单片机中实现数字图像压缩的算法研究

文章主要论述了在单片机中对数字图像压缩算法的硬件设计和如何在单片机实现对数字图像压缩成JPEG格式算法的具体实现方法,给出了在图像压缩算法中离散余弦变换(DCT)函数、Huffman编码函数等关键函数,并对其算法加以改进,对其复杂性进行了可靠的分析。     

基于量化的DCT系数统计特性的运动残差编码算法

针对离散余弦变换(DCT)的运动残差编码效率低下的问题,从残差量化DCT系数的统计特性出发,提出了一种全新的运动残差视频编码算法.对于残差的非零量化DCT系数,按照其在当前编码图像中对应位置的量化DCT系数是否为零被分为两类,然后分别对两类不同的残差量化DCT系数逐类进行编码.本算法在编码效率上相对于MPEG2编码方法可提高2～2.5 dB.     

码率恒定小尺寸视频流DCT编码二次插值优化

为了在小尺寸屏幕上保持码流恒定,以使视频流清晰,在帧内预测编码的基础上,提出了一种改进的DCT(Discrete Cosine Transform)编码二次插值优化算法.该算法根据帧内预测编码的DCT变换机制,利用DCT编码的二次插值可以使码流恒定,小尺寸屏幕的块效应减弱,在保持视频流速度稳定的情况下,提高了图像的清晰...     

基于DCT的图像压缩算法及快速实现

分析了离散余弦变换（DCT）的基本原理和特点,给出了用DCT实现图像压缩的具体方法和步骤,并对DCT的快速实现提出了算法和硬件上的改进.仿真结果表明：基于DCT的图像压缩算法具有简单高效的特点,可以实现不同压缩比下的图像压缩.     

基于DCT域采样和重建的低码率图像压缩算法

本文构建了一种基于DCT域采样和超分辨率(Super Resolution, SR)重建的低码率图像压缩编码算法。在编码端对原始图像进行分块离散余弦变换（DCT）,并提取每个DCT系数块的低频系数,然后再反变换到空间域,从而得到在DCT域下采样的低分辨率（Low Resolution,LR）图像块。用JPEG标准对下采样图像块编解码后,采用基于学习的方法恢复DCT域高频系数,重建出高分辨率（High Resolution, HR）的图像。实验结果表明,在码率较低的情况下,本文算法比JPEG编码标准具有更好的率失真性能;同时,在相同码率下,本文算法重建的解码图像视觉效果更好。     

JPEG压缩编码在DM642平台上的实现及优化

结合TMS320DM642处理器VP口视频采集原理和JPEG压缩编码原理,研究了在TMS320DM642处理器平台上实现图像采集和JPEG压缩编码的具体方法.以此为基础,深入探索了JPEG压缩编码在TMS320DM642处理器平台上的优化,并提出了基于DCT系数低通滤波原理的JPEG压缩编码优化算法,最后对优化结果做出了数值分析.分析结果表明,该算法不仅保证了图像的质量,而且提高了JPEG压缩编码的速度和效率.     

基于DCT域的数字水印算法

数字水印技术是通过水印算法将作者的版权信息嵌入到多媒体数据中,以起到版权保护、秘密通信、数据文件的真伪鉴别等作用.笔者采用了DCT离散余弦变换（DCT,Discrete Cosine Transform）的算法,对图像进行了数字水印的嵌入和提取研究.并且基于MATLAB平台实现在DCT域中的图像数字水印嵌入和提取的仿真,实验结果表明这种算法具有较好的不可见性,对低通滤波和剪切攻击具有较好的鲁棒性.     

DCT域的一种转码算法

介绍了DCT域转码的原理,并提出了在DCT域进行转码的一种算法,主要包括在DCT域中进行运动补偿,降低空间分辨率以及运动矢量的重新估计和选择宏块编码模式的算法.     

结合DCT和VQ编码的可恢复脆弱水印算法

由于编码效率和安全性不够理想,现有可恢复脆弱水印算法的篡改恢复性能有待进一步提高,结合DCT(Discrete Cosine Transform)和VQ(Vector Quantization)编码提出了一种编码方式可变的变容量可恢复水印算法。为了提高编码效率,根据8×8图像块的复杂程度,分别采用DCT或VQ编码生成变容量重要恢复水印信息。对4×4的高频分量块,利用VQ压缩生成8比特细节水印。将图像块的重要水印分成三部分及其细节水印基于密钥分别随机地嵌入在其他图像块中,以抵抗拼贴攻击。篡改检测时,综合四部分水印的不一致标识,判定图像块的真实性。为了提高恢复性能,利用提取的重要、细节水印信息和图像修复方法恢复篡改图像块。仿真结果表明,算法具有较好的编码效率和安全性,并且篡改恢复性能优于现有文献。     

面向空气信道传播的DCT域音频数字水印算法

提出了一种基于双DCT变换的音频数字水印算法,通过选取首次DCT变换后的DCT域低频系数,对其再次进行DCT变换,得到双DCT域系数.通过修改双DCT域系数,实现水印的嵌入,并且嵌入量较大.实验结果显示,该算法隐藏效果好,对30%的重采样攻击和MP3压缩攻击具有很好的鲁棒性.而且,该算法能够适用于面向空气信道传播的场景,误码率可控制在1.2%～6.5%之间.     

