SAR原始数据时频域幅相压缩算法

采用时频分析的方法,结合SAR原始数据非平稳的时频振荡特性,提出了一种基于Gabor变换的SAR原始数据时频域幅相压缩算法.该算法首先对分块原始数据进行幅度-相位转换、2D-RDGT变换以及在时频域内对各频率平面根据方差进行比特分配,然后采用分块自适应量化算法量化各频率平面.实验结果表明,该算法与传统的BAQ算法和已有的幅相算法相比无论在数据域还是在图像域的压缩性能都取得了明显的改善.     

基于DCT的分块自适应量化算法及其用于SAR原始数据压缩

该文提出了一种基于离散余弦变换(DCT)和分块自适应量化相结合的SAR原始数据压缩算法。利用SAR原始数据满足局部平稳高斯随机过程的特点,通过将DCT系数进行重排,并对重排后的系数矩阵进行有效的量化比特分配和分块自适应量化,从而大幅度提高了量化增益。通过对真实SAR原始数据的压缩实验结果表明:该文算法与BAQ算法相比,以相对较低的运算复杂度增加,使图像域的压缩性能指标有了明显提高。     

部分饱和SAR原始数据压缩

分块自适应量化(BAQ)算法在实际应用中碰到的问题是SAR原始数据含有较多饱和成分的量化。文中分析了BAQ对这类数据产生较大误差的原因。根据数据的特点,提出了一种对传统BAQ进行改良的压缩算法部分饱和BAQ(FSBAQ).实验表明,这种方法在不改变压缩比的情况下,对存在一定饱和的数据都能提高4.5dB以上的量化信噪比.文中给出了一条选择量化形式的曲线。并给出用传统BAQ算法及该文给出的算法对一块SAR原始数据进行量化和结果对比。     

一种有效的合成孔径雷达原始数据高倍数压缩算法

在分析分块自适应量化(BAQ)压缩数据的分布特性、量化信噪比、动态范围及其对矢量量化数据压缩性能和运算量影响的基础上,对分块自适应矢量量化(BAVQ)压缩算法进行了改进,提出了采用高比特数BAQ压缩的方案.利用改进的BAVQ算法压缩高分辨率SAR原始数据的结果表明,在相同压缩比的条件下,该文提出的改进算法可获得更大的量化信噪比.解压缩数据生成的图像可以清晰地保留图像中的细节信息.     

归一化自适应预测矢量量化算法压缩SAR原始数据

该文提出归一化自适应预测矢量量化(NAPVQ)算法压缩SAR原始数据。NAPVQ算法先采用矢量线性预测器对输入矢量进行预测,再对原矢量与预测矢量之间的残差矢量进行矢量量化。该算法可视为差分脉冲调制在矢量量化中的拓展,其性能优于块自适应量化(BAVQ)算法以及归一化预测自适应量化(NPAQ)算法。对算法复杂度的进一步分析表明,NAPVQ算法能获得复杂度和性能之间比较合理的折衷,具有实用价值。     

一种基于Krawtchouk矩的视频水印算烦

针对现有视频水印算法很少考虑视频帧中确定的目标区域这一问题,提出一种基于Krawtchouk矩的视频水印算法(KVW).该算法利用Krawtchouk矩的目标区域提取能力,选取视频I帧中较为重要的信息区域作为水印的嵌入域.结合Krawtchouk低阶矩对剪切攻击的鲁棒性以及视频帧间相似度较高的特点,选择I帧和相邻P帧中相对稳定的低阶Krawtchouk矩作为最优矩集合.根据随机水印比特自适应地修改集合中的矩,并对差矢量进行Krawtchouk矩重构,通过将差值图像在空域迭加到I帧嵌入水印.水印检测时,首先计算受攻击I帧的Krawtchouk矩,以最优矩集合作为密钥,用相邻P帧Krawtchouk矩替代原始I帧数据提取水印,改善算法对原始数据的依赖性.实验结果表明,KVW算法在保证获得很好图像质量的同时,能够很好地抵抗帧剪切攻击以及常规的信号处理.     

