对LZ77压缩数据的不均一纠错编码

提出一种对目前广泛使用的LZ77压缩数据进行高效误码保护的编码方法。分析了误码对LZ77压缩数据的影响，提出了对压缩数据的三个参数－匹配位置、匹配长度和未匹配字符进行不均一误码保护编码（Unequal Error Protection coding）。由于匹配长度中的误码对解压缩后的数据的危害比其余两个参数要很严重得多，且匹配长度中的误码出现得越早对解压缩后的数据的危害越大，而在其余两个参数中，误码的位置与解压缩后数据中的错误多少无关，所以，在整体上对匹配长度的保护强于对另外两个参数的保护，且对匹配长度的前面部份的纠错能力比对其后面部份更强一些；而对其余两个参数则用均一纠错编码保护。计算机模拟结果显示，所提出的编码方法在引入较少的监督位的情况下，比传统的纠错编码方法对解压缩后的数据的保护能力更强。     

HLZ：一种采用混合字典的自适应无损编码算法

研究了在数据无损压缩领域影响深远的两种压缩算法：LZ78及LZ77．LZ78算法具有较好的全局性,而LZ77算法具有较好的局部自适应性,与LZ78形成互补特性．提出了一种改进混合字典压缩算法HLZ(hybridLZ)．HLZ是基于LZ78和LZ77的一种混合算法,利用了LZ78和LZ77的互补特性．在用HLZ算法进行正文编码时,发现已经到达字典中提供的词汇终点并不立刻进行编码,而是与滑动窗口相比较,若当前字符串在滑动窗口中的匹配长度尚不及它在字典中的匹配串的长度,则采用LZ78输出,否则用LZ77编码输出．在还原输出编码时,HLZ算法建立了一个链结构,将字典中具有相同首字母的词条链接起来,大大减少了搜索字典中对应最长匹配串的时间．实验结果表明,HLZ算法具有与LZ78和LZ77相似的计算复杂度和存储复杂度,但具有更好的全局与局部自适应性、更高的压缩效率．     

HLZ:一种采用混合字典的自适应无损编码算法

研究了在数据无损压缩领域影响常规的两种压缩算法：LZ78及LZ77， 一种改进的混合字典压缩算法HLZ（Hybrid LZ）。HLZ是基于LZ78和LZ77的一种混合算法，利用了LZ78和LZ77的互补特性，在用HLZ算法进行地，当发现已经到达字典中提供的词汇终点时，并不立刻进行编码，而是与滑动窗口相比较，若当前 字符串在滑动窗口中的匹配长度尚不及它在字典中的匹配串的长度，则采用LZ78输出，否则用LZ77编码输出，在还原输出编码时，HLZ算法建立了一个链结构，将字典中具有相同首字母的词链接起来，大大养活了搜索字典中对应最长匹配串的时间，实验结果表明，HLZ算法具有与LZ78和LZ77町似的计算复杂度和存储复杂度，但具有更好的全局与局部自适应性，更高的压缩效率。     

一种基于算术编码的文本数据压缩算法

提出了一种基于算术编码的文本数据压缩算法,将扫描产生的偏移量、匹配数据长度等全局优化问题转化为局部优化问题,并从Glomb编码思路出发,推导出一种参数选择算法;对LZ77算法进行修正,提出一种预测编码方法,获得预测参数。对预测参数、偏移量、数据匹配长度、保留文本数据使用MQ算术编码器进行编码,针对不同类型数据,设计出不同的编码算法和相应的上下文算法。对算法进行仿真,并与Winzip、WinRar压缩效率进行比较,结果表明对纯文本数据、Word文档数据、C语言程序代码,图像数据等,该压缩算法优于Winzip;在纯文本数据、Word文档数据、C语言程序代码压缩方面与WinRar相当或者略好,但在图像压缩方面的性能与WinRar相比略有不足。     

基于H.264的嵌入式音视频同步编码技术

提出了一种在H.264帧间预测过程中嵌入音频的音视频同步压缩编码方法,利用H.264中匹配块的尺寸可变性,解决了音视频同步编码问题。在发送端,根据编码准则,不同尺寸的匹配块携带不同的音频信息,通过对匹配块的选择将音频压缩流嵌入视频中,然后对嵌入音频的视频流进行压缩编码。在解码端,根据嵌入准则,提取音频信息,再对音频和视频信号进行重构和恢复。实验表明,本文方法在一定开销内,视频质量下降较小的情况下,实现了音视频同步压缩编码和传输。     

