采用方向树结构矢量组合的小波图像分类矢量量化

该文提出了采用方向树结构矢量组合对小波图像进行分类矢量量化的新方法。该方法的矢量构成结合了子带系数的方向性,充分利用了子带系数的带间和带内的相关性,按能量和活跃度进行两级分类,降低了类中矢量的内部离散度,分类信息占用比特数少,并采用了基于人眼视觉特性的加权均方误差准则进行矢量量化,提高了量化增益。仿真结果表明,该方法实现简单,可以达到很好的压缩效果。     

采用空间矢量组合的小波图像分类矢量量化

该文提出了采用空间矢量组合对小波图像进行分类矢量量化的新方法。该方法充分利用了各高频子带系数的频率相关性和空间约束性将子带系数重组，依据组合矢量能量和零树矢量综合判定进行分类，整幅图像只需单一量化码书，分类信息占用比特数少，并采用了基于人眼视觉特性的加权均方误差准则进行矢量量化，提高了量化增益。仿真结果表明，该方法实现简单，在较低的编码率下，可达到很好的压缩效果。     

基于方向树结构矢量分类的小波图像网格编码矢量量化

本文提出了采用方向树结构矢量组合并分类对小波图像进行网格编码矢量量化（ＴＣＶＱ）的新方法。该方法矢量构成结合了子带系数的方向性，充分利用了子带系数带间和带内相关性，按能量和活跃度进行两级分类，降低了类中矢量的内部离散度，对活跃和非活跃类矢量实行加权ＴＣＶＱ，利用卷积编码扩展信号空间，用维特比算法搜索最优量化序列，比使用加权 ＶＱ提高了 ０．７ｄｂ左右。该方法编码计算复杂度适中，解码简单，有较好的压缩效果。     

基于树结构矢量分类的小波图像图编码矢量量化

本文基于零树编码,矢量分类和网络编码量化的思想,提出了对小波图象采用树结构矢量组合和分类后进行网络编码矢量量化的新方法,该方法充分利用了带系统的带间和带内的相关性,分类信息上中用比特数少,对重要类矢量实行加权网络编码矢量量化,利用卷积编码扩展信号空间以增大量化信号间的欧氏距离,用维特比算法搜索最优量化序列,并采用基于人眼视觉性特性的加权均方误差准则作为失真度量和码字匹配,提高了量化增益,仿真结果表明,该方法编码计算复杂度适中,解码简单,可达到很好的压缩效果。     

基于空间组合矢量分类的小波图像网格编码矢量量化

本文基于零树编码、矢量分类和网格编码量化的思想,提出了对小波图像采用空间矢量组合和分类后进行网格编码矢量量化的新方法.该方法充分利用了各高频子带系数频率相关性和空间约束性,依据组合矢量能量和零树矢量综合判定进行分类,整幅图像只需单一量化码书,分类信息占用比特数少.对重要类矢量实行加权网格编码矢量量化,利用卷积编码扩展信号空间以增大量化信号间的欧氏距离,用维特比算法搜索最优量化序列,比使用矢量量化提高了0.6db左右.该方法编码计算复杂度适中,解码简单,可达到很好的压缩效果.     

小波图像零树量化算法的研究和改进

介绍和分析了零树量化的基本算法，提出了对该算法的两种改进方法。通过实验仿真，结果表明这一改进减小了算法的运算量，提高了压缩性能。     

图像编码的多分辨率分类矢量量化算法

本文结合小波多级变换后不同方向,不同尺度的系数要关性,提出了一种多分辨率的分类矢量量化方案,对由不同分辨率水平、不同方向的小波系数组成的矢量块分类量化编码,并设计了相应的性能良好的分类器,给出不同条件下的实验结果和数据,从而证明了该编码方案不但提高了图像的质量,同时计算复杂度也有一定的降低。     

图像多小波域矢量量化策略

提出一种基于多小波变换结合矢量量化的图像编码算法(MDWT VQ)。首先对图像进行多小波分解,然后对高频系数用改进后的LBG算法形成的码书进行VQ编码。算法充分利用了多小波域不同分辨率层间各方向子图像的相似性,仅对最高分辨率层进行码书地址索引,低级分辨率层的系数按照一定的组织形式直接套用最高分辨率层的地址索引信息。对比实验的结果验证了该算法在提高图像的重建质量以及在降低位码率方面均比传统的单小波图像编码算法有一定的提高。     

基于小波变换的图像矢量量化

在基于小波变换的图像矢量量化研究中,本文综合考虑了高频小波系数的各种特性,吸收已有的优秀成果,在全面研究了矢量的形成、初始码书的设计、距离的选取,以及同一方向高频子图之间的相似性等方面的基础上,设计出一种有效的量化算法.     

