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[发明专利]一种多维量子数据压缩、解压缩方法及装置-CN201410359727.9有效
发明人：丁爱民 -专利权人：丁爱民
申请日： 2014-07-25 - 公布日： 2017-02-15 - 主分类号： H04N19/93 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种多维量子数据压缩、解压缩方法及装置，该多维量子数据压缩方法包括获取输入的源数据，生成源数据的二进制编码数据；对二进制编码数据进行多维游程编码，将源数据码分解为序码和量码；对序码和量码分别构造量子编码词典；将序码和量码分别依据构造的量子编码词典进行二进制数据量子化编码，按照顺序将数据量子替换为数据量子编码，分别得到序码的量子码和量码的量子码；分别针对序码的量子码和量码的量子码，进行压缩，得到压缩数据；将压缩参数编码为压缩数据头；将压缩数据头和压缩数据合并为最终的压缩输出数据。其提供一种普遍适用于所有的数据类型的数据压缩和解压缩方法。
一种多维量子数据压缩解压缩方法装置

[发明专利]一种基于可逆变长码的图像无损压缩方法和系统-CN201710347081.6有效
发明人：胡静;蔡诗聂;方力 -专利权人：华中科技大学
申请日： 2017-05-15 - 公布日： 2019-05-14 - 主分类号： H04N19/182 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于可逆变长码的图像无损压缩方法和系统，其中，方法的实现包括图像无损压缩和图像解压缩部分，图像无损压缩部分包括：对待压缩图像，基于可逆变长码构造编码码表，得到码表信息；在每一行编码码流后加上行尾标志信息和该行的码表信息，得到图像压缩码流，传输至图像解压缩部分；图像解压缩部分包括：接收图像压缩码流，对首行图像压缩码流直接获取首行像素点差分值，并基于可逆变长码，设计解码码表，进而得到解压缩后的图像。本发明基于可逆变长码构造编码码表，进而对图像进行压缩，得到图像压缩码流，利用图像压缩码流，基于可逆变长码，设计解码码表进而得到解压缩后的图像，实现了图像无损压缩，可用于远距离大数据量图像的无损压缩和传输
一种基于可逆变长图像无损压缩方法系统

[发明专利]一种基于深度学习的视频码流压缩方法和装置-CN202111442085.5有效
发明人：兰雨晴;黄永琢;余丹;王丹星;唐霆岳 -专利权人：慧之安信息技术股份有限公司
申请日： 2021-11-30 - 公布日： 2022-07-15 - 主分类号： H04N19/42 文献下载
摘要：本申请提供了一种基于深度学习的视频码流压缩方法和装置，涉及视频数据处理技术领域。该方法通过深度学习算法对视频码流进行压缩，压缩完成后比对视频码流压缩前后的数据量，判断视频码流是否需要进行深度学习算法的压缩；若需要进行深度学习算法的压缩，则保存压缩完成后的视频码流；在保存所述压缩完成后的视频码流的同时还会保存压缩前视频码流的校验数组；当需要完整码流时，通过深度学习算法反向还原出未压缩的码流，然后再求取还原出的未压缩的码流的校验数组，并与保存的校验数组进行比对，判断所述深度学习算法反向还原的结果是否正确。可以看到，本实施例通过深度学习算法压缩码流，并可以通过训练好的框架还原出未压缩的码流。
一种基于深度学习视频压缩方法装置

[发明专利]一种二进制信息的压缩结构及其无限压缩方法-CN202010512860.9在审
发明人：黄涛;罗腾 -专利权人：黄涛
申请日： 2020-06-08 - 公布日： 2020-10-13 - 主分类号： H03M7/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种二进制信息的压缩结构及其无限压缩方法，涉及二进制信息压缩技术领域，本发明将二进制压缩结构分为1结构和0结构，将压缩结构由上下两层二进制存储空间构成压缩单元，1结构由一个压缩单元组成，0结构由2个压缩单元组成；每个压缩单元取二进制信息1位作为结构码；二进制信息码码为1时：1码记录于下层，形成上层虚码【】，描述为【】1；二进制信息码码为0时：0码记录于上层，形成下层虚码【】，描述为0【】；指定虚码其后不论对应码是什么，对应码均改为指定虚码；其余未指定的虚码【】取其后面对应层的记录码形成结构全描述，本发明具有能够提高压缩比例，能够提高信息传输速度，以及降低信息存储空间的优点。
一种二进制信息压缩结构及其无限方法

