一种基于双正交小流变换和格型矢量量化的视频编码算法

本文提出了基于双正交小流变换和格型矢量量化的视频编码算法，在该方案中，小波变换将图像分解成多分辩率的子带图像，多分辩率运动估值技术实现子带图像的帧间预测，格型徉量量化对预测差值子带图像进行编码，从而获得了性能较好的活动图像编码新算法。     

一种高效的运动补偿三维小波视频编码方案

该文提出了一种高效的运动补偿三维小波视频编码方案。该方案采用运动补偿时域分析技术,以有效去除视频序列中存在的时间冗余。然后,基于视频序列的运动特征,自适应确定帧组结构,在提高编码效率的同时降低内存需求和运算复杂度。最后,根据小波图像系数特性,采用基于四叉树分裂的小波图像编码方法对三维时/空子带进行编码,以获得更高的压缩效率。实验结果表明,与其它运动补偿三维小波视频编码方法相比,该文提出的编码方案能够获得更好的性能。     

一种基于双正交小波变换和格型矢量量化的视频编码算法

本文提出了基于双正交小波变换（ｂｉｏｒｔｈｏｇｏｎａｌｗａｖｅｌｅｔｔｒａｎｓｆｏｒｍ）和格型矢量量化（ＬＶＱｌａｔｔｉｃｅｖｅｃｔｏｒｑｕａｎｔｉｚａｔｉｏｎ）的视频编码算法。在该方案中，小波变换将图像分解成多分辨率（ｍｕｌｔｉｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ）的子带图像，多分辨率运动估值（ＭＲＭＥ，ｍｕｌｔｉｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎｍｏｔｉｏｎｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ）技术实现子带图像的帧间预测，格型矢量量化对预测差值子带图像进行编码，从而获得了性能较好的活动图像编码新算法。     

运动图象压缩编码中的三层小波分解

在序列图象编码中采用对帧间位移矢量进行估值的一类算法－－匹配算法，给出了一种利用三层小波分解序列图象运动补偿编码的方案。     

基于MCTF的时域可分级视频编码技术

现代可分级视频编码的时域可分级性是采用运动补偿时域滤波技术(Motion-Compensated Temporal Filtering,MCTF)来实现的,MCTF将若干连续的视频帧组成一个图像组进行小波分解以提供时域可分级性。由于不同视频序列的时域特征变化,传统的图像组大小固定的时域分解影响编码效率。本文提出了一种图像组大小自适应调整的时域小波分解算法,利用帧间预测效果来决定视频序列的时域特性,根据时域特性用于小波分解的图像组大小做自适应的调整。实验结果表明,新算法的编码性能比图像组大小固定的结构大大提高。     

一种新的小波可视电话编码算法

针对极低比特率应用提出一种新的结合H.263与SLCCA的混合小波视频编码算法。在提出的算法中,首先,用基于H.263的微调运动估计减小时间冗余,用无遗漏覆盖块运动补偿保证运动补偿误差帧的连续性;第二,对运动补偿误差帧进行小波变换得到全局能量压缩;第三,用SLCCA组织和表示小波变换后的数据,最后,运动向量的水平和垂直分量分别用自适应算法编码,算法在A级测试序列Akiyo和B级测试序列Foreman（QFIF）上测试取得了良好效果。     

基于帧间去相关的超光谱图像压缩方法

针对超光谱图像的特点和硬件实现的实际需要,提出了一种基于小波变换的前向预测帧间去相关超光谱图像压缩算法。通过图像匹配和帧间去相关,消除超光谱图像帧间的冗余,对残差图像的压缩采用基于小波变换的快速位平面结合自适应算术编码的压缩算法,按照率失真准则控制输出码流,实现了对超光谱图像的高保真压缩。通过实验证明了该方案的有效性,基于小波变换的快速位平面结合自适应算术编码的压缩算法速度优于SPIHT,而且易于硬件实现。     

