空域精细可扩展编码算法的研究

把精细可扩展编码的基本思想运用到空间域,提出了一种空域精细可扩展编码算法(S-FGS),在不损失压缩码率和重建图像质量的情况下,使压缩码流具备细粒度的空域可扩展性,提供了对网络带宽的灵活适应能力.在此基础上,提出了基于S-FGS算法的编解码系统模型,实现了静态图像的空域可扩展编码.实验证明,S-FGS算法的复杂度主要受扩展粒度影响,在一定粒度设置下算法是可行的.     

矩阵编码在空域LSB掩密算法的安全性研究

针对矩阵编码与空域LSB相结合是否有可能提高隐写算法的安全性这个问题,用RS和Fridrich在2004年提出的最新估计LSB嵌入长度的方法对矩阵编码的LSB算法进行了估计.通过计算隐写图的R块和S块的变化规律,从矩阵编码的本质出发,对实验结果做了深入的分析.分析结果表明,将矩阵编码与空域LSB相结合并不能提高算法的安全性.     

矩阵编码在空域LSB掩密算法的安全性研究

针对矩阵编码与空域LSB相结合是否有可能提高隐写算法的安全性这个问题，用RS和Fridrich在2004年提出的最新估计LSB嵌入长度的方法对矩阵编码的LSB算法进行了估计。通过计算隐写图的R块和S块的变化规律，从矩阵编码的本质出发，对实验结果做了深入的分析。分析结果表明，将矩阵编码与空域LSB相结合并不能提高算法的安全性。     

面向H.264SVC空域-时域可伸缩编码的码率分配算法

提出一种面向H.264 SVC空域时域可伸缩编码的码率分配算法。通过对SVC编码过程的分析,设计了一个两阶段基于模型的码率分配算法框架。在每一阶段中沿空域或时域可伸缩性方向上,码率分配问题都被描述为一个优化问题进行求解。在充分挖掘层次间相关性的基础上,提出空域、时域视频层的失真和码率模型。利用所得到的率失真模型,使用拉格朗日乘数法,求取该分配问题的最优数值解。实验结果表明,新的率失真模型所提供的高效码率分配算法,大幅度提高了现有参考代码JSVM的性能,其编码效率平均增益达1.22 dB。     

面向H.264 SVC空域-时域可伸缩编码的码率分配算法

提出一种面向H.264 SVC空域?时域可伸缩编码的码率分配算法。通过对SVC编码过程的分析, 设计了一个两阶段基于模型的码率分配算法框架。在每一阶段中沿空域或时域可伸缩性方向上, 码率分配问题都被描述为一个优化问题进行求解。在充分挖掘层次间相关性的基础上, 提出空域、时域视频层的失真和码率模型。利用所得到的率失真模型, 使用拉格朗日乘数法, 求取该分配问题的最优数值解。实验结果表明, 新的率失真模型所提供的高效码率分配算法, 大幅度提高了现有参考代码JSVM的性能, 其编码效率平均增益达1.22 dB。     

基于矩阵Hadamard乘积运算的空域冲突检测方法

针对现有的以经纬度为网格剖分的空域表征模型，在高纬度地区网格形变较大，且以空域边界坐标判定空域之间是否重合的冲突检测算法存在的计算速度慢的问题，提出以正二十面体球面菱形离散格网大圆弧剖分为基础，用全等菱形离散格网表征空域，结合空域优先级，利用多层级希尔伯特(Hilbert)空间填充曲线对空域进行统一编码。设计了基于矩阵的空域数字化表征方法，利用哈达玛积(Hadamard)乘积运算快速判定多个空域之间的用空属性是否存在冲突。仿真结果表明：该方法具有较高的网格精度，实现秒级冲突检测，与传统冲突检测算法相比，能够达到降低算法运算量，提高运算速度的目的。     

基于邻块预测的H.264快速帧内预测模式选择算法

针对Pan提出的快速帧内预测模式选择算法存在侯选模式不够精简,以及仅利用了块内部纹理信息进行侯选模式的预测等不足,提出了一种改进的基于邻块预测的H.264快速帧内预测模式选择算法。改进算法不仅采用块内部纹理信息预测,而且利用帧内相邻已编码块进行空域预测,以得到更加精简的侯选模式,从而减少参与选择的模式数量,提高了编码速度。实验结果表明,与Pan算法和JM全搜索算法相比,该算法在保持较好的编码图像质量的同时,可有效地提高编码速度。     

基于H.264/AVC改进的时空域错误掩藏算法

对H.264编码的视频流解码出现宏块丢失进行错误掩藏时,使用传统的时空域错误掩藏算法,并不能很好地恢复出原始视频帧,影响了主观观赏效果和客观视频质量.因此,分别对时空域提出了相应的改进算法.时域通过增加参考帧、运动矢量,改进匹配算法等,提高了运动矢量的搜索精确度和运动剧烈视频帧的错误恢复质量.空域通过自适应的选择加权像素平均插值和方向插值,并改进了方向插值算法,明显提高了视频帧的恢复质量,避免了错误边缘的产生.实验结果表明,改进的时空域错误掩藏算法,不仅提高了方向插值的准确性和宏块匹配的精确度,而且可以减少块效应的出现,从而有效地提高了丢失宏块的恢复质量.     

