基于SPECK和Turbo码的鲁棒图像传输

针对信源与信道编码各自的特点,提出了一种基于SPECK（set partitioned embedded block coder）算法和Turbo码相结合的信源信道联合编码方案.由于图像经SPECK算法编码后的数据流对信道噪声非常敏感,所以可采用此方案来提高图像对信道错误的鲁棒性.该方案通过SPECK算法来产生具有不同容错性的子流,信道编码采用删余Turbo码,用不同码率的信道编码来对这些子流进行非平等保护,以改善数据流抗信道差错的整体性能.这种方案充分利用了信源编码后的数据流的特性,从而使误码率与码长达到了一个较好的平衡.实验结果表明,该方案不仅能够在较高的压缩比下,使解码图像具有较高的峰值信噪比,并且由于Turbo码的优异性能,使得图像在较低信噪比条件下进行传输仍具有较强的鲁棒性.     

QPlus: computer package for coding theory research and education

A shared computer tool QPlus for studying coding theory studying is presented. The system offers computations over Z _q ={0, 1, …, q?1} (q<256) and includes modular arithmetic, elementary number theory, vectors and matrices arithmetic and an environment for research on q-ary codes – linear, constant-weight and equidistant codes. QPlus includes a DLL library package that implements coding theory algorithms. We explore the problem of finding bounds on the size of q-ary codes by computer methods. Some examples for optimal equidistant codes and constant-weight equidistant codes that have been constructed by computer methods developed in QPlus are described. We also research some optimal linear codes.     

基于多进制LDPC码的分布式视频编码

对基于多进制低密度奇偶校验(LDPC)码的分布式视频编码性能进行研究。根据多进制信源的特性,利用拉普拉斯分布改进多进制信源的相关模型,并修正多进制LDPC码的快速译码算法FFT-BP,使其适用于分布式视频编码系统。仿真结果表明,在峰值信噪比相同的条件下,与基于二进制LDPC码的系统相比,基于四进制LDPC码的系统码率平均降低0.028 3 bit/pixel,基于八进制LDPC码的系统码率平均降低0.037 0 bit/pixel,相比同类分布式信源编码系统,该系统的译码速度更快、复杂度更低。     

融合局部性和非负性的Laplacian稀疏编码的图像分类*

稀疏编码在编码过程中忽略特征之间的局部关系,使编码不稳定,并且优化问题中的减法运算可能会导致特征之间相互抵消.针对上述2个问题,文中提出融合局部性和非负性的Laplacian稀疏编码的图像分类方法.引入局部特征附近的基约束编码,利用非负矩阵分解将非负性加到Laplacian稀疏编码中,利用空间金字塔划分和最大值融合表示最终的图像,并采用多类线性SVM分类图像.本文方法保留特征之间的局部信息,避免特征之间相互抵消,保留更多的特征,从而改善编码的不稳定性.在4个公共数据集上的实验表明,相比其它现有算法,本文方法分类准确率更高.     

基于置信传播算法的低密度校验码量化译码设计

介绍了二元输入连续输出无记忆AWGN信道下低密度校验 (LDPC)码的置信传播译码算法及其密度进化特性 .根据密度进化规律 ,分析了不同消息空间中的量化译码问题 .得出结论如下 :对于概率和概率差消息 ,只有高阶均匀量化才能获得满意的译码性能 ;似然比消息的适当对数量化可等价于对数似然比消息的均匀量化 ;对数似然比消息易于实现相对信道输入± 1的无偏对称量化 ,并有效利用消息的统计特性 .由非均匀量化在大消息区域分配的量化电平可以有效地促进算法收敛 .仿真结果表明 ,低阶非均匀量化优于均匀量化     

