基于自适应指数哥伦布编码的图像压缩算法

在徐勇等人提出的适用于硬件的低复杂度算法的基础上,提出了一种基于自适应指数哥伦布编码的图像压缩算法来进一步提高压缩性能.首先,对图像进行4级5/3小波变换;根据小波变换后的子带数据进行建模,得到最佳量化步长.然后,采用JPEG_LS算法预测量化后的IL子带,并对各个子带数据进行零游程编码.最后,对零游程编码得到的数据进行自适应指数哥伦布编码.实验表明：当比特率大于0.25 bpp时,本算法略好于徐的算法;当比特率小于0.25bpp时,本算法重构图像的峰值信噪比较徐的算法高0.2～2 dB.结果显示,本算法不仅提升了压缩性能,而且由于指数哥伦布编码级数更新模型复杂度很低,完全可以用硬件实现.

基于游程和扩展指数哥伦布编码的任意形状感兴趣区域图像编码

给出一种上下文自适应的游程编码和扩展指数哥伦布编码。利用游程编码算法对图像小波系数及ROI掩模进行上下文自适应建模并输出三元组样本;然后扩展普通的指数哥伦布编码,使其可以编码由游程编码建模输出的三元组样本,在对小波系数编码的同时可以携带感兴趣区域掩模标记信息。由此得到一种可以区别感兴趣区域和背景区域的高效编码算法,并以此算法为基础提出一种感兴趣区域编码的编解码框架,该框架包括5/3小波变换、小波域掩模标记生成、不均匀最佳量化、游程编码和扩展的指数哥伦布编码。该算法的游程建模过程简单,熵编码算法可用闭合公式表达,具有较高的可实现性。实验结果表明,提出的算法支持多个任意形状的感兴趣区域,感兴趣区域相对于背景区域的编码优先级可调,并且可以获得高于基于BbB-shift的SPIHT算法的压缩性能。

高速指数哥伦布编解码器的VLSI设计与实现

指数哥伦布编码是H.264/AVC标准和AVS标准中熵编码的重要组成部分,其硬件实现好坏直接决定了编码器熵编码的性能。文中根据哥伦布编码和解码的特点,设计了一种高速的哥伦布编解码器。首先,用查找表的方式代替了首1检测等复杂操作,通过查找直接得出要编解码码字的长度;直接取出特定的要操作的数据,同时进行相应的操作,代替了传统的先移位,再进行相应操作的方式,使得指数哥伦布编解码器的关键路径变短,速度变快。其次,对哥伦布编解码器采用了多级流水的方式,进一步提升了主频。最后,在virtex5平台上进行测试,该编解码器的吞吐率均可达到400MPixel/s。这将远胜于当今图像解码专用芯片的编解码速度,也为图像高速压缩提供了硬件实现基础。

H.264中指数哥伦布算法的优化实现研究

指数哥伦布算法是H.264视频压缩标准中熵解码的重要组成部分。深入研究了指数哥伦布解码算法,提出了一种优化实现。该实现利用指数哥伦布码字的特性,给出了一种使用计算代替逐个比特读取的解码方式。根据实验数据,使用这种方法可以比JM(H.264参考实现)中的指数哥伦布解码方法提高20%左右的效率。

基于H.265的安全高效的指数哥伦布编解码方案

为了解决视频安全问题,在新一代视频编码标准H.265的基础上提出一种安全高效的指数哥伦布编码方案。该方案利用混沌密钥流控制两种不同的指数哥伦布编码方式,并从算法性能和安全性等方面进行了分析。实验结果表明,该方案并没有增加编码效率和计算复杂度,使视频编码标准H.265具有安全特性,保证了视频内容信息的安全性。

混合观测压缩感知图像多描述编码

提出一种混合观测压缩感知多描述编码方案,用于提升传统的该类编码系统的编码性能并保留其抗丢包能力。该方案采用二维离散余弦变换(DCT)观测矩阵和高斯矩阵分别对图像信号进行观测,并分别使用哥伦布码(Golomb code)及其改进的编码方案对两种观测系数进行熵编码,得到包含完整码字的二维DCT码流和仅包含部分码字的高斯观测系数码流。在解码端,利用二维DCT系数和高斯观测系数之间的相关性进行最大后验概率估计解码,成功估计出高斯观测系数的缺失码字。最后再将两种观测系数合并,采用1范数优化算法重构出原信号。针对自然图像和遥感图像的实验均表明:不同丢包情况下,用本文提出的编码方案获得的重构图像的峰值信噪比(PSNR)值比传统高斯观测压缩感知编码方案提高了2～4dB,该方案同时还具有鲁棒的抗丢包能力。

