基于多描述和不等差错保护的航空遥感图像传输方法

 本文提出了一种针对航空遥感图像传输的信源信道联合编码方法.将小波变换后的图像进行小波树分组以形成多描述,并重复描述重要的低频子带系数;然后利用改进的多级树集合分裂(SPIHT)算法对每个描述单独编码,并为其提供不等差错保护.为保证编码实时性,提出了一种快速的码率分配搜索算法.仿真结果表明该方法在频率选择性莱斯衰落信道下实现了遥感图像的鲁棒传输,且具有较低的复杂度.     

一种基于小波系数上下文模型的图像压缩方法

提出了二种新颖的基于小波系数上下文模型的图像压缩方法，该方法通过量化当前系数的线性预测值形成上下文．进行自适应的算术编码；同时利用了小波变换的多分辨率性质，以渐近分辨率的方式压缩图片，具有分辨率可扩展性。实验结果表明，该方法获得的无损压缩比高于SPIHT和用于JPEG2000的EBCOT，在各分辨率下的压缩比也高于EBCOT．压缩时间也比EBCOT要少。     

基于多小波的图像压缩

多小波以其具有正交性、对称性、短支撑和较大的消失矩等多个良好特性弥补了单小波的不足.在介绍多小波理论的基础上,提出一种新的图像压缩方法.该方法以CL多小波为基础,结合SPIHT图像压缩算法,对多小波系数进行压缩处理.采用Matlab 6.5进行实验,实验结果表明,经该算法压缩后的图像,其质量优于一般小波变换的传统方法.     

基于3维SPIHT编码的超光谱图像压缩

提出一种针对超光谱图像压缩的3维SPIHT编码算法.通过对超光谱图像进行3维小波变换,同时去除像素数据间的空间冗余和谱间冗余.针对变换后得到的小波系数,构造一种3维空间方向树结构,并用经3维扩展后的SPIHT算法(3D SPIHT算法)对小波系数进行量化编码.实验证明,基于3维小波变换的3维SPIHT编码算法在对超光谱图像压缩时,表现出了优良的率失真性能.并且算法复杂度适中,具有嵌入式特性.     

基于多小波域新型空间方向树的SPIHT改进算法

为了更好地利用图像多小波域系数的相似性进行编码,提出了一种基于多小波域新型空间方向树的SPIHT改进算法。在SPIHT改进算法中首先定义了一种新型空间方向树把多小波域中不同子带的相似系数和每个子带中各个子块的相似系数组织在一起,然后根据树的结构改进了算法中分裂排序过程。实验结果表明,SPIHT改进算法与原来的SPIHT算法相比,在相同的压缩比下可以获得更高的峰值信噪比。     

一种结合Contourlet和小波变换的图像编码算法

该文提出了一种Contourlet变换和小波变换相结合,使用新的空间方向树的类似SPIHT编码算法。该算法先对图像进行Contourlet变换,再对变换后的低频子带进行多级小波变换,然后根据变换后系数的结构特性,借鉴小波SPIHT编码思想,构造了一种新的空间方向树,实现了对变换后系数的类似SPIHT编码。仿真实验结果表明,该算法与小波变换,Contourlet变换和基于小波的Contourlet变换的SPIHT算法相比,重构图像保留了更多的纹理和细节信息,并且在低比特率下具有较高的峰值信噪比。     

基于双树小波通用隐马尔可夫树模型的图像压缩感知

标准压缩感知图像重构仅利用图像小波系数具有稀疏性的先验知识,未能利用小波系数的结构分布特性。利用基于模型压缩感知重构思想,将能有效描述图像小波系数分布特性的隐马尔可夫树(HMT)模型引入到图像的压缩感知重构。经过理论推导,将基于HMT模型的重构转化为型如标准图像压缩感知重构的优化问题,并提出基于贝叶斯优化的凸集交替投影法进行求解。为进一步提高重构质量和速度,引入了双树小波域通用HMT (uHMT)模型及改进的uHMT (iuHMT)模型代替小波域HMT模型。实验结果表明,基于双树小波域iuHMT模型的重构图像的平均峰值信噪比(PSNR)比uHMT模型高0.97 dB.     

