混合压缩范文（精选4篇）
混合压缩 第1篇
废轮胎作为固体废弃物,其体积庞大、不易填埋,许多国家禁止堆放未经破碎的废轮胎。破碎后的废轮胎根据大小常称为废轮胎条、废轮胎颗粒等[1],除用于派生燃料、低等级橡胶制品原料外,废轮胎破碎物因其特有的性质(轻质、绝热、高强度及摩擦性),广泛应用于土木工程中,如路堤回填、防冻胀层、音障等[2~7]。为避免纯轮胎条的自燃性[8,9]及其过大的沉降,工程中常将废轮胎破碎后作为废轮胎派生骨料(TDA)与传统土混合后再应用,可有效减少废轮胎的热聚积效应并减少了纯轮胎条的过大变形,同时又改善了传统土的力学特性。许多学者研究了轮胎条与砂混合后的工程特性[10~16],研究表明,轮胎条派生骨料与砂土混合可提高砂的剪切强度,形成轻质改良砂土,并认为这种混合土可用于路堤、挡墙回填。已有研究表明,废轮胎派生骨料用于岩土工程中不会对环境产生污染[6,2,15],地下水位以上的废轮胎堆填不会对地下水产生有害物质,完整的废轮胎经一百年才可以降解。O'Shaughnessy等[17]对废轮胎派生骨料作为“土工织物”应用对环境产生的影响进行了评估,他们的现场监测进行了2年,结果表明所有目标无机物都低于美国EPA(环保局)允许的界限值,几乎所有的目标有机物都没有出现。文献研究表明[18],废轮胎派生骨料颗粒大小与压缩性相关性小,压缩性主要取决于初始的压实状态和受到的垂直应力。为了研究方便并借鉴已有废轮胎派生骨料压缩特性研究成果,本文研究了一种粒级的废轮胎派生骨料,研究废轮胎颗粒以不同掺量与黄土混合达到最大干密度状态后的一维压缩特性,以期得出废轮胎派生骨料与黄土混合后用作回填材料的可行性。下文将废轮胎颗粒与黄土混合土简称为GR-LM(Granulated rubber-Loess Mixtures)。
1 试验材料和方法
1.1 试验材料
采用兰州范家坪黄土、去除钢丝的废轮胎颗粒(按ASTM D 6270-98定名分类属橡胶颗粒,平均比重1.17,浸泡24h后吸水率1.07%~1.08%)为试验材料。黄土基本性质如表1,废轮胎颗粒及黄土粒度分析如图1。
1.2 试验方法
试验选用兰州范家坪黄土与废轮胎颗粒混合形成的混合土为试样,废轮胎颗粒掺量(风干废轮胎颗粒重量占含水混合土总重的百分比)分别为0%、10%、20%、30%、40%、50%、100%,加入预定干密度下含水率对应的水量,由特制环刀击实仪[19]动力击实制样。一维压缩试验采用固结仪进行,环刀内径79.8mm,高20mm,按照GB/T50123-1999,分级荷载分别为12.5 kP、25 kP、50 kP、100 kP、200 kP、300 kP、400 kPa,进行第一次加荷至300~400k Pa,然后以同样稳定标准(每小时变形小于0.01mm)逐级卸荷至12.5k Pa,再进行第二次加荷卸荷循环。
2 试验结果
试样初始物理性质指标汇总于表2,压缩试验成果汇总于表3。
2.1 孔隙比变化规律
图2、图3分别为e-P、及e-lgP曲线。由图2可以看到,所有试样在试验压力范围内均表现出随压力增大孔隙比逐渐减小的变化趋势,从孔隙比变化的绝对值大小及曲线的变化趋势可将试样分为三类:①纯土与废轮胎掺量10%~20%的GR-LM;②废轮胎掺量30%~50%的GR-LM;③纯橡胶颗粒。纯压实黄土与掺量10%~20%的GR-LM的e-P压缩曲线的变化趋势十分相似,曲线较平缓,孔隙比随压力变化较小,孔隙比在300kPa压力下减小的百分比(孔隙比的减小值除以初始孔隙比)范围值为6%~24%;废轮胎掺量30%、40%、50%的GR-LM曲线在压力约100 kPa范围以内曲线较陡,孔隙比随压力增大减小的较快,压力大于100kPa后曲线变缓,孔隙比在300k Pa压力下减小的百分比范围值为33%~57%;纯废轮胎颗粒的压缩曲线呈明显的非线性,在压力小于100kPa范围内很陡,表明废轮胎颗粒在低压力下压缩性较高,但随压力增大曲线变缓,说明增加压力可使纯废轮胎颗粒压缩性减小。图3是孔隙比与压力对数值的关系曲线。由图3可以看出,纯废轮胎颗粒、纯压实黄土、掺量10%~20%GR-LM的孔隙比与压力对数值近似呈线性回归关系;而掺量30%~50%GR-LM的孔隙比与压力对数值呈非线性关系,若以压力100 kPa为分界点,则可以近似由折线来模拟其变化关系,各种试样在试验压力下的e-lgP回归关系式列于表4。
