动态自适应的HTTP流码率渐进切换算法

针对在动态网络环境和有限缓存容量限制下用户观看视频体验质量低的问题，提出一种综合考虑带宽和缓存因素的动态自适应的HTTP流码率渐进切换（DASBS）算法。首先，利用滑动窗口分析最近下载分片得到带宽初步估值；然后，依据实时带宽波动程度和缓存状态设置双矫正因子进一步平滑带宽估值；最后，设置缓存阈值使其与当前码率建立相关关系，并利用带宽估值和缓存动态阈值共同控制码率切换。使用libdash平台验证算法性能，DASBS在切换平滑性上优于VQCQ（Video Quality Control for QoE）算法，视频播放平均码率更高，有效提高了带宽利用率；平均码率稍低于EABS（Evolution of Adaptive Bitrate Switching）算法时，切换次数得到大幅下降，整体切换稳定性表现更优。实验结果表明，所提算法在动态网络环境中具有带宽高利用、切换平滑和切换稳定的良好表现，能够有效改善用户体验。     

基于小波分析的一种自适应图像压缩编码

文章在研究近年来基于小波变换的图像压缩编码方法的基础上,提出了一种自适应的小波分解方案。即在一定的能量准则下,根据子图像的能量大小决定是否进行小波分解,并由此导出自适应小波分解树和可调压比方案,然后结合自适应小波分解树的特性,给出恰当的小波系数量化、比特分配以及各层子图像的编码方案。实验表明,该文算法广泛适用于不同特征的数字图像,在较高压缩比时仍有较好的重建图像质量,而且压缩比在一定范围内可以调节。在相近压缩比的情况下,主观视觉质量和峰值信噪比都明显优于JPEG标准。     

支持分辨率渐进码流的无损图像编码方法

针对无损图像压缩编码,提出了一种新颖的图像分解去相关方法。当前的无损图像编码方法主要有CALIC和JPEG-LS,两者都在空域直接作预测,导致编码码流不具有分辨率可伸缩性。结合小波提升模式与边缘自适应预测研究实现了一种比二维小波变换性能更好的分解方法。首先,对图像的每一列样值进行一维小波分解;然后,对高频子带进行边缘自适应预测,减少残留的信息。针对低频子带图像进行同样的两步操作,就完成了对图像的一次二维分解。对低频图像进行多次迭代操作后即形成了对图像的一个多分辨率分解。实验结果表明,与JPEG2000的无损模式相比,由于边缘自适应预测的引入,提出的分解模式获得了明显的编码增益。     

整数小波变换和EZW编码在基于ROI图像渐进传输中应用研究

整数小波变换能够克服浮点数小波变换所带来的缺陷,是一种真正意义上的无损可逆小波变换,基于整数小波变换的EZW编码是一种嵌入式编码技术,能够有效地应用于图像的压缩与渐进传输.介绍了整数小波变换和EZW编码的工作原理,然后将它们应用于ROI图像压缩与渐进传输,并给出了实验结果.     

渐进图像传输的码率分配快速算法

针对带限时变信道上的渐进图像传输,提出了一种信源信道联合编码码率分配快速算法,首先参考一组速率兼容信道码字的误码性能划分信道分区,在各分区内缩小可用信道码率集后,通过前后向码率搜索求解最佳码率分配。该算法运算复杂度低,计算次数比启发式码率搜索算法降低了一个数量级,缩短了运算时间。因此,将其应用于自适应传输系统,可根据信道状况快速调整码率分配。仿真结果表明,接收端重建图像的PSNR值始终在29.5 dB以上,同时波动范围小于4 dB,具有优良稳定的传输质量。     

基于DPCM的渐进图像压缩和编码格式

提出了一种基于DPCM的从有损到无损的渐进图像压缩和编码格式.算法分为两个阶段.第一个阶段采用基于马尔可夫模型预测的DPCM算法得到低分辨率的近似图像;第二个阶段对量化误差进行渐进传输,使图像被渐进地完善.它通过对量化误差实施小波变换,根据量化误差的局部频率特性,用简单的规则把小渡变换后的系数进行分组,最终使得渐进图像传输成为可能.实验结果表明,由于使用了马尔可夫模型和小波变换,可以更快的得到细节丰富的图像.     

基于塔式结构的形状编码方法研究及改进

主要介绍了小波形状编码理论.首先简要介绍了几种基本的形状编码算法,如基于上下文算数编码、四叉树形状编码方法以及基于塔式结构的形状编码.然后深入研究了基于塔式结构的PSC形状编码,并提出了一种IPSC的改进方法.     

H.264/SVC比特自适应分配的等级B帧码率控制算法

为减少码率控制中实际输出码率与目标码率之间的误差,改善视频序列编码尾部质量下降的缺陷,同时针对可伸缩视频编码中码率控制算法的不足,提出一种自适应比特分配的码率控制算法。算法基于对根据相邻图像帧之间的相关性以及对恒定质量的考虑,在图像组(GOP)之间平均分配目标比特,而在GOP内部则根据编码复杂度自适应分配目标比特,同时适当调整初始量化参数(QP),再根据目标比特分别计算P帧、B帧的QP。对不同的视频序列进行了实验测试,其结果验证了算法的准确性和有效性。     

连续帧医学图像无损渐进传输的研究与实现

引入了可逆整数小波变换、渐进编码和熵编码，设计了调度算法，提出了一种连续帧医学图像无损渐进传输方案，给出了基于C/S结构的VC实现。试验结果表明该方案是简单和实用的。     