一种距离聚焦后的SAR原始数据压缩算法

由于合成孔径雷达(SAR)原始数据的相关性很低,直接压缩原始数据是比较困难的。该文提出一种新算法,先对SAR原始数据作距离聚焦处理,使其在方位向具有较强的相关性,再沿方位向作矢量线性预测,并对预测残差序列作分块自适应量化。结合一组实测SAR原始数据,用3种算法分别进行了压缩和解压缩,并计算了数据域及图像域信噪比,给出了3种压缩算法所成的图像。实验表明,在相同比特率条件下,该文算法得到的数据域信噪比和图像域信噪比均比BAQ算法高。该文算法的计算量远小于有关文献给出的距离聚焦后的压缩方法。     

使用变换域编码技术压缩SAR原始数据

首先分析了在合成孔径雷达（SAR）原始数据中通常使用的块自适应量化（BAQ）算法,然后在此基础上详细讨论了两种基于块自适应量化的变换域编码算法,即基于快速傅里叶变换块自适应量化（FFT-BAQ）和基于小波变换块自适应量化（WT-BAQ）,并对这两种算法压缩得到数据解压缩获得图像与块自适应量化得到的图像进行分析比较,结果显示变换域编码技术能改善SAR原始数据压缩性能。     

基于2D实值离散Gabor变换的SAR原始数据压缩

该文采用时频分析的方法,结合合成孔径雷达(SAR)原始数据的线性调频特性,提出了一种基于2D实值离散Gabor变换的SAR原始数据压缩方法。该方法对I,Q两路原始数据进行分块,先对每一块进行二维实值离散Gabor变换(2D-RDGT),在时频平面内对各频率平面根据方差进行比特分配,然后采用BAQ量化各频率平面。用同一块数据进行压缩解压缩成像实验并与已有的方法进行比较,实验结果表明该文提出的方法在数据域和图像域的性能都优于已有的方法。     

基于2D实值离散Gabor变换的SAR原始数据压缩

该文采用时频分析的方法,结合合成孔径雷达（SAR）原始数据的线性调频特性,提出了一种基于2D实值离散Gabor变换的SAR原始数据压缩方法。该方法对I,Q两路原始数据进行分块,先对每一块进行二维实值离散Gabor变换（2D—RDGT）,在时频平面内对各频率平面根据方差进行比特分配,然后采用BAQ量化各频率平面。用同一块数据进行压缩解压缩成像实验并与已有的方法进行比较,实验结果表明该文提出的方法在数据域和图像域的性能都优于已有的方法。     

基于音频信号的量化噪声教学实验

量化噪声的产生及其特性，是数字信号处理课程中一个贴近工程实践的重要知识点。有别于传统理论讲授模式，本文设计了一个“量化噪声响起来、看得见”的教学实验，分别通过截尾和舍入两种量化方式对音频信号进行处理，不仅可以让学生直观感受量化噪声的存在与特性，还可以更深刻理解量化方式、量化位数等因素对量化噪声特性的影响。     

基于自适应量化矩阵的硬判决量化算法

在视频编码中,视频量化一般分为硬判决量化(HDQ)和软判决量化(SDQ),HDQ与SDQ相比,编码性能虽有所损失,但其编码复杂度低,易于硬件实现的优点依旧是主流编码器所主要采用的量化算法.人眼具有对图像中的高频细节不敏感的特性.因此,基于Bayes最小误判概率约束,离线构建基于视频内容自适应的量化矩阵,在模拟感知SDQ算法机理下,对高频低频分量采用不同的量化步长,提高视频的主观质量和HDQ算法性能.仿真实验表明,相比于传统的HDQ算法,该文算法能达到平均5.048％的码率节省,其中WVGA和WQVGA格式平均达到10.65％的码率节省.相比于感知SDQ算法,平均码率增加仅有1.464％;算法复杂度方面,编码一帧的时间相比于感知SDQ节省了32.956％.     

基于幅相量化的数字射频存储技术

提出了一种新的基于幅相量化的数字射频存储(DRFM)技术,阐述了它的工作原幅相/相幅转换器的设计思路.通过将幅相量化DRFM与传统的幅度量化和相位量化DRFM的性能进行比较,分析其特点与优势.最后使用软件对此系统进行建模仿真.     