一种基于运动对象的形状编码新算法

本文提出一种基于运动对象的形状编码新方法,称之为基于曲率尺度空间CSS(Curvature Scale Space)的自适应算术形状编码算法(CSSAS).本算法主要分为两种编码模式:帧内模式和帧间模式.在帧内模式中,我们在对CSS算法进行改进的基础上,对任意形状对象的形状信息进行特征点的分层提取;并用自适应算术编码算法对提取的特征点进行编码.在帧间模式中,提出了一种基于曲率尺度空间图(CSSI)的任意形状对象的运动估计算法.上述运动估计/补偿后所获得的形状曲线的匹配部分使用基于弧长索引的压缩编码算法,而对于不匹配部分,采用与帧内CSSAS算法相同的方法进行压缩编码.实验结果表明,本文提出的CSSAS算法与MPEG-4校验模型中基于上下文的算术形状编码算法(CAE)相比,在帧内模式时,CSSAS比CAE压缩比提高约25%,在帧间模式Dn较大时,CSSAS比CAE压缩比明显提高,而在重构形状的主观质量上,CSSAS这两种模式均优于CAE.     

基于对象的水下视频低码率编码算法

由于水下声波信道带宽窄，难以采用高效视频编码(High Efficiency Video Coding, HEVC)实现水下视频低码率传输。提出了一种基于对象的水下视频低码率编码算法。首先对水下对象视频进行时空域下采样以降低其数据量，再采用低延时模式编码少量视频帧作为参考帧。然后，提取水下对象视频非参考帧的特征点，并对特征点和对象掩膜进行编码。在解码端用特征点和掩膜进行对象的粗糙重建，获得对象的初步轮廓和颜色信息。最后，根据粗糙重建对象和参考帧对象的映射关系，采用基于在线学习的方法实现对象的精细重建。实验结果表明，与HEVC相比，所提算法的BDBR-SSIM (Bjontegarrd Delta Bit Rate and Structural Similarity)降低了14.88%。     

一种基于小波的多光谱图像压缩方法

文章提出一种基于Karhunen2Loeve变换(KLT)和小波量化编码的多光谱图像压缩方法。该法首先使用KL变换步骤来去除谱间冗余,而后对各变换波段图像进行小波变换,并利用均匀阈值网格编码量化方法来量化小波子带图像,最后使用算术编码对量化结果进行熵编码。为使编码器能为所有谱段各子带获取率- 失真意义上最优的量化阈值,本文提出基于子带图像统计特性和网格编码量化器率- 失真特性的比特分配算法。实验表明,本方法能高效地压缩多光谱图像,表现出优异的压缩性能。     

An algorithm for coding video signal based on 3-D wavelet transformation

This paper presents an algorithm for coding video signal based on 3-D wavelet transformation. When the frame order t of a video signal is replaced by order 2, the video signal can be looked as a block in 3-D space. After splitting the block into smaller sub-blocks, imitate the method of 2-D wavelet transformation for images, we can transform the sub-blocks with 3-D wavelet. Most of video signal energy is in the decomposed low-frequency sub-bands. These sub-bands affect the visual quality of the video signal most. Quantizing different sub-bands with different precision and then entropy encoding each sub-band, we can eliminate inter- and intra-frame redundancy of the video signal and compress data. Our simulation experiments show that this algorithm can achieve very good result.     

一种基于信源划分定理的小波帧内编码方法

本文在SPIHT算法的基础上，基于信源划分定理提出了一种新的小波系数量化编码算法。这种算法更好的利用了小波系数的统计特性，可以获得比SPIHT算法更高的压缩效率，并且能够产生完全嵌入码流。实验表明，这种算法非常适合于极低码率视编码的帧内编码，在相同压缩比下，能够取得比H.263 帧内编码器更好的重建图像质量。     

