一种基于对称的H.264帧内预测模式

为了减少视频编码中帧内预测的数据量，进一步提高帧内预测的精确度，提出一种基于对称的帧内预测模式IPMBS以及在该模式下的帧内预测编码的模式选择算法。该模式利用自然图像的对称性和图像相邻块的数据相关性进行帧内块预测，其算法综合考虑了相邻块中的若干像素，利用H.264中帧内预测编码的RD优化原则来自适应选择预测模式，达到提高预测精度以及提高压缩率的目的。基于H.264参考模型JM10.1的实验结果表明，该预测模式和算法在仅增加很少复杂性的前提下可以获得较好的压缩编码性能，并为帧内预测研究提供了新的思路。     

一种三阶频域帧内预测算法

帧内预测是视频编码的一项核心技术，它根据图像中相邻子块进行预测得到当前子块的预测值，编码时只对像素值和预测值的残差进行编码，因而能有效降低Ⅰ帧所占用的比特数。提出了一种三阶频域帧内预测算法(TOIP)，该算法在左方、上方、左上方相邻块中选择最优邻块进行DC预测，充分利用不同方向纹理特性的频域系数进行AC预测，能有效提高预测精度。实验结果证明了本算法的有效性。     

基于H．264的立体视频右图像整帧丢失错误隐藏算法

当H．264编码立体视频流在Internet上传输时，由于信道错误所引起的数据丢失常常会造成整帧图像的丢失。为了恢复丢失的整帧立体视频右图像，提出了一种基于H．264的立体视频右图像整帧丢失错误隐藏算法，该算法依据立体视频编码特点进行相关性分析，首先确定丢失帧中每个宏块的预测方式，然后采用运动补偿或视差补偿对其进行恢复，进而重现丢失帧。实验结果表明，该算法能够在较低的计算复杂度下，获得较高质量的立体视频图像。     

网络机器人遥操作系统帧内图像编码方法

在基于Internet的机器人遥操作系统中，为了解决帧内图像压缩编码后的大数据量对系统实时性的影响问题，提出了一种针对帧内图像编码和传输的处理机制，即对于机器人操作重要部分图像采用帧内预测编码算法，而对背景等其它部分图像采取帧间的运动补偿编码方法；对网络传输等相关问题进行了探讨。     

一种三阶频域帧内预测算法

帧内预测是视频编码的一项核心技术,它根据图像中相邻子块进行预测得到当前子块的预测值,编码时只对像素值和预测值的残差进行编码,因而能有效降低I帧所占用的比特数。提出了一种三阶频域帧内预测算法(TOIP),该算法在左方、上方、左上方相邻块中选择最优邻块进行DC预测,充分利用不同方向纹理特性的频域系数进行AC预测,能有效提高预测精度。实验结果证明了本算法的有效性。     

MPEG-2恒定码率位率控制研究

在传统CBR MPEG－2位率控制模型中存在两个局限性，一是在分配目标位数据量时没有充分考虑图像的相对复杂度，二是没有能够对场景转换进行很好处理，针对以上两点不足进行了改进，提出了已编码帧图像平均复杂度的计算方法，通过比较当前帧图像复杂度与所有已编码帧图像平均复杂度，合理调整当前帧目标位数据量；提出了场景转换帧检测算法，动态调整场景转换帧目标位数据量，实验结果表明，提出的位率控制算法优于TM5中的算法。     

帧内预测编码的模式抉择与复杂度分级方法

本文提出了一种帧内预测模式抉择方法，利用视频图像的时间相关性和空间相关性，选择部分预测模式对图像块进行帧内预测处理和编码，减少编码的计算复杂度，保持其原有的编码效率。同时提出了一种复杂度分级方法，通过准确控制帧内预测的复杂度，以匹配通信终端有限的计算资源。最后该方法在AVS-M平台中得到了验证。     

智能交通卡口监测系统的图像序列压缩编码

根据智能交通卡口监测系统网像序列的特点,提出一种基于车辆目标检测与运动估计的灰度图像序列压缩编码方案,该方案分为帧内编码和帧问编码2个部分.帧内编码,即静止图像编码,采用多级树集合分裂算法对图像的提升9/7小波变换系数进行编码.帧间编码则提取图像序列中的车辆目标,应用双线性插值方法,根据前一帧中的匹配目标预测当前帧中的...     

