视频信号压缩编码第四讲 变换编码

视频信号压缩编码第四讲变换编码张春田（天津大学）１概述在图像数据压缩技术中，正交变换编码（以下简称变换编码）与预测编码一起成为最基本的两种编码方法。变换编码的基本思想是将在通常的欧几里德几何空间（空间域）描写的图像信号变换到另外的正交向量空间（变换域...     

图象变换编码技术

图象变换编码技术２３００６１合肥电视台陶林对图象数据进行某种形式的正交变换，并对变换后的数据进行编码，从而达到数据压缩的目的，这就是变换编码。实践证明无论对单色图象、彩色图象、静止图象还是运动图象，变换编码都是非常有效的方法。变换编码的过程是将原始图...     

基于离散余弦变换的图像压缩研究

图像压缩是数据压缩技术在数字图像上的应用,其目的是减少图像数据中的冗余信息,从而用更加高效的格式存储和传输数据。图像压缩可以是有损数据压缩也可以是无损数据压缩。这里所研究的是有损压缩技术,对于此类技术,变换编码是最常用的方法,如离散余弦变换（DCT）或者小波变换这样的傅里叶相关变换,然后进行量化和用熵编码法压缩。     

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。     

雷达多普勒信号数据压缩研究

在分析了多普勒信号的特性及语音信号的区别后，采用自适应离散余弦变换算法对多普勒信号进行了压缩编码，在中等编码速率下得到了较好的压缩编码效果。文中提出了相关－自适应离散余弦变换（C－ADCT）压缩编码算法，改进算法提高了自适应离散余弦变换算法的抗噪性能。     

一种基于混合整型变换和3D-SPIHT的高光谱图像嵌入式无损压缩方法

利用高光谱图像空间、谱间相关性不同的特点,本文提出了一种基于混合整型变换和三维分层树集合划分算法(3D-SPIHT)的高光谱图像无损压缩方法,首先将波段进行分组,针对每一分组,采用不同的整型变换技术去相关,然后对变换系数进行系数重组,采用高效的基于小波系数特点的3D-SPIHT编码方法得到嵌入式码流,具有一定的抗误码性能.实验结果表明,该方法能够有效的去除高光谱图像的空间和谱间相关性,与现有的国际标准JPEG-LS、JPEG2000和基于三维离散余弦变换(3D-DCT)或三维离散小波变换(3D-DWT)的编码方法相比,压缩后的平均比特率均有明显降低.     

基于二维APDCSF的列率子带特征编码方法

提出了一种子带编码的新方法。该方法利用二维全相位离散反余弦列率滤波器（APDCSF）对图像进行子带分解;对于低频子带图像采用直接斜交多重亚采样和基于全相位离散反余弦列牢滤波器（APDICsF）的多重旋转内插恢复．而对高频子带图像利用直方图自动阈值化提取如边缘和线等特征的图像元;根据各个子带的图像元的特征分别进行编码压缩,解压缩后利用凸集投影重建原始图像。该方法消除了传统的离散余弦变换（DCT）编码的方块化效应,与基于小波变换的子带特征编码方法相比,计算复杂度小,压缩率高,主观视觉性能好,对于灰阶图像可达到0．1～0．3bpp,特别适用于低比特率图像压缩。     

嵌入式小波编码算法的分类研究

小波编码技术关键在于如何有效地组织和量化图像的小波变换系数，如何提高图像的压缩效率和图像的恢复质量。将较经典的小波编码方法按照小波系数的不同相关性和不同的小波变换处理进行了分类研究，分析了它们的原理和性能。最后提出了小波图像编码方法的进一步研究方向。     

彩色图像三维矩阵变换压缩编码

本文提出了一种基于人类视觉的新的彩色图像压缩编码方法，即三维矩阵变换压缩编码，推导了三维矩阵混合变换理论及其实现方法，使得压缩编码更充分地利用极色图象在空间上及各分量之间的相关性，与其它变换压缩编码不同的是：它不是把彩色图像的各分量独立开来，而是将去除各分量内部及各分量之间的冗余同时进行，仿真结果表明，该方法的重建图象具有有较好的视觉效果并有较好的压缩比。     

图像小波变换的分形编码技术

简要介绍小波变换在图像处理上的基本原理，初步探讨小波变换的分区块编码算法，在小波分解的基础上结合人眼特性，利用子带的相关性，引进分形编码思想，对图像进行有效压缩。仿真实验结果说明，该方法在同等图像的恢复质量下，其压缩比优于传统的压缩方法，在提高图像的恢复质量方面也有一定价值。     

干涉多光谱图像无损压缩算法

基于干涉多光谱图像成像原理和特点,提出一种干涉多光谱图像无损压缩算法。在压缩编码时,应充分利用图像的列相关性,采用基于列的比特平面编码和游程编码,对多光谱图像进行无损压缩,特别适于低分辨率的多光谱图像压缩。目前无损压缩算法的压缩比基本在1.6～2.4之间,本算法的压缩倍数一般可达到2倍以上,并且具有良好的抗误码性能。     

