基于多维矢量矩阵的多视角视频编码

针对现行视频压缩编码标准对多视角视频编码(MVC)的支持与扩展存在一定的局限性这一问题,结合多维矢量矩阵理论,对先前研究中提出的针对单一视角彩色视频流的一整套压缩编码方案加以扩展,将其应用于八个视角的视频编码中,包括多维分块、多维重组、多维矢量DCT正交变换、多维量化、差分编码、多维扫描及行程编码。通过对实验数据的分析,验证了这一整套方案在多视角视频编码中的可行性,为多维矢量矩阵以及多视角视频编码的进一步研究奠定了基础。     

基于多维矢量矩阵正交变换理论的彩色图像压缩编码

在多维矢量矩阵理论的基础上提出了四维矢量矩阵离散余弦变换(4D-VMDCT)算子,扩展了多维矢量矩阵正交变换理论,验证了该变换算子的正交性和能量集中性;提出了适应于三维数据的量化方法,并将该方法用于图像压缩。根据彩色图像的行、列、颜色分量之间的强相关性构建了多维矢量矩阵采样模型,进行多维正交变换,大幅降低了多维数据的相关性,并通过多维量化和无损熵编码,进一步消除统计冗余。理论分析和实验结果表明:在增加压缩比的同时,峰值信噪比也有明显的提高,实验结果优于国际标准JPEG。     

基于多维矢量矩阵离散余弦变换的熵编码

针对传统JPEG中游程-霍夫曼熵编码方法在彩色图像的多维矢量矩阵离散余弦变换体系中,不能充分有效压缩数据的问题,提出了一种根据非零交流系数幅值尺寸和该系数前零游程长度尺寸的联合分布进行游程编码,再进行霍夫曼编码的新方法,并重新统计设计了霍夫曼码表。实验结果表明:该方法的压缩性能较改进前熵编码,在PSNR相同的情况下,比特率至少降低了9%,远优于JPEG方法,在更高维的视频图像变换压缩中有着良好的应用前景。     

变换域Wyner-ziv视频编码的码率控制

为了降低变换域Wyner-Ziv 视频编码的解码复杂度,利用信道相关特征量及系数带的时间相关性提出了一种有效的码率控制算法.该算法在编码仨计传送的最小码率块,并利用不同系数带的时间相关性及信道的平均反馈次数,对估计的最小码率进行调整,得到实际需要传送的初始码率,从而有效地控制解码反馈次数,降低系统延时和解码复杂度.实验结果表明,该算法在保证编码效率的同时可以大幅度降低解码复杂度,最大可降低82%.     

用于单视加深度视频编码的快速立体匹配算法

针对立体视频数据量大、立体匹配算法效率较低,远远满足不了实时传输需求的现状,提出了一种应用于单视加深度立体视频编码的快速立体匹配算法。该算法利用单视编码过程中产生的运动信息作为深度图生成的辅助信息,将立体匹配过程中的视差估计值重组,并将重组后的信息作为P帧的视差估计初值进行后续的迭代运算。算法通过利用单视编码过程中已有的运动信息,降低了P帧立体匹配的运算复杂度。实验结果表明,该算法能使视差图的生成速度提高一倍左右。     

质量可伸缩高性能视频编码中增强层快速算法

针对质量可伸缩高性能视频编码(SHVC)中递归式的四叉树编码单元(CU)划分引起的高计算复杂度的问题,提出了一种增强层快速编码算法。该算法充分利用层间编码单元深度值的相关性,根据基本层编码单元的深度信息预测增强层编码单元的深度值范围,跳过一些小概率的编码深度;在每一编码深度层下,利用当前预测单元(PU)与时间、空间以及父辈相邻PUs之间的相关性判断当前编码区域的复杂度,然后根据该区域的复杂度快速选择预测模式,从而进一步提高编码速度。实验证明,该算法与SHVC参考代码中的标准算法相比,在保证编码效率的前提下,编码时间可以平均节约78%左右。     

基于小波变换的结构矩阵矢量量化压缩方法

提出了一种基于小波变换的结构矩阵矢量量化方法。该方法利用图像经过小波变换后,不同分辨率级子图像之间存在相似性,将已生成的第m级图像的分类信息传递给第m-1级图像,并利用各子图像的结构特性,对矢量量化后的编码结果采用结构矩阵的方法进一步压缩。实验表明该方法在较好图像质量的情况下获得了高压缩比,和有关文献给出的结果进行比较,该算法具有较好的性能。     

四维矩阵离散余弦变换的整数实现

根据四维矩阵离散余弦变换变换核的定义,可以将四维矩阵DCT的变换核降维看作二维矩阵。这些二维矩阵属于酉矩阵。并根据可逆整型变换矩阵分解的原理,首先计算四维矩阵离散余弦浮点变换的整数可逆分解,得到整数到整数的可逆变换矩阵。然后利用得到的分解矩阵对视频序列进行变换,最后将得到的系数用基于稳健统计的矢量量化方法进行量化编码。实验结果表明,在相同压缩比的情况下,整数到整数的四维矩阵离散余弦变换与浮点变换相比,恢复图像的PSNR有1 dB以上的提高,主观质量也有改善。     

