一种改进的最佳时频原子搜索策略

在极低编码速率条件下，Neff和Zahor提出的基于匹配跟踪信号分解的视频编码器不仅具有比H．263编码器更高的编码性能，而且能够避免产生人眼敏感的方块效应，但由于该算法需要在一个冗余字典里搜索最佳匹配误差结构的原子函数，其实现所需要的运算量比传统的编码器要高很多，因而影响了该编码器的效率。为了提高编码效率，在对能量优先原子搜索策略进行分析的基础上，提出了一种改进的全搜索策略和加权能量优先搜索策略，从而改进了最佳时频原子搜索策略。最后还对搜索策略的编码性能和运算效率进行了评价和实验。     

结合全色度HEVC和有损字典算法的屏幕图像编码

鉴于传统视频压缩算法对屏幕视频编码的效果不理想,提出了一种误差限自适应的有损字典编码方案,并和全色度HEVC有机融合,形成LDSC(Lossy Dual-coder Single Chroma-sampling-rate)算法。该算法根据屏幕内容中不同类型区域的编码特性,自适应地选择率失真性能较好的编码结果放入码流。为了评价有损字典编码的性能,提出了基于匹配长度和匹配失真的LD-Cost(Length Distortion Cost)模型,并使用拉格朗日乘子法对模型进行分析和计算。对于有损字典编码过程中可能出现的误差积累现象,给出了可行的解决方案。实验结果表明,与基于无损字典编码的双编码器方案相比,在不损伤主观图像质量的前提下,LDSC算法能明显提高编码性能,对连续色调内容居多的屏幕视频也表现出更好的编码适应性,全I帧配置下BD-rate性能比基于无损字典编码的方案提高了3%~15%,与单纯使用HEVC相比,BD-rate性能提高了7%~49%。     

基于内容的视频压缩改进算法

由于时间的连续性,视频前后帧图像有很大的相似性,视频图像前后帧存在着很大的时间冗余.针对视频图像的帧间冗余,在传统的视频编码算法基础上,提出一种基于匹配内容的视频压缩改进算法,根据实际视频图像的不同,选取不同的编码策略,并采用零树小波变换算法,使压缩比和实时性得到很大的提高.     

一种支持视频检索的对象标志位编码算法

针对传统标志位编码算法的编码代价大、海量监控视频难于浏览等问题,提出一种支持视频检索的对象标志位高效编码算法。基于对象区域信息、语义信息生成标志位来存储监控视频,根据视频编码和视频分析结果,生成对象区域信息与语义信息,利用基于区域生长的帧内编码算法消除空域冗余,基于运动估计的帧间编码算法从分像素精度上消除时域冗余,将对象区域信息、语义信息同时编码到原始视频码流中,实现监控视频的快速浏览与检索。实验结果表明,与基于欧式距离的帧内编码算法相比,该帧内编码算法的编码代价降低4%~14%,帧间编码算法降低28%~48%;基于对象标志位的视频解码能生成用户感兴趣的检索视频,提高用户浏览效率。     

二维匹配跟踪自适应图像编码

提出一种基于二维可分离Gabor函数时频原子字典的自适应图像编码方法．该方法能够产生嵌入式、渐进PSNR的位流，并具有对感兴趣区域ROI优先编码的能力．它将原始图像表示成若干时频原子函数的线性叠加，这些时频原子取自冗余的时频原子字典，可以最佳匹配图像中所包含的各种结构特征．实验结果表明，该算法能够有效地捕捉图像中所包含的纹理和边缘等具有高频窄带的信号特征，在极低位率下该算法的图像恢复质量要优于零树SPIFIT编码算法．     

无再损帧内编码

解决了H.264/MPEG-4AVC多次编码中由当前clip模块的不可逆运算引入的视频畸变问题.为了在改进的H.264/AVC上实现无再损帧内编码,提出了一种新的基于整数线性规划的优化clip算法,并且改进了现有帧内预测算法的代价函数,以确保多次编码时后续编码器预测值与前次编码器预测值一致.实验结果显示,与现有帧内编码算法比较,基于整数线性规划理论的帧内编码算法完全消除了现有clip算法导致的多次编码时的图像降质现象,实现了H.264算法框架下严格视频无再损编码.     

