一种新的基于FPGA的HEVC帧内预测硬件结构

在保证视频编码性能的前提下,为降低硬件实现复杂度、减少硬件资源、提高硬件的处理速度,提出一种新的基于现场可编程门阵列(FPGA)的高效视频编码标准(HEVC)帧内预测硬件结构.设计的硬件结构可以支持64×64到4×4的块大小以及所有的模式预测,而且经过实验,实现一个完整的64×64大小的编码树单元(CTU)的编码过程需要3.3×10~4左右的周期数,主频能够达到160 MHz.     

一种基于小波的实时音频编解码器

介绍并实现了一种基于小波的适于实时硬件实现的音频编解码器，对输入音频信号，首先进行差分脉冲预测编码，然后进行整数小波变换，最后进行量化和熵编码，解码过程和编码过程相反。经测试，在每声道64kbps左右，可达到与MP3相近的近似透明音质，且硬件成本低，实现简单。     

HEVC帧内率失真优化预测模式的并行流水线硬件设计

近年来，随着人们对视频数据需求的不断增加，视频的分辨率和帧率也在不断地提高，而实时视频序列的压缩编码速度往往受到帧率和分辨率的影响，分辨率和帧率越大，编码所需要的时间越长。为了实现更高分辨率和更高帧率的视频序列实时压缩编码，文中设计了一种新的帧内率失真优化预测模式的并行流水线硬件架构，该架构支持最大64×64编码树单元的帧内预测编码。首先设计了9路预测模式并行方案；然后，按照Z型扫描顺序实现以4×4块为基本处理单元的流水线硬件架构，并复用32×32预测单元的预测数据，用以代替64×64预测单元的预测数据，减少运算量；最后，基于该流水线架构，提出了一种新的哈达玛变换电路，用以实现高效的流水线处理。实验结果表明：在Altera Arria 10系列的现场可编程门阵列上，该9路模式并行架构仅占用75 kb的查找表和55 kb的寄存器资源，主频可以达到207 MHz，完成一个64×64编码树单元的预测仅需要4 096个时钟周期，最大能够支持1 080 P分辨率99 f/s全I帧的实时编码；与已有设计方案相比，文中方案能够用更小的电路面积实现更高帧率的1 080 P实时视频编码。     

SPIHT的超光谱图像无损压缩算法

针对超光谱图像的特性及硬件实现的需要,提出了1种混合编码压缩方案.对超光谱图像序列首先进行谱间DPCM预测,再对残差图像进行(5,3)整数小波变换,最后对小波系数进行SPIHT编码.通过仿真验证该算法实现了无损压缩,压缩比平均可达2.34,优于算术编码,且算法复杂度低,易于硬件实现.     

基于遗传算法的HDTV运动估值算法

高清晰度电视（ＨＤＴＶ）正在世界范围内走进实用阶段,它将给人们的生活带来变革。而全数字化是ＨＤＴＶ的发展方向。数字ＨＤＴＶ编码的核心是帧间预测／帧内ＤＣＴ编码,基于运动补偿的帧间预测可以大大降低序列图像的冗余度,提高编码效率。运动估值算法的好坏直接影响帧间预测的效果,人们从运算复杂度和编码效率两方面出发,研究了多种运动估值方法。由于运动图像的复杂性和硬件实现的困难,完全满意的运动估值方法还没有。基于遗传算法的运动估值算法是其中比较好的一种算法。     

位片式线性预测声码器设计

本文提出的声码器设计方案的特点是:(1)声道参数抽取,采用改进的“协方差—斜格”的线性预测方法。(2)音调周期抽取,采用逆滤波和降低取样率的平均幅差函数方法。(3)参数编码和语言合成,采用声道参数的非均匀最佳编码和增益与音调的对数编码及三角波或伪随机数为激励的声管模型合成。(4)硬件实现,采用位片微处理机和硬件乘法器为主的系统。     

一种短波通信中基于DSP的低速率语音编码技术

介绍了一种应用在短波通信中的码率为1．5Kbps低速率语音编码算法，此算法基于MELP（mixed excitation linearp rediction）混合激励线性预测语音编码算法的声码器模型，并对算法进行改进，降低复杂度和速率，在DSP芯片的硬件系统中实时运行了该算法，最后给出了算法测试仿真结果。     

一种基于稀疏矩阵的高效图像压缩算法

针对稀疏矩阵图像提出了一种低复杂度智能无损压缩算法.首先通过图像分块,采用列坐标和标志位相结合表示非常规像素位置;然后基于图像特性分析,得出非常规像素列坐标相对值的概率分布,从而根据非常规像素位置分布的连续性,对其相对列坐标提出一种基于Rice编码的智能码字分配方法.并且,针对非常规像素灰度值分布的连续性,引入预测的方式去除统计相关,对预测冗余采用简单有效的Golomb编码.实验结果表明,该算法压缩效率高,且结构简单,易于硬件实现.     