基于YC子阵的彩色图像三维矩阵变换压缩编码

提出了一种新的基于子阵模型的三维矩阵变换彩色图像压缩方法。此压缩方法的创新之处在于:三维子阵分割中采用了亚采样和YC子阵技术,能更好地去除彩色图像分量间的冗余,提高压缩比,而且在YC子阵技术中提出了Y类三维子阵和C类三维子阵的概念;量化方法采用了线性非均匀标量量化,并定义了一种新的运算方法———量化除法。实验表明,与基于矢量量化方法的三维矩阵变换压缩方法相比,本文方法的优点是对具体的图像无依赖,并在压缩整体效果方面已经优于JPEG方法。     

基于变换基阵的SDCT算法

各维DCT没有统一的矩阵表达式,特别是多维DCT运算,都是对各个维度分别进行一维DCT来完成,这种运算方法不能很好地体现多维变换的整体空间特性。为克服这一问题,提出了一种SDCT运算方法。首先,定义了几种新的矩阵运算;其次,详细描述了一维SDCT、二维SDCT和三维SDCT的运算原理;最后,对SDCT性能进行了讨论。理论分析表明:SDCT使DCT具有统一简洁的表达式、理解容易、计算便捷。     

图象信号的变换域锥形矢量量化器的实现

本文提出了用于图象压缩编码的一种变换域锥形矢量量化器(简称PVQ)的实现方法。鉴于 PVQ 希望输入信源具有 Laplacian 分布,而哈达玛变换(WHT)和离散余弦变换(DCT)中的非直流系数近似服从 Laplacian 分布,采用 WHT 与 DCT 与矢量量化技术相结合的方法,实现了静态图象的压缩编码。该方法的特点是量化器设计结构简单、复杂度低、可大维数编码和有较高的压缩比。在均方误差失真测度准则下,该量化器在恢复图象的质量方面和保护图象边缘方面性能较佳,在图象的高效编码和实现实时处理方面具有可观的研究前景。     

高维数据正定核与不定核的KPCA变换阵比较

两步降维的核主成份分析(kernel principal component analysis,KPCA)+线性判别式分析(linear discriminant analysis,LDA)法中,第一步KPCA变换阵的选取影响数据的分类结果。对线性不可分问题首先研究了正定核KPCA+LDA中KPCA变换阵的选取对分类结果的影响;其次,将正定核推广到不定核,研究了不定核KPCA+LDA中KPCA变换阵的选取对分类结果的影响;最后通过实验加以分析和验证。     

基于H.264运动估计的音视频同步编码技术

提出了一种在H.264运动估计过程中嵌入音频的音视频同步编码方法,利用1/4像素精度的运动搜索,解决了音视频同步编码问题。在发送端,根据1/4像素搜索点和音频的对应关系,在1/4像素运动估计过程中通过调整最优匹配点将音频压缩流嵌入视频中,然后对嵌入音频的视频流进行压缩编码。在解码端,根据嵌入准则,提取音频信息,再对音频和视频信号进行重构和恢复。实验表明,本文方法在不增加音视频压缩数据量、在音视频质量下降较小的情况下,实现了音视频同步压缩编码和传输。     

信息产业科技成果转化模式的现状调查与分析

科技成果转化模式分为四种:自行投产模式、技术转让模式、联合模式和科技计划模式。模式选择取决于技术风险和企业能力。通过对信息产业领域22家有代表性的科研单位和企业的调查,发现50%以上的被调查单位采用自行投产模式。分别从信息产业的市场结构、成果特征、企业特性和政府行为四个角度对此现象进行解释,并提出促进信息产业科技成果转化的对策。     

A new class of scrambling transformation and its application in the image information covering

This paper studies two kinds of nonlinear transformations, namely the higher-dimensional Arnold transformation and the higher-dimensional Fibonacci Q-transformation and discusses the scrambling action of the two transformations focusing on the phase space of the digital images. A sufficient and necessary condition that a matrix transformation of digital image has periodicity is given. The results show that the two transformations have potential application in the storage and transportation of image information for the purpose of information security.     

线谱频率参数的快速、低存储矢量量化

为降低码书的存储空间和搜索复杂度,更充分地利用线谱频率参数帧内和帧间的相关性,提出了一种快速、低存储的矢量量化器。将线谱频率参数去除平均值后进行一阶滑动平均预测,将残差进行三级矢量量化。在第二级量化时,将高维线谱频率参数矢量分裂成两个低维的部分,分别用不同的码书进行量化,降低了码书的存储空间和搜索复杂度。C语言仿真结果显示,在满足低速率编码的前提下,平均谱失真达到0.91dB,2～4dB的谱泄露为0.13%,无4dB以上谱泄露,同时码书的存储空间和搜索复杂度均降低了31%以上。     

坐标变换的Jacobian的几何意义及其应用

本文通过引用几何量的向量表示 ,对坐标变换时所出现的 Jacobian给出了几何解释。同时给出了两个实用例题 ,进一步说明了 Jacobian的应用