电子防震系统音频编解码器及编解码方法研究

提出一种高效的编解码实现方案.在时频分析模块中,利用MDCT的对称性和奇偶性,快速得到MDCT变换输出值,节省运算时间和计算资源提高编码效率.在量化/熵编码模块中,采用非线性量化和Huffman编码来压缩数据.使量化的循环迭代次数减少,在保证量化误差最小化的前提下,提高编码速度.     

G.729.1语音编码算法的改进及实现

在G.729.1语音编码算法中引入了一种长度为N=5×2m(m≥2)的MDCT/IMDCT实现的快速算法,编程实现该算法并在cygwin中仿真.在本方法中用孤立预乘的方法将N点的MDCT映射成N/2点的DCT-Ⅱ和DCT-Ⅳ,然后进入加窗阶段.该窗口是一种部分对称的窗.可以存储使用Ⅳ/2的字,同时包含了一种只需4次乘法在一定的条件下就可以分解5点DCT-Ⅱ的方法.与其他算法相比,该算法可以明显地降低复杂度和减少存储空间.     

AVS编码器中变换量化和扫描的FPGA设计

提出了一种适用于AVS高清视频编码的变换、量化和扫描的优化设计方案。通过对整数DCT变换算法的优化和对传统Zig-Zag扫描方法的改进,节约了硬件资源和编码时间。根据各模块的运算关系合理地安排流水线结构,采用并行流水处理和复用技术,实现了高清视频编码变换、量化和扫描模块的设计。在FPGA上进行验证的结果表明,该设计满足高清视频实时编码要求。     

一种基于整数小波变换的图像编码算法

针对静止图像经整数小波变换(integer wavelet transform)后,各子带系数的幅值动态变化范围小,不利于零树编码(embedded zerotree wavelet coding)的缺点,采用"从1开始的整数平方"代替"2的整数次幂"作为零树编码的量化阈值,缩短了量化阈值间隔.通过减少重要系数在较低量化阈值中出现的机会,增加了编码过程中的零树数量;同时通过减少参与编码的字符数及对最高频带零树不编码,简化了编码过程.实验结果表明,整数平方量化阈值下的零树编码(integer square zerotree wavelet coding)解决了整数小波变换中零树编码的低效问题,提高了静止图像的编码效率.     

基于方向编码的离散余弦变换域图像隐写算法

提出一种基于方向编码的离散余弦变换(DCT)域图像隐写算法。将秘密图像进行8×8块的离散余弦变换后,采用JPEG标准量化表进行量化,将得到的DCT系数做行程编码,间接提高嵌入容量。同时对载体图像进行8×8块的离散余弦变换,采用改进的量化表进行量化,由此提高嵌入容量和含密图像的质量。通过基于方向编码的嵌入算法将秘密信息嵌入载体图像DCT系数的中低频部分。实验结果证明,该隐写算法嵌入容量大,得到的含密图像视觉质量好,可抵抗 分析攻击。     

HEVC中的变换系数熵编码优化算法

在高性能视频压缩标准中,由于熵编码算法的高度复杂性和变换系数的庞大计算量,使得变换系数编码成为影响视频编码效率的瓶颈之一。根据变换系数大都是零或一些绝对值较小的数,以及两类熵编码方法各自的特点,提出一种针对变换系数熵编码的优化算法,通过减少上下文自适应算术编码字节的数量达到提高变换系数熵编码效率的目的。实验结果证明,与标准的HM 10.0算法相比,采用所提算法可以在QP为2,12和22时分别减少37.31%,26.34%和20.63%的编码时间。     

基于小波变换的声呐图像压缩方法

提出了一种新的基于小波变换的声呐图像压缩方法：对于小波变换后的系数采用基于零块的编码，充分挖掘小波系数能量集中的特点；在熵编码时使用上下文量化技术来减少上下文个数以提高编码效率。实验结果表明，使用本文的算法压缩声呐图像能够得到较高的压缩比和较好的图像质量。     

