结合小波变换的零搜索分形图象编码

为提高分形图象编码的质量,缩短编码时间,针对Monro在文献[1]中提出的零搜索分形图象编码方法,其恢复图象在存在的块效应的问题,提出了一种结合小波变换的多项式近似快速分形图象编码方法,该方法是利用各频带间能量分布不均衡的特性,构造一种结合小波分解的分形图象编码算法,首先对图象进行塔式离散正交小波变换,然后再对小波系数进行分形编码,实验结果表明,用该算法对图象进行编码,不仅使恢复图象的质量得到了较大的提高,而且编码时间仅用1．48s。     

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 .     

基于遗传分形编码的嵌入式小波图像编码算法

在分析小波变换与分形编码特点的基础上,提出了一种新的基于遗传分形编码的嵌入式小波图像编码算法。根据图像进行小波变换分解为不同空间频带上的子图像这一特性,对其低频子带进行基于遗传算法的分形编码,利用遗传算法的快速全局搜索能力提高分形编码中值域块与定义域块的匹配搜索速度;对其高频子带部分进行阈值去噪处理后进行SPIHT编码,两部分同时进行,提高图像的压缩效率。实验结果表明：同传统的分形编码和SPIHT编码压缩方法相比,该算法在图像的重构质量方面有所提高,尤其是在中低码率下PSNR(峰值信噪比)得到了较大提高,并且算法执行时间明显减少。     

一种基于压缩感知的快速混合分形编码算法研究

针对分形编码的方块效应以及编码时间过长的问题,本文提出分形编码与压缩感知的混合算法.该算法只对低频子图进行分形编码,减少编码时间;再对低频差值图像以及其他子图进行压缩感知编码,以补充分形解码后图像所包含的信息.实验表明：对全局图像的小波变换缓解方块效应,只对低频子图进行分形编码大大提高编码速度,对差值图像以及其他子图的再编码提高了整个重构图像的质量.     

结合压缩感知理论的快速分形编码

针对分形编码因为高压缩比所造成的编码失真以及编码时间过长的问题,提出了结合压缩感知理论的快速分形编码算法.该算法基于小波变换系数的特性,对变换后的低频子图分形编码,再根据压缩感知理论高效采样编码的特点以及低频差值子图及其它子图的稀疏性,通过压缩感知理论对低频差值子图及其它子图采样再编码,弥补分形解码后图像的失真和细节信息的缺失.实验结果表明,该算法不仅缩短了编码时间,而且在压缩比相当的情况下,能够获得高质量的重构图像.     

一种基于小波变换的分形零树混合编码方法

为了降低分形编码的复杂度和提高编码效率 ,提出了一种基于小波变换的分形零树混合图象编码方法 .该方法首先利用小波变换将图象分解为不同方向不同分辨率的子图象 ,然后分别在不同分辨率层将这些子图象以类似于零树的结构 ,构成一棵棵的小波子树 (wavelet subtree) ,最后在编码时 ,对每一棵小波子树进行具体的分析 ,或采用分形编码 (fractal coding) ,或采用零树编码 (zerotree coding) .与传统的基于小波变换的分形编码相比 ,此算法在充分利用子带图象间的相似性和块内存在的自相似性的同时 ,也充分利用了小波变换后子图象块内 ,特别是高分辨层的子图象块内所存在的大量局域性的冗余性 .实验结果表明 ,此方法在较大的压缩范围内 ,都能够获得较好的压缩效果 .     

基于分形搜索树的嵌入式小波图像编码算法

与单纯采用分形编码方法相比,基于小波的分形图像编码可以较好地解决方块效应问题且能够有效降低匹配搜索时间,但在低频子带使用分形编码会导致重构图像质量下降,同时针对匹配搜索仍是分形编码主要时间开销的问题,提出一种基于分形搜索树的嵌入式小波图像编码算法.采用Haar小波对图像进行多级分解,对低频子带直接采用DPCM编码,高频部分则依据不同尺度子带的重要性采取自适应方式划分值域块,然后构建一种分形搜索树结构以确定定义域池并采用“Z”形扫描进行匹配搜索,最后对获得的分形参数进行算术编码.实验结果表明,该算法重构图像质量比同类算法有所提高,特别在中低码率下PSNR值提高明显,当码率小于0.40 bpp时,PSNR平均提高0.40～2.48 dB,同时算法执行时间明显减少.     

基于零树结构的可伸缩性编码方法研究实现

文章利用小波变换多分辨分解特点和Shapiro提出的EZW编码的优点,实现了一种基于零树结构的可伸缩性编码新方法,其编码特点是可以输出分辨率多位率压缩位流,有效地改进了EZW方法只能应用于单一分辨率视频服务的不足,该算法首先对小波变换系数进行一致标量量化;其次对量化后不为零的重要低频系统按照位平面次序进行编码,最后根据零树结构对高频小波系数,从低分辨率开始逐频带搜索得到不为零的重要系数,对搜索到的高频重要系数同样按照位平面次序进行编码,,直至最高频带小波系数,该算法的特点是具有可伸缩性,即其编码位流不但可以进行多分辨率解码,而且可以进行多位率解码,实验结果表明,该压缩方法性能优于Shapiro的EZW方法,能在一定程度上提高峰值信噪比（PSNR）。     

基于小波变换的分形图像编码压缩算法

有效的压缩算法可以给数据的储存和传输带来极大的方便。针对现有压缩算法存在的不足,定义图像子块的九块和特征,并提出结合小波和分形编码优势的有损压缩算法。该算法将图像进行二级小波分解,得到7个子带;保留低频子带的小波系数,并对其余子带采用基于图像块九块和特征的分形编码。新定义的九块和算法,把全搜索问题变为在九块和意义下的近邻搜索问题,缩短了搜索范围。实验结果表明,与同类算法相比,该算法不仅提高了重构图像的质量,还缩短了编解码时间。     

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 .     

