基于改进DCT域分类矢量量化的图像编码算法

提出了一种改进的DCT域分类矢量量化的图像编码算法。该算法结合了快速相关矢量量化算法和DCT域分类矢量量化算法,首先根据已编码的邻块对输入矢量的编码索引进行相关预测,对预测失败的输入矢量采用DCT域分类矢量量化算法编码。测试结果表明,与DCT域分类矢量量化算法相比,所提出的算法显著地减少了编码时间和比特率。     

一种有效的基于中值滤波的BTC图像编码算法

块截短编码(BTC)是一种基块的快速有损图象压缩技术。标准BTC算法的主要缺点是其比特率(2．0比特／像素)相对其他基块图象编码的算法较高，如变换编码和矢量量化。为了降低比特率，本文提出四种有效的BTC算法以降低对每个图象块的两个量化数据和位平面编码所需的比特数。其中有两种算法用简单的查表算法对块的高平均值和低平均值编码。在此基础上，另外两种算法利用一维中值滤波根信号序列进一步降低位平面的比特率。为了得到更好的性能，在每种算法中，本文用最优闽值而不用平均值作为量化闽值。实验结果证明所提出算法的有效性。     

针对H．264的自适应提前终止搜索算法

H．264可变大小块运动估计技术使得运动估计运算量剧增，为了解决这个问题，文章提出了一种自适应提前终止搜索算法．根据整数DCT变换和量化的特性，通过提前判定全零系数块来终止没有意义的运动搜索过程．利用运动矢量和预测运动矢量之间的高度相关性，采用预测块作为提前终止判决块．使用基于量化步长的自适应阈值以获得最佳的性能．实验表明，该算法与已被H．264标准采纳的快速整像素搜索算法（UMHexagonS）结合使用，能够在保证图像质量和编码压缩率的前提下，进一步减少60％左右的搜索点数．该算法对量化步长具有良好的鲁棒性，适用于固定码率的实时应用环境．     

Logistic映射和Julia集在分形图像编码中的应用

目的将混沌应用于分形图像压缩编码中，用Logistic混沌映射和Julia曲线生成一个固定的压缩字典，改进传统的分形图像压缩编码方法．方法采用二阶的Julia集f（Z）：Z^2＋C的时间逃逸算法。对于不同的C生成不同的曲线。然后使用Logistic混沌映射随机地产生0-255之间的整数填满量化表．再根据灰度量化规则，用第一千张量化表量化产生的Julia图像缺，作为压缩编码中的固定字典、编码时，将量化后图像Julia块与原图中的图像缺进行比较，寻找最适合的量化表和距离最小的Julia图像块．解码时通过重构第一千张量化表来重建原图像、结果与传统的分形压缩编码相比较．该方法能生成丰富且固定的压缩字典，编码的速度快，解码后的图像质量高．结论用Logistic混沌映射产生的随机数序列作为量化表中的系数，并用固定的压缩字典来取代变化的压缩字典，通用性强，编码时间少，实验证明，本算法切实可行．压缩效果好．     

一种基于旋转Barnes－Wall格的格型矢量量化器

文中提出了一种基于旋转Ｂａｒｎｅｓ－Ｗａｌｌ格的格型矢量量化器（ＬＶＱ）实现方法。首先给出了该矢量量化器的构造方法及快速量化算法，然后研究了以此ＬＶＱ为核心的增益－波形矢量量化器（ＧＳＬＶＱ），最后讨论了ＧＳＬＶＱ在序列图像编码中的应用，计算机模拟结果表明ＧＳＬＶＱ能很好地适用于序列图像编码。     

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。     

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。     

一种基于旋转Barnes—Wall格的格型矢量量化器

文中提出了一种基于旋转Ｂａｒｎｅｓ－Ｗａｌｌ格的格型矢量量化器（ＬＶＱ）实现方法，首先给出了该矢量量化器的构造方法及快速量化算法，然后研究了以此ＬＶＱ为核心的增益－波形矢量量化器（ＧＳＬＶＱ），最后讨论了ＧＳＬＶＱ在序列图像编码中的应用，计算机模拟表明ＧＳＬＶＱ能很好的适用于序列图像编码。     

线性及非线性滤波在低码率可视电话图像压缩编码中的应用

本文针对用自适应ＤＣＴ压缩编码方法所产生的低码率可视电话恢复图像中所存在的严重的方块效应进行处理．通过对原始图像进行前滤波和对编码后的图像的子块边界进行后滤波的方法，使单色图像在０．２５ＢＩＴ／ＰＥＬ比特率条件下得到较好的图像质量．同时提出了一种参照视觉掩盖效应所形成的新的块效应评估准则，在计算机模拟试验中，对存在着不同程度方块效应的编码后图像进行了方块效应测试，得到了与主观评价相符合的结果．     

矢量量化技术用于图像编码的一点注记

该文指出图像数据分类对矢量量化技术进行图像压缩编码的重要性。并给出一种较好的分类预处理方法。     

一种基于全局视差的多视点视频快速编码方法

针对多视点视频编码复杂度较高的问题,本文探讨了一种基于全局视差的多视点视频快速编码方法。通过全局视差获取相邻视点参考宏块的编码信息,根据视点间编码信息的相关性,预测当前编码宏块的编码模式、参考帧,以及视差/运动联合估计的搜索范围。实验结果表明,本文采用的快速编码方法计算复杂度低,几乎不改变图像编码质量,并且有效减少了多视点视频的编码复杂度。     

