基于门限自适应的H.264帧间模式快速选择算法

针对H.264/AVC运用基于率失真优化的全计算模式决策,引入巨大的计算复杂度,提出一种基于门限自适应的帧间宏块模式快速选择算法。该算法利用视频序列图像帧间时空域相关性,并运用动态门限来提高判决准确度。实验仿真表明,该算法在无明显降低编码质量的情况下,提高了编码速度,平均缩短编码时间89.94%。     

运载火箭飞行状态图像箭上实时压缩技术研究

图像信息是火箭性能评估和故障分析的重要依据.提出了基于遥测信道获取飞行图像的系统方案并完成了箭上图像压缩器开发.设计了具有自适应Ⅰ帧强制插入机制的编码器结构,有效地解决了飞行异常场景突变时图像质量下降的问题.提出了结合绝对误差的自适应阈值全零块检测算法,提高了全零块检测率却不增加运算量;提出了基于全零块的快速模式匹配算法,有效降低了模式预测计算量.试验表明:提出的系统方案及开发的压缩器能利用现有遥测信道实时获取图像,提出的图像压缩算法使编码速度提高约30%-45%且图像质量基本不变(与JM13.2比),强制插入Ⅰ帧机制启动时未出现图像质量明显下降和丢帧问题.     

基于整数小波变换的图像编码研究与仿真

对原始图像分块后，通过整数平方量化阈值编码与上下文相关的零树编码的有机结合，提出一种基于整数小波变换和整数平方量化阈值的上下文相关零树编码算法ISCZ（Integer Square threshold and Context-based Zerotree)。ISCZ算法不仅缩短了各量化阈值间的距离，增加了编码过程中零树的数量，而且充分挖掘了零树符号间的相关性，克服了基于提升框架的(5，3)等整数小波变换能量集中性差的缺点。实验结果说明，ISCZ算法对静态图像的压缩效果优于目前已有的小波压缩算法。     

基于率失真联合准则的快速帧内模式选择算法

H.264采用率失真优化(RDO)算法,通过计算所有预测组合模式的率失真代价来确定宏块的最优编码模式,其编码复杂度和计算量也明显增加。为了降低编码运算量提高模式选择速度,通过对帧内预测模式快速选择算法的研究,提出了一种基于码率和失真度联合准则的快速帧内模式选择算法,结合提前退出策略有效减少了候选预测模式的数量。实验结果表明:与H.264参考模型JM86相比,该算法使I帧的编码速度至少提高70%,输出码率的增加低于2%,峰值信噪比(PSNR)基本保持不变。     

线谱频率帧内、帧间联合预测算法

为充分利用线谱频率的帧内及帧间相关性降低语音的编码速率,设计了基于偏最小二乘及其简化算法的帧内、帧间联合预测模型.该模型可根据浊清音出现次序的不同,利用前后帧的线谱频率及当前帧的第i-1个已预测的线谱频率对当前帧的第i个线谱频率进行预测.结果表明,偏最小二乘模型及其简化模型均有效降低线谱频率的动态范围,其中基于偏最小二乘回归算法的预测模型最为精确,而简化模型的运算量及计算复杂度均优于偏最小二乘回归算法的预测模型,在采用(4,6)分组SVQ量化器对LSF参数预测误差进行量化时,每帧仅用7比特即使平均谱失真小于1dB,较2.4 kbps下MELP编码标准中每帧对线谱频率的量化比特节省了18比特.     

块自适应预测量化算法压缩SAR原始数据

分析了使用块自适应预测量化(block adaptive predictive quantization,BAPQ)算法压缩SAR原始数据,分别讨论了使用均匀量化器、Lloyd-Max量化器及阈值量化器时,BAPQ算法的性能情况。提出的使用阈值量化器量化输入信号与预测信号差值信号的算法,可以充分利用差值信号接近零值个数增多以及阈值量化器量化高斯分布信号性能更优的特点,增加压缩系统的性能。通过进一步分析BAPQ算法的复杂度,认为BAPQ算法在低编码比特率条件下是算法性能与算法复杂度之间较好的折中,能适应现代SAR系统数据压缩的需求。     

基于MVMW 的H.264/AVC自适应快速帧间模式决策算法

针对运动矢量移动窗口（Motion Vector-based Moving Window，MVMW）算法预测代价值计算不准确，且视频类型自适应不强等缺点，提出一种基于MVMW 改进模式决策算法。该算法摒弃了MVMW 中计算较为复杂的比例参数矩阵，在详细统计分析编码宏块间时域和空域相关性的基础上，采用与当前帧相关性较高的前两帧参考帧中的已编码宏块参与计算当前块的分块预测代价值，确保了预测的有效性，其算法复杂度较MVMW 降低较多。此外，该算法采用的运动矢量移动窗口大小根据宏块分块模式自适应变化（Adaptive Motion Vector-based Moving Window，AMVMW)；且该算法阈值设置理论性较强，克服了MVMW 算法中由于固定大小窗口和经验阈值造成预测代价值不准确的缺点，保证了预测精度。实验结果表明，本文算法较MVMW 在码率和图像质量均改善提升的情况下，编码时间明显减少，其整体编码效率优于MVMW。     

