变比特率均值匹配相关矢量量化图像编码算法

矢量量化(VQ)是一种有效的数据压缩技术。为找出与输入矢量最匹配的码字,传统的穷尽搜索矢量量化编码算法需要计算输入矢量与所有码字之间的失真测度。码书大小和矢量维数越大,穷尽搜索矢量量化编码的计算复杂度就越高。为了降低穷尽搜索矢量量化器的编码复杂度,本文提出了一种用于快速图像编码的均值匹配相关矢量量化器(MMCVQ)。在编码前,首先计算所有码字的均值,然后按照这些均值从小到大对码书进行排序。编码阶段,利用邻近图像块的高度相关性和当前输入矢量的均值共同确定相应的码字搜索范围。实验结果表明,当阈值大小为320时,与传统穷尽搜索矢量量化编码法相比,虽然MMCVQ算法的编码质量下降约0.3～0.4dB,但速度快14倍而且比特率下降0.1～0.2比特像素。     

码书分类重排矢量量化方法及其应用

矢量量化可有效降低语音编码速率,但目前已有的多级分裂矢量量化、转换分类分裂矢量量化方法等都存在存储需求、计算复杂度以及解码语音质量等不能达到良好折衷的缺陷。该文提出了一种码书分类重排矢量量化方法。该方法通过将设计好的码书进行分类重排以降低码书搜索范围。并将该方法与多级分裂矢量量化结合,提出了码书分类重排多级分裂矢量量化方法。在量化比特及码书大小不变的前提下,实验结果表明:该方法可达到透明量化效果,量化时的计算复杂度最大降幅可达到多级分裂矢量量化方法的90.24%。     

基于双正交小波的快速矢量量化算法

提出了一种用于图象压缩的矢量量化算法．该算法通过构造符合图象小波变换系数特征的跨频带矢量,利用小波系数之间的相关性,提高了图象的编码效率和重构质量．同时,该算法又采用了两种新的矢量量化技术——非线性插补矢量量化（ＮＬＩＶＱ）和渐进构造聚类（ＰＣＣ）,提高了矢量量化的速度和码书质量．实验结果证明,该算法在比特率为０．１７２ｂｐｐ的条件下仍能获得ＰＳＮＲ＞３４ｄＢ的高质量重构图象．研究图象小波变换系数的固有特性是提高矢量量化性能的关键,而提高矢量量化速度是这类算法得以实用的重要前提．     

基于模拟退火技术的多级矢量量化编码方案

研究了矢量量化最优码书的形成条件，以多级矢量量化和模拟退火技术为基础，提出一种基于模拟退火技术的多级矢量量化编码方案。实验证明，该算法不仅降低了计算的复杂度和码书存储量，而且在较高压缩比下可获得较好的图像恢复。     

采用进化算法优化向量量化

把进化策略引入到矢量量化设计中,提出了一种选择优良后代码书矢量的判据和方法,在使用LBG算法进行聚类的前提下,利用所选择出来的后代矢量调整各个区域的子误差,从而进一步改善期望误差,以获得全局最优码书,实验结果证明,此方法能克服局部最优,改善码书矢量。     

基于小波近似的分形矢量量化图像编码方法

本文把小波分解、分形、矢量量化有机地结合起来,提出基于小波近似的分形矢量量化图像编码方法(WA-FVQ-IC)。对原图进行小波分解及四叉树分割,形成小波近似的粗糙图像和分割块的统计平均值,小波近似的粗糙图像经变换构成变换的图像,并据此提取误差信号的码书,而后对误差信号进行分形矢量量化。本方法充分利用小波的多分辨率特性,构成差值信号分形矢量量化的码书,不需要外部训练,解码时不需要迭代,充分发挥了分形和矢量量化的优点。     

基于矢量量化的贝尔原始数据压缩算法

提出了直接对贝尔原始数据进行矢量量化压缩的算法。首先把贝尔CFA图像从RGB色空间转换到YCrCb色空间,然后用分块法对图像进行矢量块分割,最后用训练好的码书对每一矢量块编码,实现对贝尔原始数据的压缩。采用改进的LBG算法训练码书,并对得到的码书用合并法进一步优化,最终得到性能优良的码书。实验结果表明,笔者提出的压缩算法带来的失真很小,压缩的比特率很低,且插值后恢复的全彩图像在主观视觉和客观质量评价中都能获得令人满意的效果。     

神经网络矢量量化的设计与实现

设计了一种混合神经网络矢量量化编码方法。利用Ｋｏｈｏｎｅｎ网络的自组织聚类功能设计矢量量化器码书，实现矢量量化，用３层ＢＰ网络完成码字的信道符号编码。该神经网络矢量量化编码器能够并行处理输入矢量，速度快，效率高，适用于语音和图像数据压缩     

LBG与SOFM应用于矢量量化的比较研究

在介绍矢量量化以及LBG算法和SOFM算法的基础上,通过实验对比了LBG算法和SOFM算法在应用于图象矢量量化压缩过程时,码书大小、码字大小以及初始码书生成方式等因素对图像压缩性能的影响,得到了相关结论:固定码字矢量维数,码书越大,压缩比越小,重建图像质量越好;固定码书,码字矢量维数越小,编码性能越好;LBG算法对初始码书敏感,而SOFM算法由于所具备的自适应特性对初始码书不敏感。论文最后提供了一些改进思路,为改进传统矢量量化算法及设计新的矢量量化算法以提供了参考。     

基于矢量量化的贝尔原始数据压缩算法

提出了直接对贝尔原始数据进行矢量量化压缩的算法。首先把贝尔CFA图像从RGB色空间转换到YCrCb色空间,然后用分块法对图像进行矢量块分割,最后用训练好的码书对每一矢量块编码,实现对贝尔原始数据的压缩。采用改进的LBG算法训练码书,并对得到的码书用合并法进一步优化,最终得到性能优良的码书。实验结果表明,笔者提出的压缩算法带来的失真很小,压缩的比特率很低,且插值后恢复的全彩图像在主观视觉和客观质量评价中都能获得令人满意的效果。     