基于小波变换的空间约束矢量量化方法

图像的小波变换能同时提供空间－频率局部化信息，而且小波变换域内矢量量化数据压缩已得到广泛应用，经过小波变换后，各子带小波分量存在相关性和空间约束，同时考虑到人类视觉对水平和垂直方向高频分量比对角方向更加敏感，本文提出了基于空间约束的矢量量化方法，该算法能同时提高编码效率和改善重构图像质量。     

基于视差补偿预测的立体视频图像压缩编码

本文介绍了立体视频编码方法,并对其关键技术-视差补偿预测技术进行深入研究.本文所提出的基于视差分割的视差补偿预测算法是建立在可变尺寸块匹配算法的基础上,充分利用视差信息实现对目标图像帧的有效分割,并采用相适应的视差向量编码方案.与传统算法相比,在相同预测精度下,明显降低了视差信息编码开销.     

自适应选择联合补偿预测模式的立体视频编码算法

运动补偿预测．视差补偿预测以及两者相结合的联合补偿预测是研究立体视频编码的关键技术。不同预测模式不仅考虑了左右视频通道各自的时间相关性、而且考虑到了左右视频通道之间的空间相关性。本文提出了一种自适应选择预测模式的立体视频编码算法,并在预测模式确定后通过选取不同的加权值来达到联合补偿预测的目的。实验结果表明,本文提出的算法在改善编码性能的同时,提高了编码速度。     

基于三维子波变换和分级零树扫描的视频编码算法研究

本文研究了三维子波变换和分级三维零树混合视频编码算法,对图像序列体作３层２２子带时,空分解后,再对最低频子带进行４子带空间分解,对这个特殊分解的三维子波结构,推广了零树的概念,用ＨＶＳ量化模型对子波系统施加量化,用分级三维零树表示量化后的２５带子波系数,这一方案比单级零树方法节省约６％的码率,并且实现了空间和时间可尺主度化码流结构。     

一种基于MPEG-2的立体视频编码中的视差匹配快速算法

高效，快速的视差匹配是立体视频处理中的一项关键技术。本文在分析立体图像序列的视差矢量与运动矢量之间的相关性的基础上，提出一种基于MPEG-2的立体视频编码中的视差匹配快速算法。实验结果表明，与全搜索法相比，在保证重建图像质量的前提下，快速算法能显著降低视差估计的计算复杂度。     

基于空间方向小波等级树的图像编码

本文提出了等级树集合分区算法(SPIHT)的一种改进方案,对图像的小波变换域的三个空间方向(水平、垂直和对角)上的系数构成等级树型结构,并对各空间方向等级树单独进行编码,使得在不影响恢复图像质量的情况下,进一步提高压缩比.仿真实验表明了本算法的有效性.     

基于零树小波编码的改进算法研究

本文主要从小波系数的合理组织、对重要系数的量化;以及新型小波滤波器的构造三个方面分析了基于零树小波编码的改进算法。理论分析和实验验证表明,它们在压缩比、编码速度及硬件实现方面均有较好的效果。本文对这些算法从原理到性能进行了比较和讨论,说明了基于零树小波图像编码的研究方向。     

一种基于小波变换的低比特率混合图像编码方法

本文提出了一种基于小波变换的低比特率图像编码方法,利用人的视觉特性对高频高活跃度系数进行调制,为了保护图像能量,对高频高能系数进行标量量化后采用自适应算术编码,采用高分辨率级子图像矢量分类信息由低分辨率级子图像矢量自动产生,提高了压缩比。实验表明采用此编码方法在高压缩比的情况下获得了较好的图像质量。     

Optimizing Motion Compensated Prediction for Error Resilient Video Coding

This paper is concerned with optimization of the motion compensated prediction framework to improve the error resilience of video coding for transmission over lossy networks. First, accurate end-to-end distortion estimation is employed to optimize both motion estimation and prediction within an overall rate-distortion framework. Low complexity practical variants are proposed: a method to approximate the optimal motion via simple distortion and source coding rate models, and a source-channel prediction method that uses the expected decoder reference frame for prediction. Second, reference frame generation is revisited as a problem of filter design to optimize the error resilience versus coding efficiency tradeoff. The special cases of leaky prediction and weighted prediction (i.e., finite impulse response filtering), are analyzed. A novel reference frame generation approach, called ?generalized source-channel prediction?, is proposed, which involves infinite impulse response filtering. Experimental results show significant performance gains and substantiate the effectiveness of the proposed encoder optimization approaches.