BM2262遥控编码的软件实现方法

介绍了一种用软件编码取代BM2262硬件编码的方法,电路采用AVR系列单片机作控制器,硬件电路简单,无需其他外围芯片.该编码方法具有功能多样、灵活性强的特点,因而软件编码电路应用的范围更广.     

分块自适应零树量化图像压缩算法研究

讨论了图像经过整数小波分解后的系数分布特性,针对现有的小波量化算法的不足之处,提出了一种基于整数小波变换的分块自适应零树量化图像压缩算法,进行预测编码,该算法硬件实现简单,可并行处理,计算结果表明,该算法优于现有的其他图像小波量化方法。     

基于高效率视频帧内编码的快速编码单元和预测模式决策算法

针对高效率视频编码采用四叉树分割和35种模式预测等技术来提高视频编码质量,但引起算法复杂度剧增这一问题,本文利用当前编码单元及其相邻单元空间相关性对当前编码单元分割模式进行预测,从而快速决策编码单元的分割模式.此外,通过跳过若干低概率预测模式的率失真最优化处理过程,实现了一种快速的预测模式决策算法.测试结果显示,提出的算法可以平均减少53%的编码时间,并保持BDBR仅为1.17%的良好编码质量.      

适宜于空间可伸缩帧间编码的快速算法

为既保持可伸缩视频编码(SVC)有较高的编码效率,又能减少其编码时间,提出了一种适合于增强层的帧间快速编码算法:先计算出各个方式的权值,按照权值大小的顺序进行编码,同时结合残差预测和率失真预测进行提前终止。实验表明,本文算法能够显著地提高编码速度,同时对编码质量影响极小。     

基于LBS终端GPS信息的准无损压缩算法

为获得更高的GPS定位数据压缩比和压缩速度,提出一种在民用定位服务(LBS)领域GPS精度范围内的准无损压缩算法.考虑GPS定位数据的特点,通过压缩预处理、二次量化去除冗余信息,通过预测编码提高编码效率.与其他算法相比,该算法可获得更高的压缩比和压缩速度,并可滤除GPS模块由于干扰而产生的粗大误差,提高GPS信息处理精度.该算法经过优化后对硬件要求很低,可在单片机上运行.     

基于局部模式的话音编码算法

提出了一种新的基于非线性局部模式的信号处理方法,并将其应用于话音编码中,在相同的编码条件下,基于ＮＬＬＰ的编码方案性能好于标准的线性预测编码算法和由线性局部预测模式构成的方案。     

双向预测运动补偿及其在数字视频编码中的应用

双向预测法是根据目前活动图象压缩编码方案中所广泛采用的图象组（ＧＯＰ）结构（即包含Ｉ、Ｐ、Ｂ３种类型图象的编码结构）而提出的一种新型的运动补偿方法．论文详细讨论了在数字视频压缩编码中运用双向预测法的各种运动补偿方式．通过对编码效率和实现复杂度的综合比较，给出了一套适于数字视频压缩编码的实用双向预测运动补偿方案．结果表明，双向预测法可显著提高图象编码效率，其运动补偿性能明显优于传统的单向预测法．     

一种有利于硬件实现的LDPC码的研究

本文根据LDPC的编译码原理,提出一种新颖的有利于硬件实现的编译码结构。这种译码结构采用准循环的编码构造方法,对于在计算和存储方面较为便利,采用简化的译码算法,硬件实现简单,且编码增益较高,所有的性能在BPSK调制和AWGN信道中得到估值。     

基于层间预测的空间可扩展帧内编码算法

利用空间可扩展编码中的层间预测技术,提出了一种基于层间预测的空间可扩展帧内编码算法.对于空间基本层上的图像宏块,采用与H.264/AVC标准兼容的帧内编码方法进行编码.对于空间增强层上的图像宏块,除了本层中的邻块数据之外,进一步利用基本层上的对应宏块数据对其进行帧内预测编码.特别是在无法获取本层邻块数据的情况下,使用基本层上的对应宏块数据作为扩展数据源来预测编码,以提高编码效率.实验结果表明,与传统的单层帧内预测算法相比,本算法提高了增强层编码的信噪比,同时编码码率和计算复杂度基本不变.     

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。     

一种快速小波子带分形图像压缩编码方法

在小波变换相邻子带块预测编码的基础上 ,提出了一种快速小波子带分形图像压缩编码方法 .根据小波子树结构性相似的特点 ,把块预测搜索范围限制在子树附近 ,大幅度减少图像小波子带分形编码时间 ;然后采用在上一级恢复子带的基础上进行分形预测编码、对较低分辨率子带中分形预测误差较大的块直接进行编码等新的编码方法 ,以提高恢复图像质量 .实验结果表明 ,该方法在图像压缩编码时间大幅度缩短的同时 ,恢复图像质量也有所提高     

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。