浅析静态图像压缩

由于图像数据巨大,不便于存储和传输,需进行压缩。根据解码后数据与原始数据是否完全一致可以分为无损压缩和有损压缩。无损压缩能较好保存图像信息,但压缩比太小;有损压缩则是在保持不影响人的视觉效果的前提下进行损失部分图像信息的压缩。JPEG标准是较典型的有损压缩,它是一种以DCT编码为核心的图像压缩格式,需经过颜色模式转换及采样、DCT变换、量化和编码等过程。而以小波转换为主的JPEG2000作为JPEG压缩标准的升级正在逐步推广中。     

一种医学图像压缩方法的研究

通过对数字图像压缩算法的分析与研究,提出一种有损压缩与无损压缩相结合的方法.对感兴趣区域的医学图像进行无损压缩,其它部分图像进行有损压缩.并通过实验验证得到了较好压缩质量的医学图像,解决了医学图像对存储空间和传输速度的要求问题,节省了大量的医学图像的存储空间,提高了医学影像的传输速度.     

CT图像混合压缩算法研究

计算机断层扫描图像数据量往往很大,不利于存储和传输。一种CT图像混合压缩算法被提出,利用CT序列图像间存在相关性,以第一幅图像为参考图像,将后续图像和参考图像进行差值运算,消除图像序列间冗余。同时对图像的感兴趣区域采用哈夫曼无损压缩,对非感兴趣区域采用类似于JPEG基线模式的有损压缩。实验结果表明,新提出的算法在保证CT图像质量的前提下,能够有效地提高压缩比,具有一定的临床应用价值。     

多焦点多光子显微成像经典数据压缩应用研究

该文针对多焦点多光子显微镜被越来越多地用于生物组织的三维成像。由于三维成像的实时图像数据巨大,开发实时压缩算法将有助于大规模图像数据的采集和存储。基于霍夫曼编码的无损压缩算法和基于离散余弦变换的JPEG有损压缩算法,对多焦点多光子显微镜成像数据的压缩进行初步研究。实验结果表明,基于霍夫曼编码的无损压缩算法压缩率稍低,但无图像信息丢失;基于JPEG编码的有损压缩算法具有较高的压缩率,但是图像信息会有一定程度的丢失。     

基于人的视觉特性选取图像压缩预处理方式

图像经过高比例的有损压缩后往往在细节、轮廓方面都有较大失真.为解决这一问题,在对图像进行压缩前,根据人的视觉特性和压缩方法的不同选取合适的图像处理方法,对将要压缩的图像进行预处理,将压缩时会产生较大失真的视觉敏感部分在压缩前作增强处理,进而在一定程度上实现图像压缩比的提高和图像质量的增强,以解决图像实现高压缩比与图像质量下降过大的矛盾.     

基于人的视觉特性选取图像压缩预处理方式

图像经过高比例的有损压缩后往往在细节、轮廓方面都有较大失真．为解决这一问题，在对图像进行压缩前，根据人的视觉特性和压缩方法的不同选取合适的图像处理方法，对将要压缩的图像进行预处理，将压缩时会产生较大失真的视觉敏感部分在压缩前作增强处理，进而在一定程度上实现图像压缩比的提高和图像质量的增强，以解决图像实现高压缩比与图像质量下降过大的矛盾。     

基于混合预测高光谱图像无损压缩

为了解决海量遥感高光谱图像数据给有限存储空间和传输带宽带来的压力,利用高光谱图像具有较强谱间相关性的特点,提出了一种基于混合预测的高光谱图像无损压缩算法。第一谱段采用中值滤波器模型进行谱内预测;对于其他谱段采用线性预测与上下文预测相结合的谱间混合预测,线性预测是通过二阶线性预测器模型得到预测参考值,上下文预测是根据预测参考值利用上下文预测模型预测得到最终预测值;将预测得到的残差图像进行霍夫曼编码。对AVIRIS标准高光谱遥感图像进行无损压缩实验结果表明：利用该方法能够取得较好的无损压缩效果,平均压缩比达到3.17,与现有的无损压缩方法3D-CALIC、LUT、C-DPCM、JPEG-LS相比,平均压缩比提高了0.05~0.48,是一种高效的高光谱图像无损压缩方法。     

嵌入式零树小波编码及其改进算法

随着互联网的普及和图像应用范围的不断扩大,对图像的编码提出了新的要求,即不仅要求具有高的压缩比,还要求有许多新的功能,如渐进编解码、从有损压缩到无损压缩等。嵌入式零树小波编码较好地实现了这一思想,因此奠定了它在图像编码中的地位。介绍了一种基于EZW（嵌入式零树小波）的算法,对EZW零树结构和流程进行改进而得到一种新的压缩编码方法,新算法较原EZW算法在图像的压缩质量和编码效率上都有所提高。     

可逆数字水印在医学图像中的应用研究

针对医疗影像及数据信息会遭遇篡改、病患隐私泄露等安全问题,提出了基于可逆数字水印的解决方案.该方案的基本思路是选取最低有效位的位平面,得到该位平面的二进制数据流,然后对该数据流用RLE方法进行无损压缩,以获得空间嵌入水印(水印包括对原始医学图像采用HMAC算法得到的完整性消息认证码和加密得到的病患信息),在接收端能精确地恢复原始图像.在此基础上,进一步结合PKI技术,研究了基于可逆数字水印的医学图像网络传输流程.实验结果表明,可逆数字水印的嵌入并不影响医学图像的视觉效果,且有效地解决了图像的完整性认证以及病患信息的隐秘传输的问题,加强了安全性.     

