小字母表的高性能算术编码

本文基于改进的算术编码，提出了适用于小字母表的高性能算术编码算法。编码部分和模型部分都在小字母表场合作了特别设计。在编码部分，我们将改进的算术编码进一步改造成无乘法算术编码器，分析表明，冗余码长不于最新的Ｐｒｉｎｔｚ等的结果，编码效率接近百分之百。在模型部分，我们提出了自适应高阶统计模型的快速算法。实验结果表明，算法实现了对小字母表的高效率快速压缩。     

无损自适应分布式算术编码的研究及应用

目前分布式算术编码研究都是基于先验概率已知的有损压缩,为了实现概率自适应的无损压缩,研究了采用结束字符和概率自适应的编码方式来实现编码,提出了无损自适应分布式算术编码。实验结果表明,该算法拥有更好的压缩效果和更低的解码复杂度,并且在实际应用中,编解码可以同时进行。由于无损自适应分布式算术编码具有编码简单、压缩效果好的优点,故将它和比特面编码结合实现超光谱图像压缩,并将仿真结果与3D-SPECK算法比较,结果表明了该方法可以使信噪比提高0.13-0.37dB。     

自适应算术编码及其在图像编码中的应用

文章介绍了自适应算术编码的基本原理和实现方法,提出了一种基于预测编码和自适应算术编码的图像编码的算法,这种方法能根据图像的区域特征自适应地选取相应的编码模式,提高编码效率。仿真结果表明该算法能有效地提高图像无损编码的效率。     

一种基于上下文的自适应算术编码技术在无损图像压缩中的应用

本文提出了一种改进的基于上下文的自适应算术编码算法,为了在算术编码中选择合适的上下文,该算法法使用加权最小均方误差法来预测当前变换系数的值,并给出评测本算法性能的实验结果。     

基于曲率尺度空间的VOP形状编码算法

首先对曲率尺度空间（CSS）算法进行改进，并用改进的CSS算法对任意形状物体的形状信息进行特征点的分层提取；其次，用自适应算术编码算法对固定长度的八分圆编码算法进行改进，并对所提取的特征点进行算术编码，实验结果表明，这种新的基于特征点提取的形状编码方法比MPEG-4校验模型中基于上下文的算术形状编码算法，在Dn相同的条件下，主观质量更好，且压缩比更高。     

证券交易数据压缩的混合算术编码

通过分析证券交易数据的传输问题,指出对其压缩的重要性。根据国家金融行业标准“证券交易业务数据交换协议(STEP)”的消息数据,改进自适应二进制算术编码,提出混合算术编码。混合算术编码利用STEP消息特征进行基于模板/域转换的二进制化,并使用独立信源模型进行算术编码时的概率估计。实验结果表明,混合算术编码与自适应二进制算术编码相比,压缩比提高34%,编解码速度加 快10%。     

基于自适应子带分解和内容模型的图像编码

在SPIHT算法基础上引入了两种算法——自适应子带分解算法和基于内容模型的算术编码算法，以改进压缩性能．自适应子带分解算法改变了小波变换后系数的统计分布，在低码率时峰值信噪比(PSNR)得到一定的改善；基于内容模型的算术编码算法进一步开发了子带间以及相邻像素间的相关性，增强了压缩性能．实验结果表明：文中算法和STIHT算法比较，改进了压缩性能，同时保留了零树算法的渐进传输等优点。     

H.264中自适应二进制算术编码器的FPGA实现

H.264是目前国际上最新、最有前途的视频压缩标准,基于上下文的自适应二进制算术编码是H.264中一种高效的熵编码,但算法比较复杂,执行速度不高。本文提出一种基于流水线的自适应二进制算术编码器的FPGA结构。在实现过程中,对原有的软件流程进行了部分改进以满足硬件实现要求,采用流水线及并行处理技术设计整个电路。     

基于上下文自适应算术编码的设计与实现

实现了经典算术编码的流程设计,提出基于上下文自适应算术编码的算法。建立了基于上下文的多阶自适应的概率模型,使其符号的压缩码长尽量的接近其熵值。     

改进的CABAC与SPIHT编码算法研究

为提高图像压缩效率,提出了分段自适应二进制算术编码CABAC与SPIHT算法相结合的混合编码算法,并从理论和仿真实验两个方面证明了该算法的有效性。根据SPIHT算法产生码流概率的特点及二进制熵编码的特性将SPIHT算法产生的二进制码流分为符号和数据两段,并按照SPIHT编码阈值对数据码流再次分段,采用优化的CABAC对各二进制码流段分别编码,在不增加计算量的情况下能够得到更好的图像压缩效果。