运动图象的三维子波变换压缩编码

本文提出一种基于边缘检测的三维子波变换运动图象压缩编码方法。该方法首先对图象序列进行三维子彼变换；然后对变换后的分解图采用在同一子波变换层中通过检测低频区来检测高频区的边缘，以及检测低频帧来检测高频帧的边缘运动矢量；最后只对检测到的有效边缘或边缘运动矢量进行编码，省略位图编码。实验结果表明，这种方法在不增加运算复杂程度的情况下，获得得了好的主观质量和高的压缩比。     

运动图象场／帧处理格式的判决

运动图象的扫描方式有２种，即逐行扫描和隔行扫描．这２种扫描方式产生的图象的特性大不相同，从而在压缩编码处理上也出现了很不一致的结果．为适应图象的特性，图象往往采用帧或场的不同方式来组织．文中讨论了图象的扫描格式及图象的组织方式（帧方式或场方式）与图象数据压缩效率的关系，提出了一个简单有效的场／帧决策算法．     

基于小波变换的图象压缩

要在模拟和移动通讯中传输数字图象，首先必须对图象实行高比率的压缩，本文对讨论小波变换的特征机理，建立了以小波变换为基础图象压缩软件模拟系统，并同标准ＪＰＥＧ的图象压缩方法做了对比实验，结果证明：在高压缩比时，基于小波变换压缩的重建图象ＰＳＤＮ和重建图象质量都明显地成于传统的ＤＣＴ压缩方法。     

HDTV视频编码器的场景切换

当图象序列的帧与帧之间发生场景切换时,会影响视频编码器的编码质量．为提高高清晰度电视（ＨＤＴＶ）的视频编码器的编码质量,针对其采用的国际标准ＭＰＥＧ－２中ＧＯＰ的结构,提出按场景切换对齐的一种新的ＧＯＰ格式．软件模拟结果显示,ＭＳＥ值明显缩小,ＳＮＲ提高了３ｄＢ,效果较好．     

在TMS320C80上实现的一种可变长解码算法

为提高在ＴＭＳ３２０Ｃ８０上开发Ｈ．２６３全软件解码系统的解码速度，减少片内ＲＡＭ与片外数据交换，提出了一种可变长解码（ＶＬＤ）算法．该算法根据Ｃ８０的高速并行处理能力和只有很小片内存储空间等特点，对ＶＬＤ码表进行设计．使用该算法，在Ｃ８０的一个片内ＲＡＭ中就能存放Ｈ．２６３的所有ＶＬＤ码表．为与目前较常用的逐位查找解码树方法和ＲｅｚａＨ方法比较，对ＭｉｓＡｍｅｒｉｃａｎ图象序列的７０帧图象进行实验，其解码速度是逐位查找解码树方法的２倍，比ＲｅｚａＨ方法快９．４％，最终可实现ＣＩＦ格式的１２．５帧／ｓ的解码速率．该方法同样适用于分析中需考虑内存及解码速度的其他系统中．     

基于神经网络的K－L变换及其在图象压缩中的应用

介绍了一种可用迭代方法实现Ｋ－Ｌ变换的神经网络及相应的算法（ＧＨＡ），采用该算法对网络的权作修正，可使网络唯一的收敛到一个稳定点，其ｍ个输出神经元对应的权依次为最大ｍ个特征值所对应的单位特征矢量．文章给出了网络实现中的改进结构，并把该网络用于图象压缩．结果表明它具有比ＤＣＴ变换更理想的压缩效果，而比常规Ｋ－Ｌ变换方法实现起来更容易、更快，特别是它便于计算多幅图象的公共变换基，因此具有较大的现实意义．     

应用于HDTV的一种有效码率控制算法

给出了一种结合码字预分配和直接缓冲器控制的码率控制方法。这种方法主要根据不同图象的性质对各图象按目标码字进行预分析，并使压缩时码字昼与此相符，但在缓冲器接近溢出时则相应加强缓冲器控制，为使图象质量在帧内和帧间保持平稳，这里将压缩产生的码字与分配码的差，分为性质不同的帧内余量和帧间余量分别处理并控制量化级的变化。     

用于PACS系统的医学图象量化编码的算法

图象压缩是PACS系统的重要研究部分。作者研究了二维图象小波分解后系数的统计分布与拉普斯分布有很好的一致性；同时，由于不同幅度的小波系数在图象重构中权重的不同，在系数压缩编码时对不同权重的系数采用不同的压缩精度。由此，作者提出了一种适用于PACS系统的图象量化编码算法，该算法以各小波子带图象小波系数的重要统计特征-样本标准差为量化阈值选择依据，精确编码图象重构中权重较大的系数，还利用了人眼的频率视觉特性。实验表明，本算法具有计算简单、不同编码精度时被量化系数可预见的特点，同时在保证图象质量的基础上可获得较高压缩比。     

2.5 维帧间运动估计方法

图象点深度变化对常用的基于仿射模型的帧间运动估计方法精度影响比较大。针对这种问题，引入了特征点深度相关参数，得到一种基于２．５维模型的帧间运动估计方法。在应用于视频图象序列稳定问题时，数值实验结果证明在图象中景深变化较大的情况下，这种新方法估计的参数比基于纯仿射模型的方法准确，同时还可以得到对图象点相对深度信息（磁撞时间）的粗略估计，而计算量增加很少。     

基于方向剖分的小波域分形图象压缩

该文提出一种新的分形和小波混合编码方法－基于方向剖分的小波域分形图象压缩方法：在将图象分解到小波域后，对各子图象，根据其所占能量的大小和所代表的方向纹理信息，采用不同大小、形状与类别的定义域块和值域块进行分形编码，经实验证明，这种基于方向剖分的小波域分形编码方法，在保证一定的还原图象质量的前提下，可以大大地提高了分形编码的速度，如果结合多层小波分解的分形压缩编码的预测法和零树法，还能进一步提高压缩率，从而使分形图象编码向实时应用迈进了一步。     