一种多参数优化的联合信源信道编码方法*

针对JPEG2000码流的渐进传输特性,提出了一种多参数优化的联合信源信道编码方法,即MPO-JSCC。在码率分配的基础上,动态地选择Turbo码交织长度、迭代译码次数,通过优化编码器多个参数更好地执行不等差错保护策略,同时加入JPEG2000容错工具,在接收端利用错误掩藏机制以提高图像解码成功率。将该方法应用于噪声信道的图像传输系统中,仿真结果表明,MPO-JSCC既能在不增加系统复杂度及延迟时间的同时提高重建图像的质量,又能节省系统发射功率,具有一定的现实指导意义。     

Some new optimal quaternary constant weight codes

Constant weight codes (CWCs) are an important class of codes in coding theory. Generalized Steiner systems GS (2, k, v, g) were first introduced by Etzion and used to construct optimal nonlinear CWCs over an alphabet of size g + 1 with minimum Hamming distance 2k − 3, in which each codeword has length v and weight k. In this paper, Weil’s theorem on character sum estimates is used to show that there exists a GS(2, 4, v, 3) for any prime v ≡ 1 (mod 4) and v > 13. From the coding theory point of view, an optimal nonlinear quaternary (v, 5, 4) CWC exists for such a prime v.     

哈希编码结合空间金字塔的图像分类

目的 稀疏编码是当前广泛使用的一种图像表示方法,针对稀疏编码及其改进算法计算过程复杂、费时等问题,提出一种哈希编码结合空间金字塔的图像分类算法。方法 首先,提取图像的局部特征点,构成局部特征点描述集。其次,学习自编码哈希函数,将局部特征点表示为二进制哈希编码。然后,在二进制哈希编码的基础上进行K均值聚类生成二进制视觉词典。最后,结合空间金字塔模型,将图像表示为空间金字塔直方图向量,并应用于图像分类。结果 在常用的Caltech-101和Scene-15数据集上进行实验验证,并和目前与稀疏编码相关的算法进行实验对比。与稀疏编码相关的算法相比,本文算法词典学习时间缩短了50%,在线编码速度提高了1.3～12.4倍,分类正确率提高了1%～5%。结论 提出了一种哈希编码结合空间金字塔的图像分类算法,利用哈希编码代替稀疏编码对局部特征点进行编码,并结合空间金字塔模型用于图像分类。实验结果表明,本文算法词典学习时间更短、编码速度更快,适用于在线词典学习和应用。     

SVC在无线信道传输中的非均衡差错保护

针对H.264的可伸缩视频编码扩展标准(SVC)在噪声信道中的传输,采用低密度奇偶校验码(LDPC)提出一种非均衡差错保护的方案。在所提的方案中,根据时间、分辨率和质量把原视频序列按重要性分成不同的层。由于不同层的数据对错误的敏感性不同,对其进行不同码率的LDPC信道编码,实现非均衡差错保护。根据视频流中每一帧不同层的PSNR增量不同,和不同信道码率下正确解码的概率不同,反复计算每一帧所有码率组合的PSNR增量值并找出最大组,从而进行信道编码并传输。实验表明,在相同的平均码率条件下,提出的方案相比其他方案的PSNR值增加了2.8 dB,更适合无线信道的传输。     

极化码与奇偶校验码的级联编码：面向5G及未来移动通信的编码方案

基于信道极化 定理而提出的极化码是目前唯一被严格理论证明可以达到香农容量限的编码,并被接受为第五代移动通信系统（5G）中短码控制信道的编码方案。本文首先给出极化码的编码和译码原理,然后提出一种极化码与奇偶校验码级联的设计方案,发送端编码器采用奇偶校验码作为外码,极化码作为内码的级联编码结构。接收端译码器采用基于奇偶校验辅助的连续消 除列表译码算法。相比于极化码与循环冗余校验码的级联方案,本文提出的级联设计方案具有更加优良的纠错性能,且没有提升编、译码的复杂度,有能力满足5G移动通信控制信道对纠错性能的要求。     