基于H.264的快速帧间模式选择算法*

为了降低H.264编码器的计算复杂度,提出了一种快速帧间模式选择算法.该算法利用宏块的图像内容特征和量化参数,对宏块帧间编码模式进行预选择,从而有效跳过不必要的帧间预测待选模式,提高了编码速度.实验结果表明,该算法在保持图像质量和码率变化很小的前提下,平均编码时间减少了39.14%.     

灵活的多视点视频编码预测结构

多视点视频的时空相关性不仅随着序列的变化而改变,而且视频序列内的相关性特征随着时间的推移也会发生变化,固定的预测结构难以适应复杂情况下多视点视频编码的各种要求。在分析分层B帧预测结构和多视点视频图像中当前帧及其参考帧之间时间相关性和视点间相关性的基础上,提出一种灵活的预测编码结构,根据该多视点视频的时间及视点间相关关系和当前帧与其时间参考帧之间的距离来确定该帧是否采用耗时的视点间预测。实验结果表明,与分层B帧的改进算法——可扩展性预测结构多视点编码算法相比,本文算法在保证编码效率基本不变的前提下,编码复杂度降低了约45%,随机访问性能提高28%,解码图像缓冲区要求降低46%左右。     

K-means聚类方法下的复数图像群组稀疏编码降噪算法

稀疏编码已经广泛应用于复数图像的降噪问题,其中,近些年提出的分组稀疏编码由于能够充分利用同一分组图像块的相似性,在滤除噪声和提高降噪信噪比方面具有更大的优势.研究了一种基于K-means聚类方法的复数图像分组稀疏降噪算法,通过改进聚类算法,验证了K-means算法对分组稀疏编码算法的分组有效性.采用在线复数词典训练算法快速获取编码字典,并运用分组正交匹配追踪算法,实现了分组图像块的稀疏编码.通过限制每一分组图像块中编码的相似性,有效抑制了对图像块中噪声的编码,提高了对复数图像的降噪效果.为验证算法的有效性,对模拟和真实的干涉合成孔径雷达图像的仿真噪声进行了定量分析,证明了所提算法相对于以前的分组稀疏编码算法在峰值信噪比指标上有一定的提升.最后对真实的干涉合成孔径雷达图像进行了降噪,进一步验证了所提降噪算法对于真实噪声的降噪能力.     

基于内嵌块优化等级树(EBOHT)算法的图像编码

该文提出一种图像编码的新算法（EBOHT），该算法先将图像进行小波变换，然后按空间位置对应关系将小波系数分成若干块，每一块数据采用一种新等级树编码，比传统的SPITH方法增加了预测过程，进一步利用了相邻小波系树的相关性，块间进行基于率失真曲线的优化方法，使每一块图像有合理的比特分配，同时由于数据是分块编码的，因此该算法较SPITH有更好的容错能力，且易于实现感兴趣区（ROI）编码。     

Prediction-based realistic 3D model compression

The benefit of using the geometry image to represent an arbitrary 3D mesh is that the 3D mesh can be re-sampled as a completely regular structure and coded efficiently by common image compression methods. For geometry image-based 3D mesh compression, we need to code the normal-map images while coding geometry images to improve the subjective quality and realistic effects of the reconstructed model. In traditional methods, a geometry image and a normal-map image are coded independently. However a strong correlation exists between these two kinds of images, because both of them are generated from the same 3D mesh and share the same parameterization. In this paper we propose a predictive coding framework, in which the normal-map image is predicted based on the geometric correlation between them. Additionally we utilize the strong geometric correlation among three components of normal-map image to improve the predicting accuracy. The experimental results show the proposed coding framework improves the coding efficiency of normal-map image, meanwhile the realistic effect of a 3D mesh is significantly enhanced.     

