一种可实现零内存存取的CAVLC解码算法

在基于上下文的自适应可变长度编码(CAVLC)解码算法中,对非结构化自适应可变长度编码码表进行解码时需要反复查找码表进行码字匹配,从而导致解码速度慢和需要大量内存存取的问题。为此,提出一种可实现零内存存取的CAVLC解码算法。将CAVLC码字前缀0的个数作为一级索引,同时通过一级索引获得输入码流的可能长度。将码字后缀作为二级索引并获得码字的值,直接通过码字快速获得解码结果。对于确定的输入码字,只需通过无码表查找代码操作即可得到对应的解码输出。测试结果表明,该算法不仅可以实现零内存存取的CAVLC解码,而且其解码速度比标准算法提高了45%。     

一种基于CAVLC解码的快速码表查找算法

在分析和研究基于上下文的自适应可变长度编码(CAVLC)码表结构特点的基础上,结合码表统计规律,提出一种新的CAVLC解码码表查找算法。根据码字前缀0的个数和码字长度之间的关系共同决定输入码字后缀位数和数值,实现对输入码流的快速确定,对确定的输入码字,只需再查一次表便可以得到其对应的解码输出。测试结果表明,该优化算法在解码查表速度方面比原算法提高约20%。     

H.264标准中CAVLC解码的子表-哈夫曼算法

在分析H.264中CAVLC标准解码算法的基础上提出一种改进算法.此种算法利用子表、哈夫曼树及哈夫曼编码理论,解决了CAVLC标准解码算法查找效率不高的问题.实验表明采用几个简单的码表并对每个码表采用哈夫曼编码可以提升约3倍的效率.     

基于H.264的多视点立体视频解码器优化算法研究*

与平面(单视点)视频相比,多视点立体视频的数据量成倍地增加,对解码速度以及播放的流畅性影响很大,成为限制其广泛应用的重要因素之一。为了提高多视点立体视频的解码速度,基于H.264/MVC标准,根据码字前缀的特点,将原有码表划分为若干区域,精确了查表范围,优化了熵解码中CAVLC的查表过程,并将优化后的解码器移植到播放器中。实验结果表明,提出的优化算法使查表部分的速度提高70%左右,整体解码时间提高了5.9%。最终达到了一定的解码优化效果,并实现了播放器对264格式8视点立体视频文件的解码及播放功能。     

CAVLC解码的一种有效方法

已有的CAVLC解码方法包括二叉树解码方法、全码表解码方法和Hashem ian解码方法等,但是这些解码方法都只关注解码性能的一个方面:解码速度或存储空间,因而无法有效地提高整体性能。针对这一问题提出了一种快速的解码方法。该方法通过自动码表分配技术和码表地址转移技术来提高限定存储空间条件下的解码速度。实验结果表明,使用相同的存储空间,该方法的速度是传统解码方法的1.5倍,更加适用于H.264标准。     

CAVLC编码算法及高速熵编码器的FPGA实现

H.264视频编码标准在基本档次和扩展档次采用基于上下文的自适应可变长编码(CAVLC)熵编码方法,但标准并未明确规定CAVLC的具体编码方法。从CAVLC的解码原理出发,详细分析H.264视频编码标准中的CAVLC编码算法,提出一种应用于H.264/AVC标准的高速CAVLC编码器方案,设计中综合采用了多时钟域处理技术与并行处理技术,提高了系统的处理性能;通过算术运算替换部分静态码表,降低系统对存储资源的消耗。给出了各个功能模块的详细设计原理与FPGA硬件实现方法。FPGA实验验证表明,该方案编码系统时钟可达107.97MHz,编码时延小于36个时钟周期,能满足对高清、实时应用的编码要求。     

H.264中CAVLC解码的高效算法

深入分析了H.264标准中CAVLC编解码方法,在此基础上针对参考实现中的遍历查找算法搜索效率不高的问题,引入了子表法和二叉树-子表混合法两种算法来提高解码效率。子表法是将码表分成若干张子表,再在子表中进行搜索;二叉树-子表法结合子表划分,在子表内部采用基于二叉树的形式解码。实验结果表明,在内存增加不多的情况下,这两种算法比参考实现原有算法的搜索速度分别提高了1.7倍和3倍。     