一种有效的自适应边信息帧内插算法

分布式视频编码是一种新的编码结构,它主要是在解码端利用信源的统计特性获得有效的压缩.在分布式视频编码中,边信息质量对整个系统编码效率的提高起着至关重要的作用.在研究了现有边信息构造方法基础上,提出了一种有效的自适应边信息帧内插方法.利用相邻关键帧与当前帧的时间相关性,按一定的准则计算相应的帧间和块同的时间相关系数,然后根据时间相关性不同采用不同加权系数的运动补偿帧内插算法提高边信息的质量.实验结果表明在几乎不增加编码器负担的情况下重建边信息的质量平均提高了2.47dB.     

基于结构特征约束两阶段重构的视频压缩感知

针对现有视频压缩感知多假设预测-残差重构方法重构精度不高的问题,提出一种基于结构特征先验约束两阶段重构的多假设预测视频压缩感知方法。该方法从相似图像块非局部相似性和梯度稀疏性出发,将第一阶段多假设预测重构后的当前帧直接作为第二阶段重构的初始重构帧,利用低秩正则化和全变差正则化再次进行重构,其中低秩正则化矩阵是通过欧氏距离-感知哈希算法获取的图像相似块集合,同时包含帧内和帧间的相似图像块,充分利用帧内帧间的结构相似性,有效提高重构性能,为后续残差重构打下基础。仿真实验表明,所提两阶段重构算法较现有几种优秀重构算法更好地保留了视频帧的细节,并具有更高的重构精度。     

基于结构特征约束两阶段重构的视频压缩感知

针对现有视频压缩感知多假设预测-残差重构方法重构精度不高的问题,提出一种基于结构特征先验约束两阶段重构的多假设预测视频压缩感知方法。该方法从相似图像块非局部相似性和梯度稀疏性出发,将第一阶段多假设预测重构后的当前帧直接作为第二阶段重构的初始重构帧,利用低秩正则化和全变差正则化再次进行重构,其中低秩正则化矩阵是通过欧氏距离-感知哈希算法获取的图像相似块集合,同时包含帧内和帧间的相似图像块,充分利用帧内帧间的结构相似性,有效提高重构性能,为后续残差重构打下基础。仿真实验表明,所提两阶段重构算法较现有几种优秀重构算法更好地保留了视频帧的细节,并具有更高的重构精度。     

JPEG彩色图像加密新算法

基于复合混沌和有限整数域上的仿射变换，提出一种结合彩色图像压缩编码的加密算法。先在空域对红、绿、蓝分量以8×8大小块为基本单元统一进行位置置乱，打乱分量之间的组合关系，接着进行正常的压缩。在量化系数之后，对所有的直流系数统一进行置乱、自适应地代换和扩散，对所有的交流系数统一进行置乱、自适应地改变符号位，其中置乱操作在改变系数位置的同时根据坐标混合它的值，自适应的操作通过利用中间数据扰动复合混沌系统来实现。算法密钥空间大，敏感性强，安全性高；构造的复合混沌系统形式简单，易于并行实现；得到的密文与直接压缩的图像大小相当。     

QPSK调制下最大平均互信息量化在LDPC译码中的应用

对低密度奇偶校验(low-density parity-check, LDPC)码在四进制相移键控(quaternary phase shift keying, QPSK)调制下的译码算法进行了深入研究,分析和推导了最大平均互信息量化的具体方法。在QPSK调制下,通过此方法量化初始消息,最终使每次迭代的变量消息和校验消息都是整数,实现了基于整数运算的最小和译码算法。仿真结果表明,其性能与基于高精度浮点数的和积译码算法大约相差0.39 dB,同时该算法中所有变量都用固定长度的整数表示,便于硬件实现,在其译码性能比和积译码性能下降不大的情况下,大大缩短了译码时间。     

Fast encoding algorithm for vector quantization based on subvector L2-norm

A fast encoding algorithm based on the mean square error (MSE) distortion for vector quantization is introduced. The vector, which is effectively constructed with wavelet transform (WT) coefficients of images, can simplify the realization of the non-linear interpolated vector quantization (NLIVQ) technique and make the partial distance search (PDS) algorithm more efficient. Utilizing the relationship of vector L2-norm and its Euclidean distance, some conditions of eliminating unnecessary codewords are obtained. Further, using inequality constructed by the subvector L2-norm, more unnecessary codewords are eliminated. During the search process for code, mostly unlikely codewords can be rejected by the proposed algorithm combined with the non-linear interpolated vector quantization technique and the partial distance search technique. The experimental results show that the reduction of computation is outstanding in the encoding time and complexity against the full search method.     

