JPEG2000压缩标准中小波基的选择

从数字图像压缩编码系统中小波基选择的几个指标出发，对这些选择指标进行了详细的讨论，阐述了这些选择指标之问的关系和对数字图像压缩性能的影响。基于这些选择指标对基于人眼视觉特性构造的新型小波基(V9／3)和Daubechies9／7小波基进行比较，结果表明前者的压缩性能要优于后者，采用前者进行数字图像压缩时，重建图像具有更好的视觉效果，而且可以显著减少小波变换的计算复杂性。     

具有视觉特性的V9/7小波基在图像压缩中的应用

采用一种基于人眼视觉特性构造的紧支双正交小波基(V9／7)实现小波变换，并给出该小波基提升格式的构造过程．结合JPEG2000的参考代码，采用基于该小波基的压缩编码实验表明：在相同的压缩比下采用该小波基进行压缩编码时，重建图像的峰值信噪比可以比采用JPEG2000标准中推荐的Daubechies9／7小波基提高0．1～0．3dB：比可逆变换的5／3小波基提高0．8dB以上。     

几种不同小波变换的图象压缩效果分析

图象数据压缩是当前研究的热点之一.本文针对现在流行的JPEG 2000标准和提升小波算法进行分析.首先介绍了第一代和第二代小波变换以及整数小波变换,并就JPEG 2000对两种小波压缩方法实验效果和效率进行比较,从实验结果可知,Daubechies 9/7小波压缩效果最好.     

应用人眼视觉特性的Contourlet域图像压缩编码算法

鉴于Contourlet变换存在冗余,小波变换不能准确捕获图像特征等不足,提高编码速度和改进视觉效果,提出了一种基于人眼视觉特性的混合域图像压缩编码算法。算法对原始图像进行小波分解,对中高频小波子带进一步实施自适应方向分解;根据人眼视觉特性（HVS）,对不同子块变换系数进行加权处理;结合小波分解与方向分解特点,构造扩展的空间方向树结构;根据系数重要性,对低频系数采用新的排列结构,采用SPIHT编码思想完成图像压缩。实验结果表明,提出的混合域图像编码方法是一种高效的图像压缩算法,其压缩效果明显优于SPIHT、WBCT等图像压缩方案（特别是低比特率下）。     

基于遥感图像压缩的最佳小波分解层数研究

分析遥感图像特点及小波基的性质,选取D9/7和D5/3小波基进行遥感图像小波变换,采用分层树集合分裂算法(SPIHT)进行遥感图像压缩,并从信息熵的角度分析不同分解层数对图像压缩效果的影响.通过实验,得到了遥感图像压缩小波变换的最佳分解层数.     

基于小波树调制的鲁棒图像水印

小波变换具有良好的空间-频率定位特性和多分辨率特性,而且小波分解的空间-频率特性与人眼某些视觉特性具有相似性,因此基于小波变换的数字水印研究成为当前的研究热点之一.本文基于归一化小波树熵掩码进行了小波树的自适应筛选,对选定小波树按能量进行排序,小波超树的构造基于排序后的小波树分组实现,并结合归一化小波树熵掩码及小波域人眼对比敏感度掩码完成了小波超树的自适应调制,实现了水印信息的嵌入;水印的提取基于小波超树的能量对比关系实现,基于归一化相关系数完成了水印的检测.仿真结果表明,算法具有较好的视觉效果,能够抵抗小角度旋转、缩放和剪切等几何攻击,同时对JPEG压缩和常见信号处理攻击具有较强鲁棒性.     

基于小波压缩扩展技术的无损图象数据隐藏

文章提出了一种基于小波域压缩扩展技术的无损图象数据隐藏方法。该方法先对图象作整数小波变换;随后使用压缩扩展技术在小波高频子带系数上嵌入数据。小波高频系数的拉普拉斯分布特性不但便利了压缩扩展函数的选择,而且使嵌入较大容量数据后的水印图象仍保持良好的视觉效果。实验结果表明,该方法无论在嵌入容量上还是嵌入数据后的图象视觉效果上,均达到当前世界上最好水平。     

基于小波变换的图象感知熵编码

本文提出了一种基于小波变换的图象感知熵量化编码方法，此法首先通过小波变换将图象在频率域内进行分解；然后在充分考虑人眼对图象的视觉效果的基础上对小波系数进行量化和行程编码；最后针对小波系数量化和行程编码所得的码字分布特性，采用感知熵编码实现编码码率趋近于图象的感知熵，采用该方法可在保证一定图象质量的情况下，消除冗余信息，提高图家编码的压缩比。     

基于小波变换的图像感知熵编码

本文提出一种基于小波变换的图象感和熵量化编码方法，此法首先通过小波变换将图像在频率域内进行分解；然后在充分考虑人眼对图象的视觉效果的基础上对小波系一化和行程编码；最后针对小波系一化和行程编码所得的码字分布特性，采用感知熵编码实现编码码率趋近于图象的感知熵，采用该方法可在保证一定图象质量的情况下，消除冗余信息，提高图象编码的压缩比。     

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.