[发明专利]FPGA码流数据的压缩方法、装置及存储介质-CN202011505981.7有效
发明人：刘锴;宋宁;李锋;杜金凤 -专利权人：广东高云半导体科技股份有限公司
申请日： 2020-12-18 - 公布日： 2021-10-08 - 主分类号： H03M7/30 文献下载
摘要：本发明涉及一种FPGA码流数据的压缩方法、装置及存储介质。所述压缩方法中，对待压缩的码流数据进行分析，评估是否存在未被应用的数据并采取相应的处理，得到待压缩处理的可统一压缩码流或可压缩数据块，所述可统一压缩码流或可压缩数据块具有相应的压缩参考值，然后选出被压缩参考值替换的字符串，利用所述压缩参考值替换对应的字符串，实现对码流数据的压缩。所述压缩方法基于当前待压缩的码流数据获得压缩参考值，利用该压缩参考值对码流数据中的字符串进行替换，可以在确保数据正确性的基础上实现对码流数据的动态压缩，减小码流数据的大小，降低所述码流数据占用的存储空间
fpga 数据压缩方法装置存储介质

[发明专利]影像压缩方法、影像解压缩方法与影像处理系统-CN201410524572.X有效
发明人：廖瑞杰 -专利权人：扬智科技股份有限公司
申请日： 2014-09-30 - 公布日： 2019-01-01 - 主分类号： H04N19/42 文献下载
摘要：本发明涉及一种影像压缩方法、影像解压缩方法与影像处理系统。影像压缩方法用以压缩一影像。影像包括数个像素。各个像素的一参数以数个灰阶值码的其中之一呈现。影像压缩方法包括以下步骤。拆解影像为数个区块。分析各个区块中灰阶值码的一使用分布。依据各个使用分布，以数个流水压缩码重新编码各个区块的灰阶值码。于各个区块中，流水压缩码的位元数小于灰阶值码的位元数，流水压缩码涵盖灰阶值码的使用分布。储存流水压缩码、及流水压缩码与灰阶值码的对应关系。
影像压缩方法解压缩处理系统

[发明专利]一种嵌入式Linux系统快速安全启动方法-CN201510161413.2在审
发明人：刘白皓 -专利权人：珠海全志科技股份有限公司
申请日： 2015-04-07 - 公布日： 2015-07-15 - 主分类号： G06F9/445 文献下载
摘要：本发明公开了一种嵌入式Linux系统快速安全启动方法：A1、使用XZ压缩算法对Linux系统引导加载程序和备份引导加载程序进行压缩，形成引导加载程序压缩码和备份引导加载程序压缩码；A2、Linux系统启动时，读取引导加载程序压缩码，使用XZ解压缩算法对引导加载程序压缩码进行解压缩；A3、计算引导加载程序校验码，并与引导加载程序头部校验码进行比较；A4、如果比较结果正确则执行引导加载程序，否则执行步骤A5；A5、从数据备份区读取备份引导加载程序压缩码，使用XZ解压缩算法对备份引导加载程序压缩码进行解压缩；A6、计算备份引导加载程序校验码，并与备份引导加载程序头部校验码进行比较；A7、如果比较结果正确则执行备份引导加载程序
一种嵌入式 linux 系统快速安全启动方法

