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）。     

基于视觉特性的Contourlet域图像压缩编码算法

为了有效克服小波变换难以准确捕获图像特征、而Contourlet变换存在冗余等不足,本文提出了一种基于视觉特性的Contourlet域图像压缩编码算法.该算法首先对原始图像进行小波分解,并对中高频小波子带进一步实施自适应方向分解;然后根据人眼视觉特性(HVS),对变换系数进行加权处理;再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;最后采用SPIHT编码思想完成图像的压缩.实验结果表明,本文提出的Contourlet域图像编码方法是一种高效的图像压缩算法,不仅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),而且具有比较强的通用性与适应性(SPIHT与WBCT对于Barbara之类纹理图像压缩效果较差,然而本文算法的压缩效果却较理想).     

基于人眼视觉特性的低比特率图像压缩编码

为了提高编码速度和改进视觉效果,提出了一种改进的低比特率SPIHT算法。算法首先用提升小波对原始图像进行分解,再结合人眼视觉掩蔽特性,对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,以保证优先传输视觉上的最重要系数,最后根据系数重要性,对低频系数采用新的排列结构,并采用SPIHT编码思想完成图像压缩。实验结果表明,该算法压缩效果优于SPIHT图像压缩方案,特别在低比特率下。     

一种新的低比特率图像压缩编码算法

提出一种新的低比特率图像压缩编码算法,该算法能够通过以下措施提高SPIHT算法工作效率：①结合人眼视觉掩蔽特性,对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,以保证优先传输视觉上的最重要系数;②结合增设预先测试及合并前两次扫描,优化了SPIHT编码方案的分集排序过程．仿真实验结果表明,所提出的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等编码方法(特别是低比特率下)．     

低比特率混合域图像压缩编码算法研究

为了更有效地进行图像压缩,提出了一种新的混合域低比特率图像压缩编码算法。该算法首先对原始图像进行小波分解,并对中高频小波子带进一步实施自适应方向分解;然后根据小波系数统计特性,优化处理最低频子带系数;再结合小波分解与方向分解的特点,构造了一种扩展的空间方向树结构;最后采用SPIHT编码思想完成图像的压缩。实验结果表明,该混合域图像编码方法是一种高效的图像压缩算法,不仅其压缩效果明显优于SPIHT、WBCT等图像压缩方案(特别是在低比特率下),而且具有比较强的通用性与适应性。     

基于小波系数特性的低比特率图像压缩编码算法

以层树分集（SPIHT）编码方案为基础,结合最低频子带系数分布特点与高频子带系数相关性,提出了一种新的低比特率小波域图像压缩算法.该算法首先对原始图像进行小波变换;然后对最低频子带系数进行优化处理,并自适应确定高频子带系数扫描次序;最后利用SPIHT编码思想完成图像的压缩.仿真实验结果表明,文中算法是一种高效的图像压缩编码方法,其压缩效果明显优于SPIHT编码方案（特别是低比特率下）.     

改进的嵌入式小波零树编码算法

EZW静态图像压缩算法,由于充分利用了小波变换图像的良好性质,引起了图像数据压缩领域的广泛注意.EZW算法被认为是静态图像变换编码领域迄今为止最好的算法之一.通过对EZW算法及其改进算法的介绍,分析了这些算法存在的不足,并提出一种简单而有效的静态图像压缩算法,根据图像经小波分解后系数的特点和人眼视觉特性对Shapiro的EZW算法进行改进.由于人眼对图像的边缘信息的丢失非常敏感,改进后的算法更加注重边缘信息的编码,实验结果表明,重构后的图像更加清晰,尤其在低比特率时更加明显.     

基于改进的SPIHT整数提升小波变换的图像压缩

针对传统小波变换过程复杂的缺点和SPIHT算法编码过程重复运算、存储量大以及未考虑人眼视觉特性的不足,提出了基于改进的SPIHT整数提升小波变换的图像压缩算法,首先选用9-7整数提升小波对图像进行分解,然后对低频子带的重要系数采用特殊处理,对高频子带改变扫描方式来获得最大系数和按频率优先的原则输出系数.同时引用最小输出位、最大值表思想,具有节省索引的时间、节省内存、计算速度快,编码、解码简单的特点.实验结果表明了该算法在相同的比特率下(特别在低比特率下)得到的重构图像的PSNR值高于原算法且缩短编解码时间,是一种有效的快速图像压缩算法.     