采用预测编码的图像隐写分析算法

通过分析图像无损压缩过程中预测编码的原理,提出了一种基于预测编码方法的空域图像隐写分析算法。该算法的基本思想是利用空域隐写会破坏图像相邻像素之间的相关性,而预测编码是利用图像相邻像素之间的相关性来预测的,这样隐写后图像的预测误差将会大于载体图像的预测误差,通过计算隐写前后图像的预测误差来分析图像中是否含有秘密信息。实验表明:基于预测编码的图像隐写分析具有较好的隐写分析能力。     

基于H.264的内容自适应空域误码掩盖算法

针对视频传输中的丢包,空域误码掩盖技术使用丢失像素的相邻信息在解码端对它进行恢复。为了提高算法恢复的准确性,该文提出了一种内容自适应的H.264空域误码掩盖算法。该算法根据受损块的边缘像素和编码模式信息,将其内容分为平滑块和边缘块:对于平滑块采用双线形插值的方法;对于边缘块,则结合其边缘像素与编码模式信息选择较好的插值方向。仿真结果表明,对于多种视频序列和不同宏块丢失率,其性能均稳定地优于H.264标准的算法,在25%宏块丢失率下,恢复视频峰值信噪比相对H.264标准算法提高0.5～3dB。     

MPEG-2 AAC缩放因子的算术编码方法

Huffman码的码字只能由整数比特逼近符合的熵，同时它的母符概率模型要做自适应调整非常困难，为克服这些局限进一步提高编码效率，提出用算术编码对先进音频编码器（AAC）的缩放因子进行无损编码，实验验证了该方法的可行性和有效性，表明算术编码在音频编码中具有良好的应用前景。     

一种改进的基于小波的自适用图像编码方法

基于零树小波算法提出了一种新的图像编码方法——改进的自适应算术编码．将图像进行零树小波编码后的小波系数符号流采用改进的自适用算术编码方法进行二次编码．实验结果表明该算法编码效率高于传统的嵌入零树小波算法．     

JPEG2000中的二进制算术编码及其DSP实现

算术编码作为一种高效的数据编码方法在图像压缩中有广泛的应用。介绍了国际静态图像压缩新标准JPEG2000中的自适应二进制算术编码技术。算术编码的工程实现需要高性能信号处理器的支持，研究了在TMS320VC5402上实现二进制算术编码的快速算法及优化汇编程序金计，证明了其硬件算法的实用性和高效率。该技术可实现对图像压缩编码，在其他数据压缩领域也可以直接利用。     

一种用于JPEG2000的高效位平面编码电路

研究了JPEG2000编码芯片的核心模块——位平面编码电路.通过分析EBCOT编码原理、现有算法及硬件实现中存在的问题,提出了一种基于双上文窗口并行的EBCOT系数位建模方法的新型位平面编码电路架构,可以实时生成编码时所需的状态信息,在提高整体编码速度的同时节省存储资源.仿真结果表明,对于一个512×512的YUV图像,采用码块大小为64×64的方式编码,1个时钟周期可以处理4个样本,并且减少约16kbit的存储器需求.     

基于二值自适应算术编码的图像无损压缩算法研究

分析了二值自适应算术编码的特点,并把整数小波变换和二值自适应算术编码相结合,采用C语言进行仿真,实现了静止图像的无损压缩.实验结果表明,该算法压缩比可达2.5,并且仅采用整数加法和移位就可实现数据的压缩编码,硬件实现简单,具有较强的实用价值.     

上下文相关算术编码的VLSI结构设计

由于上下文相关算术编码(CAE)方法的良好压缩特性，使其适用于二值形状视频对象的编码．然而CAE配编码所消耗的运算资源较大，不能满足实时视频编码的要求．为了有效减少数据载入次数，提出一种高效的上下文相关算术编码(CAE)的VISI结构．采用延迟线结构保存输入像素，使其在以后的处理中重复利用．实验结果表明，采用这种结构，有效减少了存储器的访问次数，在计算概率索引时，避免了加法操作，从而达到了利用较少的门电路实现高效编码的设计目标．     

电视文字广播节目存储中的压缩编码

本文研究了各种冗余度压缩编码方法对计算机产生的汉字文件的压缩效果。研究结果表明,在一维编码中,基于马尔柯夫模型的二进制算术编码具有最高的压缩比。本文提出的改进的截断的Huffman码和修正的游程模型对于提高编码效率具有良好的效果。文中介绍了一维游程编码用于压缩电视文字广播节目存储量的实验。实验表明,所用的压缩编码技术是可行的。     

基于混合编码框架的H.264/AVC核心新技术

介绍了H.264独有的特点,包括帧内预测、整数余弦变换、二进制自适应算术编码、概念性网络适配、多种块尺寸运动搜索、1/8像素运动估计精度等。     

基于参数模型的自适应二进制算术编码算法

为了在视频编码系统中更灵活地运用二进制算术编码,分析了内容自适应二进制算术编码算法的原理和编码流程,针对编码中的模型参数提出了2种不同的参数模型配置:高编码效率参数模型和低复杂度参数模型。低复杂度参数模型与高编码效率参数模型相比,在同等编码质量下可以将运算量降低约30%,存储空间节省87.5%,并结合视频编码中的码率控制机制提出了编码过程中在两种参数模型之间的自适应切换策略,以此来实现熵编码中复杂度和编码效率的折中,以适应不同的应用需求。     

Logistic映射控制的安全算术编码及其在图像加密中的应用

提出了一种通过Logistic映射改变模型中符号的顺序及符号的概率值的安全算术编码,将其应用于图像数据的压缩加密中,使其在网络中安全传输更方便,在编码过程中通过完全混沌的序列保证改变模型的均匀性,从而满足图像压缩编码的安全性要求。算法能够应用于任何针对多媒体数据的算术编码器(包括视频,图像,音频等),并且对编码的效率影响甚微,而且基于编码压缩的加密方式相对于其他同类加密方式所具有的明显优势在于,压缩过程大量减少了信息的冗余性,并在此过程中引入加密,这对试图推测出图像信息以及找到密钥的攻击具有良好的鲁棒性。