分布式小波视频编码自适应嵌套量化模型

提出一种分布式小波视频编码自适应嵌套量化模型,对Wyner-Ziv帧做小波变换,利用Slepian—Wolf编码器对低频子带系数进行量化,采用SPIHT编码器对高频子带系数进行编码,通过分析Wyner—Ziv帧低频子带系数与参考帧低频子带系数的残差自适应度,判定Wyner-Ziv帧低频子带系数的量化步长,从而使运动剧烈的视频序列有较大的量化步长,而运动平缓序列的量化步长较小。实验结果表明,采用该模型能获得较好的编码效果。     

用于可分级视频编码的MCTF方法

提出用于可分级视频编码的3带小波提升与运动模型自适应结合的方法,将3带小波的提升步与运动补偿自适应相结合来实现时间域的小波变换,扩展了经典的运动补偿时域滤波,实现了时间分级的灵活性,同时又可以根据实际的视频序列选择适当的运动模型,从而达到更好的编码效果。仿真结果验证了该方法的有效性和性能的优越性。     

一种基于新量化方案的形状自适应整数小波编码算法

首先提出了基于提升方案的形状自适应整数小波变换算法,然后对整数小波同第一代小波的变换系数分布特性的差异进行了详细的分析.针对整数小波变换系数幅值动态变化范围小,而传统EZW中阈值区间相对较大,不利于形成零树结构的不足,提出了基于奇数平方的阈值选取方法.并在此基础上,提出一种基于二分法的量化逼近方案,与传统的基于位平面的量化方法相比,该方案能用更少的比特来完全重构一个系数.最后,提出了基于整数小波变换和新的量化方案的形状自适应EZW编码算法.实验结果表明,阈值选取方法是合理的,而基于二分法的量化逼近方案是有效的.在相同码率下,与传统阈值选取和量化方案相比,该方法重构图像的峰值信噪比要高出0.5~2dB.     

基于感兴趣区域的小波变换可分级视频编码研究

随着Internet和无线通信的飞速发展,人们在网络上实时获取视频数据已经成为可能。由于传输网络和接收终端的多样性,所以需要视频流能适应多种不同传输、解码和显示的要求,由此产生了可分级视频编码。文中在可分级视频编码的基础上对其进行改进,把感兴趣区域的检测和小波变换应用到可分级编码中,该方法中对视频流进行感兴趣区域检测,利用小波变换对增强层中的感兴趣区域进行编码,由于小波变换具有良好的空间方向选择性,与人眼的视觉特性十分吻合,从而得到很好的效果。     

一种新的无损小波图像压缩算法

基于Daubechies 5-3旋转小波，本文提出了一种无损图像压缩新算法，这一工作证实了小波压缩的如下问题，小波压缩具有与JPEG那样快的运行速度，在不改变变换系数的条件下，采用序贯处理方法能急剧地减小存储器的需要量，能用小波实现图像的无损压缩，对比实验表明，这种快速，有效的无损图像压缩技术比标准的JBIG和无损的JPEG性能要优越。     

基于小波变换的VBR分层编码算法

ＡＴＭ的提出对现有编码技术产生了重大影响,传统的编码方法已难适应ＡＴＭ技术发展要求。本文针对ＡＴＭ网络的特点,结合小波变换的优势,讨论了小波变换怎样用于分层以及怎样对分层数据进行可变比特（ＶＢＲ）编码,最后给出了实验结果。     

一种新的视频编码变换与量化方法研究

变换和量化在视频编码起着举足轻重的作用,本文简要介绍了变换与量化的基本原理,提出了一种基于能量集中率的变换基选择方法,在考虑了变换的性能与计算复杂度的同时将变换基的影响模型化、参数化。此外,在控制复杂度的基础上提出了一种提高量化精度的方法。经实验验证新算法均衡复杂度的同时取得了很好的效果。     

一种基于分形编码的小波域自适应水印

提出了一种基于分形编码的小波域水印算法．该方法对于图像树中各个图像R块，首先在同方向低一级分辨率子带中寻找最佳分形匹配D块，然后利用小波系数的树状结构关糸，将这些D块拓展成相似树集合，最后更改图像树上某个位于中频子带的图像R块的编码方案，即交换最优和次优匹配相似树上与其对应的D块，从而实现数字水印的嵌入．水印检测不需要原始图像．实验结果表明：使用该方法的水印有较好的不可感知性和鲁棒性，同时可保证较低的正向错误率．     

基于小波和阈值的矢量量化图像压缩方法

文章介绍一种新的矢量分类搜索算法,在保持较好分类效果的情况下,加快了码书的搜索速度,同时在给定失真测度的前提下,使码书的码元数量随不同的图像而变化,自适应地调整分类结果。分类完毕后对码书不同子带和特定顺序分级组织,再对相关数据进行游程编码和熵编码。实验表明,此方法具有很好的压缩效果和较快的计算速度。     

图像编码中的重要区域相关性研究及应用

在图像处理中,小波变换所具有的空频局部性,使得图像的能量重新分布。从函数正交分解的角度,小波分解相当于把图像分成一组正交基的坐标。由于这些坐标具有按不同频带所表现出的能量集中的性能,所以关于形态学的一些编码方法在基于小波分析的图像压缩中得到了很好的应用。因此,可以说小波变换在图像中的成功应用,主要归功于关于数据即小波系数系数和表示的重要性的认识。作者在文中提出了基于小波系数有效组织和表示的重要区域相关性编码（SRC）,合理利用各子带间重要小波系数的相关性,通过聚类生成与聚类编码,在良好视觉效果与较高PSNR下,实现了图像较大倍数的压缩。