一种改进的遥感图象准无损压缩JPEG—LS算法

为适应遥感图象较高倍率准无损压缩的需要 ,改进了 JPEG- L S算法 ,该算法首先通过放宽游程检测门限 ,并通过引入局部梯度控制下的预测来增加平均游程长度 ,以提高压缩比 ;然后通过在游程编码区域附加误差修正编码及通过重构图象平滑滤波来改善重构图象的目视效果和提高 PSN R值 ;最后 ,采用 Golomb- Rice Coding技术来对越界误差进行编码 ,以保持 JPEG- L S算法误差界可控的优点 .综合利用以上措施 ,在相同单像素误差界 (±7)下 ,不仅压缩比略有提高 ,而且重构图象的视觉效果得到明显改善 ,PSN R提高约 1～ 3d B.     

一种基于局部极大模和分形的混合编码方法

在分析分形理论和小波变换模极大值用于图象压缩方面优缺点的基础上 ,根据它们的特点 ,综合利用两种方法的优点 ,弥补它们不足 ,提出了一种基于小波变换极大模和分形的混合编码方法 .该方法先利用小波局部模极大值提取的图象边缘特性来进行图象编码 ,然后用分形的自相似性对图象的误差图进行压缩 ,以获得高压缩比和质量好的恢复图象 ;同时还简单进行了理论阐述和给出了具体算法的步骤 .实验结果表明 ,采用此方法压缩后的图象不仅视觉效果好、无方块效应 ,而且边缘无振荡现象、图象清晰无模糊 ,压缩比高 .     

SAR图象自动目标识别研究

目前,SAR已经成为一种不可或缺的对地观测和军事侦察手段.面对不断增长的SAR图象数据收集能力,如何对这些图象进行自动或半自动快速、准确地解译已经越来越引起人们的关注和重视.自动目标识别(ATR)是自动或半自动SAR图象解译研究的一个重要方面.SAR ATR过程可概述为:从观测得到的SAR图象中,找到感兴趣的区域(ROI),并计算出每个ROI的种类.为此,介绍了SAR ATR的含义及其一般流程,对SAR ATR系统按照它所采用的分类方法进行了归纳分类,分析了SAR ATR的难点,介绍了国内外SAR ATR的研究现状和发展趋势.     

一种基于小波变换的多描述图象编码算法

网络信道的不稳定性可能会造成数据传输出错 ,从而可能导致恢复图象质量的急剧下降 ,或者使算法失效 .针对这种情况 ,提出了一种新的图象压缩方法来改善上述问题 .该方法是首先将图象进行小波分解 ,然后针对不同的频带特征采用不同的压缩方法进行编码 .在图象编码中 ,对于低频子带系数采用 DPCM编码 ,对于高频子带系数则采用多描述标量量化器 .由于小波分解后的系数经活动性预测分类后具有拉普拉斯分布的性质 ,因此可对其采用预测分类的自适应量化方法进行编码 .同时由于不同子频带的系数之间具有不同的相关性 ,因此在编码过程中采用了不同的方法来分别对高频子带系数和低频子带系数进行编码 ,并且充分利用了频带系数分布具有拉普拉斯分布的特点 .实验表明 ,该方法在减少传输误码敏感性方面具有理想的效果 .     

基于动态阈值分块算法的屏幕图象压缩技术

计算机屏幕图象压缩一直是屏幕共享技术中的关键问题,而现有算法一般是直接应用传统的RLE,LZW或JPEG算法,但由于这几种算法在对计算机屏幕图象进行压缩时,均无法兼顾恢复质量与压缩比的要求.为此提出了一种基于动态阈值分块的高效压缩算法,该算法首先将屏幕图象按照某种规则划分为纯色块、文字块、图标块和图象块4种特征块,然后针对特征块特点采用相应的压缩算法,以保证压缩算法在恢复质量与压缩比上能同时达到最佳.实验结果表明,该算法图象恢复质量较好,压缩比较大,压缩速度较快,整体性能优于当前现有的屏幕压缩算法,具有广泛的应用前景.     