图4为GR-LM孔隙比与废轮胎掺量在不同压力下的变化曲线。由图4可见,孔隙比总体上随掺量增加呈先减小后增加的变化趋势,孔隙比减小的“谷点”掺量以压力100k Pa为分界,分别为压力小于100k Pa时“谷点”掺量为30%,压力大于等于100 k Pa时“谷点”掺量为40%。上述孔隙比随压力和掺量的变化规律呈现出两个界限值,一个是掺量30%~40%,一个是压力100k Pa。界限掺量值及界限压力值的存在是GR-LM中粗细颗粒接触状态的反应,界限压力值还是GR-LM粗细颗粒接触状态总体刚度的反应。
2.2 压缩系数及压缩模量变化规律
图5~图7分别是压缩系数与压力、压缩模量与压力及压缩模量与掺量的关系曲线。由图5可以看出,低压力(100kPa)下,纯废轮胎颗粒的压缩性远大于纯土及掺量10%~50%的GR-LM;且100kPa压力下,掺量30%~50%的GR-LM及纯废轮胎颗粒的压缩系数均大于0.5,具高压缩性(根据《岩土工程勘察规范》(GB50021-2001)规定,av>0.5为高压缩性土),纯压实黄土及掺量10%~20%的GR-LM均具中压缩性(0.1<av<0.5);200kPa压力下,掺量30%的GR-LM变为中压缩性;在300k Pa压力下,除纯废轮胎颗粒仍为高压缩性外,其他掺量的GR-LM均变为低压缩性。由图5还可以看到,纯废轮胎颗粒在200k Pa压力处压缩系数最小,然后开始增大,压缩系数总体趋势不像其他试样越来越小而是在某一压力后出现反翘。图6中压缩模量由压缩系数换算而得,由图可见,各种掺量下GR-LM的压缩模量均随压力的增大而增大。由图7可见,GR-LM在各段压力下均表现出随掺量增大压缩模量减小的趋势,当掺量大于40%后,GR-LM压缩模量减小的趋势变弱。回归分析表明,各压力段下,GR-LM的压缩模量与掺量呈指数衰减的变化规律。表5为掺量与压缩模量的回归方程,根据回归方程可以方便地近似计算出不同压力段下某掺量对应的压缩模量,或根据某压力下的构筑物对变形的要求而推定的材料压缩模量反算相应的GR-LM掺量。
2.3 循环加卸荷应力应变
图8为混合土循环加卸荷下的应力应变关系,由图8可以看出,纯压实黄土与废轮胎掺量10%GR-LM的循环加卸荷曲线变化相似,但10%GR-LM的总应变量和不可恢复应变量均大于前者。纯土第一次循环加卸荷后不可恢复应变为2.15%,第二次循环加卸荷后不可恢复应变为2.27%,增加了0.12%,而10%的GR-LM第一次、第二次循环加卸荷后不可恢复应变分别为4.63%和4.86%,增加了0.23%,而且可以看到两次循环后纯土及掺量10%的GR-LM增加的应变量较小,说明主要变形产生于第一次加荷;掺量20%~30%的GR-LM的应力应变曲线十分相近,首次加荷至300kPa下应变量分别为8.16%和9.40%,卸荷后不可恢复应变分别为5.51%和5.63%,弹性应变为2.65%和3.77%;掺量40%与50%GR-LM的加卸荷曲线变化相似,第二次加荷的应变量与第一次加荷相同应力对应的应变量之差大于纯土和10%GR-LM的应变量之差,同时40%的GR-LM在第二次加荷至300 k Pa时应变量比第一次增加了2.37%,而掺量50%的GR-LM比第一次仅增加0.3%,50%的GR-LM第二次加荷与卸荷曲线的接近程度高于掺量40%的GR-LM第二次加荷与卸荷曲线的接近程度,表明掺量50%GR-LM的可恢复应变量更大,反复加荷后压缩性减小。总而言之,混合土的大应变主要出现在第一次加荷循环中,后面的加荷应变减小,总体上,应变随废轮胎颗粒掺量的增加而增加。