RS码的盲参数识别

信道编码码序列的信息侦获是当前研究的热点、难点领域,而识别信道编码参数是进行信息侦获的必要前提。提出了利用矩阵化简秩（RANK）特性识别RS码的码长和码根分布[T]进行RS码的生成多项式的识别方法,避免繁琐的矩阵化简获得生成矩阵,简单地解决了对RS码的盲参数识别。仿真实验表明该方法在较高的误码率条件下,可以达到较好的参数识别效果。     

新的磁盘纠错编码方法

本文设计的与以往用于磁盘纠错的各种循环码不同的编码方法是多进制的一般线性分组码,其编译码原理简单,纠突发错误能力强,而译码速度快。在采用交错技术下设计的检错相关判决法,使得突发错误长度超过纠错能力,绝大部分错误都能被检测出来,不可检的错误概率很小。     

基于Punctured卷积码的UEP方案在FMT系统中的应用

论文将信道编码与多载波调制——滤波多音(FMT,filtered multitone)调制技术相结合,并应用到图像的传输中,通过采用调整Punctured卷积码不同的码率实现图像传输的不等错误保护(UnequalErrorProtection),增加了系统的可靠性,又提高系统传输效率,满足在具有不等错误保护要求的无线环境下对传输图像质量的要求。     

基于拉普拉斯金字塔和CNN的医学图像融合算法

医学图像融合技术因其包含多模态的图像信息,在临床应用中起着越来越重要的作用。医学图像融合效果符合人类视觉感知,减少先验知识对融合效果的影响和增强细节表现力一直是努力的方向。提出基于拉普拉斯金字塔和卷积神经网络的医学图像融合方法,针对图像伪影的问题采用区域拉普拉斯金字塔,为保存更多的细节信息并使参数自适应,对卷积神经网络进行改进。将源图像分别输入区域拉普拉斯金字塔进行分解,采用改进的卷积神经网络生成最优权重图指导融合过程,通过逆过程生成融合图像。实验结果表明,提出的方法在主观视觉和客观评价指标上都取得了良好的融合效果。     

基于矢量量化的高效BTC图像编码算法

作为一种有损图像编码技术,块截短编码算法（BTC）的计算量较少,速度快,有较好的信道容错力,重建图像质量较高。然而,标准BTC算法的主要缺点是其压缩比特率比其他基于块图像编码的算法（如变换编码和矢量量化）高。为了降低比特率,提出了几种有效的BTC算法,还提出了一种简单的查表算法对每块的BTC量化数据编码,另外还引入了矢量量化技术以减少对位平面编码的比特数。为了减少由改进算法引入的额外失真,在每种提出的算法中,采用最优阈值而不用平均值作为量化阈值。     

Image denoising via sparse coding using eigenvectors of graph Laplacian

Image denoising plays an important role in image processing, which aims to separate clean images from the noisy images. A number of methods have been presented to deal with this practical problem in the past decades. In this paper, a sparse coding algorithm using eigenvectors of the graph Laplacian (EGL-SC) is proposed for image denoising by considering the global structures of images. To exploit the geometry attributes of images, the eigenvectors of the graph Laplacian, which are derived from the graph of noised patches, are incorporated in the sparse model as a set of basis functions. Sequently, the corresponding sparse coding problem is presented and efficiently solved with a relaxed iterative method in the framework of the double sparsity model. Meanwhile, as the denoising performance of the EGL-SC significantly depends on the number of the used eigenvectors, an optimal strategy for the number selection is employed. A parameter called as out-of-control rate is set to record the percentage of the denoised patches that suffer from serious residual errors in the sparse coding procedure. Thus, with the eigenvector number increasing, the appropriate number can be heuristically selected when the out-of-control rate falls below an empirical threshold. Experiments illustrate that the EGL-SC can achieve a better performance than some other well-developed denoising methods, especially in the structural similarity index for the noise of large deviations.     

