开关型自适应帧内DPCM图象编码

本文提出的开关型自适应帧内DPCM图象编码的要点是:(1)由前一象素的活动函数值,预报当前象素为非活动象素或活动象索,并选用两个预测器中的某个。(2)由前一象素与其邻近象素的最小差值方向,确定预测器中需选用的4组预测系数中的某组。(3)对应非活动象素和活动象素的两个预测器,由主观实验确定各自的非线性量化器。 对四幅测试图象作的计算表明:本文提出的开关型自适应预测器之预测误差(无量化器),与典型的固定系数二维DPCM预测器相比,其直方图在e=0附近更为集中;其熵值之平均改善量为0.2比特/象素。 用三组序列图象(抽样频率10MHz),通过计算机模拟作主观实验,测定了掩盖函数,并用最小量化分层数目的准则,设计非线性量化器。主观实验结果表明:本文方案之复原图象,与原始图象相比看不出明显差别时,所需之最小量化分层数目,比已发表的工作有一定改善。 本文结果用于亮度信号(抽样频率10MHz)的DPCM编码时,则传输PAL广播电视信号(包括色度信号、双伴音及纠错码)可符合PCM三次群的要求(34.368 Mbits/s)。     

NTSC彩电信号DPCM编码的予测算法

由于NTSC彩电信号在以彩色付载波为中心的高频范围内,其色载波信号具有频率多重化的频谱结构,因此,在DPCM编码时必须采用与黑白信号不同的预测算法。本文首先导出NTSC彩色电视信号的相关系数模型,然后,作为DPCM的预测算法,提出将亮度信号成分和彩色载波信号成分单独预测后再决定总预测值的算法。示出按照这一预测算法构成的具体预测方式,计算了由相关系数模型引起的预测误差功率,测定了对于实际彩色图象的预测误差功率和预测误差分布,证明预测精度良好。本文还对应用该予测方式的DPCM编码的一例进行了计算机模拟实验,确认了它的有效性。     

NTSC彩电信号DPCM编码方式的设计

本文介绍了彩电信号DPCM编码方案的设计和试验样机的组成。本方案不是把NTSC彩电信号分离为它的各成分,而是按复合信号原样进行直接DPCM编码,并以32Mb/s(PCM3次群)传送。其特点是:①取样频率比老的方案设计得低;②采用将亮度信号的预测值和载波色信号的预测值分别计算之后组成综合预测值的算法;③由于进行包括色同步信号在内的水平消隐信号的样值传送,因此可提高传送效率;④实行4比特/8比特准可变字长编码等等。试验样机大约被简化为分离编码时的1/2。另外,就其编码图象质量而言,所得性能足以满足图象传送业务中彩电信号的数字传送要求。     

帧内二维DPCM图象编码的一次实验

本文重新讨论电视帧内编码中二维DPCM的一个老方案:预测值用序列测试图象(抽样频率10MHz)进行的计算机模拟之主观实验表明:此方案的图象质量优秀。     

NTSC制彩电信号的DPCM编码传输实验

进行该彩色电视信号编码传输实验时,使用了试作的彩色电视DPCM编码终端装置。这个装置是把NTSC彩电信号直接进行频带压缩,用PCM三次群(32.064Mb/S)传输的。由这个实验证实了可以得到良好的编码图象质量,并且充分满足数字传输暂行标准。另外,传输线路引起的图象信号抖动或信号瞬时中断对图象质量几乎没有影响。关于传输线路的误码,从主观评价实验结果来看,即使误码率为10~(-7),对图象质量的影响也很少。这次传输实验证明,在图象传输业务中,这个装置可适用于NTSC制彩色电视信号的数字传输。     

用于数字式静态图象的帧内预测编码

本文介绍了三种用于数字式静态图象信息压缩的预测编码方法;二维预测—平均预测;高阶预测编码—HO—DPCM(High Order—DPCM);自适应预测编码。三种方式各有优劣,文中用一组图象对三种不同的预测方式及三种不同的量化特性可获得的重现图象质量进行了主观评价。     

DPCM图象传输系统中代码分配的信道误码敏感性

DPCM图象传输系统中,对量化后的预测误差所采取的代码分配方案影响到系统对信道误码的敏感程度。本文利用一个实际的4bit量化器,对三种代码分配方案进行了比较。比较包括:误码引起的平均误差幅值、大误差出现的概率和出现概率超过5％的最大误差幅值。比较结果表明,当每码字中出现1～2个比特差错时,符号—幅值码对信道误码的敏感性最低,而当每码字中出现3～4个比特差错时,自然二进制码性能最好。所得结果可供结合实际信道类型优选代码分配方案。     

