视频编码的并行处理

在视频压缩中存在大量可并行的计算如DCT/IDCT、运动估计、运动补偿、量化/反量化等,它们占计算量的主要部分,特别是DCT和运动估计,成为视频压缩处理的瓶颈,因此必须研究适应视频压缩处理的并行算法。文章就DCT和运动估计在SIMD(单指令多数据)的处理器PIII上算法实现的方法,进行具体研究。     

一种基于Loeffler算法的快速实现2D DCT/IDCT的方法*

提出了一种基于Loeffler[8]算法的快速实现二维离散余弦变换/反离散余弦变换（2D DCT/IDCT）的方法。采用行列分解的方式,仅使用一个1D DCT/IDCT处理核快速完成8×8的2D DCT/IDCT变换。通过合理安排时钟周期数和简化各周期内的操作,使1D DCT/IDCT模块能在八个时钟周期内快速完成一次变换。仿真试验表明,与目前使用相同FPGA芯片的商业IP核相比,所使用的资源减少了10％,而速度却提高了10％。     

基于视频会议系统的DCT和Inverse-DCT算法研究及实现

视频图像压缩是视频会议系统能否提供良好性能的关键技术之一.要想最大限度地利用有限的网络带宽,在视频图像传输前,必须在不严重降低图像质量的前提下,采用合适的压缩编码算法对视频图像进行压缩.离散余弦变换DCT(Discrete Cosine Transform)被认为是优秀的视频图像压缩算法之一.首先,以视频会议系统应用为背景,简单介绍了DCT和反向离散余弦变换IDCT(InverseDCT)算法、公式及其相关;其次,以VC++为工具,以个人笔记本电脑为平台,实现了DCT和IDCT算法,给出并且分析了部分应用程序代码;最后,做了视频图像压缩的仿真实验.     

适于图像解压的离散余弦逆变换快速算法

讨论了离散余弦变换(DCT)的基本图像的特性以及实际图像数据的特点,提出了利用基本图像进行二维8×8离散余弦逆变换(IDCT)的快速算法.新算法通过三个技术降低二维8×8IDCT的运算量(1)利用基本图像的对称性;(2)把反量化过程和IDCT融为一步;(3)利用实际图像数据的特点绝大多数量化后的变换系数为零值且非零系数中又有许多的值为±1.理论分析表明,三种技术的融合可大大减少计算量.以多幅标准图像为样本数据,对新方法和当前最有影响的Feig算法做了比较,结果表明文中算法的乘法次数降了约60%,加法次数降了约15%.     

基于DCT域的MPEG—2视频色度格式转换

提出了一种新的基于DCT域的MPEG-2码流转换算法，该算法与现有算法，即通过解码、空域采样率转换来设定新的码流参数，再编码的算法相比，无需IDCT、DCT操作，便可在DCT域实现码流转换，而且省去了运动矢量估值和运动补偿过程，不仅节省了大量帧存和减少了运算量，而且更具有实时性的优点，对MPEG-2 MP@ML到4：2：2Profile@ML码流转换算法实例的分析和现实表明：该算法能简单有效的实现压缩域码流转换，其思想同样可广泛用于其他基于DCT压缩图象的采样率转换、线性滤波等任务。     

面向运动图像远程实时传输的H.263压缩方法的分析与优化

H.263是面向运动图像远程实时传输的压缩方法。基于大量实际研究,分析了H.263的算法流程,从色彩空间转换函数、DCT、IDCT、运动估计和运动补偿等多方面提出并实现对H.263的优化策略,采用增强PB帧模式提高压缩比,最后给出了定量测试结果。     

基于DCT的DMT系统设计与峰均功率比研究

提出一种新的基于离散余弦变换(Discrete cosin transform,DCT)及其逆变换的离散多音调制系统实现方案,利用IDCT/DCT变换替代IFFT/FFT变换实现多载波信号的调制与解调,并对该系统的峰均功率比(Peakto average power ratio,PAPR)进行了理论分析。在此基础上,提出一种利用离散余弦变换能量集中特性降低系统PAPR的方法,与基于选择性映射算法的离散多音调制系统(SLM-FFT-DMT)相比,基于DCT的DMT系统比SLM-FFT-DMT系统的PAPR低1.5dB,且具有计算法复杂度低的优点。     

基于MMX技术的H.264编码器的研究与实现

分析甚低码率视频压缩标准H.264的算法特点,基于H.264软件编码器,根据MMX技术的特点、数据结构和使用方法,用支持单指令多数据SIMD的MMX技术优化H.264的算法模块.重点讨论最耗时的DCT、IDCT、IT、IIT、帧间预测、帧内预测的运动估计、补偿模块的MMX实现算法.实验结果表明：优化后的编码器的处理速度提高到原来的1.3倍,有一定的实用价值.     

