MPEG-4 SLS无损增强层的编码

介绍了MPEG-4音频可分级无损压缩编码方案中无损增强层的编码。对无损增强层中的残差映射、比特平面编码、基于上下文的算术编码、低能量编码等技术细节进行了深入讨论和分析。最后将MPEG-4SLS与Monkey’s Audio编码方案进行了比较，以此来说明MPEG-4SLS优异的压缩性能。     

可分级无损音频编码技术的新发展

AAZ（Advanced Audio Zip）是一种基于整数变换的无损音频压缩技术，它能提供从有损到无损的可分级编码，且能与MPEG AAC系统兼容。介绍了AAZ的整体技术框架，并对其关键技术——整数改进离散余弦变换、残差映射和位平面编码作了深入分析，最后与其它无损音频压缩技术在性能上进行了比较，结果表明其具有良好的压缩性能。     

无损音频编码标准MPEG-4 ALS

介绍了MPEG-4的音频无损压缩标准草案——MPEG-4 ALS,并且与目前常见的一些无损音频编码算法作比较。     

MPEG-4中的音频编码技术

本文主要介绍了MPEG－4的音频概念、特征及音频工具，重点介绍了音频中用到的编码技术。     

MPEG-4 AAC音频编码中量化模块的改进

NPEG -4 AAC音频编码标准中的量化过程采用了Brandenburg提出的双循环模式,取得了较好的编码质量和压缩比例.但在实际编码时,该方法由于迭代次数过多,会出现收敛速度较慢,甚至死锁的情况.在深入分析MPEG -4 AAC量化算法的基础上,提出了一种快速计算每个比例因子频带的改进算法.该算法通过有效减少外循环计算过程,并确保每个比例因子频带的量化失真低于允许值,从而减少量化模块的计算量.实验结果表明,在不影响音频编码质量的前提下,该算法能有效地提高编码效率.     

AVS无损音频编码标准——熵编码简介

AVS无损音频编码标准,简称AVS-LS,是AVS工作组制定的用于无损压缩音频数据的新标准。AVS-LS采用线性预测和熵编码来对音频数据进行压缩,其中熵编码器用于对线性预测产生的残差信号进行归一化处理及算术编码。介绍了AVS-LS熵编码器的结构及原理,并对AVS-LS的编码效率进行了测试。测试结果表明：AVS-LS的编码效率略低于MPEG-4 ALS,但高于MPEG-4 SLS和FLAC。     

MPEG-4精细可扩展性视频编码技术研究

精细可扩展视频编码FGS（Fine Granular Scalable Coding）是MPEG-4标准中视频化框架的关键性编码技术。它随着Intemet的飞速发展而产生并很好地适宜了网络的高度异质特性，具有良好的鲁棒性。     

基于H.26L的精细度可伸缩视频编码

提出了一种基于H．26L精细度可伸缩(fine granularity scalability)视频编码方案，称为EFGS-H．26L。在该方案中，以MPEG-4的FGS为基础构造了一种新的可伸缩结构(EFGS，enhanced fine granularity scalability)，在EFGS结构中，基本层采用H．26L编码，增强层采用类似于JPEG2000的基于上下文的位平面编码。由于H．26L优良的编码性能，使得基本层的编码效率大大提高，为了提高增强层的编码效率，首先把残余图像按子带的顺序重新排列，这样就可以利用子带系数的相关性来实现冗余信息消除。JPEG2000标准中的EBCOT算法已经被证明是非常高效的位平面编码方法，所以对重排后的DCT系数采用一种类似于JPEG2000的基于上下文的位平面编码方法。实验结果证明，在高比特率时，本文提出的精细度可伸缩编码方案编码效率比MPEG-4中的FGS提高3．0dB左右。     

基于位平面编码的SAR图像无损压缩算法

对于低相关性、高动态范围SAR幅度图像的无失真压缩,采用预测或变换编码的方法很难取得较好的效果。本文在对SAR图像统计特征进行分析的基础上,提出一种基于位平面编码的无损图像压缩算法。在该算法中,将SAR图像分成各个独立的位平面,对各位平面分别计算其中元素为0的概率,并将此概率与阈值比较,从而选择相应的编码分块尺寸,之后对分块采用修正的四叉树编码。文中同时给出了编码转换阈值的计算方法。仿真实验结果表明,该算法对SAR幅度图像的压缩率明显高于国际图像压缩标准JPEG2000和JPEG-LS。     

MPEG-4音频

文中介绍了ＭＰＥＧ－４音频编码器的构成，并详细说明了其中几种主要编码器的基本原理。     

MPEG-4无损音频压缩算法改进

介绍了MPEG-4无损音频压缩标准，并提出了2个改进措施。一是在原有预测器的基础上增加一种新的预测方案以供选择；二是在熵编码中精确搜索最优参数，并引入分组打包机制以更有效地利用编码比特。在运算复杂度增加不多的情况下，压缩效率有明显提高。     

一种基于提升小波变换的音频无损编解码方法

提出了一种基于整型提升小波技术的无损音频编解码方法,该方法在AVS（Audio Video Coding Standards）无损编码基线系统提案RM0框架基础上,通过增加整型小波提升模块,对音频信号进行分带处理,增强了带内信号的相关性,提高了信号的压缩比。最后通过与AVS无损编码基线系统RM0的对比,验证了该技术的有效性。     

基于正交变换的无损音频压缩

介绍了基于正交变换的无损音频编码的技术框架,并对其关键技术即分帧、整数变换和熵编码作了深入的分析,最后将其在性能上与其它预测方案进行比较,结果表明其在压缩比上存在优势。     

图像无损压缩的预测编码及量化误差处理

本文提出了一种基于预测编码并对量化误差进行四叉树编码从而实现对灰度图像无损压缩的方法。采用固定预测系数的算法，使得预测过程速度很快；通过四叉树编码方法处理量化误差，避免了对小数编码和处理这一复杂的过程。整个实现过程十分简单，实验结果显示，图像通过预测器后的平均码长明显小于原始图像的熵。     

从有损到无损的音频编解码框架

无损音频编码技术是用于数字音频数据存档,高质量音频编码的一种重要技术,提出了一种兼容有损编解码器的无损音频编解码系统设计。包括通过有损编码残差进行无损扩展和独立的无损编解码两部分。系统采用了声道去相关、整型提升小波、线性预测、残差处理和算术熵编码等技术。在相当复杂度条件下,达到与国际主流无损音频编码技术相当的压缩性能。     

一种基于纹理方向自适应预测和游程哥伦布编码的帧存无损压缩算法

为了进一步提高参考帧无损压缩的压缩性能,本文提出了一种基于纹理方向预测和游程哥伦布编码的帧存无损压缩算法.本算法首先采用双扫描和自适应预测的方法,按纹理方向,为每个像素选取最优的参考像素,并进行预测以获得预测残差;然后对预测残差进行哥伦布游程混合熵编码,从而提高了参考帧无损压缩的压缩性能.实现结果显示,与帧内预测哥伦布编码算法相比,本文算法不但平均压缩率提高了16%,而且降低了平均编码时间.     

MPEG—4 Audio Version2新概念

介绍了ＭＰＥＧ－４音频第２版的新概念,包括容错健壮性,低延迟音频编码,精细的频段分级,参数音频编码,ＣＥＬＰ静音压缩,扩展的ＨＶＸＣ等。通过与第一版的比较,提出了若干改进之处。