为研究海冰对水下量子通信信道性能的影响，基于海冰在不同的密度、盐度下的吸收与散射特性，建立了海冰参数与消光系数之间的关系、光量子信号衰减模型；根据海冰在不同密度、盐度下的消光特性，分别建立海冰参数与信道利用率、量子密钥分配系统误码率、系统成码率之间的关系并进行数据仿真。理论分析与仿真结果可为海冰环境下的水下量子通信设计提供参考。

为降低卫星激光通信系统中的硬件资源，结合斐波那契数列的性质，基于矩阵扩展的方法提出了一种码率兼容低密度奇偶校验(RateCompatible LowDensity ParityCheck，RCLDPC)码的构造方法。用该方法所构造的RCLDPC码围长为6且具有准循环特性，所需存储元素少，降低了计算复杂度，利于硬件实现，更适合在卫星激光系统中传输。仿真结果表明：利用该方法构造的RCLDPC码在较大码率范围内均具有良好的译码性能，且在相同条件下，当误码率(BER)为10-6时，所构造的RCLDPC码与同码率、同码长的其他码型相比较，其净编码增益均有一定提高。

提出了一种基于缓冲区状态及梯度算子的低延时高效视频码（HEVC）率控制方法，以解决现有的码率控制算法在无人机机载侦察系统中因比特分配不当引起的视频质量较差的问题。首先，利用剩余比特及缓冲区状态预分配帧层目标比特；然后，以视频中每帧各最大编码单元(LCU)的时空复杂度作为权重，预分配各LCU的目标比特；最后，通过R-λ模型获得目标比特下的编码参数，实现视频压缩编码，并完成模型参数更新。实验结果表明：在8 Mbps的带宽下，提出的算法使码率控制误差缩小到HM16.0的2/5，视频中图像质量波动范围降低到HM16.0的1/4以内。提出的方法有效抑制了帧间比特消耗波动，使得缓冲区占用量能在小范围内平稳波动，图像主观质量也得到了改善，更好地满足了机载侦察系统低延时的应用需求。

基于空间数据系统咨询委员会(CCSDS-123.0-B-1)推荐的多光谱图像无损压缩算法, 提出了一种前向自适应调整量化步长的码率控制方法以实现定码率近无损压缩。介绍了CCSDS标准的预测方法, 分析了Golomb-Rice编码的上界与下界的范围。通过分析预测误差均值与压缩比的对应关系, 建立了均值与压缩比之间近似线性映射曲线。根据预测误差均值, 前向自适应估计量化步长, 初步控制Golomb-Rice码长。考虑到星载条件下多光谱图像码率控制策略, 通过压缩比反馈微调量化步长, 实现压缩码率的精确控制。最后总结了CCSDS多光谱近无损压缩码率控制流程。实验结果表明, k值(Golomb编码变量)的分布区域稳定, 在4∶1压缩时, 本文方法的峰值信噪比(PSNR)平均为60.42 dB, 比单谱段JPEG2000、差分JPEG-LS压缩等方法提高了5.51 dB和2.89 dB。实验显示本文方法码率控制准确, 易于硬件实现, 适合航天工程使用。

针对多光谱图像在色度高保真再现等领域的应用, 为提高压缩效率, 进一步存储传输, 提出了WF系列编码方法, 设计了APWS_RA算法, 进而提出了一种低复杂度、光照稳定性好且支持跨设备再现的WF_APWS_RA压缩算法。首先研究了现有的基于光谱均方误差的小波嵌入编码原理, 提出了色感应失真准则和视觉特性矩阵W;同时, 优化了APWS编码算法的码率分配, 形成APWS_RA编码算法;最后, 结合以上技术, 以色度误差准则指导编码, 对视觉加权后的多光谱图像数据进行aPWS_rA编码, 命名为WF_APWS_RA。WF_APWS_RA算法融合人眼视觉特性矩阵W, 利用吸引力传播(Affinity Propagation)聚类挖掘加权图像的谱间冗余, 小波变换去除其空间冗余, 最后结合误差补偿机制和码率分配策略进行小波编码。实验表明, 在相同比特率下, 较现有低复杂度经典编码算法, WF系列编码方法能更有效地保留光谱中的色度信息, APWS_RA算法的重建光谱误差最小, WF_APWS_RA算法的重建色度精度优势明显。