基于GPU平台的二维离散余弦算法

本文介绍了GPU并行计算的优越性,并对基于GPU平台的开发框架和编程环境CUDA给予概述;在CUDA环境中开发DCT算法代码,实现了DCT算法代码从CPU平台向GPU平台的移植;并通过对比两个计算平台上DCT算法的计算耗时,分析了GPU计算平台的优越性。     

一种新的全相位Contourlet离散变换在图像去噪中的应用

为了实现更为优秀的利用Contourlet来实现的图像去噪,以MATLAB为仿真工具,提出了一种新的全相位Contourlet离散变换,其多级分解和重构继承了已有的基于全相位DCT(APDCT)子带滤波和全相位IDCT(APIDCT)内插的全相位Contourlet,其方向滤波则是采用一种基于DCT的全相位方向滤波器组(APDFB)。APDFB具有良好的方向选择性,而且重构算法简单,只要将各个方向图像直接相加即可。实验结果表明,将新的全相位Contourlet离散变换应用在图像去噪中,与原Contourlet相比,在信噪比有所提高的同时,图像视觉效果也更好。     

基于局部DCT系数的图像压缩感知编码与重构

引入了压缩感知(Compressed sensing, CS)理论, 给出了在获取局部二维 离散余弦变换(Discrete cosine transform, DCT)系数的基础上高质量地编码与重构图像的新方法. 研究了在无量化和有量化情况下, 基于局部DCT系数的图像CS最小全变差重构算法. 在对DCT系数进行量化的过程中得到含噪的局部DCT系数, 在此基础上设计了能完成CS重构的图像编解码一般流程, 并构建了实际应用系统. 实验结果表明, 对于稀疏性较强的图像, 在图像编解码系统中结合CS理论与方法能得到高质量的重构图像, 与传统的直接反离散余弦变换(Inverse DCT, IDCT)方法相比, 峰值信噪比(Peak signal to noise ratio, PSNR)最大能提高5dB以上, 对于一般图像, PSNR也有较大提高.     

基于IDCT模块的数据解码器的MMA结构设计

视频信息分解在解码过程中是一项很复杂的系统工程,IDCT是数据量集中运算方法中比较理想的选择。IDCT计算量小,满足MPEG-4标准,通过XVID解码器对相关文档解码过程中,IDCT需要运算的数据量大概为解码数据总量的四分之一。MPEG-4是音、视频解码标准,同步解码是这个标准的最重要特点,加快解码进程的关键方法是构建多媒体加速单元(MMA),取消以往使用纯软件实现过程。依据移动多媒体终端(SOC)的基础,构造了二维IDCT硬件加速器,在快速LLM算法基础上,完成了8点IDCT过程计算。在行列分解过程中,采用流水线技术,通过单转置存储器(RAM)处理,加快了数据处理进程,减少了芯片面积。通过MIPS+FPGA平台,进行软、硬件相关性协同分析,证明了设计过程的可行性,以及可以在便携式多媒体专用处理器中广泛应用。     

基于FPGA的二维DCT IP核优化设计

采用行列分解法实现了二维DCT变换,其一维DCT采用Loeffler算法结构,结合位宽优化与CSD乘法优化,在FPGA芯片上无内嵌硬件乘法器情况下,一维DCT计算模块仅需要1504LUTs;有内嵌硬件乘法器情况下,仅需要688LUTs与22个内嵌9*9乘法器。将二维DCT计算模块封装为wishbone接口的IP核,在AlteraDE2-70开发板上实测二维DCT计算速度是软件快速DCT算法的296倍,可应用于JPEG图像处理、音频处理等场合。     

一种基于DCT系数恢复的错误隐藏技术

提出一种新的基于DCT系数恢复的错误隐藏技术.该技术的算法利用已解码的相邻块系数来重建丢失块的DCT系数.由于高频DCT系数对当前块的重建质量影响不大,为了减少计算量,在允许失真范围内,只计算关键的低频DCT系数.实验结果表明,算法不仅计算量小,而且可以获得与已有典型算法相当甚至更好的重建图像质量.     

