低码率图像压缩中应用ROI的改进算法

部分重要比特平面平移法是目前在低码率压缩条件下可实用的ROI编码方法,针对该算法造成ROI高低频成分结构变化而产生失真的问题,提出了一种改进的算法-按分辨率级部分重要比特平面平移法。与原算法相比,新算法能同时提高ROI和背景区域的图像质量。在码率为0.8bpp时新算法将ROI和背景的PSNR(峰值信噪比)最高提高了1.34dB和0.72dB。

一种低码率音频压缩编码的窗切换方法

当前主流音频压缩技术都采用窗切换技术来抑制预回声现象。然而编码器切换到短窗虽然提高了对暂态信号的时间分辨率出在短窗时采用一种非均匀时频变换方法来取代短窗时频变换高的频率分辨率,同时性和有效性。

基于块分类的低码率视频压缩技术中块效应消除算法

在低码率视频压缩技术中,块效应现象是比较明显的问题。该文讨论了低码率视频压缩技术中消除块效应的方法,提出了一种基于块分类的具体块效应消除算法。实验结果表明,该算法不仅可以改善块效应现象,同时还可以提高PSNR值。

超分辨率重建在低码率视频压缩编码中的应用

在低码率段,HEVC压缩过程会造成大量视频信息的丢失,进而导致压缩视频中存在比较严重的失真。针对这一问题,我们提出了一种基于HEVC的低码率视频压缩编码框架,该框架主要包括以下步骤:在编码端,首先对视频进行两倍下采样,然后进行HEVC编码;在解码端,采用LSM-MNLR(Laplacian scale mixture modeling and Multi-non-local low-rank regularization)对解码后的视频进行去噪以及利用超分辨率重建方法将视频重建到原始尺寸。实验证明,相比HEVC,我们的低码率视频压缩编码框架在低码率段能取得更好的主客观效果。

低码率视频压缩技术的块效应消除方法

低码率视频压缩技术是多媒体通信的关键技术。基于块编码的低码率视频压缩技术中 ,块效应现象成为比较突出的问题。本文讨论了低码率视频压缩技术中消除块效应的方法 ,提出了基于约束复原原理的一种具体块效应消除方法 ;并根据计算机软件实现的结果分析 ,得出了结论 :采用约束复原的块效应消除方法可以同时提高客观PSNR值和改善块效应现象。因此这种基于约束复原的块效应消除方法具有较高的实用价值和理论意义。

低码率图像的快速SV拟合及其最优码流结构的描述方法

给出了一个在低码率图像描述中应用最优支持向量(SV)描述的编码算法,提出一个训练样本集缩减策略,在支持向量机(SVM)模型中用于快速拟合重要的交流(AC)系数,它能够在基本保持原有精度的前提下,有效地提高SVM的回归速度,减少输出参数;提出了直流(DC)系数的按位差分预测编码方法和压缩性能更好的码流产生方法。实验结果表明,该方法不仅缩减了编码时间,而且在相同码率下能获得更好的图像质量。以往基于SV的编码未提及码流结构的描述方法,而快速SV拟合和数据组织方法克服了以往算法可行性差的缺点。

一种基于三维小波变换的图像编码算法

提出了一种新的基于三维小波变换的图像序列压缩算法。该算法在量化编码时 ,着眼于“体”,采用平面与纵向相结合的形式组织系数 ,并对运动程度不同的区域以及帧内不同特性的区域加以区分。以 QCIF格式的标准序列图像 Miss Am eri-can作为测试图像进行实验 ,实验结果表明该算法有效可行 ,主观质量较好 。

H.263编码和宽带IP网络的视频通信

论文着重对低码率图像压缩编码和基于宽带IP网中的多媒体通信进行了研究,分析了H.263低码率图像压缩编码和解码的模型,算法以及它的软件实现。另外,在宽带IP网中运用低码率压缩算法进行视频通信的研究,并用软件编程实现了整个视频通信过程。

语义引导的水下带噪语音通信

针对狭窄带宽的多径水声信道和信源噪声干扰导致的退化语音,提出了一种语义引导的水下带噪语音通信系统,实现了噪声环境下高效鲁棒的语音通信。首先,通过引入语音去噪网络降低了信源噪声的影响。系统通过传输语音的语义信息,实现了语音信号的极限压缩。针对信道噪声对数据的损伤,使用语义纠错模块在接收端对退化的语义特征进纠错,从而提高重建语音的可理解性。此外,结合多阶段训练策略的退化知情模型进一步增强所提方法在水声信道中的鲁棒性和泛化性。最后,在语音重建过程中使用多感受野-挤压激励融合模块以捕获语义特征中的全局语义信息,优化重建语音的可理解性。仿真实验结果表明,该方法在极低码率压缩的情况下,在复杂的噪声环境和不同的水声信道条件中,具有良好的重建性能。