[发明专利]视频码流色度域和亮度域信息融合的重压缩取证方法-CN202211716718.1在审
发明人：公衍超;王子琳;李坤磊;周小凯;杨楷芳;王富平;刘颖 -专利权人：西安邮电大学
申请日： 2022-12-29 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： H04N19/70 文献下载
摘要：一种视频码流色度域和亮度域信息融合的重压缩取证方法，由提取视频码流的初级码流特征、确定视频码流色度域属性矩阵、确定视频码流亮度域属性矩阵、再次压缩视频码流、提取再次压缩视频码流的初级码流特征、确定再次压缩视频码流色度域属性矩阵、确定视频码流色度域属性标记、确定视频码流色度域不同属性编码单元占比、确定再次压缩视频码流亮度域属性矩阵、确定视频码流亮度域属性标记、确定视频码流亮度域不同属性编码单元占比、确定视频码流的高级码流特征、确定重压缩取证结果步骤组成。本发明具有视频重压缩取证准确率高、复杂度低等优点，可用于H.266/VVC、H.265/HEVC、H.264/AVC等支持编码单元划分类型及预测模式技术的标准的视频码流重压缩取证技术领域。
视频色度亮度信息融合压缩取证方法

[发明专利]一种基于深度学习的码流预测方法和装置-CN202111441073.0有效
发明人：兰雨晴;黄永琢;余丹;王丹星;唐霆岳 -专利权人：慧之安信息技术股份有限公司
申请日： 2021-11-30 - 公布日： 2022-09-02 - 主分类号： H04N19/42 文献下载
摘要：本申请提供了一种基于深度学习的码流预测方法和装置，涉及音视频数据处理技术领域。该方法首先通过深度学习算法，将压缩过的码流与未压缩的码流作为训练集，从压缩过的码流反向预测出未压缩的音视频；对比深度学习算法反向预测出未压缩的音视频与实际未压缩的音视频码流，对深度学习算法加入优化因子；比对优化后的深度学习算法反向预测出未压缩的音视频与实际未压缩的音视频码流，判断优化过程是否准确可靠；根据判断结果确定是否加入优化因子得到当前深度学习算法，利用当前深度学习算法对压缩码流反向预测完整码流。可以看到，本实施例能够从已压缩过的码流反向推出未压缩过的码流，这样就避免了传输未压缩过的码流造成资源的浪费。
一种基于深度学习预测方法装置

[发明专利]一种光纤通道业务中数据压缩或解压缩的方法及装置-CN200910088479.8有效
发明人：覃尉;宋晓鹏;孙巨揆;胡永福 -专利权人：中兴通讯股份有限公司
申请日： 2009-07-02 - 公布日： 2011-01-05 - 主分类号： H04B10/12 文献下载
摘要：本发明公开了一种光纤通道FC业务中数据压缩或解压缩的方法及装置。本发明方案中，压缩FC数据时，将K码指示位和ERR码指示位压缩为K/ERR码指示位，将8b码和K/ERR码指示位压缩得到9b码；解压缩FC数据时，解压缩9b码得到8b码和K/ERR码指示位，解压缩K/EERR码指示位得到K码指示位和ERR码指示位。本发明提供的方案克服了现有技术中处理FC业务时，必须保留K码指示位和ERR码指示位，并且区分处理K码和ERR码，造成带宽利用率高、处理过程复杂的缺点，充分挖掘现有FC业务的带宽，实现以更少的资源完成处理
一种光纤通道业务数据压缩解压缩方法装置

[发明专利]一种视频数据输入和输出方法、装置与系统-CN201610008428.X有效
发明人：刘卫东 -专利权人：海信视像科技股份有限公司
申请日： 2016-01-07 - 公布日： 2020-11-13 - 主分类号： H04N19/85 文献下载
摘要：本申请实施例提供了一种视频数据输入方法，应用于视频后处理系统，所述视频后处理系统包括：待压缩块缓存和压缩码流缓存；所述的方法包括：接收来自至少两个通路的待处理的视频帧数据；将所述待处理的视频帧数据切分为多个待压缩块；根据两个通路的待压缩块的数量，将其中一个通路的待压缩块输入所述待压缩块缓存；依次对待压缩块缓存中的待压缩块进行压缩处理，生成压缩码流；将所述压缩码流输入到所述压缩码流缓存。本申请实施例通过对视频帧数据先进行压缩处理，再将压缩处理得到的压缩码流输入到压缩码流缓存，从而减少压缩码流缓存的访问带宽和功耗。
一种视频数据输入输出方法装置系统