非线性分形图像压缩编码的优化

从减少搜索匹配块的数目入手,提出了一种旨在降低分形编码的复杂度,缩短编码时间的分形图像压缩的改进算法.提高了经典分形编码的压缩效率,并且保证获得高质量的重建图像.本算法采用了将方块转换为圆盘的方式来完成值域块与定义域块的匹配,扩充了编码字典.同时,对圆盘匹配中最大旋转角度进行了概率上的最优定位,优化了搜索块的范围,缩短了块的匹配时间.实验结果表明,本算法简单、有效,并具有良好的压缩结果和高质量的重建图像.     

基于动态哈夫曼编码的XML数据流压缩技术

XML 标记语言是新一代的WEB标记语言,一些应用面对的部是在线的、持续的高速数据流.而XML是自描述的,XML数据流中存在大量的冗余数据.如何压缩XML数据流成为一个新的研究领域.从XML的结构入手,分析XML数据的特点,提出了一种基于动态哈夫曼编码的XML数据流压缩算法(DHFxsc).利用SAX解析器对XML Schema 眦进行解析,获得相应的结构事件流,动态构建哈夫曼树,输出与XML事件流匹配的哈夫曼编码,实时完成XML数据流的压缩和解压缩.     

一种基于代数决策图的多值图像无损压缩方法

代数决策图(ADD)是布尔函数的一种简洁紧凑的符号描述方法.用ADD对多值图像进行建模,可以有效降低数据冗余,然后对ADD模型进行有效的编码,可以达到数据压缩的目的.实验结果显示本方法的压缩比高于游程编码、哈夫曼编码,较LZ77编码也有一定优势.     

一种基于代数决策图的多值图像无损压缩方法

代数决策图（ADD）是布尔函数的一种简洁紧凑的符号描述方法。用ADD对多值图像进行建模，可以有效降低数据冗余，然后对ADD模型进行有效的编码，可以达到数据压缩的目的。实验结果显示本方法的压缩比高于游程编码、哈夫曼编码，较LZ77编码也有一定优势。     

基于查找表的自适应Huffman编码算法

Huffman压缩编码作为一种高效而简单的可变长编码而被广泛应用于信源编码。但现有的Huffman编码算法普遍存在着效率不高的问题,因此,提出一种自适应查找表Huffman编码算法。该算法对数据进行编码的依据是动态变化的表,对于首次出现的字符使用"KEY"的码字进行编码,将"KEY"下移,等待下一个首次出现的字符。与其他算法相比,改进算法Huffman编码的效率得以提高。     

一种应用遗传算法的块编码图像重建方法

为解决使用块编码进行压缩传输时,由于传输信道误码率的存在而导致图像块数据丢失的问题,使用遗传算法,找到丢失块在该图像中的最佳匹配块,利用该匹配块取代丢失块,从而实现图像的误差掩蔽.对矩形和三角形块编码图像的仿真结果表明,使用遗传算法,可以在较大程度上减少块搜索次数,且得到了较好的误差掩蔽效果,处理后图像的峰值信噪比有较大改善.     

JPEG2000纠错译码研究

JPEG2000是联合图像专家小组制定的一个新的静止图像压缩编码国际标准。文章深入研究了JPEG2000的编码特性及重要比特误码对恢复报文的影响,提出了基于重要多比特反转的纠错译码算法,实现了对JPEG2000码数据中重要比特内多比特错误的纠错译码。     

基于H.264运动估计的音视频同步编码技术

提出了一种在H.264运动估计过程中嵌入音频的音视频同步编码方法,利用1/4像素精度的运动搜索,解决了音视频同步编码问题。在发送端,根据1/4像素搜索点和音频的对应关系,在1/4像素运动估计过程中通过调整最优匹配点将音频压缩流嵌入视频中,然后对嵌入音频的视频流进行压缩编码。在解码端,根据嵌入准则,提取音频信息,再对音频和视频信号进行重构和恢复。实验表明,本文方法在不增加音视频压缩数据量、在音视频质量下降较小的情况下,实现了音视频同步压缩编码和传输。     

