改进的CABAC与SPIHT编码算法研究

为提高图像压缩效率,提出了分段自适应二进制算术编码CABAC与SPIHT算法相结合的混合编码算法,并从理论和仿真实验两个方面证明了该算法的有效性。根据SPIHT算法产生码流概率的特点及二进制熵编码的特性将SPIHT算法产生的二进制码流分为符号和数据两段,并按照SPIHT编码阈值对数据码流再次分段,采用优化的CABAC对各二进制码流段分别编码,在不增加计算量的情况下能够得到更好的图像压缩效果。

基于改进遗传算法的自动组卷问题研究

为了解决传统遗传算法在自动组卷中容易出现未成熟收敛和收敛速度慢等问题,提出了一种基于改进遗传算法的自动组卷方法。采用分段二进制编码策略,对每个子空间进行初始种群选择,保证了初始种群含有丰富的模式,从而增加搜索收敛于全局最优的可能性。并对交叉算子和变异算子进行了优化,实现了交叉和变异概率随解的变化而自适应调整。实验结果表明,改进的遗传算法能有效地解决自动组卷问题,提高了收敛速度和组卷的成功率。