基于3维上下文预测的高光谱图像无损压缩

如今高光谱数据的有效压缩已成为遥感技术发展中需要迫切解决的问题,为了对高光谱数据进行有效压缩,提出了一种基于3维上下文预测的高光谱图像无损压缩算法。该算法首先根据相邻波段间的相关性大小进行波段分组,同时对各个分组重新进行波段排序;然后采用自适应波段选择算法对高光谱图像进行降维,再利用k-means算法对降维后的波段谱向矢量进行聚类;最后在参考波段和当前波段中通过定义3维上下文预测结构,在聚类结果的基础上,对各个分类分别训练其最优的预测系数。实验结果表明,该方法可显著降低压缩后图像编码的平均比特率。     

嵌入式零树编码在天气雷达回波数据压缩中的应用

本文研究基于小波零树编码的天气雷达立体扫描数据压缩算法。根据雷达回波数据的特点，提出了一种有效的雷达数据预处理方案，然后利用Shapiro的嵌入式小波零树算法对预处理后的图像数据进行压缩实验。实验结果表明，该雷达回波数据压缩算法，在低比特率情况下，仍有很高的PSNR值和满意的主观效果。     

用于屏幕图像编码的索引图快速预测算法

目的 屏幕图像编码要求压缩效率高、实时性好、复杂性适中。调色板编码是屏幕图像编码的主流方法之一,但是其索引图的预测编码效率仍有待提高。为此提出一种基于局部方向相关性的索引图快速预测编码算法。方法 实验统计发现两个相邻的索引值在0.93的平均概率下具有相同的方向性,本文称之为索引图的“局部方向相关性”,进而提出采用一个2×3的模板进行初始方向预测,在其预测失败的情况下再采用一个3×4的方向模板进行二次方向预测。结果 在19个标准测试视频序列和3个测试图像上进行了大量实验,实验结果表明,本文算法的预测准确率为95.43%,比典型的多级预测算法（MSP）平均提高2.48%,尤其对于包含文字字符和大量几何图元的复杂场景视频更为有效,并且计算复杂度显著低于MSP算法,能够较好地满足屏幕图像编码的要求。结论 本文提出的索引图的预测算法,发掘了索引图的局部方向相关性,加快了预测速度,可应用在屏幕图像文本/图形块的调色板编码中。     

基于小波零树的雷达回波数据的压缩

当前,天气雷达监测已经由单部雷达局部监测发展到了利用多部雷达组网监测的阶段。组网监测可以掌握比单部雷达更大范围的天气形势,从而大大提高天气雷达在区域预报中的作用。但是,雷达回波数据量较大,为了保证组网拼图的时效性,一种有效的解决办法是对它进行压缩。论文深入分析了雷达数据的小波域系数特性后,在小波变换及零树编码的基础上,提出了一种改进算法,新算法主要对小波的分解方式及零树编码进行了改进。经实验验证,改进算法对雷达回波数据的压缩效果有了明显的改善,有一定的实用价值。     

DPCM与自适应Huffman结合的压缩算法

为了解决大容量雷达数据传输,满足雷达原始视频信号实时无损的要求,根据雷达原始视频信号的特点,给出了采用DPCM(DifferencePulseCodingModulation)与自适应Huffman编码相结合的压缩编码方式,分析了该算法的有效性和溢出问题,实验表明该方法相对于传统的自适应Huffman编码而言能改善实时性,提高压缩比。     

基于分块自适应预测的超声测井图象无损压缩编码

针对超声测井图象数据量较大,且要求实时传输的问题,提出了一种基于分块自适应预测的无损压缩编码方法,该方法首先对原图象分块;然后在每一子块内自适应选择预测方案,并进行DPCM编码;最后采用改进的LZW算法对差值进行编码输出。经过实验表明,该算法比较符号超声测井图象特点,其压缩倍数较现有无损压缩算法有很大提高,而算法复杂度没有明显增加,同时所需内存开销较小,因而特别适用于实时遥测系统。     

改进BP神经网络的自适应预测算法

针对视频编码中的耗时和图像不精确问题,提出改进BP神经网络的自适应预测算法。以区域生长、边缘检测和BP神经网络相结合,首先对图像进行对象分割,采用优化的传输结构,自适应调整学习率;然后在分割的基础上,进行自适应预测搜索编码。判断所选择块内是否有边界,若没有,不做运动估计,直接将当前块运动矢量置为零;若有,则进行自适应预测估计。根据不同的宏块特点,自适应地采取相应的搜索模式,减少搜索时间。实验结果表明,该算法与经典搜索算法相比,可取得良好的编码效果。