基于16-DAPSK的空时分组码技术

为获得更高的信息速率,提出空时分组码(STBC)与16-DAPSK技术相结合的方案．得到采用双发单收空时分组码情况下的16-DAPSK最优幅度分割因子,并基于该最优值得到Rayleigh和Rician衰落信道上的误码率特性曲线．仿真结果表明,将16-DAPSK与空时分组码结合在一起可以获得很高的编码增益．     

基于网格的立体图像编码算法

基于特征点视差估计与三角网格映射,提出一种立体图像压缩编码算法。为了保持压缩后视点对的视差不发生变化,利用绝对差值图进行特征点选取。进行残差图像编码时,结合了心理立体视觉影响、人眼亮度色度特性、立体图像对色度特点与三角网格映射特点等因素,提出了立体残差编码只需对Y分量进行的方法。实验表明,该算法具有一定的优越性,如压缩比大,图像质量与立体感均较好。     

快速图象小波分解和零树编码优化方案

在图象小波分解方面,引用了区间插值法(Interpolating Wavelet Transform)和自举法(Lifting Scheme)这两种快速小波分解与重构算法,实验证明它们比一般所说的小波快速算法,即塔型分解算法(FWT)还快,尤其是自举法,速度几乎快了近一倍.零树编码方法是目前国际上最先进的方法之一,就此方法提出了几点优化方案.最后,对零树量化编码后产生的比特流,用了自适应算术编码来进一步提高压缩比.计算机模拟结果显示:在本文中算法和原算法相比,既提高了信噪比,又减少了编码时间.对于图象(Lina512)在0.125bit/pixel时,仍可获得非常满意的重构图象质量.     

一种新的H.264/AVC帧内编码快速算法

针对H.264/AVC帧内编码算法采用率失真优化(RDO)算法提升编码性能导致运算复杂度增加这一问题,提出了一种新的帧内编码快速算法。该算法采用待预测块的纹理方向误差值判断待编码块的纹理特征,结合相邻块的预测模式相关性减少须遍历预测模式的数量,并结合全零块检测的提前终止判定准则加快编码速度。实验结果表明,与标准算法相比,该算法在保证输出码率和图像质量基本不变的情况下能够将帧内编码时间减少约67.2%,显著提高了H.264的帧内编码效率。     

位渐进逼近量化的EZW改进算法

为了提高EZW算法的编码效率,采用区间逐次缩减逼近量化的辅扫描来简化EZW编码,进而结合重要系数二进制位的特点提出了位渐进逼近量化的EZW改进算法.位渐进逼近量化的EZW改进算法舍弃了传统EZW编码中繁琐的量化编码器构造过程,采用直接输出辅扫描表中数据二进制位的方案来得到辅扫描编码输出,简化了辅扫描的量化编码过程.实验结果表明,位渐进逼近量化的EZW改进算法能使编码时间减少20%左右,从而证实了本文改进算法的有效性.     

一种编码感知路由低时延数据传输算法

当前的编码感知路由算法在数据包编码时采用基于机会的网络编码策略,不会推迟数据包的转发来等待未来的编码机会,这样会降低网络编码对时延的贡献.为克服以上问题,提出了一种基于缓存管理的编码感知路由低时延数据传输算法.在编码节点,该算法采用基于队列长度的数据包决策策略来替代现有编码感知路由算法中的基于机会的网络编码策略.该算法在数据传输阶段之前引入了网络时延训练阶段,使编码节点获得了基于队列长度策略的最优阈值.仿真结果表明,在网络拥塞的情况下,此算法比传统的基于机会的网络编码策略具有更低的数据包传递时延和数据包丢失率,并且具有更高的吞吐量.     

一种针对PT2262编码芯片的编码软件设计

PT2262编码芯片常用于无线遥控器中,为了避免相互干扰,一般要求在一定范围内多个发射器的地址编码不同,若对PT2262的地址码进行手工编码,则很费时且易出现重复的现象。本文通过分析基于PT2262的遥控发射器发射出的码特征,提出了一种针对PT2262编码芯片的编码软件设计。     

基于网络编码的多播网络码字构造

针对网络编码技术,提出了一种存在链路故障多播网络的码字构造方法。该方法通过对接收节点搜索大于信源发送速率 的 条离散路径,确保接收节点任意 条输入链路的全局编码向量线性无关,接收节点收到 个正确符号,避免链路故障,恢复信源信息。利用最大距离可分码已有的成果,给出不同发送速率下信源所需的最小有限域,构造最大距离可分码 生成矩阵,将其列向量作为接收节点输入链路的全局编码向量,设计网络码字,实现网络编码。     

一种新的小波零树量化编码方法

利用EZW进行图像数据压缩一般的步骤是：小波变换;零树量化编码;熵编码。为了提高压缩比和编码效率,本文提出了一种非常有效的编码方案。主要是：利用零树量化编码后出现了许多连续的次要系数根这一特点,将熵编码与零树编码统一进行,一次完成,熵编码采用变长零游程方法。实验表明,图像经该方法编码后压缩比得到了提高。