复杂度参量λ的H.264码率控制算法

为了更好地控制H.264的码流输出,针对H.264标准中码率控制方案提出一种基于λ参量的码率控制算法.该算法从另一角度定义了复杂度的概念,改善了标准码率控制方案中存在目标比特分配不准确和剧烈运动场景量化不准确的缺陷.实验结果表明:该算法在码率控制方面优于标准码率控制方案,使得输出的码流更加平稳;同时得到的视频图像的峰值信噪比也比标准算法平均高出0.25dB,便于码率的有效传输和在解码端得到更佳的解码视频图像.     

H.264码率控制算法研究

码率控制作为H．264中的关键技术,带宽受限或存储容量受限的条件下,是影响H．246视频传输的重要因素。码率控制原理就是根据现有的传输条件在GOP层、Frame层和基本单元层分配目标比特数并因此改变量化参数,从而达到控制输出码流的目的。探讨了基于Lagrangian优化算法的编码控制模型的H．264编码器。     

码率自适应QC-LDPC码的研究

采用码率自适应分割和部分行合并2种方法来构造码率自适应准循环低密度奇偶校验（QC-LDPC）码,将一定码率的QC-LDPC码作为母码,得到一系列不同码率的子码。仿真结果表明,2种方法构造的码率自适应QC-LDPC码均表现出良好的性能,与基于有限几何直接构造出来的单个码率QC-LDPC;码相比,性能并没有损失。     

TM5码率控制算法的分析和改进

本文分析和研究了码率控制原理和传统码率控制算法,在TM5码率控制算法的基础上,提出了一种改进的码率控制算法,该算法具有算法简单、对场景突变控制效果较好的优点.     

码率自适应QC-LDPC码的研究

采用码率自适应分割和部分行合并2种方法来构造码率自适应准循环低密度奇偶校验(QC-LDPC)码,将一定码率的QC-LDPC码作为母码,得到一系列不同码率的子码。仿真结果表明,2种方法构造的码率自适应QC-LDPC码均表现出良好的性能,与基于有限几何直接构造出来的单个码率QC-LDPC;码相比,性能并没有损失。     

基于加权预测的宏块级码率控制算法

针对H.264的简单线性预测模型的误差,考虑视频序列的时空相关性,提出了基于加权预测的宏块层码率控制算法。实验结果表明,与JVT-G012提案相比,该方法在准确控制码率的同时,图像的视觉质量也得到提高。     

基于H.264的码率控制算法

为了更好地控制视频压缩码流的输出,该文基于最新的视频编码标准H.264提出一种改进的码率控制算法.该算法解决标准中原算法码率分配过于平均和不能充分利用已编码帧历史信息的问题.该算法引入内容复杂度因子使得码率分配更加准确,并在预测量化参数时引入量化参数调整因子,根据已编码帧的历史信息更准确地调整当前帧要使用的量化参数.实验结果表明: 与原算法比较,该算法在更能准确控制码率的情况下,视频输出序列的峰值信噪比平均提高0.23 dB, 取得更好的码率控制效果,便于接收端获得更加稳定的压缩视频流.     

采用相似度分析的MV-HEVC码率控制算法

针对当前MV-HEVC尚未给出有效码率控制的问题,提出一种基于相似度分析的MV-HEVC码率控制算法. 该算法的核心是首先建立ρ域的码率控制模型,然后采用相似度分析视点间相关性,利用已编码信息以及帧复杂度进行视点间、帧层、基本单元层比特分配与码率控制. 实验仿真结果表明,该算法能够保持高效的编码效率,且实际码率与目标码率平均误差仅为0.96%.     

自适应分形矢量量化编码

提出了一种自适应分形矢量量化编码方法。对图像进行自适应四叉树分割,并构造粗糙的均值图像。误差图像进行分形矢量量化编码时,使用设计的自适应二维维纳数字滤波器,对收缩的均值图像进行滤波后,可构造好的码书。实验证明,本方法码书不需外部训练,解码不需要迭代,可以改善重建图像的视觉质量,使压缩比和PSNR都有明显提高。     

MPEG-4码率控制算法的改进

尽管码率控制本身不作为视频标准的一个组成部分,但有效的码率控制机制对于视频编码系统来说是一个必不可少的组成部分.因此,每一个视频标准都有相应地的一个或者多个码率控制方案.本文提出了一种基于MPEG-4码率控制方案SRC(Scalable Rate Control)的改进码率控制算法MP4ADV,在编码比特率和图像质量之间有效地实现了恰当的折中.最后给出了SRC、MP4ADV以及H.264参考软件JM9.2中的码率控制算法的比较结果,在对图像质量的提高上更好的体现出了MP4ADV的优越性.     