谈典型的视频编码器数码压缩的技术方法

1 引言 电视图像的数字化就是将传统模拟信号,进行抽样、量化,进而转换成二进制数字编码的过程。信息的数码率越高,占用的信道频带就越宽。数字化后的视频信号、数码率非常大,不易直接进行传输。 彩色电视信号编码主要有复合编码和分量编码两种方式。复合编码是将彩色全电视信号直接编码成PCM形式。分量编码是将三基色信号R、G、B分量或亮度信号Y和色差信号V、U分别编码成PCM形式。抽样频率fs=4fsc=4×4.43=17.72MHz;两个色差信号V、U采用较低的码率传送,其抽样频率为6.75MHz,是Y信号抽样频率1/2,均采用8比特量化,则数码率=8×13.5+8×2×6.75=216Mbit/s。这样高的数码率对存     

对三种自适应DPCM帧内图象编码的讨论

本文对金东瀚和安田靖彦、张春田以及本文作者先后提出的三种自适应DPCM帧内图象编码进行对比分析和讨论。用四组序列测试图象(抽样频率10MHz)进行计算(预测误差的熵值和均方误差)以及主观实验(统一采用Pirsch的15分层量化器)的结果表明:对于“男孩与玩具(序列)”和“RMA测试卡(序列)”,三种方案的主观质量相仿,而金东瀚和安田靖彦的方案之计算结果略好。对于“分辨率测试卡(序列)”和“分辨率测试卡(序列)镜象”,张春田方案的主观质量和计算结果都较好。但从方案的算法来看,本文作者的方案最为简单,张春田方案其次;而金东瀚和安田靖彦的方案则较为复杂。     

应用模式识别的帧内DPCM电视图象编码及它的幅频响应

本文提出的应用模式识别的自适应预测方案(PR方案),把电视图象待预测象素所在的局部区域分成三类模式:第一类模式为具有周期性变化的条纹区域;第二类模式为图象的轮廓区域;第三类模式为平坦区域。并按它们的特点选择三个相应的预测器。对五幅测试图象进行方案的计算机模拟,结果表明:PR方案对自然图象,尤其对分辨率测试卡人工图象编码所得的预测误差在零附近更为集中,大预测误差减小,预测误差的熵值和均方误差都下降,编码图象分辨率提高,结合自适应量化及熵编码技术可使五幅测试图象的传输比特率在3.08bit/pel以下。本文还在频率域内对PR方案预测环路的幅频响应作了分析,这为评价DPCM预测器性能提供了一个有效方法。     

按邻近象素自适应的非线性预测图象编码

本文提出了多值制图象的高效率预测编码方法。它把各类连续变化的图象信号当作m阶Markov过程,每个象素的预测值取决于其邻近象素的非线性函数,而对预测误差的非线性量化,则取决于其邻近象素增量状态的类型。这种编码方法,充分利用图象信号在每个象素邻近区域的具体变化特点,逐个象素进行自适应非线性预测及量化。因此,提高了编码效能,特别是在图象的轮廓边沿或交织结构部位。计算机模拟表明,当传输信号的熵值为2bits/pel时,主观上难以发现图象损伤。本文的编码方法与其他高效率预测编码方法相比,不仅预测效率高,而且结构简单,适用于各种图象的高速实时传输。     

非理想载波同步物理层网络编码误比特性能分析

采用相干检测的物理层网络编码系统的误比特性能与载波同步精度密切相关,收发双方的载波同步误差将引起系统性能恶化。本文研究了残余载波同步误差对采用相同星座和正交星座BPSK信号的两种物理层网络编码双向中继系统误比特性能的影响。首先基于最大似然准则推导了存在残余载波同步误差时中继节点及源节点处接收信号的判决区域,然后运用Craig极坐标法分析了系统多址接入、广播阶段及总的端到端误比特性能,得出了精确的误比特率表达式,文中的分析方法可推广到采用其他调制方式的物理层网络编码系统。计算机仿真表明:文中的理论分析与仿真结果完全吻合,所推导的理论公式可以效地评估BPSK调制物理层网络编码系统的误比特性能;正交星座系统对载波同步误差更为敏感,相同的同步误差对正交星座系统的性能恶化更为严重。      

在单板微机上实现的静态图象预测编码

随着大规模集成电路技术的迅速发展,利用硬件实现静态图象的二维差值脉冲编码调制(以下简称2D—DPCM)虽然比过去容易了,但电路仍较复杂。为此,我们采用了一种电路结构简单、易于实现的平均预测方案,用SDK—85单板微机作2D—DPCM处理,然后以每象素4比特的格雷码送入信道,获得了质量较好的图象。本文主要介绍平均预测方案的原理;给出用SDK—85单板微机实现2D—DPCM处理的流程图,并简要说明程序设计中的一些问题和实验结果。     

