AVS反扫描、反量化和反变换模块的一种优化设计

根据AVS标准中的反扫描、反量化和反变换算法特点提出了一种用于AVS解码芯片中的反扫描、反量化和反变换硬件模块的设计方案,该设计以宏块为单位进行操作,便于集成到整个解码芯片的流水线中。同时,在宏块内实现了8×8子块的流水线操作并进行了优化,在反变换中用RAM代替寄存器堆进行转置操作。综合结果表明,该设计在获得了较高处理速度的同时节省了大量的寄存器和选择器资源。     

AVS逆扫描反量化和反变换模块的硬件设计

提出一种适用于AVS视频解码器逆扫描、反量化和反变换的硬件结构优化设计方案,该设计把逆扫描、反量化和反变换过程结合在一起进行设计,以宏块为单位进行操作且在块与块之间采用了流水线技术,并通过采用乒乓技术和寄存器复用技术达到速度和面积的平衡和优化。本设计在Quartus II 8.0上进行了仿真,仿真结果与C中结果进行了比对,通过在基于Nios II的AVS视频解码系统测试平台上进行测试,证明了该模块功能的正确性。     

AVS量化和反量化C64x+汇编级优化实现

AVS标准中,量化和反量化过程被频繁调用,对其优化可以提高整个编码器的编码速度.超长指令字和打包数据处理是在DSP广泛使用的结构.以TI公司C64x+DSP为例介绍了超长指令字和打包数据处理结构特性,并分析了基于这些特性的AVS量化和反量化的快速实现方法.利用TI公司的仿真工具CCS3.3提供的性能分析工具对汇编级优化的效果和C语言级优化的效果进行比较,量化汇编级优化效果所需时钟周期约为C语言级优化周期的10.24%,反量化约为30.94%.     

AVS编码器中变换量化和扫描的FPGA设计

提出了一种适用于AVS高清视频编码的变换、量化和扫描的优化设计方案。通过对整数DCT变换算法的优化和对传统Zig-Zag扫描方法的改进,节约了硬件资源和编码时间。根据各模块的运算关系合理地安排流水线结构,采用并行流水处理和复用技术,实现了高清视频编码变换、量化和扫描模块的设计。在FPGA上进行验证的结果表明,该设计满足高清视频实时编码要求。     

一种高效的H.264反变换反量化结构设计

在分析H.264反变换反量化算法的基础上,提出了一种高效的H.264反变换反量化硬件结构.在反变换中,采用了一个可重构的一维IDCT变换结构;在反量化中,采用了4个反量化单元的并行结构,并通过LUT取代了占用电路面积大的模运算和除法运算;在整体结构设计中,采用了门控时钟方案和流水线技术.结果表明,本设计可提高系统输出能力和降低硬件功耗,并满足1080i高清码流实时解码的要求.     

H.264及AVS视频解码器中IQ/IDCT的设计与实现

H.264及AVS解码器中IQ/IDCT(反量化/反离散余弦变换)模块的设计和实现。设计中考虑到解码速度、算法复用、系统耦合的情况,给出了一种系统解码时间消耗与系统资源占用较少的硬件设计方案,并给出最终仿真及后端设计结果。     

AVS基于场景变换检测的自适应误码掩盖

AVS (Audio video coding standard)是中国自主制定的音视频编码标准.AVS系统解码器中没有误码检测和掩盖的模块.本文在研究常用误码掩盖方法的基础上,将基于场景变换的自适应误码掩盖方法应用到AVS中.首先判断当前帧是否发生场景变换,根据变换情况自适应地选择时域或空域误码掩盖方法.仿真结果表明,该方法在不过多增加运算复杂度的基础上显著提高误码图像的恢复质量,具有广阔的应用前景.     

基于AVS视频编码的运动估计与DSP算法优化设计

简要介绍AVS(Audio Video Coding Standard)编码标准,对其运动估计算法的技术特点与流程进行了详细分析.采用TI公司的最新多媒体处理器TMS320DM6446为核心的硬件平台,针对原算法的不足之处,在整像素和亚像素搜索算法上做了改进与优化,提出了一种改进了的快速算法系统.实验结果表明,该方法在基本保持性能的前提下,较大程度地降低了运动估计算法的复杂度,提高了编码速率.     