8 kbit/s 短延时语音编码算法——LD-ACELP

８ｋｂｉｔ／ｓ短延时语音编码算法ＬＤ－ＡＣＥＬＰ，采用了代数码本激励线性预测（ＡＣＥＬＰ）的编码方法，利用语音的帧间相关性对线谱对参数采用了分裂式矢量量化技术，并采用高效的码本结构、码本搜索技术和增益矢量量化技术来获得较高的语音合成质量和较短的算法延时。ＬＤ－ＡＣＥＬＰ的帧长为１０ｍｓ，算法延时为１５ｍｓ。通过信噪比及人耳主观听觉实验等性能测试表明，该算法具有与国际电联１６ｋｂ／ｓ短延时语音编码算法ＬＤ－ＣＥＬＰ（Ｇ．７２８）相当的语音合成质量。     

支持在压缩域提取识别特征的人脸图像压缩方法

目的 提出一种支持在压缩数据中提取识别特征的人脸图像压缩算法。方法 将人脸图像分为特征区、过渡区和背景区．特征区来用反对称双正交小波变换子带编码,过流区和背景区采用不同码率的改进型零树编码和Huffman编码。结果 验证了所提图像压缩算法的有效性。结论 在获得高压缩比的同时．较好地保留了人脸图像的识别特征和主观质量,且能控制编码的比特数。     

医学超声动态图象的分区压缩技术

介绍了医学超声动态图象微小失真压缩研究中采用的分区压缩技术．它根据超声诊断临床经验和图象特征,将超声动态图象划分为病灶、结构图象区域及背景等图象．对病灶区域进行低压缩率的微小失真压缩,对结构图象区域的图象进行高压缩率的有损压缩,对背景则采取简单定时的游程编码压缩．实验证明它可提高超声动态图象的数据压缩比和降低计算运算量,取得了良好的效果     

边缘信息指导下的半模糊聚类图像分割方法

提出了一种利用边缘信息的半模糊均值聚类的图像分割算法，它先用边缘检测和区域生长算法对图像进行一次预分割，确定聚类的初始参数，然后在这个基础上对“边缘”部分的点采用模糊聚类、非“边缘”部分使用分明聚类，避免了模糊聚类时初始参数设定的盲目性，减少了迭代时的计算量，提高了迭代收敛速度．除灰度特征外，聚类时还利用了点到类的距离特征，较好地保持了分割图像的连续性．直接观察对比多幅图像的分割实验结果可以明显地发现，该算法较常用的Cksu方法、二维熵阈值分割方法以及FCM方法的分割结果更准确．就Lena图像而言，该算法的收敛速度也比一般的FCM快了将近一倍．     

三角网自动连接的聚焦算法

在三角网生长法的基础上，采用面向对象的技术，利用点数组和点索引数组来存贮平面上的散乱数据点，基于Delaunay三角剖分的“圆准则”，提出三角网自动连接的聚焦算法．该算法在扩展新三角形时，将点的搜索范围控制在已知三角形的外接圆内，计算速度大大加快．从给出的算例表明，该算法十分有效，特别适合于大数据量的三角剖分。     

多带激励语音编码算法中矢量量化方案的设计

作者讨论了人工神经网络矢量量化在多带激励语音压缩编码算法中的实际应用。采用Ｋｏｈｏｎｅｎ自组织特征映射神经网络技术对语音参数中的谱包络参数进行量化，利用Ｋｏｈｏｎｅｎ自组织特征映射神经网络具有的聚类特性，提出一种初始码本抽取和码本训练的实际算法，训练出具有明显拓扑结构和码本。利用语音的帧间相关性和训练网络的结构特性，提出一种称为“邻域搜索法”的快速码字搜索算法。实验表明，这种矢量量化算法使码卡搜索     

Delaunay三角剖分在线算法

本文提出一个构造平面有限点集Ｄｅｌａｕｎａｙ三角剖分的实时算法，并给出算法正确性的 严格的征明．该算法是文献［１］所预示的一个好算法．     

一种基于G.729语音编码的改进算法

共轭代数码本激励线性预测（CS，ACELP）语音编码算法在8kb／s速率上获得了比较理想的质量，是以10ms为一短时语音帧作为处理对象．基于CS．ACELP语音编码算法，以20ms为一语音帧，在编码器中引入脉冲散布技术，提出了一种使码速降低至4kb／s的散布脉冲代数码本激励线性预测（PD—ACELP）编码算法．经仿真实验及主观听觉测试表明，这种算法的合成语音质量还是比较令人满意的．     

基于神经网络分类的自适应图象编码

介绍一种对图象特征系数进行分类的自适应图象压缩编码算法。利用子图象ＤＣＴ系数间的相关性，使用神经网络的方法对ＤＣＴ系数矩阵进行分类对具有相近频率分布的变换系数矩阵进行聚类，使得各频率分量的方差减小，并提出了自适应的比特分配算法。实验表明在相同的压缩比情况下，该图象编码算法较其他方法有明显的提高。     

一种自适应图象压缩编码算法

提出了一种自适应图象压缩编码算法（ＡＣＣ）,该算法将绝对矩方块截断编码算法（ＡＭＢＴＣ）、内插法和四叉树技术有机结合起来,根据图象的局部特性调节编码算法．仿真结果表明ＡＣＣ算法与文献［５］中自适应算法相比,在相同的压缩倍数下,能得到更好的编码性能．