一种基于测试集分组的广义交替码

测试数据编码压缩是一类重要、经典的测试源划分（TRP）方法。本文提出了一种广义交替码,将FDR码、交替码都看作它的特例;又扩展了两步压缩方法,将原测试集划分成多组,每组采用不同的比值进行交替编码,综合了交替码与两步编码各自的优势,弥补了FDR码,交替码对某些电路测试集压缩的缺陷,得到了较好的压缩率。实验结果表明,与同类型的编码压缩方法相比,该方案具有更高的测试数据压缩率和较好的综合测试性能。     

基于二维DCT的图像压缩编码及其实现

DCT变换是图像压缩的一项重要技术,如何准确、快速进行图像压缩一直是国内外研究的热点。主要介绍基于DCT变换的图像压缩编码算法,给出具体的实现方法和步骤,并用Matlab进行了算法仿真。实验结果表明,该算法实现简单,在很大压缩范围内,都能得到很好的重建图像质量,满足不同场合要求不同图像质量的实际需要。这里利用Matlab做仿真实验,方法简单、速度快且误差小,大大提高了图像压缩的效率和精度。     

一种图像自适应预测分组编码无损压缩方法

结合经典无损预测编码方法和变长编码思想,提出了一种有自适应性的预测分组编码方法.通过自适应预测编码对不同纹理特征的图像均能有效地做去相关性处理,再结合图像数据分布规律通过分组编码实现图像的无损压缩.实验结果表明这套方法具有高压缩比和高压缩效率的特点.     

基于位平面的嵌入式超光谱图像压缩系统

针对超光谱图像压缩系统实时性差的缺点,提出一种基于位平面的嵌入式超光谱图像压缩系统。对高位位平面首先采用DPCM去相关,然后再进行游程编码,对低位位平面首先采用四叉数分割,然后再进行LZW编码,最后混合码流进行数据输出。结合实际应用,以高性能DSP芯片TMS320C6455作为中央处理器,结合现场可编程门阵列FPGA构成外围电路逻辑控制,搭建了嵌入式高速图像压缩处理平台。基于该平台用真实图像验证了文中提出的算法,实验结果表明,该系统在保持较高重建精度的同时,有效降低了算法运行量,减少了算法运行时间,能够满足工程项目的要求。     

Image representation using block compressive sensing for compression applications

The emerging compressive sensing (CS) theory has pointed us a promising way of developing novel efficient data compression techniques, although it is proposed with original intention to achieve dimension-reduced sampling for saving data sampling cost. However, the non-adaptive projection representation for the natural images by conventional CS (CCS) framework may lead to an inefficient compression performance when comparing to the classical image compression standards such as JPEG and JPEG 2000. In this paper, two simple methods are investigated for the block CS (BCS) with discrete cosine transform (DCT) based image representation for compression applications. One is called coefficient random permutation (CRP), and the other is termed adaptive sampling (AS). The CRP method can be effective in balancing the sparsity of sampled vectors in DCT domain of image, and then in improving the CS sampling efficiency. The AS is achieved by designing an adaptive measurement matrix used in CS based on the energy distribution characteristics of image in DCT domain, which has a good effect in enhancing the CS performance. Experimental results demonstrate that our proposed methods are efficacious in reducing the dimension of the BCS-based image representation and/or improving the recovered image quality. The proposed BCS based image representation scheme could be an efficient alternative for applications of encrypted image compression and/or robust image compression.     

零树框架下整数小波图像编码的改进

整数小波变换(Integer Wavelet Transform)有许多优点，但是图象经整数小波变换（IWT)后，能量集中性较第一代小波变换差很多，不利于嵌入式零树编码(Embedded Zerotree Wavelet Encoding)。因此本文提出一种新算法，从两方面加以改进。首先，采用“整数平方量化阈值选取算法”，根据整数小波变换后各子带系数幅值的动态变化较小，小波图像能量较一般小波差的特点，选取从1开始的正整数平方作为量化闽值的同时引入可调节的量化阈值系统，根据图像中不同区域的重要性选取与之相应的量化阈值，从而增加了零树的数量；其次，提出基于索引表和游程编码的小波零树编码的新思路，简化了编码与解码的过程。实验表明，本文算法充分的将整数小波变换与零树编码结合在一起，改善了压缩质量，提高了压缩效率。     

A Nonuniform Sampling Approach to Data Compression

A nonuniform sampling approach to digital encoding of analog sources is proposed. The nonuniform sampler is basically a level crossing detector (LCD) which produces a sample whenever the input to the LCD crosses a threshold level. The information about the source signal is contained in the time intervals between level crossings and in the directions of level crossings. By assigning strings of the 2-tuple "00" to represent the time between level crossings and "01" and "10" to denote the directions of level crossings, the output binary sequence of the nonuniform sampling encoder (NSE) contains a high probability of the 0 symbol, which makes it suitable for further simple run-length encoding (RLE) to attain a "good" overall compression ratio. Introduction of prediction converts the NSE to a nonuniform sampling predictive coding (NSPC) scheme, which, depending on the source, can potentially improve the compression ratio. Results obtained in the encoding of a band-limied Gaussian source and a rasterscanned black and white still image reveal that an NSE/RLE or NSPC/ RLE system exhibits performance superior to that of an adaptive delta modulation system.