基于混合语音压缩编码技术的综合通信业务系统设计

压缩编码技术是语音通信的关键技术的之一。针对语音数据传输需采用标准G.729编码格式,且数据通信链路速率为10 kbit/s的窄带数据传输场景,提出了基于G.729+AMBE的混合语音压缩编码技术,研制了综合通信业务系统样机,实现了低速率下的语音和即时通信业务传输。测试结果表明,在G.729、AMBE的语音压缩编码速率分别为8 kbit/s、2.4 kbit/s时,语音质量MOS主观评价等级为4级,即时通信文件接收延时在2.1 s左右,满足窄带通信链路中语音业务和即时通信业务的传输要求。

基于有损压缩编码的降噪自编码器

图像预处理算法的优劣程度直接关系到图像后置处理的效果,如图像分割、目标检测、边缘提取等。为了获取高质量的数字图像,对图像进行降噪处理成了必不可少的前置步骤。图像降噪旨在尽可能地保持原始信息完整性(即主要特征)的同时,又能够去除信号中无用的信息。为此,提出了一种基于有损压缩编码的卷积自编码器(AutoEnconders,AE)去噪模型;并根据最大编码率下降原则(the principle of Maximal Coding Rate Reduction,MCR 2)设计了新的损失函数代替主流深度学习算法中常用的均方误差(Mean Squared Error,MSE)损失,以提高模型的鲁棒性和适应性。模型首先通过编码器处理带噪图像,得到隐变量,然后使用解码器进行解码,消除噪声并得到重构图像。接下来,保持编码器不变,将重构图像输入编码器,使编码器继续学习并得到重构隐变量。最后,通过计算隐变量与重构隐变量的距离来间接衡量重构图像与原始图像的误差,并将其作为收敛代价进行模型训练。在thumbnails128×128和CBSD68数据集上对所提模型进行了大量实验验证。实验结果表明,该自编码器框架(AE-MCR 2)在不同类型的噪声(高斯噪声、伯努利噪声和泊松噪声)下均表现出良好的性能,并具有一定的可解释性。

基于标准H.265的监控视频压缩编码方法

为了提升视频压缩编码效率,解决成本问题,基于标准H.265研究了一种新的监控视频压缩编码方法。通过H.265/HEVC选取色度帧内预测参数,确定参数格式,同时完成帧内和帧间预测。通过DM模式计算色度亮度参数的分量间相关性,得到五种候选模式,推导最优模式,根据推导结果得出分解结果。通过平滑处理确定像素精度,分别计算DCT2和DST7之间反复切换的参数,匹配监控视频的压缩编码速度与视频监控的播放采集速度,实现视频压缩编码。实验结果表明,标准H.265的压缩效率得到了大幅度提升,节省了大量成本,说明该方法能够提高编码性能,降低视频处理成本。

基于Unity3D的图像压缩编码游戏化教学系统设计与实现

设计并实现了基于虚拟现实技术的游戏化教学系统,以完成图像压缩编码基本理论知识、图像压缩编码方法实验操作教学计划为导向,借助Unity3D平台的导航系统、粒子系统、动画系统等技术,创建出虚拟可视化情景式图像压缩编码教学环境,向学生展示了比传统教学模式更直观立体的图像压缩操作方法,并建立了多维有效的教学场景。学生自主参与图像压缩实验的全过程,在无限可能的虚拟场景中寻求解决问题的方法。

基于深度学习的视频压缩编码技术研究

视频压缩编码技术是提高数字电视中视频传输和存储效率的关键技术。通过分析数字电视中的视频压缩问题,设计一个面向数字电视的视频压缩数据传输框架,阐述基于变分自编码器(Variational Auto-Encoders,VAE)的视频压缩方法,利用UVG数据集在MATLAB平台上进行实验。实验结果显示,所提方法在视频压缩和重建上取得了较好的效果,验证了其在视频压缩编码领域的有效性和应用潜力。