分布式存储中精确修复最小带宽再生码的性能研究

分布式存储系统为保证数据可靠性,需要对数据进行冗余存储来应对由于节点失效所带来的数据不可靠性.基于矩阵积构造的精确修复最小带宽再生码除了能够显著降低系统的存储冗余,而且编码的构造参数之间没有约束限制,还能够显著降低修复带宽的开销,具有广阔的应用前景.然而,基于此编码方案所设计的分布式存储系统的性能开销并没有得到充分的研究和分析.针对该编码在分布式存储系统中数据上传、修复、下载3个阶段,分别比较CPU使用率、文件大小、缓冲区大小以及有限域大小对上述3个阶段中运算速度的影响,发现通过对相关参数进行合理配置,可以使得基于相应编码方案的分布式存储系统能够获得良好的运行性能.     

A fast algorithm for constructing nearly optimal prefix codes

Huffman algorithm allows for constructing optimal prefix‐codes with O(n·logn) complexity. As the number of symbols ngrows, so does the complexity of building the code‐words. In this paper, a new algorithm and implementation are proposed that achieve nearly optimal coding without sorting the probabilities or building a tree of codes. The complexity is proportional to the maximum code length, making the algorithm especially attractive for large alphabets. The focus is put on achieving almost optimal coding with a fast implementation, suitable for real‐time compression of large volumes of data. A practical case example about checkpoint files compression is presented, providing encouraging results. Copyright © 2015 John Wiley & Sons, Ltd.     

多媒体隐写研究进展

大数据分析可以跳过数据内容而仅从数据背景挖掘情报,传统的加密通信已经难以满足安全通信的需求。隐写技术是将秘密消息嵌入各种载体(如数字图像、音频、视频或文本)中实现隐蔽通信的技术,是应对大数据情报获取的有效手段,是密码技术的必要补充。人工智能,尤其是深度学习,在计算机视觉、语音和自然语言处理等领域的巨大成功,给隐写术带来了新机遇,提出了新挑战,促使基于图像、音/视频和文本的隐写术出现了一系列新思想、新方法。本文介绍隐写术的概念、分类、主要作用和研究意义,概述隐写术的发展历史、研究近况和应用场景。注意到各类载体上的隐写术虽然有差别,但是其核心追求有共通之处,可以提炼成通用的隐写编码问题。所以本文首先介绍隐写编码的基本思想与关键技术,然后针对最重要和流行的载体、图像、视频、音频和文本,分别介绍隐写术的进展。总体而言,本文从隐写编码、图像隐写、视频隐写、音频隐写和文本隐写5个方面概述隐写术的国际/国内发展现状,总结差异,对比优势和劣势,并分析发展趋势。     

一种基于前向纠错码的图像DNA加密存储算法

近年来DNA (DeoxyriboNucleic Acid) 存储发展迅速, 实现数字图像DNA存储和安全传输成为有待解决的问题。因此该文提出了一种面向DNA存储的基于前向纠错码的图像加密算法。首先使用动态约瑟夫遍历算法对图像像素点进行行置换和列置换, 以消除明文图像相邻像素之间的相关性。其次, 使用图像分解方法将明文图像分解为8个子图, 然后再重新组合, 实现了对图像像素值的置换, 从而进一步消除明文图像的纹理特征和破坏其统计学特征。再次, 对图像进行全局扩散, 使明文的微小变化以扩散的形式影响密文, 以抵抗差分攻击。最后使用可纠错DNA编码表将图像加密编码为DNA序列, 合成后进行存储。算法将明文图像加密成DNA序列并存储, 这种存储方式与传统存储介质相比更为安全。同时, 可纠错DNA码使得密文可以在DNA存储环境中可靠读取。该文使用3张常用图像包括lena_gray、peppers_gray、baboon_gray, 测试算法的安全性以及在DNA存储环境下的鲁棒性。仿真结果表明, 该方法可以有效抵御多种密码学攻击, 并且在DNA存储环境下对碱基错误和序列缺失等问题表现出良好的鲁棒性。