图9为各掺量GR-LM加卸荷循环后弹、塑性应变与掺量关系曲线,图中εp为塑性应变即本试验中卸荷后不可恢复应变,εe为卸荷后可恢复应变即弹性应变。图9表明,总体上混合土的弹性应变及塑性应变随废轮胎掺量的变化趋势相似,即随掺量的增加GR-LM总应变增加,且掺量为40%的GR-LM的应变量呈现局部峰值,除100%废轮胎颗粒外,其他0%~50%掺量的GR-LM塑性应变高于弹性应变,而100%废轮胎颗粒表现为弹性应变大于塑性应变。上述弹塑性应变是循环加卸荷条件下最大荷载300k Pa下的结果,可以清楚地看到,掺量为30%~40%的试样,其应变有明显增加的趋势,而掺量为40%~50%的试样,其应变又出现减小的趋势。
孔隙变化对于传统土其本质是颗粒之间的空间位置变化,即在压力作用下随着水和气体的排出颗粒进行重新排列,颗粒间孔隙变小且颗粒是不可压缩的;但对于本试验中的GR-LM既含有不可压缩的传统土颗粒又有可压缩的废轮胎颗粒,因此压缩过程中的土体积变化不仅有颗粒间的重新排列也有颗粒本身的压缩变形。对于纯废轮胎颗粒及高含量废轮胎颗粒的GR-LM,压力作用使颗粒间的孔隙已减小到某一程度后,继续增加压力就会使弹性颗粒产生压缩变形,表现在试验中就是试样高度继续减小。从压缩系数的变化可以反映出某压力下废轮胎颗粒自身的弹性变形开始起主要作用。同样在废轮胎颗粒掺量较高时(40%~50%),采用孔隙比或压缩系数分析GR-LM的压缩性时,要注意颗粒的弹性变形,粗细颗粒接触状态与应力大小是不可分离的两个分析前提。
在e-lg P曲线变化中,掺量30%的GR-LM与掺量40%~50%的GR-LM的曲线出现交叉现象,他们反应的是GR-LM界限掺量和界限压力的规律。由循环加卸荷条件下最大压力300k Pa下的应变结果,可以清楚地看到,掺量30%到掺量40%的应变有明显增加的趋势,而掺量40%到掺量50%的应变又出现减小的趋势,其原因正是上面阐明的界限掺量和界限压力的体现,在试验最大压力下,掺量40%时橡胶颗粒完全紧密接触,材料自身的变形开始大量增加,当掺量大于等于50%后,部分土颗粒附着于橡胶颗粒表面,部分位于橡胶颗粒空隙中,在压力达到一定程度后土颗粒再次被压密,这就是50%掺量应变又有所降低的原因。
总之,当掺量较小(x<20%)时,废轮胎颗粒分散于黄土颗粒间,彼此互不接触,表现出的压缩特性类似于纯土,因此低掺量的GR-LM中传统的孔隙比计算公式算出的结果基本可以表征颗粒间孔隙的变化;当掺量达30%,在未加压力和低压力时会出现最小孔隙比,掺量达40%左右在高压力时也出现最小孔隙比,其掺量分别与轻型及重型最佳压实掺量相一致[19],即该掺量下粗细颗粒可以彼此填充达到紧密接触状态,这也是低压力(<100k Pa)下掺量30%的GR-LM轴应变小于掺量20%的主要原因。对于纯废轮胎颗粒,按传统土孔隙比计算公式得到的孔隙比并不完全表明孔隙比就小,其中有部分是颗粒的压缩变形造成的,正如图9所显示的纯废轮胎颗粒可恢复应变达到25%,而纯土仅为0.65%,这正是高掺量GR-LM及纯废轮胎颗粒堆积体在高应力下表现出的低压缩模量的原因。因此GR-LM的压缩特性取决于弹性颗粒与非弹性颗粒的接触方式、彼此间填充状态及应力作用下的弹性颗粒变形程度。中低压力下(200k Pa)可以采用评价传统天然土的方法评价GR-LM,但压力较高(大于200k Pa)时,应结合加卸荷曲线进行综合判断。
3 结论
通过对一维压缩试验及结果的分析讨论得出以下几点结论。
(1)中低掺量混合土压缩特性总体上与传统粉土特性相似,高掺量混合土与纯废轮胎颗粒堆积体相似。压力小于50kPa时,30%掺量的混合土孔隙比最小即变形性最小。
(2)所有试样在试验压力范围内均表现出随压力增大孔隙比减小的变化趋势,但对于高掺量GR-LM及纯废轮胎颗粒某压力段后孔隙比不再表征孔隙的大小。
