面向同步辐射光源图像的可并行智能压缩方法

在建的高能同步辐射光源预计会产生海量原始数据,其中硬X射线实验线站产生的图像数据占比最高且具有高分辨率和高帧率的特点,亟需有效的无损压缩方法缓解存储和传输压力,然而现有通用无损压缩方法对该类图像压缩效果不佳,基于深度学习的无损压缩方法又耗时较长。结合同步辐射光源图像的特点,提出一种在保证图像压缩比前提下的可并行智能无损图像压缩方法。通过参数自适应的可逆分区量化方法,大幅缩小图像经过时间差分后的像素值分布范围,能够节省20%以上的存储空间。将以CNN为基础架构的时空学习网络C-Zip作为概率预测器,同时以数据集为单位过拟合训练模型进一步优化图像压缩比。针对压缩过程中耗时较长的算术编码过程,利用概率距离量化代替算术编码,结合深度学习进行无损编码,增加编码过程的并行度。实验结果表明,该方法的图像压缩比相比于PNG、FLIF等传统图像无损压缩方法提升了0.23~0.58,对于同步辐射光源图像具有更好的压缩效果。     

数据分析及无损编码技术在电脑袜机上的应用

该文主要介绍了袜机数据的整合及对整合的效率进行了分析,有效的减小了数据所占用的位数;根据袜机数据的特点且存在大量的重复性字符,我们应用无损编码技术对袜机数据冗余部分进行压缩,通过比较几种无损编码技术的平均压缩率,得出了最适合袜机数据的压缩方式。     

图像无损压缩技术分析与性能比较

讨论了目前常用图像无损压缩算法的基本原理和实现方法,并对这些方法的性能做了分析比较。通过实验表明,基于整数小波变换的压缩方法具有较好的压缩比。针对无损压缩比低的问题,提出根据图像特点首先采用预测编码方法或整数小波变换方法降低图像信息量,再使用熵编码方法的方案能较好地提高压缩比。     

无损自适应分布式算术编码的研究及应用

目前分布式算术编码研究都是基于先验概率已知的有损压缩,为了实现概率自适应的无损压缩,研究了采用结束字符和概率自适应的编码方式来实现编码,提出了无损自适应分布式算术编码。实验结果表明,该算法拥有更好的压缩效果和更低的解码复杂度,并且在实际应用中,编解码可以同时进行。由于无损自适应分布式算术编码具有编码简单、压缩效果好的优点,故将它和比特面编码结合实现超光谱图像压缩,并将仿真结果与3D-SPECK算法比较,结果表明了该方法可以使信噪比提高0.13-0.37dB。     

基于FPGA的并行RICE解码技术研究与实现

RICE算法在无损压缩系统有着广泛的应用。由于RICE算法采用了变长的自适应熵编码,因此在解码时需要对压缩流进行逐位判断和解析,这给高速解压缩的实现带来了困难。现有的RICE解码实现在解码速度和通用性上都不理想。针对RICE算法中自适应熵编码的特点,设计了一种基于有限状态机和查找表的并行RICE解码结构,可在FPGA上完成8比特宽度的并行解码,解码速度最高可达176 MB/s;同时,该解码结构适用于编码参数k变化的情况,具有很强的通用性。     

基于Zlib和DSP的传感器数据压缩方法的研究

针对传感器数据在分组传输环境下的特点和要求,提出改进型的Zlib算法,实现对数据的分包无损压缩并能够独立解压,同时将优化压缩程序移植到DSP F2812。以测井传感器数据进行验证,实验结果表明,该方法保持了良好的压缩效果,而且具有抗误码和丢包容错的能力。     

Lossless asymmetric single instruction multiple data codec

This report introduces a new lossless asymmetric single instruction multiple data codec designed for extremely efficient decompression of large satellite images. A throughput in excess of 3GB/s allows decompression to proceed in parallel with asynchronous transfers from fast block devices such as disk arrays. This is made possible by a simple and fast single instruction multiple data entropy coder that removes leading null bits. Our main contribution is a new approach for vectorized prediction and encoding. Unlike previous approaches that treat the entropy coder as a black box, we account for its properties in the design of the predictor. The resulting compressed stream is 1.2 to 1.5 times as large as JPEG‐2000, but can be decompressed 100 times as quickly – even faster than copying uncompressed data in memory. Applications include streaming decompression for out of core visualization. To the best of our knowledge, this is the first entirely vectorized algorithm for lossless compression. Copyright © 2011 John Wiley & Sons, Ltd.     

U-正交变换的可逆实现及其图像无损编码

把U-正交变换应用到图像无损编码中,研究U-正交矩阵的基本三角可逆矩阵(TERM)分解与单行基本可逆矩阵(SERM)分解.一个N阶U-正交矩阵的TERM分解由N-1个自由变量决定,用区间收缩方法可以搜索到TERM分解的局部近似最优解.如果用行交换方法搜索正交矩阵的SERM分解,那么一个8阶的正交矩阵最多只有40320种可能的SERM分解,用穷举法即能找到SERM的近似最优分解.最后,用U-正交矩阵的可逆分解对图像进行无损编码,实验表明可逆U-正交变换的无损编码的码率与浮点U-正交变换的近似无损编码的码率基本相同,SERM分解要比TERM分解更有效,三次U-正交变换的编码效果与离散余弦变换的编码效果几乎完全相同.因此,在图像无损编码中,可用三次U-正交变换代替DCT.     

城市 DLG 基础地理信息数据库的建立方法研究

本文以FME为转换平台,以某市数字化地图为例,通过对DLG数据进行分析预处理,并设计转换方案,设置转换流程及模型函数等,构建了CAD的DWG数据到GIS的GDB数据的无损转换模型。本文共构建了8个转换模型,包括高程点转换模型、控制点转换模型、水系转换模型、居民地转换模型、交通转换模型、植被转换模型、地物附属层转换模型、分幅表接边线转换模型,成功的转换了两种数据。结果表明,实验基本实现了CAD的DWG数据到GIS的GDB数据的空间和属性信息的快速、无损转换,转换结果基本没有属性信息丢失,为地图数据共享提供了可行的解决方案。     

基于直方图对的MPEG-4无损数据隐藏

目前绝大部分无损数据隐藏方案,只能无损恢复嵌入数据,而在数据提取后,原始的视频载体无法完全恢复,本质上仍是有损隐藏算法.为了实现视频无损认证和隐蔽通信,提出基于直方图对的MPEG-4视频无损数据隐藏方法.通过直方图调整,在MPEG-4视频的帧内视频对象平面(I-VOP)的量化离散余弦变换(DCT)系数中隐藏数据.同时,在提取过程中不需要原视频的参与,获得嵌入数据并且完全恢复原始视频.理论分析与实验结果表明,该方法失真程度小,隐蔽性高,适用性大.