基于小波变换的矢量量化快速编码算法

提出了一种基于均方误差 (MSE)测度的矢量量化快速编码算法 ,算法利用小波变换的特点 ,合理地构造矢量 ,结合非线性插补矢量量化技术、矢量和值差法和部分失真排除法 ,在搜索编码过程中 ,有效排除部分候选码字。实验结果表明 ,相对于穷尽搜索方法 ,计算量有明显降低 ,计算时间减少约 97%。

利用方差分形快速编码算法

提出一个基于图像块方差的新的快速分形编码算法 .利用候选主块和序列块间当前最小异变象差和方差 ,通过排除不可取的主块 ,大大地减少了为搜索主块而寻找每个序列块最佳匹配的主块数 .

基于快速编码算法的QC-LDPC码编码器设计与实现

该文设计了一种低复杂度编码器并对其进行了硬件实现。该编码器针对具有准循环结构的LDPC码,利用快速迭代编码算法,在设计中只需简单的循环移位以及异或操作就可实现,因此具有较低的编码复杂度。同时针对(528,264)的QC-LDPC码,在Xilinx公司Virtex6系列的xc6vsx130t芯片上实现了该编码器设计,经过ISE软件布局布线后,结果显示编码器只消耗了280个slices资源,而编码吞吐量达到了147.168Mbps。另外利用时序仿真软件Isim进行验证,结果显示输出比输入只延迟了7个时钟,可见该算法的编码速度比较快。

基于区域划分的深度视频快速编码算法

多视点彩色视频与深度视频作为多媒体系统中主流3D场景表示方式,吸引了越来越多人的关注。深度视频反映场景的几何信息,如何对其进行快速编码尤为重要。提出了一种基于区域划分的深度视频快速编码算法。首先,根据深度视频的边缘和运动属性把深度视频分为四个区域;然后,深入分析不同区域内宏块模式分布比例以及参考帧选择特性,设计了不同的宏块模式选择和参考帧搜索策略来提高编码速度;最后,测试提出算法的编码时间、码率以及合成虚拟视点的质量。实验结果表明,提出算法在保证虚拟视点图像质量和编码码率基本不变的情况下,节约了85.73%～91.06%的编码时间。

基于纹理方向和空域相关的HEVC帧内快速编码算法

为了降低高效视频编码(HEVC)的复杂度,提出了一种基于纹理方向和空域相关性的帧内快速编码算法。一方面,利用相邻编码单元(CU,coding unit)的最佳分割尺寸确定相关性的权重,并根据已编码CU的率失真代价值定义了CU分割尺寸的相关性因子,通过比较该因子提前终止CU分割;另一方面,利用Sobel算子求取预测单元(PU,prediction unit)子块的纹理方向,通过判定其纹理方向显著性确定相应的候选模式集,然后根据PU大小对所得的预测模式修正处理,最后遍历这些候选模式选取最优模式。实验结果表明:本文算法相对于原始HEVC编码方法,在全I帧模式下编码时间平均减少36.84%,BDBR(Bjntegaard delta bit rate)上升约0.81%,BDPSNR(Bjntegaard delta peak signal-to-noise rate)降低了0.047dB。

基于内积的快速分形编码算法

在基于方差的分形编码算法基础上，提出了基于内积的快速分形编码算法，从理论上证明了该内积具有仿射变换不变性，并将其同基于方差的分形编码算法从时间复杂性上作比较。实验表明，该算法能够在保证解码图像质量的同时，使编码时间比原来减少10倍以上。

一种基于分形的快速图像编码算法

提出了一种快速分形编码算法.针对Jacquin的算法,在为值块(range块)搜索匹配域块(domain块)进行全搜索,搜索速度慢,编码时间过长的缺点,笔者首先提出周边邻域的定义,然后在Jacquin算法基础上提出快速分形编码算法,这种算法大大减少了匹配计算,提高了分形编码速度.实验结果显示,编码时间缩短99%左右,而图像质量没有受到多大影响.