(3)GR-LM的弹塑性应变及总应变随掺量变化的趋势相似,随废轮胎掺量增加总应变增加。两次循环加卸荷后增加的应变量较小,主要变形产生于第一次加荷,循环加卸荷可以减小压缩量。
(4)废轮胎颗粒混合土改良了黄土,具有轻质、高强度特性,可用于解决与强度、变形、土压力有关的岩土工程问题,可作为路堤、挡墙后新型回填材料。
摘要：通过一维压缩试验研究了掺量为0%～50%的废轮胎颗粒与黄土混合土的压缩特性,目的是研究该混合土作为轻质回填材料的可行性。试验结果表明,混合土压缩特性介于纯压实黄土与纯废轮胎颗粒之间,总体上随掺量增加压缩系数增大、压缩模量减小、可恢复应变增加。低应力条件下废轮胎掺量约30%的混合土应变较小,随掺量增加混合土压缩模量减小。混合土内部颗粒接触结构及颗粒刚度特性是压缩特性变化的主要原因。研究认为,废轮胎颗粒与黄土混合土的压缩模量随掺量变化的特性及其较大的可恢复变形性可用于与变形有关的岩土工程中,比如涵顶减荷、动力荷载应力缓冲等,同时也为处理废轮胎提供了新的岩土工程途径。
混合压缩 第2篇
随着信息技术的飞速发展, 电子产品的功能越来越强大, 而体积则越来越小巧, 从而推进半导体技术不断演进。SOC芯片的功能和复杂度日益提高, 其芯片规模不断增加, 同时, 在芯片测试过程中, 故障模型的增加也导致测试数据大幅增加, 而自动测试仪器并没有相应地进行改进, 其带宽和内存都难以承受急剧增加的测试数据, 由此可见, 如何对测试数据进行可靠有效的压缩, 从而尽可能地减少测试时间, 降低测试成本, 已经成为SOC芯片测试的关键技术。
目前, 常用的芯片测试方法主要包括三种类型, 分别是内建自测试技术、测试紧缩技术以及测试数据压缩技术, 其中, 测试数据压缩技术应用最为普遍, 其基本原理是将需要测试的数据经过压缩后存储在自动测试仪器中, 芯片中使用解码电路对需要测试的数据先进行解码, 然后再进行测试, 从而减少自动测试仪器中的测试数据数量, 代表性的编码方式包括统计码、霍夫曼码、Golomb码、MTC码、游程码、FDR码等。
通过实验统计可以发现, 测试向量中与参考数据块相容的数据块数量越多, 其在测试数据中出现的频率就会越小, 反之, 则出现的概率会越大。本文在这种现象基础上, 利用FDR码变体的特点, 提出一种基于数据块混合相容性统计的压缩算法, 实验证明, 该算法能有效地提高测试数据的压缩率。
2 基于混合相容的测试数据压缩算法
在对本文所提出的算法进行说明之前, 首先对相关的重要概念进行阐述, 分别是数据块相容、连续位。数据块相容是指不同的两组数据存在相同的位, 并且这些位均位于同一位置, 或者是指两组数据中至少有一位是无关位, 例如, 数据“0X11”和“01X1”, 这两组数据符合上述定义, 因此, 可以称这两组数据是数据块相容。连续位则是表示除了无关位以外的数据块不能包含多于一种的确定位, 例如, 可以认为数据“X1X11”是连续的1位, 数据“00XX0X”是连续的0位。
数据块相容性统计码是指将需要进行测试的测试向量作为一个串行的数据流, 如果这些测试数据流中对数据位进行统计后, 其位数和k不存在倍数关系, 则将该数据尾部进行无关位补充操作, 从而使该测试数据流和k成倍数关系, 然后, 从测试数据流的第一位开始选择参考数据块, 选择的标准是其数据块的长度必须为k, 并将该选择的数据块作为自己的编码。接下来, 判断和该数据块相邻等长的数据块是否和该数据块存在相容的关系, 如果判断后发现两者存在相容关系, 就对存在相容关系的个数进行统计, 直到遇到不相容的数据块, 同时, 利用FDR码的变体对与参考数据块存在相容关系的数据块数量进行编码, 并将不存在相容关系的数据块作为下一轮的参考数据块, 依次进行相同的处理, 直到最终完成整个测试数据块的统计。在整个统计的过程中, 对于存在连续位关系的数据块, 可以进行“一位压缩编码”, 从而尽可能减少整个测试数据的长度, 该编码方案可以表示为表1所示。
