基于下采样和全相位DCT内插的WDCT-JPEG块编码

卷曲离散余弦变换(WDCT)通过频率卷曲使变换后的信号能量分布更适合于图像压缩编码。为了提高低比特率图像压缩编码性能,在WDCT中引入基于下采样和全相位延拓DCT内插编码框架。实验结果表明,不论是峰值信噪比还是主观效果,提出的基于下采样和全相位DCT内插的WDCT-JPEG算法在低比特率下编码性能显著提高,方块效应明显减少。

基于YC子阵的彩色图像三维矩阵变换压缩编码

提出了一种新的基于子阵模型的三维矩阵变换彩色图像压缩方法。此压缩方法的创新之处在于:三维子阵分割中采用了亚采样和YC子阵技术,能更好地去除彩色图像分量间的冗余,提高压缩比,而且在YC子阵技术中提出了Y类三维子阵和C类三维子阵的概念;量化方法采用了线性非均匀标量量化,并定义了一种新的运算方法———量化除法。实验表明,与基于矢量量化方法的三维矩阵变换压缩方法相比,本文方法的优点是对具体的图像无依赖,并在压缩整体效果方面已经优于JPEG方法。

一种基于WLP-MDCT混合音频编码算法

介绍了一种卷曲线性预测(WarpedLinearPrediction,WLP)与改进型离散余弦变换(ModifiedDiscreteCosineTransform,MDCT)混合音频编码的算法。WLP技术用来构造一对前滤波器和后滤波器,其中前滤波器用来降低MDCT编码过程中前回声的产生,后滤波器可以对量化噪声进行整形,从而进一步提高重建音频的主观听觉质量。实验结果表明该算法确实有效可行。

基于演化算法的卷曲DCT图像压缩

卷曲离散余弦变换(WDCT)利用频率卷曲原理解决了离散余弦变换(DCT)模糊物体边缘的缺陷,但传统方法在选取WDCT频率卷曲参数时存在较大的难度。通过利用演化算法全局寻优的特点选取WDCT的频率卷曲参数,提出一种基于演化算法的WDCT图像压缩新算法(EAWDCT)。该算法针对频率卷曲参数特征,采用启发式方法设计染色体编码方式及演化算子,以加快收敛速度,最终达到快速准确的找到最优频率卷曲参数。实验结果表明,利用新的EAWDCT算法生成的WDCT矩阵能有效提高峰值信噪比、信噪比并减少均方根误差。

基于高斯模型的语音增强算法及MATLAB仿真

语音增强的目的就是要尽可能地消除语音信号中的噪声干扰以获得纯净的语音信号。但噪声都是随机产生的,其特性非常复杂,不利于研究总结,所以,要完全消除噪声是不可能的,我们只能尽可能地提高语音质量,而实际上语音增强的目标就是要提高语音质量。本文在高斯模型的基础上,给出了一种比较新的方法来对其实现语音增强——WDCT算法。WDCT的性能要比传统的DCT更优,但是会多一些计算的复杂度。最后,我们利用Matlab实现了基于WDCT算法的仿真,用结果验证了它的增强效果。