基于H.264的快速帧间模式选择算法

针对H.264视频编码器中计算量大的帧间模式选择过程,提出一种快速帧间模式选择算法。根据编码块的边缘特征信息和模式相关性,预测当前宏块可能的候选模式类型。统计并分析帧间编码的最佳模式分布,通过设定基于统计数据的自适应提前中止门限,对预测模式进行筛选,以获取最匹配块模式。实验结果表明该算法能在保证重构图像质量与编码性能的情况下,减少51%~68%的编码时间,降低编码器的计算复杂度。     

基于双边信息的分布式视频压缩感知模型研究

针对传统视频编码技术计算量大和复杂度高的缺点,提出一种基于双边信息的分布式视频压缩感知算法。该算法将压缩感知技术与分布式视频编码技术相结合,把视频序列分为Key帧和CS帧,Key帧运用传统的帧内编码和解码,CS帧编码端运用压缩感知编码,解码端运用视频块内与视频块间的双边信息和梯度投影算法进行优化重构。通过双边信息的运动估计和压缩编码器的设计,实现基于双边信息的分布式视频压缩感知模型的构建。仿真结果表明该模型既可以实现高效编码,又可以实现复杂度由编码端向解码端转移,在较低的采样率下,提高视频的压缩能力和传输速度。     

原子簇快速匹配追踪算法

针对稀疏表示中匹配追踪算法计算复杂度过大的问题,提出了基于冗余字典原子相关性的匹配追踪算法.该算法利用相邻迭代过程中匹配原子的相关性对冗余字典进行簇化,得到M个多原子集合(原子簇);每次迭代过程中利用LVQ神经网络的快速学习能力从原子簇中选取目标簇;最后在目标簇中选取匹配信号结构的若干原子进行信号的稀疏逼近.实验采用一维稀疏信号进行仿真,结果表明与匹配追踪算法相比,其逼近性能相近,同时稀疏分解速度大大提高.     

基于调色板模式的屏幕视频帧内编码快速算法

基于HEVC的屏幕视频编码根据屏幕视频的特征,引入了调色板模式、基于Hash的块匹配算法等新技术。这些新技术虽然提升了编码的质量,但同时增加了编码器的复杂度。为降低屏幕视频编码器的复杂度,提出了一种基于调色板模式的屏幕视频帧内编码快速算法。该算法结合了屏幕视频的特征和帧内编码模式的空间相关性,有效地减少了帧内编码单元的模式搜索范围。该算法可以在保证视频编码质量的前提下,有效降低编码复杂度,减少编码时间。在屏幕内容编码的标准测试平台SCM5.4的实验结果显示,本算法可以降低21%的编码时间,同时只引起0.93%的BD-Rate的上升。     

基于多变换的细粒度视频编码算法

针对现有细粒度视频编码算法计算复杂度大或视频恢复质量有各种效应的缺点，提出了一种基于联合小波变换和MP变换的细粒度编码算法。该算法在运动估计与补偿的基础上，用小波变换来消除帧间冗余，然后对变换结果根据不同帧的数据特征分别进行二维小波变换或MP变换。算法还提出了新的运动估计和像素调整策略、基于人眼视觉特性的MP原子分配策略和基于能量查找的原子搜索机制。实验表明，该算法可同时兼顾视频恢复质量、计算复杂度和控制粒度。     

适合网络传输的鲁棒小波低比特率视频编码

提出了一种适合包交换网络传输的基于离散小波变换的视频编码方案,通过对SPIHT小波系数编码算法进行复杂度降低、纹理分割等修改,来适应视频编码在编码效率和鲁棒性方面的要求,为解决网络数据包丢失造成的帧质量骤降,方案对数据包的重要性进行了均衡,每一个数据包中均包含帧内信息和帧间信息,利用改进的SPIHT算法生成混合比特流。试验表明,该方案运算复杂度低,对网络传输中的包丢失不敏感,并且能很好地抑制错误传播。     

改进的嵌入式小波在航天图像压缩上的应用

JPEG2000是基于小波变换的图像压缩技术,它不像传统的压缩技术,JPEG2000的良好的压缩效果取决于选取好的小波.嵌入式零树小波编码算法是基于小波变换的一种图像压缩方法,也是有相对不错的压缩效果。对此研究将以嵌入式零树小波为基础,改进其算法,实现在航天项目上的快速高效的压缩图像。     

基于人眼视觉系统的自适应小波图像编码算法

本文提出了一种基于自适应小波分解与人眼视觉系统的低比特率图像压缩编码算法,该算法具有以下特点：（1）以子带能量为判别标准,能够根据图像内容进行自适应形式的小波分解;（2）建立了人眼视觉系统的掩蔽模型,并据此给出了全新的小波系数自适应量化策略.仿真实验表明：本文算法是一种高效的图像压缩算法,不仅其压缩效果明显优于JPEG2000、EZW、FWP等小波域图像压缩算法（特别是低比特率下）,而且可广泛适用于不同特征的数字图像.     