索贝助力视频浅压缩编码行业标准发布

近期,国家广播电视和网络视听行业标准——《视频浅压缩编码第1部分:超高清视频分层编码》正式由国家广电总局发布,索贝作为核心单位参与了该行标的编纂。该行标中,索贝参与提供的视频浅压缩编码方案在保证视频高画质方面优势突出。分层编码技术的应用意味着源视频被分为不同画质的多层码流,可实现不同的应用按需读取、满足不同的细分应用,比如兼容HD、HD HDR、4K等;这种增强机制比现有主流视频编码技术更加灵活,并在数个关键技术指标上优于主流编码技术。

基于Python技术的网络通信彩色图像压缩编码传输

为了解决彩色图像传输过程中存在的信息偏差较高的问题,提出基于Python技术的网络通信彩色图像压缩编码传输方法。完成色彩空间转换后,将原始图像数据从空间域表示为频域系数,并对变换系数进行量化和变换编码处理。利用Python创建了一个socket对象作为图像压缩编码载体,借助bind()绑定本地地址和端口号,结合listen()监听到的连接请求,使用accept()接受请求并返回一个新的socket对象。在测试结果中,MS-SSIM值始终稳定在较高水平,最小值也达到了0.92,传输图像的信息偏差明显低于对照组。

超高清视频浅压缩编码算法技术和应用

超高清视频技术飞速发展,急需高效的视频编码/压缩算法,实现高质量视频的传输。浅压缩编码以其视觉无损、低延时等优势逐渐在产业中得到了广泛应用。本文介绍了国际主流浅压缩编码算法技术和应用实践,以及我国全自主知识产权浅压缩编码算法的发展进程。

基于北斗压缩编码传输的海气界面监测系统

研究一种基于北斗短报文压缩编码传输的海气界面监测系统,以海气界面探测气象站为离岸平台,实现分钟级高频采集海上特定位置风速、风向和卫星数量等气象数据,将原始气象数据经数据压缩和传输压缩处理后由北斗二代通信终端传至岸基海洋气象监测站。数据压缩中针对风向数据均值过程中存在跨越0°~360°线以及低速风向测量误差大等问题,提出一种基于概率统计的改进单位矢量平均算法,试验表明:处理后的平均风向数据更加平滑;针对北斗小通信量所面临的数据传输压缩问题,提出一种部分增量式取整定长字典编码方法数据压缩率达36.0%,正确率达97.8%,满足北斗民用级别短报文通信传输限制。

基于子块差特征的分形图像压缩编码技术

分形图像压缩编码一直以高压缩比而著称,由于其编码时间较长而饱受诟病,因此改进采用子块差特征的分形图像编码算法。分割后的图像块依照图像显著度分为重要区域块与非重要区域块,并将各类图像块以子块特征排序。设定显著度阈值,当小于设定的阈值,则认为是非重要区域,否则为重要区域;匹配搜索过程中,在同类别的值域块库中进行匹配搜索,搜索满足设定的误差阈值范围码本块。

基于深度学习的分形图像压缩编码模型设计

针对传统编码模型存在的图像分割处理效果不佳、分割精度不高、耗时较长以及编码质量较差的问题,提出基于深度学习的分形图像压缩编码模型。建立图像分割约束条件,对图像进行分割处理,以处理后的图像作为深度学习中ResNet网络模型的输入,提取原始分形图像的特征并将图像块分类;建立特征图像块匹配规则,排序图像块,记录分形码,将分形码作为图像在度量空间内的表现形式,通过度量空间的压缩变换实现分形图像压缩编码。实验结果表明:所提模型的图像压缩编码质量较高,具有一定的应用价值。