基于多分辨率级小波变换的图象压缩方法

随着国际互联网的出现,使得越来越多的图象信息传输交流越来越便捷,但传输速度始终是制约网络发展的重要因素,这也使得对图象进行压缩的要求更加迫切。小波变换的良好空间一频率局部化特性,使得原始图象的能量大部分聚集到了低频子带.为了提高图象压缩的效率和重建图象的质量,利用原始图象在小波分解中不同分辨率级能量分布不均匀的特点,提出了一种对各分辨率级进行分级处理的设计方法,即通过对各分解级量化因子的评价,为该级获取一个最佳的量化因子来进行压缩.实验证明,该方法在提高图象的压缩效率和重构质量方面取得了良好的效果.     

基于DVB的视频关键帧浏览系统的实现

随着计算机技术和电视技术的发展 ,数字视频节目日益增多 .为了迅速了解视频节目的内容 ,提出了建立基于数字视频广播 (DVB)的视频关键帧浏览系统的方案 .该系统首先利用 MPEG压缩视频提供的压缩参数 ,直接将视频序列划分成以镜头为单位的视频片段 ;然后提取每个镜头中的第一个 I帧作为关键帧 ,重构其 DC图象 ;最后 ,根据 DVB标准 ,通过扩展 SI表实现对这些视频关键帧进行封装的数据结构 ,从而实现电视台对视频关键帧的发送和接收 .文中给出了前端系统结构示意图和基于关键帧 DC图象的快速浏览实例 .由于该系统直接利用了压缩参数 ,从而减少了解压缩的开销 ,具有计算代价小 ,浏览速度快的特点 .     

一种基于时空联合的视频对象分割方法

视频对象分割在基于内容的视频编码和视频检索中均有重要的应用.为此,针对视频对象分割,提出了一种时域和空域信息融合的视频对象分割方案,该方案首先对时域分割采用基于F-假设检验的方法来得到初始的变化检测模板,然后通过与基于形态学的空域分割融合来获得最终的运动对象.实验结果表明,该方案计算比较简单,能较好地将前景运动对象从静止或运动、简单或复杂的背景中分离出来,且定位精度较好.     

一种基于PCA/SOFM混合神经网络的图象压缩算法

鉴于用神经网络实现图象压缩是一种非常有效的方法,为此提出了一种基于PCA/SOFM混合神经网络的图象压缩编码算法,并对SOFM网络学习参数的优化进行了探讨.实验证明,与PCA SOFM连续编码算法和基本SOFM算法相比,这种混合编码算法,由于占用存储空间少,因而降低了码书设计的计算量,并改善了码书的性能.     

一种基于小波变换的图象分形编码压缩算法的研究

有效的编码压缩算法是图象数据存储和传输的关键 .为了更方便地进行图象存储和传输 ,在分析基本分形编码 (FCC)压缩算法优缺点的基础上 ,提出了一种新的结合小波变换的图象分形编码 (DWT- FCC)压缩算法 ,该算法首先对图象进行二级小波变换分解 ,然后对分解后的高层子图象进行基本分形编码 ,并根据不同层子图象结构间的相似性 ,通过高层分形编码来构造低层子图象分形编码 ,以实现图象的编码压缩 .实验结果表明 ,该算法在缩短图象编码时间和提高压缩比方面 ,均取得了良好的效果 .     

探地雷达信号的脉冲压缩

基于探地雷达信号和图象的特点，提出了两种有效脉冲压缩算法。第一种方法经过学习，得出最佳权系数，从而对任意反射信号进行压缩。第二种方法无需已知发射波形，具有较好的实际效果。     

模拟退火多级VQ编码方案及实现

在查阅和分析多级矢量量化和模拟退火技术有关文献资料的基础上,阐述了矢量量化最优码书的形成条件,并以多级矢量量化和模拟退火技术为基础,提出了一种基于模拟退火技术的多级矢量量化编码方案,该方案充分弥补了多级矢量量化和模拟退火技术在图象编码中应用的各自不足,并且发挥了多级矢量量化和模拟火技术在图象编码中应用的各自优点,理论和实验都证明,该算法不仅能 码书存储量,而且图象恢复效果较好。     