H．263中全零离散余弦变换系数的预先判别

为减少编码器的运算量,对量化后离散余弦变换（DCT）系数全为零的块进行预先判断,从而不对其做相应的DCT变换与量化,提出了预先判断全零DCT系数块的方法,在分析现有判别方法对全零系数块的误判与漏判的基础上,从二维DCT变换的公式出发,给出了误判与漏判的判别准则,并以这一准则为指导,提出了一种在保证不出现误判的条件下减少漏判的新方法,提高了判别效应,给出了具有一般表示的判别式,可以应用于不同尺寸的变换块,同时给出了另一个判别效率更高的经验判别式,实验结果表明,所提供的判别方法提高了全零DCT系数块的判别效率。     

2M维矢量矩阵DCT整数变换及并行实现

为了大幅降低多维数据在计算上所消耗的时间,提高计算速度,在2M维矢量矩阵DCT(2MVMDCT)整数变换理论的基础上,提出了将其进行并行处理的方法,增大时间优越性.首先介绍了2M维矢量整数变换核矩阵的推导过程;其次,将这种多维整数变换算法应用到多视角视频的压缩编码中,并与多维矢量离散余弦浮点变换进行能量集中性比较;最后,引入多核并行处理的思想,进一步提高处理速度.仿真结果表明,2M-VMDCT整数变换有着非常优越的能量集中性,将其并行实现能使运算效率大幅提高.     

数字图像离散小波变换的原理与硬件实现分析

针对日益进步的图像变换编码技术，对目前已经纳入MPEG－4和JPEG2000编码标准的采用离散小波变换进行数字图像编码的原理与硬件实现进行了综述介绍。在分析小波变换快速算法的基础上，重点讨论了近10年来所提出的各种离散小波变换硬件实现的典型结构，在硬件资源与处理速度两个方面进行了比较。对于变换后的系数量化，总结了几种基于嵌入式零树小波编码的算法，比较其峰值信噪比和编码时间。相较于离散余弦变换进行图像编码，采用离散小波变换在压缩效率、还原图像质量上具有更大的优越性。     

AVS-M整数变换算法分析及实现

AVS-M的目的是为迅速发展的无线网络、手机和PDA等移动设备提供音视频编解码的规范和标准.本文主要基于AVS-M,面向移动设备,需要为其提供高压缩比、低复杂度的视频编解码器.对AVS-M整数变换算法进行了分析,采用快速算法提高了解码速度.AVS-M软件具有高编码效率可以适应低网络带宽、低计算复杂度和低内存需求的手持移动设备,算法便于硬件实现.     

高质量宽带音频信号组合正交变换编码

本文提出了一种高质量音频信号组合正交变换编码算法，编码质量优于传统的离散余弦变换（ＤＣＴ）编码，具有更好的稳定性，同对编译码的复杂度相当。此外还给出了实验结果。关键词     

基于HEVC的自适应插值滤波算法

为进一步提高自适应分像素插值算法的视频图像质量,降低计算复杂度,提出一种基于HEVC(high efficiency video coding)的自适应插值滤波算法.该算法首先在新一代视频编码标准H.265/HEVC框架下进行编码,以提高视频编码效率;其次通过滤波器系数对称优化,降低码流所需滤波器系数和解码计算的复杂度.复杂度分析结果表明,与其他算法相比,该算法乘法复杂度最高降低229%,加法复杂度最高降低245%.仿真结果表明,与其他算法相比,该算法对不同分辨率视频序列均具有较好的编码性能及鲁棒性.     

分形图像压缩编码的研究进展

综述了近年来在分形图像编码方面的最新进展，详细分析了分形图像编码在图像分割算法、对域块的变换、域池选择、图像编码、匹配块的搜索策略、仿射变换实现和图像解码等几个方面的研究现状以及在这些方面的性能优化问题。对其中的每一个方面，都探讨了一些最新的典型方法，并对这些方法在复杂度、精度、收敛性等方面进行了简要的性能比较，指出了分形编码存在编码速度慢等问题，指明快速分形编码及与其它编码方法的联合编码的研究方向。     

基于频域的图像增强技术的改进算法

在传输有限的情况下完成图像压缩传输,针对处理后的图像的主观视觉质量较差和低对比度下处理效果不佳的问题,本文提出了一种改进的基于DCT域块分类的CES图像增强算法。改进后的CES算法基于对图像块分类,对每个图像块判定类别,针对平滑块、纹理块、边沿块,分析图像块交界处块效应产生的原因并根据图像块背景特点,结合原CES算法并改进,对不同类型图像块采取合适的改进的图像增强算法,达到图像增强的目的,提高图像的主观视觉质量。仿真结果表明,改进的算法,以牺牲一些算法计算复杂度,针对纹理块和边沿块获得很好的图像增强效果同时,能够最大限度的抑制块效应,大大的提高了图片的视觉效果。