M集在分形图像压缩编码中的应用

目的构造一个固定的压缩字典,改变传统的一幅图像对应一个压缩字典的分形图像压缩方法,解决Mandelbrot图像在分形图像压缩算法中的应用问题.方法采用函数f(z),改变参数z,生成不同的曲线,用灰度值量化规则进行量化,得到许多幅图像块,可以构成丰富的压缩字典,编码时将父块进行自适应合并分割,与压缩字典中的图像块进行匹配,选出满足条件的图像块,再对该图像块进行编码;解码时读取压缩字典,重建图像.结果该算法编码过程中生成丰富的压缩字典,所以解码图像质量高,并且比传统分形图像压缩算法压缩比高,解码速度快.结论该算法减少了搜索时间.实验证明本算法实现简单、可行,具有良好的压缩效果和高质量的重建图像.     

基于航天视频监测的H265编码系统设计

本文介绍了一种基于航天视频监测的H265编码系统,可以有效地解决低带宽环境下高清视频的传输问题。对高清摄像头采集到的视频数据按照H265格式进行压缩编码,对编码后的视频数据进行拆包和组包,通过FPGA作为数据缓存器实现压缩视频数据的实时响应及输出,同时根据带宽需求自动调整压缩比,实现带宽不稳定情况下的压缩视频传输。结果表明,该系统具有实时响应、满带宽传输、压缩率高、视频清晰流畅等特点,适用于飞行器、运载器、卫星遥测等较低传输带宽的视频监测技术领域。     

纠错编码在数字静态图象传输中的研究

本文介绍了一种将频带利用率较高的调制方式与高效纠错编码结合的新技术,并且就具体的数字静态图象传输系统中给定的调制方式,对R=1/2的卷积码进行了探讨和实践,根据编码—映射规则选择了(7,5)码以及映射规则—格雷映射,最后给出了无线信道的传输实验结果。     

基于信源编码的可恢复数据融合隐私保护方案

提出了基于信源编码技术的无线传感器网络可恢复数据融合隐私保护方案.借助于节点数据相关性对隐私数据进行信源编码,实现了数据隐藏和压缩,对编码后的数据进行了形式转换和拼接,以进行原始数据的恢复,同时利用聚合签名技术鉴别数据的完整性.实验结果表明,该方案能在有效保护数据隐私性、减少数据传输量的基础上,实现对原始感知数据的恢复.     

浅谈数字图像压缩编码技术

本文论述了数字图像压缩编码技术的必要性和可行性.介绍了三种压缩编码方式（信息保持编码、保真度编码、特征提取）,并对具体的编码方法进行了分类（平均信息法、预测编码法、变换编码方法等）,最后对图像压缩编码技术的发展方向进行了展望。     

基于深度自编码网络的实验室WSN数据压缩算法

针对无线传感器网络节点冗余和数据重叠的问题,提出一种基于深度自编码网络的实验室WSN数据压缩算法来减少传感器通信和计算开销.使用K-means算法将传感器节点划分为不同的簇,使用深度神经网络对相同簇中节点采集的数据进行压缩编码与分类,从而减小数据规模.使用贝叶斯估计算法对压缩编码后的数据特征进行融合.仿真测试与实验结果表明,所提出的算法能明显减少数据量,相比于Megrez算法与E-CPDA算法的数据融合精度分别提升了4.2%和19%,同时能够增加无线传感器网络的生命周期.     

由行程编码改进的一种通用性压缩算法

通过对行程编码(Run Length Encoding)的算法分析,提出了一种改进的无损压缩算法.该算法主要思路是:首先设定一个初始阈值,顺序扫描数据并记下最大值和最小值;当最大值和最小值的差值超过该阈值时,适当增大阈值;当差值不超过限定值时,将数据进行分段,根据实际情况对各分段数据采用本文介绍的差值编码或自然编码.解码过程中,根据包含最小值、起始位置、结束位置和该数据段需要的编码位数的信息文件和包含该段原始数据和最小值之间差值的差值文件还原数据.通过实例的测试和比较,给出了压缩效果公式,证明此算法比传统RLE算法的压缩效果更有效.