设计及编码的快速算法. 该算法对匹配码字的判决过程是:先根据Minkowski误差最小准则,在全部码字中找出一定数量Minkowski误差最小的码字;再根据均方误差最小准则,在上述码字中找出其中最匹配的. 模拟实验和理论分析表明,将该算法用于矢量量化的码书设计和编码过程,能在保证较好性能指标和视觉效果前提下,明显减少运算量.     

一种矢量量化码书设计及编码的快速算法

提出了一种矢量量化码书设计及编码的快速算法 .该算法对匹配码字的判决过程是 :先根据Minkowski误差最小准则 ,在全部码字中找出一定数量Minkowski误差最小的码字 ;再根据均方误差最小准则 ,在上述码字中找出其中最匹配的 .模拟实验和理论分析表明 ,将该算法用于矢量量化的码书设计和编码过程 ,能在保证较好性能指标和视觉效果前提下 ,明显减少运算量 .     

标量-矢量量化(SVQ)在子带编码中的应用

子带编码（ＳＢＣ）作为中低码率的波形编码方法，已经广泛应用于语音及声频编码。ＳＢＣ可以通过给各子带分配不同的量化及编码比特数，使压缩编码后的重建语音具有较高的质量。ＳＶＱ是一种低复杂度、结构化的标量－矢量量化编码［１］，它的码书结构可由标量量化的变长码得到。本文将ＳＶＱ量化编码方法用于子带编码，设计了语音信号ＳＶＱ子带编码模拟系统，模拟结果表明重建语音具有较高的主、客观质量。     

矢量量化的几何方法

矢量量化是一种非常重要的数据压缩技术.其应用最多的聚类算法复杂度随着码率和维数的乘积指数增长.为了减小复杂度,本文给出几种适用于特定信源的几何矢量量化方法如适用于高斯信源的椭球矢量量化(EVQ),适用于拉普拉斯信源的棱锥矢量量化(PVQ).最后,针对几何分布不规则的一般信源,给出一般的几何矢量量化方法--标量矢量量化(SVQ).     

融合视频编码的低复杂度纹理自适应视频加密算法

针对现有视频加密算法复杂度高的问题，提出一种低复杂度的纹理自适应视频加密算法。该算法直接利用视频编码DCT系数和运动矢量建立阈值自适应的纹理估计模型，以此检测视频纹理区域并进行加密。考虑到视频编码效率和格式兼容性，选择纹理区域的DCT系数符号和MVD符号进行加密。该算法以应用广泛的H.264/AVC视频编解码器为验证平台，实验结果表明，该文提出的加密算法在确保视频内容安全性和压缩编码效率的同时，加密算法复杂度降低，待加密数据量减少。与现有纹理检测模型相比，该文纹理检测算法复杂度低，能够适用于实时性视频加密应用场景。     

H.264编码器复杂度分析

通过多组试验,具体分析了H.264的编码工具Inter预测块尺寸、Hadamard转换、率失真优化、B-帧、CABAC、搜索范围及多参考帧的编码性能与复杂度.试验表明,不同的编码工具对编码器性能的影响有较大的差异:⑴某些工具或设置对编码性能影响很小,却增加了计算的复杂度,如Inter预测块的4×4块、Hadamard转换、搜索范围大于16、参考帧多于5等.⑵适当的选择编码工具可在编码效率和计算复杂度之间取得平衡.⑶复杂的设置对低比特率视频的压缩性能提高有限,但对高比特率视频的压缩性能提高较多.     

8×8半正交代数空时码的编译码方法

为了降低8×8的半正交代数空时(SAST)编码的译码复杂度,提出了一种新的适用于正交振幅调制(QAM)的8×8 SAST编码的编译码方法.该方法在发送端根据反馈信息将部分发送信号旋转适当的角度,实现了前半部分发送信号向量及后半部分发送信号向量的实部分量和虚部分量在传输过程中保持正交,从而其译码复杂度与调制阶数的平方成正比.仿真结果显示,该编码仅需反馈5 bit就极大地降低了译码复杂度.     

H.264整数变换零块的预先判决算法

基于H.264整数变换和量化的特点,在选择最佳预测编码模式的过程中,预先判决变换系数量化后可能全部为零的块,特别是假定图像块未发生位移,其帧差信号变换系数判决为零的块,则可省去位移估值、变换、量化等复杂过程．与不用预先判决零块算法相比,在恢复图像平均峰值信噪比下降不到0.1dB的情况下,使用预先判决快速算法,编码速度可以提高58.4%,满足实时视频通信的要求．     

毫米波相阵多径信道中的迭代波束成形方法

因毫米波阵列阵元数量较多,在多径信道下波束成形向量算法一般具有较高的复杂度．提出了一种多径信道下基于毫米波相阵的低复杂度迭代波束成形方法．该方法首先在通信中的一端通过级数方法获得适用于毫米波相阵的波束成形向量;然后通过收发双方的相互迭代从而获取另一端的波束成形向量,在相互迭代过程中算法得到收敛．仿真结果表明,该方法能够获得较高的信道容量,从而实现高速率传输,在迭代3次左右后算法得到收敛,减小了链路建立过程中的开销．     

一种低复杂度的近似最大似然MI~/IO检测算法

为保证无线传感器网络协作式V-BLAST传输中,在较高的检测性能的前提下大大降低算法复杂 度,提出一种低复杂度的近似最大似然检测算法．将传统的V-BLAST算法性能最好一层解的邻域作为候选 判决集合,并以此邻域内每一个符号作为初始值进一步采用传统的V-BLAST算法反馈判决其他层的符号, 采用最大似然准则对候选向量进行判断．该方法有效减小了最大似然检测算法检测向量的数目,降低了算法 的复杂度．仿真结果表明该算法具有良好的综合性能     

改进的LS—SVM算法及在交通流量预测上的应用

对标准的LS-SVM算法进行了改进,得到一种新的学习算法.这种新的学习算法不仅能减少计算的复杂性,提高学习速度;同时能提高函数估计的精确度.将改进的LS-SVM算法应用于交通流量的预测,同时与传统的多元线性回归及支持向量机方法进行比较,结果表明改进的LS-SVM方法具有较高的预测精度,且实验取得了较好效果.