神经网络矢量量化技术在语音编码中的应用

讨论了在语音编码中,应用神经网络技术进行矢量量化的算法。神经网络矢量量化算法可以压缩码本维数,提高码本搜索速度,从而优化矢量量化的效果。将这种优化的矢量量化算法应用于语音编码中,能降低运算复杂度,提高编码质量。     

线谱对参数预测多级矢量量化联合优化算法

提出了一种线谱对参数预测多级矢量量化联合优化算法.该算法对预测系数和多级矢量量化采用渐进闭环设计,通过迭代实现预测系数和多级矢量量化设计的联合优化.在多级矢量量化设计过程中,采用迭代优化实现多级码本的联合优化.采用语音线谱对参数对量化算法进行测试.测试结果表明,与传统算法相比,该量化算法可以减小线谱对参数量化失真.提高编码语音质量.     

直接矢量量化方法在语音编码算法中的应用

介绍了一种降低码书搜索复杂度的方法-直接矢量量化（DVQ）方法,将其应用于LD-CELP语音编码算法中的仿真译码器模块和码书搜索模块,用感觉加权逆滤波器代替仿真译码器模块中的综合滤波器,去除了码书搜索模块中冲激响应h（n）的运算。实验结果表明,利用直接矢量量化方法简化了码书搜索算法的复杂度,提高了码书搜索算法的效率,在运算时间方面比原始LD-CELP算法快3 s~5 s,同时保持了原编码算法合成语音的音质。     

一种基于块稀疏的1比特压缩感知重构算法

块稀疏信号作为一种典型的稀疏信号,在压缩感知重构算法中被广泛应用研究,但是普通的重构算法并不能挖掘其内部结构,这导致重构精度得不到提高。在此基础上,针对普通的1比特压缩感知重构算法在块稀疏信号的重构中不能表现出良好的重构性能的问题,提出了一种专门针对块稀疏信号的1比特压缩感知重构算法。该算法以每一个块为重构单元,在二进制迭代硬阈值算法模型下进行重构。实验数据表明,提出的BLOCK-BIHT算法的重构精度比BIHT算法提高了3dB。     

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.     

基于与中间块比较的快速分形图像编码

针对基本分形图像编码算法时间过长的问题,提出了一种基于与中间块比较的快速分形编码算法。该算法是对基于形态特征的快速分形图像编码算法的改进,将形态特征意义下的最近邻匹配改进为与中间块的误差意义下的最近邻匹配,并且在最近邻的邻域内进一步搜索最优匹配父块时,对各父块进行8种等距变换,而不是在找到最优匹配父块后进行,同时引进误差阈值来控制子块搜索的邻域范围。实验结果表明,该算法编码速度大大提高,并且在相近编码时间的前提下该算法的解码图像质量比基于形态特征的算法好。     

一种基于分块匹配的SIFT算法

SIFT算法在图像处理领域具有独特的优势,但是经过不断发展,SIFT算法在特征匹配过程中仍然具有数据处理量大、计算速度慢的问题.基于这些问题,提出了一种基于分块匹配的新型SIFT匹配算法,它通过剔除非重叠区域来降低特征提取和匹配的时间损耗.对于图像的刚性变换,算法的核心在于图像块的切分和重叠区域的计算,首先选取少量的种子点来估算两幅图像的相关变换矩阵;然后将原始图像切分为几块,通过变换矩阵找出在匹配图中的相关块;再检测所有的匹配块上的特征点;最后结合RANSAC算法去除伪匹配点对,来提高匹配的准确率.实验结果表明:与标准SIFT算法相比,基于分块匹配的SIFT算法在实时性和鲁棒性方面得到了进一步的提升,在实际图像匹配中具有一定的应用价值.     