由于H.264/AVC采用的码率控制模型忽略了视频特性对初始帧量化参数(Initial Quantization Parameter, QP0)选择的影响, 本文提出了一种新的基于视频特性的QP0估计算法来提高H.264/AVC的码率控制精度。首先, 分析影响QP0的视频特性, 包括每像素比特数(bpp)、视频序列的复杂度和图像组(GOP)长度; 然后, 通过大量的测试仿真建立了QP0与bpp和视频序列复杂度之间的函数关系; 最后, 结合GOP长度对QP0的影响, 修正了QP0模型。实验结果表明: 相比JM12.2中的算法, 提出的算法使四分之一通用中间格式(QCIF)和通用中间格式序列重建帧的平均峰值信噪比(PSNR)分别提高了0.185 dB和0.144 dB; 码率控制误差的控制幅度分别提高了37.3%和11.2%; 序列中每帧图像间的质量波动均降低了约50%。该方法在提高重建帧质量的同时, 大幅度降低了码率控制误差, 有效地抑制了序列间每帧图像的质量波动, 获得了更优质、平稳的编码视频流, 并能很好地适应不同特性的视频序列。

提出了一种基于人眼视觉系统(HVS)特性的H.264/AVC码率控制方案以解决传统的H.264/AVC码率控制算法中由于码率分配不当造成视频质量较差的问题。该方案利用人眼视觉系统对视频场景感知的选择性设计了一种新的基于区域的码率控制算法。首先, 利用当前帧和前一帧的信息快速地检测出运动区域和非运动区域。其次, 根据宏块所在区域的复杂度进一步将非运动区域细分为平坦区域和复杂区域。最后, 对这3种区域依据不同的视觉敏感度权重分配适当的比特数。基于不同区域峰值信噪比(PSNR)、连续帧PSNR、主观评价以及缓冲器充盈度综合评价了本文算法的性能, 结果表明, 提出的基于区域的码率控制方案对不同视觉特性区域的比特分配有较高的鲁棒性, 与JVT-G012的码率控制算法相比能获得较好的主观和客观编码质量。

为了使立体视频中的比特分配更加符合人眼视觉感知特性, 提出了一种非对称质量的立体视频编码码率控制算法。首先, 建立了左右帧的码率分配比例与量化参数差值之间的立体指数RRQ(Rate-ratio Quantization)模型。然后, 将码率控制算法分为SGOP(Stereoscopic Group of Pictures)层、立体图像对层和帧层等3个码率控制层。在SGOP层计算每个SGOP的目标码率和关键帧的量化参数; 在立体图像对层根据剩余比特数和缓冲区饱和度计算每个立体图像对的目标比特; 在帧层则通过分析双目视觉掩蔽效应, 用一种适合于立体视频的率失真优化方法合理分配左右帧的目标码率。实验结果表明, 本文算法的码率控制偏差平均值为0.21%; 立体视频客观质量比对称质量算法和Wang的算法分别提高了0.23 dB和0.06 dB, 且质量波动较为稳定。因此, 该算法基本满足网络带宽传输要求。由于充分利用了人眼双目视觉特性, 可满足人们对立体视频的视觉需求。

激光系统的打标速度、频率、填充间隔、功率等工艺参数直接影响二维码标刻效果。实验基于VIS打标系统, 针对汽车行业铸铁材质发动机的二维码激光直接标刻, 利用二维码读码器对激光标记进行读码率的测量, 通过改变激光加工参数, 研究激光工艺参数对二维码标刻效果的影响。实验表明, 通过对频率、填充间隔和速度三个激光参数进行相互协调, 得出10%左右的光斑重叠率和较小的线间距, 能够得到对比度高的标记, 从而获得高的读码率。

为了满足低速数据链下目标识别的需求，把感兴趣区域(Region of Interest, ROI)编码策略引入红外视频编码。在H.264视频编/解码框架的基础上，通过增加ROI编码的处理，构建基于ROI的视频编/解码框架，并在码率控制过程中调整ROI宏块与非ROI宏块的量化参数，优化了ROI量化模型。实验结果表明，该方法能够节省有限码率，增加ROI目标的细节，提高ROI对象的清晰度，可从整体上提高主观视觉的质量。