量化方法及其统计特征量用于图像检索的性能比较

分别对标量量化,矢量量化以及分类矢量量化等不同量化方法及其统计特征量用于图像检索的性能进行了分析和比较,对进一步实现支持检索的图像压缩算法具有一定的指导意义。     

直扩数字接收机中AD量化比特数的确定

量化比特数的确定是IF数字接收机设计的关键。从高斯分布函数的角度，得到了不同量化比特数和量化电平下直扩系统的输出信噪比计算公式；对存在窄带干扰情况下AD量化比特数的确定给出了定量的分析。计算机仿真结果表明：无干扰时取4bit量化即可获得较好的接收机性能；干信比为24dB时，量化比特数应至少为6bit。     

一种快速模糊矢量量化图像编码算法

本文在学习矢量量化和模糊矢量量化算法的基础上,设计了一种新的训练矢量超球体收缩方案和码书学习公式,提出了一种快速模糊矢量量化算法。该算法具有对初始码书选取信赖性小,不会陷入局部最小和运算最小的优点。实验表明,ＦＦＶＱ设计的图像码书性能与ＦＶＡ算法相比,训练时间大大缩短,峰值信噪比也有改善。     

二次量化技术在像素级数字积分探测系统中的应用研究

像素级数字积分探测是一种新型的红外探测技术,其具备电荷处理能力高、动态范围大等特点,能够有效提升红外系统探测灵敏度,在各类红外弱信号探测领域具有巨大的应用潜力。像素级数字积分技术中的二次量化技术,可对在总噪声中占比较大的量化噪声进行有效抑制。对像素级数字积分探测系统中的量化步长进行优化设计以及对二次量化技术进行研究,分析量化步长的改变对像素级数字积分红外探测系统性能的影响;分析二次量化的原理及特点,研究其在应用中的关键参数设计,从而推动二次量化技术的发展,实现像素级数字积分探测系统更高灵敏度探测应用。     

相位量化DRFM性能分析

本文提出了一种数字射频存储器(DRFM)偏移相位量化方法,它是在传统相位量化方法的基础上通过增加一个相位偏移而得到.通过傅立叶分析,得到了其谐波寄生信号性能计算公式,结果表明,其性能与传统相位量化方法相同.其优点是,由于其良好的对称性,更适合于硬件电路实现.在此基础上,提出了一种用D/A变换器代替加权求和网络实现相位量化DRFM信号重构的新方法,解决了多位相位量化DRFM工程实现的困难.采用计算机仿真方法对由于D/A变换幅度量化引起的性能变化进行了分析,表明当D/A变换器位数接近于相位量化位数时就可以获得满意的效果.     

基于有限状态格点向量量化器的子波图像压缩编码技术

子波图像的各子带间通常存在着很强的能量相关性，而有限状态量化模型可以用来很好地描述自然图像子波域内不同标度间的自相似性。向量量化较之标量量化往往具有更好的率／失真特性及更高的编码效率，但传统基于LBG算法设计的向量码书没有固定的结构，其近乎“随机”的码书分布造成设计和编码时极大的计算负担；空间R^N中的格点具有清晰的结构，基于格点的向量量化器在基本不影响量化性能的前提下提供了在设计／量化时极大的计算简化。本文提出了一种基于格点向量量化器的子波图像编码算法，它可被视作以上两种技术的有机结合，它既能有效的描述子波图像间的能量相关性，同时也带来了极大的计算简化。子波图像有限状态格点向量量化器的设计是基于一种新的自适应量化策略，它很好地描述了格点量化器率／失真特性，并能得到很好的编码结果。     

Block Constrained Trellis Coded Vector Quantization of LSF Parameters for Wideband Speech Codecs

In this paper, block constrained trellis coded vector quantization (BC‐TCVQ) is presented for quantizing the line spectrum frequency parameters of the wideband speech codec. Both a predictive structure and a safety‐net concept are combined into BC‐TCVQ to develop the predictive BC‐TCVQ. The performance of this quantization is compared with that of the linear predictive coding vector quantizer used in the AMR‐WB codec, demonstrating reductions in spectral distortion.