基于Transformer的深度条件视频压缩

近年来,基于深度学习的视频压缩技术主要基于卷积神经网络(CNN)且采用运动补偿-残差编码的架构,由于常见的CNN只能利用局部的相关性,以及预测残差本身的稀疏特性,难以取得最优压缩性能。因此,提出一种基于Transformer架构的条件视频压缩算法,以实现更优的压缩效果。所提算法基于前后帧之间的运动信息,利用可形变卷积得到对应的预测帧特征;将预测帧特征作为条件信息,对原始输入帧特征进行条件编码,避免了直接编码稀疏的残差信号;利用特征间的非局部相关性,提出一个基于Transformer的深度条件视频压缩编码算法,用来实现运动信息编码和条件编码,进一步提升压缩编码的性能。实验结果表明：所提算法在HEVC、UVG数据集上均超越了当前主流的基于深度学习的视频压缩算法。     

IP可视电话中数据流压缩算法的实现

lP可视电话通话双方在网络中传输的主要是音频和视频数据漉，但是音、视频传输时数据漉量非常大，网络带宽比较有限，很容易造成数据传输延时。为了提高音、视频在网络中的传输速度和高质量的播放效果，必须对传输的音、视频数据流进行压缩。为此，本文提出了一种适用于lP可视电话系统的数据漉压缩和解压缩技术及实现方法。     

大压缩比嵌入式遥感图像压缩

本文提出一种基于小波变换和矢量量化相结合的遥感图像压缩算法。该算法由于采用嵌入式的比特流构造方式，因而具有嵌入式编码（Embedded Coding)的特点，比特流按照重要性顺序发送，编码器可以在满足一定压缩比的情况下终止编码。在大压缩比的情况下，恢复图像具有良好的视觉效果；同时它具有比SPIHT算法优良的抗误码性能。     

一种改进的BAQ算法仿真及分析

在实际应用中,合成孔径雷达（ SAR）的回波数据中往往含有饱和数据。针对传统分块自适应（ BAQ）算法处理含有饱和成分的数据时存在较大误差的不足,在对SAR实际回波数据分析的基础上,文章对传统BAQ算法进行了改进,并将改进的BAQ算法应用于SAR信号处理系统中。仿真结果表明：对于含有饱和数据的原始回波数据,改进的BAQ算法比传统BAQ算法具有更好的性能,且该算法易于实现,可很好地压缩处理含有饱和成分的SAR回波数据。     

卫星遥测数据实时压缩算法设计与实现

为了满足多星并行遥测数据处理和海量数据高并发分析的性能需求，便于后续进行数据挖掘、智能预警，本文提出并实现了一种卫星遥测数据实时压缩算法。针对遥测数据的特点，提出了遥测自适应分类方法，采用改进型RLE（Run Length Encoding，行程编码）压缩和增量压缩结合的算法，结合数据库技术，实现了遥测数据的压缩。在某型号卫星研制项目中，采用了该算法进行数据压缩，统计分析表明：该算法起到了很好的压缩效果。