基于Huffman码表索引的MP3Stego隐写分析方法

MP3Stego是经典的MP3音频隐写算法之一。通过分析MP3Stego隐写算法对编码器内循环模块的影响,发现哈夫曼码表索引值在隐写前后发生了不同程度的改变。在此基础上,从待检测的MP3音频的解码参数中提取Huffman码表索引值,计算其二阶差分值,将其作为隐写分析的特征,结合SVM支持向量机实现隐写分析。实验结果表明,所提取的特征能够有效地反映MP3Stego算法在不同嵌入速率下的隐写痕迹。     

一种应用于MPEG-2AAC的快速Huffman解码算法

介绍了一种传统的Huffman解码算法,然后根据MPEG-2AAC的Huffman码表的特点,提出了一种快速的Huffman解码算法,并将该算法与传统的Huffman解码算法进行了比较。     

H.264标准中的CAVLC编码算法与FPGA实现

H.264视频编码标准在基本档次和扩展档次采用CAVLC（基于上下文的自适应可变长编码）熵编码方法,但标准并未给出详细的CALVC编码句法。从CALVC的解码原理出发,详细分析了H.264视频编码标准中的CAVLC编码算法,提出了一种应用于H.264标准的快速低功耗CAVLC编码器结构,给出了各个功能模块的详细设计原理与FPGA实现方法,并对较复杂的几个模块进行了算法和结构上的优化,降低了实现的复杂度。FPGA实验验证表明,该方案编码系统时钟可达100 MHz,能满足对高速、实时应用的编码要求。     

A Highly Efficient VLSI Architecture for H.264/AVC CAVLC Decoder

In this paper, an efficient algorithm is proposed to improve the decoding efficiency of the context-based adaptive variable length coding (CAVLC) procedure. Due to the data dependency among symbols in the decoding flow, the CAVLC decoder requires large computation time, which dominates the overall decoder system performance. To expedite its decoding speed, the critical path in the CAVLC decoder is first analyzed and then reduced by forwarding the adaptive detection for succeeding symbols. With a shortened critical path, the CAVLC architecture is further divided into two segments, which can be easily implemented by a pipeline structure. Consequently, the overall performance is effectively improved. In the hardware implementation, a low power combined LUT and single output buffer have been adopted to reduce the area as well as power consumption without affecting the decoding performance. Experimental results show that the proposed architecture surpassing other recent designs can approximately reduce power consumption by 40% and achieve three times decoding speed in comparison to the original decoding procedure suggested in the H.264 standard. The maximum frequency can be larger than 210 MHz, which can easily support the real-time requirement for resolutions higher than the HD1080 format.     

基于迭代分形解码和边缘扩展的图像修复算法

根据分形码的高压缩性,提出一种基于迭代分形解码和边缘扩展的图像修复算法。在信息嵌入阶段,运用1-D变换算法、2次推操作和换操作获取索引表,对照索引表将分形码和奇偶校验码存入图像的最低2位有效位中。在图像修复阶段,对接收到的图像进行3层篡改检测,迭代地采用提取的有效分形码和边缘扩展算法对篡改图像进行修复。实验结果表明,该算法能够获得较好的图像修复效果。     

On the decoding of the (24, 12, 8) Golay code

An improved syndrome shift-register decoding algorithm, called the syndrome-weight decoding algorithm, is proposed for decoding three possible errors and detecting four errors in the (24, 12, 8) Golay code. This method can also be extended to decode two other short codes, such as the (15, 5, 7) cyclic code and the (31, 16, 7) quadratic residue (QR) code. The proposed decoding algorithm makes use of the properties of cyclic codes, the weight of syndrome, and the syndrome decoder with a reduced-size lookup table (RSLT) in order to reduce the number of syndromes and their corresponding coset leaders. This approach results in a significant reduction in the memory requirement for the lookup table, thereby yielding a faster decoding algorithm. Simulation results show that the decoding speed of the proposed algorithm is approximately 3.6 times faster than that of the algebraic decoding algorithm.