基于区域分割的小波分解运动补偿编码算法

为了提高视频运动估值的速度和运动矢量编码的效率，提出了一种基于区域分割的小波分解运动补偿的视频编码算法，该算法的几个核心部分的特点如下：（1）运动估值部分，在基本的可变块多分辨率运动估值算法的基础上，充分利用了小波分解后各子带所表征的运动结构相关性，因而提高了运动矢量的编码效率，同时提出了基于区域分割的多分辨率运动估值算法，因而在有效减少运动估值时间消耗的同时，进一步提高了运动矢量的编码效率；（2）在量化部分，提出了一种基于人的视觉系统的量化方法；（3）采用改进的高效的零树小波编码算法对帧内和帧间信息进行编码，实验结果表明，所提出的算法是有效的。     

应用提升格式实现的基于行小波变换的图像压缩算法

内存需求量大、计算复杂度高等问题很大程度上限制了JPEG2000的应用。基于行小波变换的图像压缩算法以累进方式完成列向小波变换,在不影响变换结果的前提下降低了对存储容量的需求。应用三项加法单元形式的提升格式代替原基于行的小波变换算法中的Mallat算法,充分利用了提升格式的全替换特性,加快了计算速度,节省了内存。同时针对基于行的小波变换的特点,设计了相应的上下文模板,可以简洁、高效地进行概率估计。应用该方法对JPEG2000进行改进,可大大提高其实用性。     

基于冗余小波DT网格技术的单通道视频编码*

提出了一种新型的基于冗余小波DT(Delaunay triangle)网格技术的单通道视频编码算法,该算法通过冗余小波变换提取视频流中的运动信息,结合DT和仿射变换算法对单通道视频流进行压缩。实验结果表明,该算法在提高PSNR值的基础上减少了编码系统的复杂度,具有一定的应用价值。     

Wavelet-based video coding with early-predicted zerotrees

The coding efficiency of DCT-based standard video codecs is significantly improved by the use of skipped macroblocks. A similar concept is proposed for zerotree-based wavelet video coders. In a pyramidal wavelet transform, the wavelet coefficients are linked through spatial orientation trees. For each transformed frame, a method is proposed to identify those trees that are likely to be zerotrees throughout the coding process at a given bit budget. These trees are called the early-predicted zerotrees. These trees are then excluded from the subsequent quantisation and encoding processes. The tree classification is based on average energy of coefficients in the tree. The proposed technique is general and can be applied to any zerotree-based coding algorithm, but it is more advantageous to improve the performance of those zerotree-based video coding algorithms that use longer trees, such as virtual set partitioning in hierarchical trees (V-SPIHT). Simulation results demonstrate that the proposed technique can improve the performance of V-SPIHT-based video coder by up to 0.5 dB (on average) and can reduce the computational complexity by up to 80% (i.e. five times faster), for various test video sequences     

A novel algorithm for wavelet based ECG signal coding

Wavelets have emerged as powerful tools for signal coding especially bio-signal processing. Wavelet transform is used to represent the signal to some other time-frequency representation better suited for detecting and removing redundancies. A novel algorithm for wavelet based ECG signal coding is proposed in this paper. Experimental results show that this algorithm outperforms than other coders such as Djohn, EZW, SPIHT, etc., exits in the literature in terms of simplicity and coding efficiency by successive partition the wavelet coefficients in the space frequency domain and send them using adaptive decimal to binary conversion. Proposed algorithm is significantly more efficient in compression, simple in implementation and in computation than the previously proposed coders. This algorithm is tested for 26 different records from MIT-BIH arrhythmia database and obtained an average percent root mean square difference as around 0.01-4.8% for an average compression ratio of 2:1 to 35:1. A compression ratio of 8.5108:1 is achieved for MIT-BIH arrhythmia database record 117 with a percent mean square difference as 1.29%.