AVS编码与DSP实现的视频编码器

介绍一种基于TMS320DM6446的视频压缩处理系统,该系统采用我国具有自主知识产权的AVS编码标准,可实现对视频信号的高速实时处理;详细介绍了系统的硬件原理及结构、软件设计与实现以及AVS编码标准的主要技术指标,并针对TMS320DM6446芯片的特点对算法和软件设计进行了优化。实验结果表明,此系统拥有较强的实时信号处理能力,符合监控系统的性能要求,在视频监控领域具有广阔的前景。     

运用定点DSP实现MPEG-4标准中DCT系数快速量化的方法

以运用TMS320C6200定点DSP芯片完成MPEG-4标准中DCT系数量化为例,简要介绍MPEG-4标准的量化方法,提出一种用定点乘法和移位运算代替量化过程中的除法和饱和运算的方法,并实现了快速运算。     

Low Complexity Integer Transform and Adaptive Quantization Optimization

In this paper, a new low complexity integer transform is proposed, which has been adopted by AVS1-P7. The proposed transform can enable AVS1-P7 to share the same quantization/dequantization table with AVS1-P2. As the bases of the proposed transform coefficients are very close, the transform normalization can be implemented only on the encoder side and the dequantization table size can be reduced compared with the transform used in H.264/MPEG-4 AVC. Along with the feature of the proposed transform, adaptive dead-zone quantization optimization for the proposed transform is studied. Experimental results show that the proposed integer transform has similar coding performance compared with the transform used in H.264/MPEG-4 AVC, and would gain near 0.1dB with the adaptive dead-zone quantization optimization.     

AVS变换算法在C64x+DSP上的实现

讨论了音视频编码标准AVS中比较耗时的部分--8x8 IDCT变换的一维快速算法,提出了变换算法在TI公司的TMS320DM6446芯片的C64x+DSP子系统上的快速实现方法.该方法针对视频编码的实时性要求,根据C64x+DSP的特点和存储器结构特性,利用线性汇编优化,提高了代码的并行性和存储器访问效率.DSP仿真结果表明,文中提出的快速实现方法可以提高性能4倍以上.     

一种快速、有效的量化与基于小波的图像压缩

量化是利用小波变换的图像压缩编码技术的关键环节之一。矢量量化和标量量化各有长短,该文将这二者有机地结合起来,称为混合量化(HQ—Hybrid Quantization)。它既有矢量量化的高效率,又具有标量量化的简单性,不需要进行码书训练,不要做乘除法。并用标准测试图像与其它方法的压缩结果进行了比较。     

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。     

基于Contourlet变换和DCT量化的零水印算法

提出一种基于Contourlet变换和DCT量化的数字图像零水印算法。对原始载体图像进行Contourlet变换,对其低频逼近子图进行分块DCT变换,并将系数值的量化结果和置乱后的水印图像进行一定运算得到构造图像,再加密成密钥图像。密钥图像被用来提取水印。实验仿真结果表明,该算法比较简单,不可觉察性很好,有较强的鲁棒性。     

基于DSP的系数对称FIR滤波器的实现

分析了系数对称的FIR滤波器的基本原理和设计方法,并且结合实例介绍了如何利用Matlab来确定FIR滤波器系数的方法,实现了用DSP的循环寻址和FIRS指令设计出系数对称FIR滤波器,最后给出了程序流程图、仿真波形、硬件电路以及编程中的应当注意的问题.     

小波图像编码中阶梯型量化的研究

本文利用原始图像在不同频率区域能量分布不同的特点，通过对小波变换系数的研究，提出了一种对图像的小波分解系数进行阶梯型量化的有效方法，并结合不同类型的图像给出了具有代表性的量化方案，实验证明该方法可明显地提高图像的压缩效率和重构质量。     

一种基于小波变换与自适应混合量化的新图象压缩算法

本文提出了基于小波变换与自适应混合量化的图象压缩算法，该算法首先将小波变换后的图象高频子带划分为扫描块，然后依据图象的纹理复杂度和重要性程度将这些扫描块划分为4类（平坦，过渡，弱纹理和强纹理）；最后对各类扫描块分别进行向量和标量量化混合编码，实验结果表明，试图象压缩算法在压缩速度，图象复原质量等方面均优于FVQ编码算法和JPEG方法。     

基于小波变换和矢量量化的人脸图象压缩

在图象的压缩编码中，矢量量化可以利用某特定类图象（加人脸）的统计特性，为了在高压缩比下获得较好的压缩效果，提出了一种新的小波变换域内进行矢量量化的算法，该算法用树结构表示小波变换域系数，并根据各节点值的重要程度，从每一棵树中提取一个矢量，然后进行矢量量化；解码时，为了使矢量分量能正确地返回到原来树中的正确位置，需利用EZW^[1]、SPIHT^[2]算法的思想标记这棵树，因为这样才能充分利用父子相关性和兄弟相关性，从而显著地减少了标记信息，在提取矢量时，可用简单的阈值剪枝算法，也可用SFQ^[3]的最佳剪枝算法，而且后者能进一步提高峰值信噪比，用该算法对人脸图象进行的压缩试验结果表明，在高压缩比（100:1左右）下，恢复的图象质量（视觉效果和峰值信噪比）比通常的小波压缩算法（如EZW，SPIHT、SFQ等）好得多，该算法特别适合于对特定类图象的压缩。