基于等误差原则的信道优化矢量量化器的设计

提出了一种基于等误差原则的信道优化矢量量化器的设计方法。该算法通过在子区域误差较大的矢量附近产生新的矢量来代替子区域误差较小的矢量,从而逐渐平均各子区域误差,并同时使信道矢量量化器满足最近邻条件和质心条件,求得最优码书。采用该算法,在给定信道状态模型和信道噪声情况下,可有效地提高矢量量化器的性能,仿真实验结果表明该算法可获得比传统算法更优的性能增益。     

基于改进边缘匹配矢量量化的图象编码算法

边缘匹配（Side-Match）矢量量化器（SMVQ）是有限状态矢量量化器（FSVQ）的一个分支。该量化器适合于对图象块间相关性高的图象进行压缩编码,其优点是在比特率相近 的情况下,编码质量高于传统的穷尺搜索矢量量化编码器,但其缺点是计算量大和比特率固定。本文提出了一种改进的边缘匹配矢量量化器。测试结果表明,该算法是变比特率编码算法,它比边缘匹配矢量量化器的比特率低,编码速度快,编码质量有所提高。     

基于快速相关矢量量化的图象编码算法

图象编码已经成为当今计算机世界的重要问题,而矢量量化（ＶＱ）又是近年来有损图象压缩的一种重要技术,它的优点是比特率低以及解码简单,但是其穷尽搜索编码计算量较大,为了降低编码时间,已经有多种快速算法出现在一些文献中,然而这些算法往往不能进一步降低比特率,为了解决这一问题,因此提出了一种新颖快速相关矢量量化（ＣＶＱ）图象编码算法,该算法对图象块的编码采用对角顺序,即在编码过程中根据当前图象块（ＣＶＱ）     

WT域图象分类的矢量量化编码

基于边缘方向分类的CVQ能够减少在较低位码率进行图象信号矢量量化时的边缘失真和计算的复杂程 度.根据静止图象小波变换后小波系数的特征提出了一种在WT域进行分类的分类算法.此方法可以容易地扩展 到WT变换编码.实验结果表明,与同类方法相比,在相同或稍高信噪比的情况下,此方法的位码率大大减小.     

基于多级SMVQ的图象编码算法

边缘匹配矢量量化器(SMVQ)是有限状态矢量量化器(FSVQ)的一个分支。该量化器适合于对图像块间相关性高的图像进行压缩编码,其优点是在比特率相近的情况下,编码质量高于传统的穷尽搜索矢量量化编码器,但其缺点是计算量大和比特率固定。本文提出了一种改进的边缘匹配矢量量化器。测试结果表明,该算法是变比特率编码算法,它比边缘匹配矢量量化器的比特率低,编码速度快,编码质量得到提高。     

基于预测码矢的快速搜索新算法

在ｋ维欧氏空间Ｒｋ中，给定一个有限子集Ｗ及一个向量ｘ，如何搜索Ｗ中与ｘ距离最近的向量，具有重要的实际应用价值，尤其在图象的矢量量化编码、神经网络模式识别［１］等问题中，快速搜索起决定性的作用。在分析已有快速搜索算法的基础上，给出一种新的快速搜索算法，该算法利用图象相邻块的码书地址，作为当前块的预测值，使搜索空间缩小更快。     

基于健壮支持向量机的异常检测

用于异常检测的机器学习方法,如神经网络和支持向量机,都对训练样本的噪声非常敏感,进而导致推广能力和分类准确性的下降。为了解决上述问题,论文提出一种新的基于健壮支持向量机的方法。先将RSVM与标准SVM作了对比,然后使用1998DARPABSM的数据作为评估数据。实验表明,该方法在入侵检测的准确率、误检率和有噪声情况下的推广能力和运行时等多项指标上都有良好的表现。     

基于矢量量化的图象分形压缩编码

提出一种基于矢量量化技术的图象分形压缩编码方法,其能较好地克服传统的图象分形压缩编码方法中存在的速度慢,压缩率低等缺点,并且同时获得较高的图象恢复质量。