基于整数变换的无损隐秘传输方法仿真研究

描述了一种基于整数线性变换和排序的无损隐秘传输方法仿真。该方法通过计算可修改矢量区域的象素相近性,并对其排序;自适应选取低失真的可修改矢量进行整数线性变换后嵌入秘密信息,较好地提高了嵌入容量和嵌入后图像质量。该方法已在局域网上进行了仿真实验,获得了较好的结果,可成功地将秘密信息隐藏在图像信息中,通过局域网进行隐秘传输,提取秘密信息后,原宿主数据可无损恢复。     

Fast encoding algorithm for vector quantization based on subvector L2-norm

A fast encoding algorithm based on the mean square error （MSE） distortion for vector quantization is introduced. The vector, which is effectively constructed with wavelet transform （WT） coefficients of images, can simplify the realization of the non-linear interpolated vector quantization （NLIVQ） technique and make the partial distance search （PDS） algorithm more efficient. Utilizing the relationship of vector L2-norm and its Euclidean distance, some conditions of eliminating unnecessary codewords are obtained. Further, using inequality constructed by the subvector L2-norm, more unnecessary codewords are eliminated. During the search process for code, mostly unlikely codewords can be rejected by the proposed algorithm combined with the non-linear interpolated vector quantization technique and the partial distance search technique. The experimental results show that the reduction of computation is outstanding in the encoding time and complexity against the full search method.     

求解多项目组合选择问题的奔德斯分解算法

随着我国经济的快速发展,项目组合选择问题所面临的待选项目集日益膨胀.而项目组合选择模型通常表示为整数规划或混合整数规划的形式,过多的待选项目会对项目组合选择模型的高效求解带来巨大的挑战.针对这一问题,本文研究了多项目组合选择模型的奔德斯分解算法.将原问题分解成仅考虑从待选项目集中选出最优组合的主问题与对已选项目进行排序的子问题,通过主子问题间的迭代逐步逼近最优解.通过算法性能分析,发现直接使用奔德斯分解算法存在着收敛速度慢,子问题不可行的缺点.为了加速算法的收敛速度,对主问题进行了修正,提出了一种利用潜在的最优项目及有效不等式改进主问题的新思路.最后,通过算例分析,对比了直接使用分支定界法与使用奔德斯分解算法两类求解方法的求解效率,验证了本文所提出方法的有效性与合理性.     

放大转发中继系统中基于SCMA的能效资源分配方案

放大转发中继系统中,以提升能效为目标,在保障各用户的最小速率需求下,提出一种子载波顺序配对以及稀疏码分多址(sparse code division multiple access, SCMA)码本功率联合资源分配算法。将能效资源分配建模为一个混合型整数优化问题,并将其拆分为子载波配对和码本及功率分配两个独立的子问题。首先,预设码本和功率分配,基于能效对子载波进行配对。然后,在子载波固定配对的情况下,基于能效码本采用最优信道选择的分配方法,功率问题转化为含有参量的凹函数,构建拉格朗日函数进行迭代求解。最后,码本和功率交替迭代优化直至收敛。仿真表明,所提算法较其他方案可以提升约29%的系统平均能效,同时也保证了每个用户的最小速率需求。     

Fast motion estimation algorithm for H.264/AVC based on centered prediction

H.264/AVC video coding standard can achieve roughly half of the bit-savings over MPEG2 and MPEG4 for a given quality. However, this comes at a cost in considerably increased complexity at the encoder and thus increases the difficulty in hardware implementation. The high redundancy that exists between the successive frames of a video sequence makes it possible to achieve a high data compression ratio. Motion estimation (ME) plays an important role in motion compensated video coding. A fast motion estimation algorithm for H.264/AVC is proposed based on centered prediction, called centered prediction based fast mixed search algorithm (CPFMS). It makes use of the spatial and temporal correlation in motion vector (MV) fields and feature of all-zero blocks to accelerate the searching process. With the initialized searching point prediction, adaptive search window changing and searching direction decision, CPFMS is provided to reduce computation in block-matching process. The experimental results show that the speed of CPFMS is nearly 12 times of FS with a negligible peak signal-noise ratio (PSNR) loss. Also, the efficiency of CPFMS outperforms some popular fast algorithms such as hybrid unsymmetrical cross multi-hexagongrid search and a novel multidirectional gradient descent search evidently.