一种简单的自适应方块图象编码

本文讨论一种简单的自适应方块图象编码。它以4×4象素的方块编码为基础;而当方块内图象的边缘轮廓较多,使编码后的均方根误差大于某阈值时,则自适应地转换为2×2象素的方块编码。 对测试图象(抽样频率10MHz)进行的计算机模拟实验表明:当阈值TH=4时,则平均编码率低于3.2比特/象素,信噪比大于36dB;而复原图象的主观质量与原始图象相比,看不出明显的差别。     

广播电视卫星数字传输技术第二章数字传输理论基础

(上接2008第01期)3脉冲编码调制(PCM)3.1脉冲编码调制(PCM)过程脉冲编码调制通信是数字通信系统中主要形式之一,采用基带传输的PCM通信系统如图8所示,由3个部分组成,即:①相当于信源编码部分的模数变换(A/D),包括抽样、量化、编码;②相当于信道部分的信道和再生中继;③相当于信     

关于方块图象编码技术的改进

本文提出了一种改进的自适应方块编码技术。在图象灰度级跃变的区域内,采用二值量化编码;在灰度级逐渐变化的区域内,自适应地采用双一次曲面拟合编码。当方块采用4×4象素时,其码长是固定不变的,而且平均编码率为2.06比特/象素,接近普通方块编码的编码率2比特/象素。计算机模拟表明:改进后编码的均方误差减小到原来的二分之一,信噪比提高3dB。     

1MHz可视电话DPCM编码器

一、前言利用图象信息存在较多的冗余度和人眼的视觉特性,人们早已研究出各种编码压缩的办法,以便于利用现有信道来传输图象。过去几年内大量的文献介绍了各种图象编码传输的方法,其中以变换编码的方法较多,它包括预测变换;函数变换。这些方法不外乎利用图象信号的较强的相关性,剔除它的部份冗余度进行编码压缩。本文主要叙述一种简单的预测变换:一维DPCM编码器(取样频率f_s-2·112MH_v,编码位数n=4)的实验研究。     

图像分块压缩感知观测值的DPCM非均匀量化方法

在实际的信号处理中,有必要对采集到的信号进行量化处理。量化是信号数字化、实现数字信号高效传输的必要步骤。图像分块压缩感知(Block Compressed Sensing, BCS)观测模型中,测量域上图像相邻块的观测值之间存在较强的相关性。根据这一特点,本文应用差分脉冲编码调制(Differential pulse-code modulation, DPCM)系统减小相邻块之间的冗余,并结合非均匀标量量化,对分块压缩感知图像的观测值进行量化处理。文中分析了DPCM系统的预测误差概率分布,发现在统计意义上这一分布与非均匀量化特性的变化趋势具有一致性,并以此作为所提出的量化方法的理论基础。仿真实验表明,本文提出的量化方案有效地提高了压缩感知观测值的量化信噪比(quantized signal to noise ratio, quantized SNR),同时图像的重构质量得到了提升。      

用SDK—85单板机实现静态图像的二维DPCM编码

随着大规模集成电路技术迅速发展,利用硬件实现静态图像的二维差值脉冲编码调制(以下简称2D—DPCM)比过去更容易,但电路仍然比较复杂,在此我们试用SDK—85单板机对静态图像作2D—DPCM处理。对数字化后的静态图像(256×256×6比特),采用一种结构简单,易于实现的平均预测方案,用SDK—85单板机作2D—DPCM处理,然后以4比特/像素的格雷码送入信道,获得的图像质量较好。(参见附图) 文中主要介绍平均预测方案的原理;给出用SDK—85单板机实现2D—DPCM的流程图,简要说明程序设计中的一些问题及实验结果。     

语音的频域参数编码

语音的数字表示有两种基本方法,即波形表示法及参数表示法。波形表示法是直接将语音波形取样,并进行量化和编码,例如脉码调制(PCM)系统;或通过一定的预测系统,对差分信号进行量化和编码,如各种形式的差分脉码调制(DPCM)及自适应DPCM(ADPCM)系统。总地来说,各种波形表示法都需要较高的信息速率。例如当取样率为8 kHz时,7比特PCM的信息速率为56 kbit/s。当采用DPCM或ADPCM时,可使信息速率有所降低而保持相同的信号量化噪声比,但一般也需在20 kbit/s以上。这是波形表示法的不利之处。波形表示法的优点是能较多地保留原语音信号中所包含的信息。它所重现的语音有较高的逼真度,能保持自然语音的音色,数字语音的参数表示法与此不同,它是用从语音的短时频谱或语音波形得出的参数来表示语音本身、这些参数表征了语音中所含的主要信息它们随时间的变化比较缓慢、一般可认为在10至20毫秒内保持不变。用这种表示法时,发送机根据