小波包变换在水声信号压缩编码中的应用

应用小波包变换及Huffman编码技术相结合的方法对水声信号进行了压缩编码。先对水声信号进行小波包分解;然后对分解系数进行阈值处理,最后对阈值后的系数进行Huffman编码。使用了两种阈值方案,通过仿真比较．其中不同频段不同阈值方案的零率比全局阈值的零率高。尽管全局阈值的零率稍低一些,但其Huffman编码效率较高且硬件实现较为简单,因此最后选取全局阈值进行闽值量化。仿真结果表明,本算法对水声信号压缩编码效果理想。     

基于水下图像小波变换的图像阈值去噪方法的研究

水下图像污染过程和机理十分复杂,不同的水下环境噪声也不尽相同。在此尝试用小波阈值去噪方法对水下图像进行去噪,力求改善图像质量。小波阈值去噪是信号处理中一种重要的去噪方法,针对常用硬阈值函数不连续的特点以及软阈值函数存在偏差的问题,提出了一种新的阈值处理方法。在Matlab中的仿真试验结果表明,新阈值方法的去噪效果无论在视觉效果上,还是在信噪比上都优于传统的硬阈值和软阈值,充分体现出小波阈值去噪方法的优越性。     

水下电视图像预处理方法研究

分析了水下图像特性,对比了迭代阈值法、减去固定背景法、减去当前背景法、数学形态学方法4种常用方法的预处理结果,指出了它们的不足,并提出了基于小波边缘检测的水下图像预处理算法.实际应用表明,新算法处理效果很好,能够满足水下智能监控系统的要求.     

Using curved angular intra-frame prediction to improve video coding efficiency

This article presents a new curved-based intra-frame prediction method for current and upcoming video coding standards. Our proposal extends conventional straight-line angular modes found on intra-prediction tools to model curved texture characteristics, enhancing the intra-frame prediction process. Our work targets the High Efficiency Video Coding (HEVC) standard for evaluation, although our curved-based method can be used by any other video coding standard. We model curved intra-frame prediction using an offset-based displacement calculation to each predicted sample. The proposal incurs a small bitstream overhead for transmitting the displacement information, which is offset by encoding efficiency gains. Experimental results demonstrate reduced residual energy; consequently, improving BD-Rate for the tested sequences. Evaluations applying eight curve displacement values show an average BD-Rate reduction of 2.69%, 2.49%, and 0.86% for All-Intra-8, All-Intra 10, and Random-Access configurations, respectively. The proposal allows further BD-Rate improvements, albeit at higher encoding complexity.     

一种红外图像小目标滤波算法研究

提出一种红外图像滤波算法,该算法建立在小波变换算法基础上.对非平稳信号的去噪声,小波变换具有时域和频域上的局部性特性、多分辨率分析特性,非常适合用来分析和处理非平稳信号,在保证运算速度的同时也提高了滤波质量.经实验证明,该算法较好地融合了噪声消除和边界保持两大优点,大大改善了图像预处理的效果.     

基于自适应小波变换的嵌入图像压缩算法

针对遥感、指纹、地震资料等图像纹理复杂丰富、局部相关性较弱等特点,文章通过实施自适应小波变换、合理确定系数扫描次序、分类量化小波系数等措施,提出了一种高效的图像压缩编码算法.仿真结果表明,相同压缩比下,本文算法的图像复原质量明显优于SPIHT算法(特别是对于纹理图像,如标准图像Barbara).     

基于统计对消的激光水下图像的目标提取法

激光水下目标的识别是一个崭新的研究领域，有许多问题亟待解决，其中目标提取问题是关键。由于激光照射下的水下图像含有大量的散斑噪声，严重影响图像的质量。依据统计规律相同的噪声可以对消图像中的噪声这一原理，结合小波变换和统计方法，提出了一种基于统计对消的水下目标分割方法(SC)。其中，采用小波变换，对低频成分进行特殊处理，以增强图像中的目标信息；采用统计方法来充分抵消图像中的干扰噪声。实验结果表明，水下目标分割方法是有效且可行的。