[发明专利]数据解压方法、装置、设备及存储介质-CN202210238672.0在审
发明人：李远超;蔡权雄;牛昕宇 -专利权人：深圳鲲云信息科技有限公司
申请日： 2022-03-11 - 公布日： 2022-06-10 - 主分类号： H03M7/30 文献下载
摘要：所述方法包括：将待处理码字压缩为压缩码；以预设字节数为边界将所述压缩码划分为若干段子压缩码，对所述子压缩码执行第一填充操作得到第一填充压缩码；对所述第一填充压缩码执行第二填充操作，得到第二填充压缩码；并行解压所述第二填充压缩码
数据解压方法装置设备存储介质

[发明专利]一种LZ77压缩算法的压缩参数分析计算方法和系统-CN202210677102.1在审
发明人：杜辉阳 -专利权人：厦门市美亚柏科信息股份有限公司
申请日： 2022-06-15 - 公布日： 2022-09-09 - 主分类号： H03M7/30 文献下载
摘要：本发明给出了一种LZ77压缩算法的压缩参数分析计算方法和系统，包括判断压缩数据流的LZ77码采用的是标志位法或转义码法；对于标志位法，利用获取的标志位B、距离码占用的比特位数位D、长度码占用的比特位数位L对数据流S进行解压缩获取压缩数据流Q，确定距离码占用的比特位数为L；对于转义码法，分析出距离为K的距离码及拓展码；响应于K＞L，生成距离为1～4的特殊可压缩数据注入LZ77压缩器获取到压缩数据，计算出距离为1～4距离的距离转义码及拓展码。该方法根据枚举并计算出LZ77压缩参数，从而实现数据解压缩，解决了黑盒压缩器无法的解压缩的问题，在数据分析的应用上具有重大创新性和实际意义。
一种 lz77 压缩算法参数分析计算方法系统

[发明专利]水印提取和添加方法、装置、电子设备及存储介质-CN202010866687.2在审
发明人：马兆远;李康;朱善伟;韩德伟;殷小雷;郝亚东;董利健;杨勖;梁冬雪;徐建;毕东柱 -专利权人：司马大大（北京）智能系统有限公司
申请日： 2020-08-25 - 公布日： 2020-11-17 - 主分类号： H04N19/467 文献下载
摘要：本申请提供一种水印提取和添加方法、装置、电子设备及存储介质，包括：获取水印和视频码流，所述视频码流为已压缩的视频码流，且待添加所述水印；将所述水印和所述视频码流输入预先训练好的水印添加模型中，得到已添加所述水印且已压缩的视频码流，利用水印添加模型直接对已压缩的视频码流添加水印，得到已添加所述水印且已压缩的视频码流，该过程无需对已压缩视频码流进行解压缩和压缩操作，继而提高水印添加效率。
水印提取添加方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种不同量化参数下的HEVC视频二次压缩检测方法-CN201510464179.0有效
发明人：王让定;黄美玲;徐健;徐达文;李倩 -专利权人：宁波大学
申请日： 2015-07-31 - 公布日： 2018-01-05 - 主分类号： H04N19/122 文献下载
摘要：本发明公开了一种不同量化参数下的HEVC视频二次压缩检测方法，其利用HEVC编码器HM12.0对多个常用的标准未压缩YUV视频序列进行压缩编码，得到每个未压缩YUV视频序列对应的一次压缩视频码流和二次压缩视频码流，其中，应保证一次压缩视频码流的量化参数和二次压缩视频码流的第二次量化参数相同；然后通过提取一次压缩视频码流和二次压缩视频码流各自的特征值，并将这些特征值送入LibSVM分类器中进行分类训练，得到一个可以判断待检测压缩视频码流是一次压缩视频码流还是二次压缩视频码流的检测模板，从而能够快速的完成HEVC视频的二次压缩检测；优点是检测准确率高、计算量小和特征维度低，且能够对不同分辨率下的HEVC视频进行二次压缩检测。
一种不同量化参数 hevc 视频二次压缩检测方法

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