结合矢量量化的SPIHT算法用于多光谱图像压缩

针对多波段遥感图像纹理复杂丰富、局部相关性较弱的特点,提出了结合矢量量化的SPIHT压缩算法。将经过小波变换后的遥感图像谱间相同位置的系数聚集构成矢量,根据高频子图的局部块纹理强弱进行自适应性的量化。使基于标量的SPIHT算法能够方便的处理矢量,有效去除数据间各类相关。实验表明,该方法对多波段遥感图像的压缩可以收到良好的效果,且算法具有良好的实时性,对单幅图像的压缩比和峰值信噪比(PSNR)均优于普通的二维SPIHT算法。     

基于信息冗余的小波红外图像去噪算法

红外图像具有图像灰度集中、对比度低等特点,因而红外图像增强是红外图像应用必不缺少的部分,随之而来的是图像噪声的放大,为了进一步提高红外图像质量,需对增强后图像去噪。现有众多去噪方法中,极少同时兼顾算法效果及可实现性。提出了一种基于信息冗余的小波去噪算法,此算法在离散小波变化(DWT)过程中分别以不同的下采样方式获取多组含有相似冗余信息的小波系数,再利用噪声估计对小波系数进行非线性变换,抑制高频噪声并保留细节,然后利用变换后小波系数重构(IDWT)多副图像,利用含相似冗余信息的多副图像加权进一步去除高频噪声,获取最终去噪图像。此算法已在单片FPGA中进行实现,利用ALTERA CYCLONIII芯片实现后的处理帧频达到50 fps,满足实时性要求。     

基于最优小波包的SPIHT图像编码算法

提出了一种基于最优小波包的改进SPIHT图像编码算法.分析了各种代价函数的特点以及构建最优小波包基的算法.实验结果表明:基于最优小波包的SPIHT图像编码算法能自适应的量化小波包分解后的不同子带的系数,其峰值信噪比和重建图像质量均优于标准的SPIHT编码算法.     

Scalable intraband wavelet‐based coding scheme for irregular meshes

This paper describes a novel scalable 3D triangular mesh coding method based on wavelet transform and successive approximation quantization. The algorithm efficiently exploits the intracorrelations between wavelet coefficients independently in each subband. Non‐significant wavelet coefficients are clustered, in a per bit‐plane manner, by using an octree‐based approach. An hierarchical bitstream is then generated allowing to gradually decode the 3D mesh at the desired quality or resolution representation. Our proposal can be executed on arbitrary topology meshes by using irregular wavelet decomposition. Objective and subjective quality evaluation on representative 3D meshes shows that the proposed codec provides competitive compression results when compared to the state‐of‐the‐art. Furthermore, it fits well to applications that require fast interactive handling of highly detailed 3D meshes, over networks with limited and/or variable bandwidth.     

X树非平衡保护多描述编码

本文提出了一种新的多描述图像编码方案X树非平衡保护多描述子带编码。首先把小波变换图像分解为结构信息和残余非零系数。其中结构信息包括非零系数的位置、符号和位数,是小波变换图像的关键信息,必须复制到每个描述。残余非零系数则通过多描述标量量化器生成两个索引分别放入不同的描述。两个描述通过不同的信道进行传输。由于每个描述都包含了图像的重要信息,因此,接收到一个信道的信息就可以重建出一定质量的图像。如果所有的信道传输的信息都被接收,就会得到比任何一个单独信道更好的重建图像。实验结果验证了本算法的有效性和正确性。     

一种高效的多描述容错编码方案

针对JPEG2000标准所提供的容错编码工具的局限性,提出了把多描述编码运用于小波变换系数当中,产生图像的多个压缩编码描述的方案,该方案进一步提高压缩编码图像的容错性能。实验表明,此方案提供了更好的容错性能,非常适于网络中的图像传输。     