基于多小波和分维的图像融合算法

多小波理论是小波理论的扩展,在图像处理方面具有单小波所不具有的优点。它能为图像提供一种比小波多分辨分析更精确的分析方法。在图像的多小波分解的不同尺度上的子图像间有自相似性,而自相似性又是分形分维的基础。于是,根据图像多小波分解的特点,提出了一种新的基于图像多小波分解的分维融合算法,将不同源图像经多小波变换分别分解成不同尺度的子图像,对高频子图像在相应的尺度上以分形分维作为权系数进行融合,对低频子图像在相应的尺度上以区域能量作为权系数进行融合,并分别采用多聚焦图像、可见光和红外图像作为源图像进行融合实验,实验结果表明该方法是可行的。     

基于局部能量小波融合算法的研究

文章在综合分析小波分解变换图像融合方法的基础上,提出了一种采用基于区域的融合规则的小波分解法,该方法利用小波分解将原始图像分解为低频部分和高频部分,对于低频部分,采用了加权系数,对于高频部分不同的方向分量,根据局部能量,采用不同的融合规则。利用可见光图像与红外图像和高低分辨率图像进行了仿真实验,得出实验结果,运用客观评价指标验证了该方法的可行性。实验表明,该法具有比基于像素点的小波变换融合方法具有更好的融合效果。     

小波分形插值应用于遥感图像处理

鉴于自然物体图像具有分形特征,提出了小波分形插值应用于遥感图像处理的新方法．这种小波分形插值方法利用小波变换系数中低分辨率频带中的高频分量相似高分辨率频带中的高频分量的特点．将遥感图像在小波变换的基础上用分形做相似变换,进而通过反变换得到比原图像分辨率高的插值图像．实验证明,小波分形插值方法比现有的双线性插值、三次方B样条插值方法具有更好的性能．     

图像编码中的重要区域相关性研究及应用

在图像处理中,小波变换所具有的空频局部性,使得图像的能量重新分布。从函数正交分解的角度,小波分解相当于把图像分成一组正交基的坐标。由于这些坐标具有按不同频带所表现出的能量集中的性能,所以关于形态学的一些编码方法在基于小波分析的图像压缩中得到了很好的应用。因此,可以说小波变换在图像中的成功应用,主要归功于关于数据即小波系数系数和表示的重要性的认识。作者在文中提出了基于小波系数有效组织和表示的重要区域相关性编码（SRC）,合理利用各子带间重要小波系数的相关性,通过聚类生成与聚类编码,在良好视觉效果与较高PSNR下,实现了图像较大倍数的压缩。     

A Study on Some Aspects of Wavelet Fractal Compression

Based on explanation of wavelet fractal compression method, the significance of introducing wavelet decomposition into conventional fractal compression method is deeply investigated from the point of theoretical and practical view. The result of study can be regarded as valuable guidelines for taking advantages of wavelet transform to develop more effective image compression algorithm.     

一种多尺度高光谱影像小波分形维特征计算方法

提出了一种基于高光谱曲线小波分形测度的高光谱影像多尺度分形维特征分析方法。对高光谱影像的光谱响应曲线的小波域高频和低频系数统计特性、分形特征进行了分析,提出以小波低频分形维表征原始光谱曲线分形特征,以小波系数高频分形维表征高光谱细节特征方法,设计了基于高光谱曲线小波分形维的多尺度特征计算算法,实验结果表明,小波分形维值可有效表征丰富的光谱特征,可用于高光谱影像特征提取和分类。     

基于人眼视觉特性的小波域分形图像编码方法

利用小波系数的相似性,提出一种基于人眼视觉特性的小波域分形混合图像编码方法。该方法是将图像进行小波分解,按照人眼对于图像边缘区、平滑区、纹理区敏感程度的不同,给这三种不同区域内图像信息所对应的小波系数赋予不同视觉权值,并分别进行分形编码。实验结果表明在保证优先编码视觉上最重要系数的同时,能够进一步提高图像复原质量。     

基于小波变换与局部能量的多聚焦图像融合

本文提出了一种基于区域局部能量的不同聚焦点图像融合方法。本文利用小波分解,将图像分解为低频部分和高频部分,然后选择合适的比例,削弱低频部分,减小低频部分在整个图像能量中所占的比例,相对增大高频部分的比例,再重构图像。对于重构的图像,在空域中使用区域局部能量大小判定的方法,对各幅图像中的目标进行判断,并选择其中的清晰部分生成融合图像。该方法不但适用于多聚焦图像融合,而且还可以应用于特性类似的医学图像的融合。实验结果表明,该方法可以提取出多聚焦图像中的清晰目标,生成的融合图像效果优于Laplacian塔型方法和小波变换方法。     

基于小波分解的分形压缩图象增强

讨论分形解码结果图象的特点,基于分形码对图象的放大作用,用小波提取放大图象中的高频信息,再用小波图像融合方法增强图象细节,同时用小波的局部极大值的Ｌｉｐｓｃｈｉｔｚ指数调整方法去除结果图象的块效应,直接提高压缩结果图象质量,可用于改善高压缩比的分形压缩解码结果图象质量。