基于H.264的熵编码结构

Exp-Golomb和CAVLC是H.264引入的新的熵编码形式,通过引入上下文的方式,减少编码码流,提高鲁棒性。该文提出一种熵编码的硬件结构,采用全0子块探测,双RAM结构,流水线技术,以及通过计算代替查找表的方法,加快编码过程,同时减少硬件的复杂度。FPGA综合结果显示,关键路径为11.449ns,系统时钟最高支持到87.346MHz。

AVS熵编码的FPGA实现

本文从数字音视频编解码技术标准(AVS,Audio Video coding Standard)的熵编码原理出发,对算法模块进行分析,提出了一种使用较少存储空间来存储码表的方法,并结合算法特点给出了现场可编程门阵列(FPGA,Field-Programmable Gate Array)的实现方法。本设计中将码表查询、切换和指数哥伦布编码合并为一个流水线单元并行处理,节省了大量存储中间结果所需的空间;并将各任务并行执行,加快了处理速度。利用FPGA开发工具ISE10.1和仿真工具ModelSim SE6.2b,完成了AVS熵编码的FPGA设计与实现。

面向配电网边缘计算装置的两阶段PMU数据压缩方法

针对配电网高上送速率的同步相量测量装置(phasor measurement unit,PMU)产生的海量数据对通信系统和存储系统造成巨大压力的问题,考虑到配电网边缘计算装置计算与存储资源有限,提出了基于过滤旋转门和指数哥伦布编码的配电网边缘侧PMU数据压缩方法。首先,对旋转门压缩判据进行改进,利用改进的过滤旋转门压缩算法对原始PMU数据进行有损压缩。其次,对有损压缩数据进行差分编码和归一化处理,利用0阶指数哥伦布编码方法进一步无损压缩,降低数据冗余。最后,利用实际的PMU数据,对所提出的方法进行验证。与过滤旋转门压缩算法和通用压缩工具相比,该方法在预先设定的精度要求下,实现了更高的压缩比。

改进扩展指数哥伦布算法的图像感兴趣区域编码

为了提高对图像中感兴趣区域的压缩编码效率,借助小波-Contourlet变换(WBCT)的多尺度和多方向分解的特点,提出了一种改进的自适应扩展指数哥伦布编码压缩算法.首先生成图像中感兴趣区域的掩膜标记,对源图像和掩膜进行WBCT变换,得到小波-Contourlet域的掩膜和子带系数.然后根据掩膜信息对子带系数进行不均匀量化,并进行‘Z’字形扫描和游程编码,从而得到三元数组,利用改进的自适应扩展指数哥伦布算法对三元数组进行压缩编码.最后对压缩码流进行混合解码、反量化和逆变换得到感兴趣区域压缩图像.实验结果表明:提出的改进编码算法与另外两种算法相比,能够得到更优的视觉效果和更高的峰值信噪比,实现了对感兴趣区域的高效压缩,验证了算法的有效性和优越性.

一种基于CABAC的HEVC信息隐藏算法

针对现有基于HEVC视频信息隐藏算法中存在的嵌入容量和嵌入效率较低的问题,提出一种基于CABAC的HEVC信息隐藏算法。通过分析熵编码过程中指数哥伦布编码后缀与语法元素值的相关性,阐述使用指数哥伦布编码后缀作为信息嵌入载体的可行性,并选择语法元素abs_mvd_minus2经过一阶指数哥伦布编码产生的后缀作为嵌入载体,结合矩阵编码修改后缀值完成秘密信息的嵌入。实验结果表明,该算法对信息嵌入后重建视频图像的主客观质量基本没有影响,在减少载体修改量的同时,得到了较大的嵌入容量和较高的嵌入效率。