基于SWT自适应模糊萎缩的SAR图像降斑算法

提出了基于小波域高斯混合模型贝叶斯估计模糊萎缩的SAR图像降斑算法.该算法分析了SAR图像在平稳小波变换(SWT)域中的统计模型,并用高斯混合模型对其进行描述,推导出基于贝叶斯估计的信号最小均方误差(MMSE)的模糊萎缩因子.籍此再根据小波域相邻尺度间小波系数的相关性,采用分区域模糊萎缩思想,很好地得到无斑点真实信号小波系数的估计.仿真结果表明该算法在大大抑制斑点噪声的同时,有效的保持了边缘,其性能优于改进Lee滤波,小波软阈值和SWT萎缩降斑算法.     

基于四元数小波变换域统计模型的图像去噪

图像去噪是图像处理的基本问题,四元数小波变换是1种新的多尺度分析工具.图像经四元数小波变换后,其小波系数不仅在尺度间具有相关性,而且在尺度内也具有一定的相关性.首先利用层内及层间的相关性,用非高斯分布对四元数小波系数进行建模,然后给出分类准则,把小波系数分类为重要系数和不重要系数,再用非高斯分布模型对重要系数与其邻域系...     

非线性阈值自调整小波图像去噪方法研究

为解决小波变换阙值去噪方法中阙值的合理选取,提出一种基于非线性阙值自调整小波变换的图像去噪方法。在传统小波阈值去噪方法的基础上,结合神经网络的非线性双曲线正切函数和BP训练方法,首先对含噪图像进行二进小波分解,然后对分解系数进行小波重建,并将重建系数在BP神经网络中采用最速梯度下降法进行优化处理,得到最优阈值,最后对阈值处理的重建系数进行叠加,得到原始图像信号的估计值,即去噪后的图像信号。仿真实验表明,该方法具有较好的重建图像视觉效果,信噪比（SNR）和峰值信噪比（PSNR）均比传统小波阈值方法提高了1～2dB。     

3D Model compression using Connectivity-Guided Adaptive Wavelet Transform built into 2D SPIHT

Connectivity-Guided Adaptive Wavelet Transform based mesh compression framework is proposed. The transformation uses the connectivity information of the 3D model to exploit the inter-pixel correlations. Orthographic projection is used for converting the 3D mesh into a 2D image-like representation. The proposed conversion method does not change the connectivity among the vertices of the 3D model. There is a correlation between the pixels of the composed image due to the connectivity of the 3D mesh. The proposed wavelet transform uses an adaptive predictor that exploits the connectivity information of the 3D model. Known image compression tools cannot take advantage of the correlations between the samples. The wavelet transformed data is then encoded using a zero-tree wavelet based method. Since the encoder creates a hierarchical bitstream, the proposed technique is a progressive mesh compression technique. Experimental results show that the proposed method has a better rate distortion performance than MPEG-3DGC/MPEG-4 mesh coder.     

Image reconstruction using the wavelet transform for positronemission tomography

We conducted positron emission tomography (PET) image reconstruction experiments using the wavelet transform. The Wavelet-Vaguelette decomposition was used as a framework from which expressions for the necessary wavelet coefficients might be derived, and then the wavelet shrinkage was applied to the wavelet coefficients for the reconstruction (WVS). The performances of WVS were evaluated and compared with those of the filtered back-projection (FBP) using software phantoms, physical phantoms, and human PET studies. The results demonstrated that WVS gave stable reconstruction over the range of shrinkage parameters and provided better noise and spatial resolution characteristics than FBP.     

基于小波变换的语音压缩感知处理

文章首先简单介绍了压缩感知(CS)理论框架,然后根据语音信号小波变换系数的特点,提出了改进的压缩感知算法,对高频系数进行压缩处理,低频系数不变.采用基追踪算法重构出高频系数,再利用小波反变换得到原始语音信号.实验结果表明,在相同的测量点数下,本文的算法比原有CS算法在重构语音的信噪比和MOS分上都有较大的提升.