从上述编码方案中可以总结出本文所提出算法包括以下几个方面的特点:
(1) A1组的前缀长度为1, A2组的前缀长度为2, 以此类推, An组的前缀长度为n;
(2) A1组的前缀和尾部长度均为1, A2组的前缀和尾部长度均为2, 以此类推, 所有的代码字, 其前缀和尾部长度均相等;
(3) A2组的代码字长度比A1组的代码字长度多2位, 以此类推, An+1组比An组代码字长度也多2位;
(4) 测试数据中, 与参考的数据块相容的数据块数量为a, 那么a和An存在以下关系:n=[lb (a+3) ]-1。
常用的识别每个码字的方法是:首先对前缀码进行读取, 通常先对其中连续的1进行读操作, 在读的过程中, 一旦遇到0, 就表示前缀已经读取完毕, 由于上述分析中已经支持, 前缀和尾部的位数是相同的, 因此, 整个前缀的位数可以决定后面的尾部位数, 当将整个码字识别完毕时, 码字所代表的与参考数据块相容的数据块数量就和前缀与尾部的位数之和相等。图1表示了在s5378电路中, 假设数据块长度为4的情况下, 参考数据块相容的相邻数据块数量的频率分布情况, 显然, 从该图中可以发现, 当相容数据块数目较大时, 频率较低, 反之, 则频率较高。
2.1 编码方案算法描述
本文所提出的算法较为简单, 直接对需要测试的数据进行编码后, 就可以使测试数据得到压缩, 为了方便描述, 假设数据块的长度为k, 不足k位的数据块用无关位补充, 算法可以用图2所示的流程图表示。
在上述算法中, 如果遇到测试数据是最后一个k位的数据块, 则表示编码结束。
2.2 解码器电路结构
测试过程中还需对压缩的数据进行解码操作, 本文所设计的解码器如图3所示, 该解码器包括一个FSM (有限状态机) 、lbn位计数器、lbk位计数器、k位CSR以及n位计数器和二路选择器。各个参数的含义如表2所示。
在该解码器电路中, n的值是由与参考数据块相容最多的数据块数目Nmax来决定的, 它们之间的关系为:n=[l b (Nmax+3) ]-1, 当sel为低电平时, 有限状态机的输出通过MUX的0通道后就可以成为scan_in, 即扫描输入, 从而实现对参考数据块的解码操作, 具体的解压过程可以描述为以下5个步骤:
(1) FSM发出使能信号en为1时, “shift2”和“dec3”获得高电平, 控制扫描链的输出, 同时, 将数据移入CSR, 并对lbk的计数器进行减1, 当rs3为高电平时, 表示参考数据块的译码输出完毕;
(2) FSM将前缀移入n位计数器。当FSM接收到0时, 结束该操作;
(3) 当dec2为高电平时, 对n位计数器进行减1操作, 直到rs2为高电平时, 表示和前缀对应数目的数据块完成解压操作;
(4) 码字尾部移入n位计数器, 当rs1为高电平时, 尾部移入完毕;
(5) dec2为高电平时, 将n位计数器进行减1操作, dec3为高电平时, 利用MUX对相容数据块进行解压操作, 直到rs2成为高电平, 表示和尾部对应数目的数据块完成解压操作。重复前面的操作, 直到完成所有数据的译码输出。
3 算法仿真实验
为了验证本文提出的压缩算法的有效性, 本文采用Mintest生成测试向量, 利用VC++6.0进行编程开发, 在IS-CAS89的标准电路基础上进行仿真实验, 压缩率的计算方法如公式1所示。
公式1中的TD表示原始测试集, TE表示进行压缩后的测试集。
在进行压缩处理过程中, k的大小选择非常重要, k的位数不同, 经过压缩处理后所获得的效果差别很大, 如果k的值太少, 则数据块的长度较小, 数据块的数量就会增加, 可以进行压缩的数据就会减少, 从而降低压缩率;如果k的值太大, 又会导致每个代码字的长度增加, 同样也不利于压缩处理。由此可见, k值的选择对压缩率有着关键的影响。为了验证不同的k值情况下压缩率的异同, 可以选取不同位数的k进行验证, 以电路S5378为例, 可以得到如图4所示的结果, 从该图中可以看出, 不同的k值会得到不同的压缩率, 其中, 当k的值为3时, 该电路的压缩率最大, 大于3或则小于3, 压缩率反而降低。