图像分形压缩用于级进式传输和无损压缩

DCT域分形图像压缩编码方法,其压缩后恢复的图像具有很好的图像质量,文中提出一种新的基于DCT域分形图像有损压缩的图像级进式传输和无损压缩方案。实验结果证明了该方案的可行性。     

一种无损的二值图像信息隐藏算法

提出了一种无损的二值图像信息隐藏算法。考虑二值图像中像素与其邻域内相邻像素的连通性和光滑性,提出一种可修改像素的选择标准,进而构造出一条可供秘密信息隐藏的载体序列;根据待嵌秘密信息的长度选择合适长度的载体序列作为信息隐藏的所用载体序列;利用算术编码对所用载体序列进行无损压缩,得到隐藏信息的可用冗余空间;通过比特控制的方法选择信息嵌入方式,减少嵌入过程中对原始图像的修改。实验结果表明,该算法不仅能够对原始图像进行无损还原,载密图像视觉效果好,而且由于选择最小的修改方式实现信息的嵌入,减小了图像整体的失真,满足实际应用的需求。     

基于JPEG2000的医学图像压缩处理研究

研究了针对于静态图像进行压缩编码的国际标准JPEG2000,将其在医学影像图像的压缩中实现,并将压缩结果进行了比较分析。通过研究发现,作为一种基于离散小波变换的静态图像压缩编码算法,JPEG2000具有很好的压缩比和信噪比,适合对医学图像进行无损压缩,为医院开展PACS和远程医疗提供了技术上的支持。     

灰度图像的有损RLE压缩

行程编码是一种简单有效的数据压缩编码方法 ,在信源编码中属于统计编码无损压缩的范畴。一般的图像数据存在内在的相关性 ,对原始图像数据进行一定变换可将内在相关性提取出来 ,这就为行程编码在图像压缩领域的应用提供了可能。基于对传统行程编码方法的分析可知 ,必须对其进行一定改进才能保证对数据的有效压缩 ,改进后的编码方法可称为简单有损行程编码。图像的内在相关性可通过变换编码加以分析 ,离散余弦变换就是一种较常用的变换编码方法。对原始图像数据进行离散余弦变换和重排 ,可使相关性较好的数据集中起来 ,为利用简单有损行程编码方法创造了条件 ,该编码方法可称为复合有损行程编码方法。通过实例比较分析 ,证明了该方法能对灰度图像进行有效压缩。在可接受的有损范围内 ,获得较好的压缩比。     

基于Haar小波变换的无失真图像压缩

提出了一种利用Haar小波进行图像无失真压缩的算法。对线性预测后的图像进行Haar小波分解,将各子带小波系数根据大小分解成两部分,其位置信息分别通过自适应算术编码进行了有效的压缩。试验结果表明,该算法实现简单,达到了很好的压缩效果。     

一种基于Hilbert扫描的医疗图像无损压缩算法

希尔伯特(H ilbert)扫描是连续、没有交叉且经过相邻点的二维空间扫描方法。为了验证H ilbert扫描在图像无损压缩中的有效性,利用H ilbert扫描对医疗图像像素的位置进行置换,分别用哈夫曼编码、游程编码、LZW编码和算术编码对经过H ilbert扫描处理后的数据进行压缩。实验结果显示H ilbert扫描可以增加像素的相关性,对提高压缩比有一定的贡献。     

管道漏磁检测实时数据压缩

针对长距铁磁性油气管道在线缺陷检测所产生的庞大数据量问题,提出一种管道漏磁检测实时数据压缩算法.在实时压缩和提升小波编码的基础上,设计了一种基于双缓冲区模型的实时数据采集、压缩、存储系统.通过分析管道漏磁数据的特点,提出一种以整数提升小波变换、结合自适应算术编码为核心的无损压缩算法,无损压缩比可达9.166∶1.实验结果表明,该算法在基于PC104总线采集卡的硬件模拟实验环境下具有一定的可行性,并能满足实际系统采集速度、存储速度以及压缩比的要求.     

改进的整型KL变换和SPECK编码的彩色图像压缩方法

为了解决彩色图像的无损压缩问题,提出了一种改进的整型KL变换(Improved Integer Karhunen-Lo-eve Transform,IIntKLT)和SPECK编码相结合的彩色图像压缩方法.该算法首先设计了一种新的IIntKLT方法,以去除R,G,B颜色分量之间的相关性,并保证了变换的完全无损可逆性,然后再结合改进的SPECK编码方法进一步的提高了编码性能.通过对标准测试彩色图像的实验结果表明:此方法无损压缩比平均提高0.1 bpp,有损压缩下,最高优于JPEG2000 0.88 dB.     

基于提升框架的嵌入式图像压缩

提出的算法充分结合了方向信息提升框架和嵌入式压缩的优点,引入了迭代提升框架,使图像的编码计算更为灵活,调节性强,能有效控制图像压缩的计算量,在有比特流丢失的情况下,能优先保持图像的细节,充分考虑了视觉特征。该算法具有很好的细节处理效果,在大压缩比的情况下使图像的失真率大大降低。具体仿真结果表明了该编码方法的有效性,即通过比较常用的SPIHT算法、EZW算法、JPEG2000算法和本文的算法,在相同压缩比下,文中论述的算法能获得较好的效果。