面向局部敏感哈希的压缩编码算法

局部敏感哈希算法需要生成足够长的哈希码才能达到理想的检索精度,这导致哈希码携带了大量冗余信息。针对该问题,本文提出一种面向长局部敏感哈希码的压缩编码算法(Compression Coding for Locality-Sensitive Hashing,CCLSH)。该算法基于哈希位的平衡性、相似性结构保留能力和互信息设计了哈希位质量与相关性度量准则,通过融合上述两个准则去除长哈希码中低质量且具有高相关性的冗余哈希位,实现无损压缩的目的。在三个基准数据集上的实验结果表明,CCLSH所压缩的哈希码在检索性能上与原长哈希码保持一致,同时压缩率都达到了90%以上。此外,与经典的压缩和哈希算法相比,该算法展现出更优秀的检索性能。

雷达视频信号压缩编码的研究

现代新体制雷达普遍采用脉压技术使视频回波变窄,因而对雷达图像压缩编码提出了更高的要求。在对雷达图像进行比较深入的分析后.提出了一种新的雷达视频信号压缩编码算法,进行了电路设计及仿真,并分析了该方法的优点。给出了压缩性能。

音频压缩编码及其应用和进展

叙述了语音压缩编码和宽带音频压缩编码现有标准制订情况。介绍宽带音频压缩编码中的声学研究内容:心理声学模型、客观测试和主观评价方法。列出6种客观指标及其定义。

噪声图像的分形压缩编码研究

分形图像压缩编码是近年来产生的新的图像压缩编码技术,由于其具有极高的压缩比而获得广泛的关注。主要讨论了图像小波域的去噪问题以及如何将小波域的去噪与分形图像压缩方法结合起来,以获得良好的编码效率和图像质量。

一种静态图像压缩编码算法的改进

针对含有噪声的数字图像去除相关性差的问题，鉴于数字图像的噪声模型，对图像作去噪处理后再用静态图像压缩标准JPEG基本系统作图像压缩编码。实验表明，该压缩方案具有较高信噪比、压缩比的良好性能。并且该方案具有推广的意义，可以应用到其他编码算法。用VC++6．0实现了该算法。

JPEG2000图像压缩编码系统及其关键技术

介绍了JPEG2000标准的特点及应用场合，阐述了JPEG2000图像编码系统的实现过程，对其中采用的基本算法和关键技术进行了描述。

一种分形彩色图像压缩编码方法

在分析彩色图像色彩三分量r,g,b的相关性和分形四叉树编码层次信息冗余性的基础上,提出了一种分形彩色图像压缩编码方法.它将图像的3个独立的颜色分量按某种方式组合成1个来搜索匹配块,从而将需要存储和搜索的3个颜色分量匹配块(SFC方法)减少为1个,并且对四叉树层次信息进行压缩.此外,采用不同的组合,得到了几个图像压缩比和解码质量相近的编码方法,其中使用亮度分量的方法比使用其他方法速度更快.实验结果表明,它优于SFC方法及标准JPEG方法,不失为一种好的分形彩色图像压缩方法.

基于感知器的遥感图像无损压缩编码

无损压缩在遥感领域有极其重要的作用。该文提出一种基于感知器模型的遥感图像无损压缩编码方法,该方法利用感知器具有学习能力的特点,自适应地调整图像的预测系数,对遥感图像进行空间和谱间去相关,然后进行熵编码。实验表明,对于多波段的遥感图像,该方法的压缩效果明显优于无损JPEG(Joint of Picture Expert Group)最优预测模式。

1.6Kb/s类MELP语音压缩编码器的FPGA实现

基于"CPU软核+模块算法IP"的方法对一个1.6Kb/s类MELP语音压缩编码算法进行了实现,并将整个语音压缩编码器在FPGA上进行了整体验证,实验结果说明本文给出的语音压缩编码器的实现结构是可行的,能够满足语音压缩编码算法对实时性的要求,从而为下一阶段语音压缩编码器的芯片设计提供有力的可行性论据.同时,由于本文给出的语音压缩编码器的实现结构中的各模块算法IP对于许多语音压缩编码算法中都适用,因此该语音压缩编码器的实现结构对不同的语音压缩编码算法具有一定的通用性.