为了验证本文所提出的编码算法的有效性, 将本文算法和同类算法进行对比, 表3显示了本算法与其它多种编码方法比较的结果, 从该表中可以看出, 本文所提出的算法其压缩效果比其它的方法更好。
4 总结
信息技术的发展对芯片的测试技术提出了更高的要求, 对测试数据进行有效的压缩, 可以更好地降低开发成本, 提高生产效率。本文主要针对测试数据具有相容性的特点, 通过实验统计发现, 测试向量中与参考数据块相容的数据块数量越多, 其在测试数据中出现的频率就会越小, 反之, 出现的概率会越大, 根据这一规律提出利用FDR码变体来对测试数据进行压缩处理的算法, 通过仿真实验, 证明该算法比其它编码方式更能提高压缩率。
摘要：通过实验统计发现, 测试向量中与参考数据块相容的数据块数量越多, 其在测试数据中出现的频率就会越小, 反之, 则出现的概率会越大。根据此规律, 本文提出了一种利用FDR码变体来对测试数据进行压缩处理的算法。通过对ISCAS基准电路进行仿真实验, 证明该算法比其它编码方式更能提高压缩率。
混合压缩 第3篇
1988年, Barnsley和sloan最早提出分形图像编码方法, 该方法基于迭代函数系统原理, 需专门的硬件设备和人机交互等工具作为支撑, 通常将一副原始图像表示为图像空间中一系列压缩映射的吸引子, 编码时间长。1990年Jacquin提出了局部迭代函数系统, 根据图像中的景物内容将图像的人机交互分割变成一个固定大小的图像块, 将与整幅图像相比较的相似性转变为可以与图像的任意部分相比较, Jacquin设计了一个实用的基于方块分割的自动分形图像编码器, 有力的促进了分形图像压缩的发展, 分形图像编码在图像编码领域等得到了良好的应用, 但还是有编码时间长和块效应两个缺点。
2004年, Candes等人提出了压缩感知理论[3], Baraniuk证明了当信号在一个正交空间上具有稀疏性, 就能以较低的频率采样信号, 以高概率重构该信号。从理论上讲任何信号都具有可压缩性, 只要找到相应的稀疏表示空间, 就可以有效地进行压缩采样。压缩感知是一种不对称编码, 比分形编码缩短了编码的时间。
在基于压缩感知编码理论, 结合小波域上对图像进行分形编码, 再对分形编码得到的差值图像采用压缩感知编码, 以实现对差值图像的采样和编码。实验结果表明, 本文算法改善了方块效应, 提高了重构质量, 缩短了编码时间。
1 相关理论
1.1 分形编码
分块分形图像压缩编码过程是一个基于迭代函数系统 (IFS) 的压缩算法, 记录下相应参数。解码则由相应参数确定迭代函数系统, 并根据迭代函数系统定理进行迭代生成图像。图像编码步骤是:
1.1.1 图像分割
先将图分割为互不重叠的大小为m*n的值域块R集合, 再将图分割为可重叠大小为2m*2n的定义域块集合D。
1.1.2 提取 IFS 代码
先将定义域集中的定义域块Di进行平移, 仿射等8种变换w j, j=1, 2, …8。通过变换之后的定义域块w j ( Di) 对值域块Ri的映射为:
求映射块与待编码的值域块Ri之间的误差:
与Ri 误差最小的定义域块为Ri 的最佳匹配块。记录该定义域块的位置及放射变换类型。并由式 (1) 可推出
定义域块的位置、变换类型、对比度因子s和亮度偏移因子o统称为IFS代码。其中, l是单位矩阵。R , D分别是块R和D的均值。
1.1.3 对 IFS 代码进行常规编码, 最终形成分行编码。
1.2压缩感知
压缩感知 理论指出 , 若一个长 度为N的信号在某一组正交基或者紧致框架 ? 的变换系数是稀疏的, 系数向量