低码率下MPEG—2自适应量化控制策略

对ＭＰＥＧ－２ＴＭ５量化控制策略进行了修正,提出了一种基于宏块直方图特性的自适应量化控制方法．该方法考虑了人眼的视觉特性和编码效率,适应于低码率下的ＭＰＥＧ－２压缩编码,并能有效地提高图象质量．     

用自适应量化改进G.728算法

分析了ITU—TG．728语音编码算法中增益固定量化的缺陷，设计了精确表示增益的自适应量化方案，对G．728算法中增益的精确值进行量化。结果表明：G．728自适应量化比G．728固定量化增益信噪比提高0．97dB．     

基于正负量化的自适应水印算法

根据HVS的特性和DCT系数的特点,提出了一种基于AC系数的自适应水印嵌入方案。仿真实验表明：该算法具有良好的不可见性,并能抵抗剪切操作以及噪声、滤波和JPEG压缩等常见的信号处理,表现出较强的鲁棒性。     

改进的自组织特征映射算法及其在图像矢量量化中的应用

从自组织特征映射算法的基本思想出发，通过研究ＳＯＦＭ算法在设计矢量是一化码忆上时存在的问题。对其进行了改进，计算机模拟实验的结果表明，改进后的ＳＯＦＭ算法有效地改善了图像编码质量，同时大幅度降低了码书的训练时间，算法简单，易于硬件实现。     

率失真最优自适应量化及其系数阈值的设定

在最大PSNR的情况下,针对I帧最优编码,提出了一种实用的MPEG-2自适应量化算法.该方法包括自适应量化,系数的阈值设置和一种新的量化系数减小技术共3个模块.结果表明,和TM5方式比较,该优化方法对I帧编码改善了1.5～2dB的图像质量.     

基于内容的自适应量化数字音频盲水印算法

现有量化调制音频水印技术普遍采纳了均匀量化策略,其不仅需要结合大量实验确定量化步长。而且难以保证不可感知性与鲁棒性的良好平衡．以模糊聚类分析理论为基础．提出了一种自适应量化小波域数字音频盲水印算法．该算法能够结合数字音频局部特征．利用模糊聚类分析自适应确定量化步长,并在小波域内将水印信号嵌入到音频数据段的低频分量中．仿真实验表明,所提出的算法不仅具有较好的不可感知性．而且对于叠加噪声、重新采样、重新量化、低通滤波、MP3压缩等音频处理与攻击均具有较好的鲁棒性．     

自适应格型预测语音子带编码

提出了一种自适应格型预测子带编码的语音编码方法。该方法在输入语音作子带分解的基础上，用自适应格型预测的方法对低频子带进行编码，用矢量量化的方法对高频子带进行编码，在相同码率的情况下，提高了编码的量化信噪比，改善了重建语音的质量。     

可变码率视频编码的缓存控制策略

基于数字多用视频光盘（ＤＶＤ）视频编码在应用ＭＰＥＧ－２可变码率压缩算法时要求一种新的码率控制方法,在美国电信科学学院建立的一套图像质量Ｓ评估的基础上,研究了Ｓ和编码码率的关系,Ｓ较低时,Ｓ与编码码率成正比关系。为实现可变码率编码,在线性增长区,对可变码率的编码算法给出了一套计算公式,使得在一定平均码率下,对一定的图像序列进行可变码率编码,得到相对恒定的Ｓ。     

二阶Sigma-Delta ADC自适应量化算法及电路实现

分析了二阶Sigma-Delta ADC(SDADC)量化反馈电平对SNR的影响,提出了自适应量化算法及其电路实现.该算法能够检测输入信号的强度、自适应调整量化反馈电平的大小,并在调制器的输出端用数字电路矫正自适应量化引入的输入信号幅度的增长.仿真结果表明,所提出的算法能同时解决由于输入信号强度的减小和量化器过载而引起的SNR下降问题,使得自适应Sig-ma-Delta ADC(ASDADC)的SNR与输入信号的强度无关,且输入动态范围扩大至满幅.     

矢量量化的投影算法

将矩阵的投影引入到矢量量化中, 达到了在搜索最佳匹配码字的过程中首先在降维空间中将一些侯选码字排除,其中利用了最佳匹配码字的和待编码的矢量的均值和方差与MSE 距离之间的关系不等式.^[1]实际结果表明约 98%的侯选码字被排除,只有2%左右的码字需要直接计算其欧氏距离.