基于FPGA的数字图像水印实时嵌入系统的设计与实现

数字水印技术作为版权保护及真实性认证的重要手段越来越受到人们的关注。通常采用软件方法实现水印算法,但这种方法的实时性和安全性都不够理想。本文设计的硬件平台由Atlera公司提供的EP2C70F896C6型号的FPGA芯片和CMOS摄像头组成,该平台采用VerilogHDL硬件描述语言实现DCT2算法及IDCT2算法,同时采用FIFO技术解决了系统各部分的时序问题。实验结果表明:对不同光线强度下采集到的图像均可实现水印的盲检测,并对篡改有良好的定位能力。     

基于量化的二维DCT优化算法研究

DCT变换广泛应用于图像压缩算法中,在大多数情况下最有用的信息集中在DCT系数的低频序列中,而对那些经过量化后为零的系数进行计算,不但费时且计算量大幅增加。据此提出了两种新的二维DCT快速截取算法,使得计算一个8×8的二维DCT变换所需的乘法运算次数减少了60％,加法运算次数减少了77％。经过实验验证该算法在峰值信噪比PSNR值损失很少的情况下,显著地降低了算法的复杂度。     

计算q~(l_1)×q~(l_2)二维DCT的快速算法

离散余弦变换 (DCT)广泛应用于信号处理的许多领域 ,多维 DCT(MD- DCT)是图像处理和视频信号处理的重要工具 .通常 ,多维 DCT采用行列法用一维算法实现 ,实现效率较低 .近年来虽然出现了一些多维 DCT直接实现算法 ,但大多要求变换为 2 n× 2 n,限制了适用范围 .该文研究较一般的二维 DCT快速算法 ,将 ql1 × ql2 (q为奇素数 ;l1 ,l2 分别为两个不同的整数 )二维 DCT转化为多项式变换和一维简化余弦变换 ,通过特别设计的快速多项式变换算法和 1D- RDCT递归分解算法 ,提出了一种计算复杂性较低且具有规则运算结构的 ql1 × ql2 二维 DCT算法 .本算法的设计方法可以方便地推广到多维 (>2 )的情况 .     

基于行列变换结构的2-DCT/IDCT的误差分析

提出一种新的基于行列变换结构的2-DCT／IDCT误差模型。利用该模型得到的计算2-DCT／IDCT的误差公式，能够告知2-DCT／IDCT结构各部件的字长对整体计算的误差贡献。本文根据该误差模型，具体计算了基于行列变换结构的既符合IDCT有穷字长标准，又能够尽可能降低硬件开销的2-DCT／IDCT各部件字长，为所有采用该类结构的设计提供了参照。     

基于动态关键任务的多处理器任务分配算法

多处理器调度问题是影响系统性能的关键问题,基于任务复制的调度算法是解决多处理器调度问题较为有效的方法.文中分析了几个典型的基于任务复制算法,提出了基于动态关键任务(DCT)的多处理器任务分配算法.DCT算法以克服贪心算法不足为要点,调度过程中动态计算任务时间参数,准确确定处理器的关键任务,以关键任务为核心优化调度,逐步改善调度结果,最终取得最优的调度结果.分析和实验证明,DCT算法优于现有其它同类算法.     

自嵌入全盲鲁棒水印量化算法

为了提高图像水印的实用性,提出了一种自嵌入全盲鲁棒水印算法。首先,对原始图像进行DWT,将小波低频子带分成互不重叠的子块,对每个子块进行DCT,通过比较各个子块的直流系数与所有子块直流系数的均值之间的大小关系来产生特征水印序列,利用分段Logistic混沌序列对特征水印进行加密;然后,将加密后的特征水印序列通过奇偶量化规则自嵌入到原始图像小波低频子带每个子块的DCT低频系数中;最后,进行IDCT合成和IDWT产生含水印图像。该算法通过结合自嵌入加密的特征水印序列和盲提取认证水印序列达到全盲检测。实验结果表明,该算法对抵抗添加噪声、JPEG压缩及高斯低通滤波等常见的图像处理攻击均具有很强的鲁棒性。