一种运动自适应的帧速率上转换算法

在基于块的帧速率上转换算法中,块尺寸直接影响运动估计的准确性及插值帧的视觉效果。为此,提出了一种运动自适应的帧速率上转换算法。通过引入STGS图对视频内容进行预分析,根据运动特性自适应选取适合每一帧图像的块尺寸,进行重叠的块运动估计。并针对失真易产生在块边缘的特点,对块边缘的运动矢量进行插值细化处理,平滑运动矢量场,减轻人眼敏感的块效应。实验结果表明,该算法整体性能优于传统的固定块尺寸运动估计的帧速率上转换算法。     

自相似性匹配的纹理合成

基于Image Quilting算法,基于块匹配的误差提出了一种基于自相似匹配的改进方法,其有效提高了缝合速度及合成质量,对不同纹理样本都能取得较好的合成效果。该算法首先根据样本图像大小动态确定匹配块的大小;之后通过自相似匹配的原理设置了缝合块的边界匹配误差,保留了缝合块的边界信息;在缝合过程中使用贪心算法选取相似性最高的块作为下一个待缝合的块,通过局部最优合成效果合成最终纹理图像。实验结果表明,改进后的算法减少了合成时间,消除了匹配块之间的不连续性,提高了合成质量。     

基于自适应SLIC的人体标准姿势图像分割

为了提高在复杂背景下人体图像分割的精度,提出了一种新的人体图像分割算法.该算法针对简单线性迭代算法（SLIC）在进行超像素块分割时需指定像素块个数的问题,借鉴CV能量模型,通过将图片极小化为多个区域进行水平集迭代分割,从而构造出自适应的超像素块,使得分割后的每个超像素块更贴合图像中的单个色块.然后结合人体平均模板,在图片上标记出感兴趣的人体标准姿势区域,提高了算法对复杂背景的抗干扰能力.最后利用k-means聚类算法将每个超像素块作为节点进行聚类,实现标准人体图像分割.在不同环境下采集多组图片进行实验,结果表明：该算法在保证了图像分割效率的情况下,提高了人体标准姿势的分割精度,对色度丰富的复杂背景抗干扰能力强.     

改进的Criminisi图像修复算法研究

针对Criminisi算法存在的优先权函数不可靠,匹配块遍历搜索时间复杂度大,以及选取匹配块时相似度函数不准确的问题,提出了一种改进的Criminisi图像修复算法。该算法改进了优先权计算公式,引入了方差差值项,增强了对图像结构部分的辨别能力。在搜寻最佳匹配块时,引入一个比例系数,从而有效缩短了匹配块寻求时间,降低时间复杂度。且定义了新的待修复块与匹配块之间的相似度函数。通过实际修复实验证明,改进后的Criminisi算法的修复结果更加可靠和有效。     

基于块稀疏度估计的压缩感知自适应重构算法

块稀疏信号是一类具有特殊结构的稀疏信号。针对块稀疏信号块稀疏度未知的情况,提出了一种基于块稀疏度估计的自适应重构算法并将其应用于压缩感知。算法首先对信号的块稀疏度进行初步估计计算得到一个支撑块索引集合的估计值,利用得到的估计值对残差进行初始化;接着对测量矩阵的子块和当前残差进行相关性匹配操作以选取信号的支撑块集合;然后依据正则化原则再次对由相关性匹配操作得到的信号支撑块集合进行筛选;最后通过迭代过程获得信号最终的支撑块集合。仿真实验结果表明,提出的算法与现有的块稀疏信号自适应重构算法比较,具有较好的重构成功概率,且算法的平均运行时间更短。     

均值与矢量量化复合快速图像编码算法

矢量量化是一种有效的数据压缩技术,由于其算法简单,具有较高的压缩率,因而被广泛应用于数据压缩编码领域。通过对图像块灰度特征的研究,根据图像的平滑与否,提出了对图像进行均值和矢量量化复合编码算法,该算法对平滑图像块采用均值编码,对非平滑块采用矢量量化编码。这不仅节省了平滑码字的存储空间,提高了码书存储效率,并且编码速度大大提高。同时采用码字旋转反色（2R）压缩算法将码书的存储容量减少到1/8,并结合最近邻块扩展搜索算法（EBNNS）对搜索算法进行优化。在保证图像画质的前提下,整个系统的图像编码速度比全搜索的普通矢量量化平均提高约7.7倍。