则我们称?为信号x的稀疏表示。如果能找到一个与?不相关的测量矩阵?, 与系数向量进行线形变换得到测量向量
其中Φ 是M×N矩阵
那么就可以根据这些测量值高概率重构图像。压缩感知理论的框架如图1。
由此可以看出, 压缩感知可分为三步:
(1) 信号的稀疏表示:图像的稀疏变换。使压缩感知能够高精度重构, 就必须将信号稀疏分解, 使其具有高稀疏性。那么选择合适的基表示信号确保信号的稀疏度, 从而保证信号的恢复精度。
(2) 观测矩阵的设计:设计观测器的目的是如何采样得到M个观测值, 并且所得到的测量值不会破坏原始信号的信息, 保证信号的精确重组。由式 (5) 得方程数远远小于未知数即M ??N , 方程无确定解, 信号无法重构。由此Candès等人提出只有保证观测矩阵满足不会把两个不同的K项稀疏信号映射到同一个采样集合中的几何特性, 信号才能完全重构即方程 (5) 有解。这就是说 (5) 式中的ACS 要满足有限等距特性 (RIP) 。ACS 满足RIP性质的等价条件就是 ? 与 ? 不相关。
(3) 信号重构:压缩感知的重构算法的关键是如何从压缩感知得到的低维数据中恢复原始的高位数据, 他通过求解以下公式最优化问题得到解决。
正交匹配追踪算法 (OMP) 将式 (6) 转换为??argmin ||?'||l1.算法思想是:在每一次的迭代过程中, 从测量矩阵里选择与信号最匹配的原子, 然后将信号正交投影到所选原子坐标域中, 求出信号表示残差, 继续选择与残差最匹配的原子, 反复迭代, 直到满足了某个条件为止。
2 基于压缩感知的快速混合分形编码算法 (CSBFHFC)
由上述可知压缩感知理论的前提是信号稀疏, 且稀疏项远远小于信号长度。找一组正交基或者紧致框架使信号最大的稀疏化是研究热点。如果把一个信号的低频信息先进行编码, 再对解码后的低频信息做差值, 则其他子图所携带的信息以及差值信息应该具有高稀疏性。压缩感知利用低速率采样特点, 且每个采样值都是在已选列上的最优投影, 因此压缩感知能够实现高质量补充低频信息, 使整个重构图像纹理边缘更清晰。算法描述如表1。
3 实验结果与分析
3.1 实验数据与环境
以MATLAB为实验平台, 分别对lena, boat两幅图像进行实验, R (域值块) 大小为4*4, D (值域块) 大小为8*8, 值域块互不重叠。
3.2 实验结果分析
3.2.1 算法与基本分形算法的比较
实验中分别采用基于方差的分形编码算法 (图2 (a) , 图3 (a) ) 和本文算法 (图2 (b) , 图3 (b) ) 对两副图像进行比较实验结果如图2、图3和表2。
由图2、图3可以看出, 在小波域上进行的分形编码, 改善了编码的方块效应;大大缩短了编码的时间;压缩感知的应用, 对低频差值图和其他子图的重新编码, 增补了只对低频编码所缺失的信息。编码时间比传统的Jacquin编码时间缩短了31倍, 比基于方差分形的算法缩短了6.9倍, 并且PSNR高出了13.9dB。
3.2.2 低频子图分形编码
下面三幅图中 (a) 是只对低频子图进行分形编码的效果图, 图 (b) 为文献[2]的效果图, (c) 为本文算法。因此说低频子图的差值图像以及其他子图的信息具有高稀疏性。
4 结论
本文基于压缩感知理论在小波域对图像进行分形编码, 有效的缓解传统分形编码所造成的块效应, 并且缩短了编码时间, 提高了信噪比。实验结果表明在低频子图分形编码时, 对低频差值图像以及其它子图采样再编码的必要性, 获得高质量的重构效果。
参考文献
[1]Emmanuel Candès.Compressive sampling[A].Proceeding of the Internatinal Congress of Mathematics[C], Madrid, Spain, 2006, 3:1433-1452.
[2]郭蕾..结合压缩感知理论的快速分形编码.北京.计算机工程与设计.2012.09.