自适应分形矢量量化编码

提出了一种自适应分形矢量量化编码方法。对图像进行自适应四叉树分割,并构造粗糙的均值图像。误差图像进行分形矢量量化编码时,使用设计的自适应二维维纳数字滤波器,对收缩的均值图像进行滤波后,可构造好的码书。实验证明,本方法码书不需外部训练,解码不需要迭代,可以改善重建图像的视觉质量,使压缩比和PSNR都有明显提高。     

Fast Fractal Image Encoding Based on Special Image Features

The fractal image encoding method has received much attention for its many advantages over other methods, such as high decoding quality at high compression ratios. However, because every range block must be compared to all domain blocks in the codebook to find the best-matched one during the coding procedure, baseline fractal coding (BFC) is quite time consuming. To speed up fractal coding, a new fast fractal encoding algorithm is proposed. This algorithm aims at reducing the size of the search window during the domain-range matching process to minimize the computational cost. A new theorem presented in this paper shows that a special feature of the image can be used to do this work. Based on this theorem, the most inappropriate domain blocks, whose features are not similar to that of the given range block, are excluded before matching. Thus, the best-matched block can be captured much more quickly than in the BFC approach. The experimental results show that the runtime of the proposed method is reduced greatly compared to the BFC method. At the same time, the new algorithm also achieves high reconstructed image quality. In addition, the method can be incorporated with other fast algorithms to achieve better performance. Therefore, the proposed algorithm has a much better application potential than BFC.     

分形图像编码研究的进展

分形图像编码因其解码分辨率无关性、快速编码及高压缩比等显著特点而备受关注。尽管分形图像编码的优势很明显但编码过长仍然是其主要的缺陷。为了减少编码时间、改善图像质量和压缩比,许多方法被提出。     

基于FPGA和DSP的图像实时采集处理系统设计

针对高分辨率图像的实时播放、存储,提出了一种基于FPGA和DSP架构的图像实时采集处理方案.本方案以两片TI DM368系列DSP为核心处理器,采用H.264编解码方式进行图像的编解码,以EP2C35系列FPGA芯片作为协处理器进行图像的采集、颜色空间的转换及编解码后图像的传输.该方案能够对红外、可见光两路视频图像进行处理,运行可靠稳定,接口易更改,经过简单修改实现多种格式视频码流的采集处理.     

基于对比度因子调节的快速分形解码算法

通过对搜寻码本设置门限的方法来调节对比度因子,提出了基于对比度因子调节的快速分形解码算法.实验结果表明,该算法获得了较基本分形算法质量高的第一次迭代后图像,在图像质量降质较小的情况下比基本分形解码明显地加快了收敛速度,从而可较好地满足需要超高速图像解码的应用场合(如实时视频传输).     

TETRA数字集群系统语音编解码算法研究

研究了陆地集群无线通信（TETRA）数字集群移动通信系统的语音压缩编解码算法的基本原理。TETRA语音压缩编解码器使用一种低复杂度的ACELP（代数码激励线性预测）算法，通过线性预测和磁量量化等方法降低比特率，并通过自适应码本和代数码本相结合的方法降低了CELP声码器的复杂度，兼顾了较好的语音质量和较低的比特率。在微机上通过C评议和Matlab对TETRA的语音编解码算法进行了实时仿真，语音信号由微机声卡录入和播放。仿真结果表明，该算法具有速率低，重建语音可懂度高，计算复杂度低等优点，适于在移动通信中应用。     

H.264/AVC网络视频编码失真评估的比特流层模型

为了实现对采用H.264/AVC标准编码的网络视频质量的实时监测,提出一种评估视频编码质量的比特流层模型.该模型无需完全解码,只通过简单解析视频的量化参数、编码比特率以及运动矢量等信息评估视频流质量.首先,通过主观评估实验分析确定量化参数与视频编码失真的基本关系模型,然后利用量化参数和编码比特率预测视频的空间复杂度,利用运动矢量信息预测视频的时间复杂度,并结合空域掩盖效应和时域掩盖效应建立起一个能够反映人视觉特性的视频质量评估模型.实验结果表明,与解析码流的无参考网络视频质量评估模型相比,利用该模型得到的客观质量分数与主观质量分数的皮尔森相关系数提高了0.0160,均方根误差下降了0.0797.     

基于稀疏重建的压缩图像质量提高方法

为了克服JPEG2000中低码率压缩图像在边缘处表现出的明显振铃效应严重降低了图像的人眼视觉质量的问题,在迭代凸集投影理论基础上,分析了迭代去噪方法恢复图像变换域稀疏数据的机理,提出了JPEG2000压缩图像重建算法.该算法保持压缩图像在小波域中的非零系数不变,通过迭代去噪恢复其他位置的小波系数.结果表明：提出方法有效地增强了JPEG2000压缩图像沿边缘的正则性,提高了图像的主客观质量,图像峰值信噪比平均提高0.52dB.     

用于LBG初始码书设计的改进PNN算法

矢量量化初始码书对于码书的形成非常重要,为了改善初始码书的性能和提高最终的码书质量,在分析成对最邻近(pair-wise nearest neighbor,PNN)算法与基础上,提出2种改进算法用于LBG算法初始码书的设计。改进的算法将训练矢量的分量和值排序与一次迭代多次融合用于PNN算法中,有效地降低了PNN算法的复杂度,减小了PNN算法的收敛时间。实验证明,该算法具有合理性和有效性,与LBG算法结合可进一步提高码书质量。