H.264快速帧间编码模式选择算法

本文提出了一种用于H.264编码的快速帧间编码模式选择算法。这种算法有效地减少了原图像编码过程中待测编码模式的数量,从而提高了编码速度。

联合多特征的未来视频快速编码

与前一代高效视频编码标准相比,未来视频编码标准增加了新的二叉树加四叉树编码结构。针对该结构虽然显著提升了超高清视频编码效率,但是大幅增加了编码复杂度的问题,提出了联合多特征快速编码算法。该算法联合多个编码特征的后验概率信息,估计当前编码单元的划分方式,通过提前终止若干编码单元的划分来节省编码时间。此外,针对单个特征贝叶斯分类不准确的问题,算法在简化联合概率模型的同时提升了分类算法的准确度。实验结果表明:在随机访问配置、低延迟P配置和低延迟B配置下,算法可以平均减少35.7%,25.6%和26.7%的编码复杂度,而BDBR只分别增长了4.3%,3.1%和2.89%。算法在保证视频主观质量的前提下,节省了编码时间。

一种快速编码的半随机LDPC码构造研究

低密度奇偶校验码(LDPC码)具有逼近Shannon限的优异纠错性能,在信道编码领域的应用越来越广泛,但是LDPC码的编码复杂性一直是制约其普遍应用的突出问题。奇偶校验矩阵的结构则直接决定着LDPC码的编码复杂度和译码性能。提出一种准双对角线结构的半随机LDPC码奇偶校验矩阵的构造方法,它具有IEEE 802.16e标准LDPC码的优异纠错性能和低编码复杂度,同时在码率、码长、基础校验矩阵和扩展因子等设计方面更具灵活性,能更好地适应工程实践的需要。采用这种构造方法,以(16 384,8 192)LDPC码为例进行快速迭代编码,能够获得优异的译码性能,可以用于实现高速率低复杂度的LDPC译码器设计。

基于Matlab平台的LDPC码快速仿真研究

对提高基于Matlab平台的低密度奇偶校验码的仿真速度进行了研究,为加快仿真速度,编解码核心过程用符合mexFunction格式的C语言编写,并针对快速编码算法及迭代译码算法进行了优化,然后编译成动态链接库文件在M语言中调用。仿真结果表明,优化后的仿真速度相比优化前获得大幅提高,平均提升了57倍。

K波段高增益宽带的异极化透/反射阵列天线

提出了一种具有新型多功能空间馈电平面的阵列天线,可以同时实现透/反射两个波束。该阵列通过快速响应编码对圆环反射单元和透射单元进行合理分布,以实现不同极化方向的透/反射波束。基于所提出的透射和反射单元,设计并制造了具有25×25个单元的透射-反射阵列天线,分别产生θ=0°向后的x极化方向的反射波束和θ=180°向前的y极化方向的透射波束。该天线的中心频率为22 GHz,测试结果表明,反射波束最大增益为22 dB,3 dB增益带宽达到28%;透射波束的最大增益为19.2 dB,3 dB增益带宽达到27%。

基于斐波那契数列短码长QC-LDPC码的构造

设计了一种QC-LDPC码的校验矩阵构造方法,矩阵的信息位根据斐波那契数列进行构造,校验位根据IEEE802.16e标准中码字的校验矩阵进行构造,这样构造的校验矩阵具有准双对角线结构,在编码过程中可以采用快速编码算法,降低了编码复杂度,同时节省了存储空间。通过仿真,该方法构造的码字在中短码范围内较Gallager码性能良好,并且通过改变循环矩阵的大小,可以获得码性能较好的多种码长的码字,码长选择范围较大。

Application of RS Codes in Decoding QR Code

The QR Code is a 2 dimensional matrix code with high error correction capability. It employs RS codes to generate error correction codewords in encoding and recover errors and damages in decoding. This paper presents several QR Code’s virtues, analyzes RS decoding algorithm and gives a software flow chart of decoding the QR Code with RS decoding algorithm.

Fast Motion Estimation Algorithm with Edge Alignment for H.264 Encoder

Image sequences processing and video encoding are extremely time consuming problems. The time complexity of them depends on image contents. This paper presents an estimation of a block motion method for video coding with edge alignment. This method uses blocks of size 4 × 4 and its basic idea is to find motion vector using the edge position in each video coding block. The method finds the motion vectors more accurately and faster than any known classical method that calculates all the possibilities. Our presented algorithm is compared with known classical algorithms using the evaluation function of the peak signal-to-noise ratio. For comparison of the methods we are using parameters such as time, CPU usage, and size of compressed data. The comparison is made on benchmark data in color format YUV. Results of our proposed method are comparable and in some cases better than results of standard classical algorithms.