混合压缩 第4篇
视频工业中有三种主要的压缩技术, 即M-J P E G、D V和M P E G, 它们都基于离散余弦变换 (Discrete Cosine Transform, 简称D C T变换) , D C T是一种与傅立叶变换紧密相关的数学运算。图像被转换成归一、量化和可变长度编码的频域系数。M-JPEG是一种专用压缩格式。由单个图像的JPEG文件规范演变而来, 没有连续的帧序列和已定义的结构来保证比特流的互操作性。D V和M P E G-2压缩使用运动自适应处理实现有效的帧内编码。对于给定的图像质量, 利用MPEG-2压缩能实现更高的压缩比;这主要是借助运动估计和补偿, 对相继帧之间的冗余进行时间压缩而实现。一般仅限于I帧编码, 能够在不了解前一帧和后一帧的情况下, 在边缘进行帧切换。
2 标清压缩磁带格式
因为人对色彩信号没有亮度信号一样的敏感, 利用亮度带宽的一半即可达到90%的人相对满足。正是基于此, 色差信号被压缩用于减小色度的带宽。表1列出主要标清录像机参数。
在压缩方面D V C P R O、D V C A M和Digital-S采用类似于M-JPEG的DV方式 (包括D C T、自适应量化、之字形读取游程与可变字长编码) , M-J P E G是可以实现对视频图像的实时压缩和解压缩的帧内编码, 故不必采取复杂的措施就能实现零帧精度的编辑, 但是帧内信息冗余量太小, 不能有过大的压缩比, 否则会丢失一部分图像数据, 影响图像质量。而SONY的BetacamSX采用基于MPEG-2运动图像的帧内和帧间编码共同组成, 即在数据率为18Mb/s的以两帧 (I帧和B帧) 作为一个GOP, Betacam SX的应用 (见图1) 。
3 混合压缩格式的级联误差
3.1 理论上, 以相同的采样频率的为例, 影响图像质量的因素有:
(1) DCT块的空间对准:在两个压缩循环之间, DCT块边缘的空间漂移。这将导致后继的D C T转换在不同的象素值阵列下进行。如果运用一个模拟分量接口来作格式转换, 就不可避免地会在新的模拟同步位置和最初的取样结构之间引入计时误差。模拟转换在信号中引入噪声。模拟复合转换会导致彩色副载波解码人为缺陷。如果转换接口是S D I数字分量空间DCT阵列, 采用混合压缩格式或进行外部信号处理时就会发生漂移。特技处理引入象素相移, 而且常常数字图像会从外部相移, 以便对准视频和色键分量。向基于M-JPEG的专用系统转换, 总是会导致D C T块漂移。
(2) MPEG GOP漂移在长GOP MPEG压缩情况下, 如果GOP结构在相邻两次编码间隔内变化, 质量损伤就会被放大。先前编码的预估B和P帧在下一代复制时可能会变成固定I帧。
3.2 现实使用中, 由数字压缩导致的图像损伤大多发生在最初的编码循环。
当前从录像机制造商们可得到的DV和MPEG-2 I帧压缩格式都经过了优化, 以便将压缩人为缺陷减至最少, 并且经过不超过7代相同压缩格式的编解码循环, 即可以翻录7版, 图像质量仍维持在可接受水平。这也可以看出做为同一种标准的编解码对图像损伤小。
很多情况下, 对于基带压缩转换的循环而言, 采用M P E G、D V、M-J P E G压缩格式等进行混和编码时, 由于编码的人为缺陷, 将加速图像质量恶化。不需要多少代, 就会发展到图像质量恶化到可觉察的程度。笔者曾经对同一节目源分别用D V C P R O与B e t a c a m-S X录像机录制25Mbps和18Mbps的带子, 回放通过监视器看, 第一版用肉眼没有明显的差别, 但是重新过一版以后, 由于编解码方式的差异, 明显感觉B e t a c a m-S X带子要比D V C P R O-2 5带子噪波多很多。下面是DVCPRO与Betacam-SX复制特性的比较, (见图2) 我们可以明显看出其中差别。
简单地说, 在4:1:1和4:2:2取样格式间混合, 将会得到可接受的4:1:1质量, 所需的水平滤波是由精确的数字滤波器实现的, 它在作内插或整理色度取样结构时, 只引入极少量的频响不规则现象。在4:1:1和4:2:0取样格式间混合时, 4:2:0彩色是垂直亚取样的, 不同格式之间的传送进一步引入了垂直频响失常, 导致低于4:1:0质量。这种情况翻录的带子只能作为最后一版使用。
摘要：通过多款录像机参数的比较, 从影响图像质量的因素出发, 探讨混合压缩格式时在现实中的级联误差。