一种基于人眼特性的改进SPIHT图像压缩算法

对SPIHT（Set Partitioning in Hierarchical Trees）进行了研究,提出了一种基于人眼视觉特性的改进SPIHT算法。它首先对图像进行整数小波分解,然后根据图像经小波分解后系数的特点以及人眼对图像的边缘信息更加敏感的特性,对SPIHT算法进行改进。由于改进后的算法更加注重边缘信息的编码,实验结果表明重构后的图像更加清晰,尤其在低比特率时候效果更加明显。     

基于视觉敏感特性的小波域图像编码算法研究

以层树分集(SPIHT)编码方案为基础,结合人类视觉系统的对比度敏感性,提出一种新的小波域图像压缩编码算法.该算法首先对原始图像进行小波变换;然后根据小波系数分布特点,结合人类视觉的对比度敏感性对小波系数进行加权处理;最后利用SPIHT编码思想完成图像的压缩.仿真实验结果表明,文中算法是一种高效的图像压缩编码方法,其压缩效果明显优于SPIHT编码方案(特别是低比特率下).     

基于边缘自适应小波变换的低比特率图像压缩算法

常规的小波压缩算法在低比特率情况下将不可避免地在图像强边缘附近产生振铃效应。为此提出了一种基于边缘自适应小波变换的低比特率图像压缩算法。在编码端，先检测出图像的强边缘并将其作为附加信息进行编码；然后，利用强边缘信息将图像沿行列方向分割成一些独立的数据段分别进行小波变换；最后，利用EBCOT算法对得到的小波系数进行编码。特别地，从图像的成像机理出发，提出了一种克服分段数据边界效应的新方法。实验结果表明，这种边缘自适应小波变换即使在比特率极低的情况下也可以保持图像轮廓的清晰，强边缘附近的振铃效应也得到有效的抑制。由于附加信息的存在，压缩图像的PSNR值相比于常规方法通常会有所降低，但图像的主观视觉质量却有明显的提高。     

改进的嵌入式小波在航天图像压缩上的应用

JPEG2000是基于小波变换的图像压缩技术,它不像传统的压缩技术,JPEG2000的良好的压缩效果取决于选取好的小波.嵌入式零树小波编码算法是基于小波变换的一种图像压缩方法,也是有相对不错的压缩效果。对此研究将以嵌入式零树小波为基础,改进其算法,实现在航天项目上的快速高效的压缩图像。     

一种低比特率下的快速SAR图像压缩方法*

提出了一种低比特率的快速压缩方法,通过基于小波的降采样增强像素间的相关,继而使用小波包分解降采样后的图像并使用基于零块的方法对系数进行编码。实验结果表明用该方法进行压缩能够得到优于JPEG2000的主观效果,对边缘保持更好,并且计算量小,适合实时实现。     

用整数小波和非均匀移位算法实现ROI编码

针对图像感兴趣区域压缩问题,提出了整数小波和非均匀移位的ROI编码算法。该算法利用整数小波对图像进行变换,对量化后生成的小波系数进行非均匀移位,不仅能够保证感兴趣图像数据在低比特数据流中的优先恢复,还实现了使图像的渐近恢复过程更加适合人眼视觉特点的效果。通过对雷达图像的仿真,该算法效果明显,具有广泛的应用价值。     

基于混合域的改进SPIHT图像编码算法

为使图像压缩编码算法同时具有较高的压缩比和较好的图像复原质量,提出了一种基于Contourlet与小波变换的混合域图像编码方案,并在分析SPIHT算法的基础上进一步改进,取消了SPIHT算法中对LIS表的分类,统一按照先子代后孙代的小波空间树顺序进行编码.仿真实验结果表明,提出的混合域图像压缩编码方案是一种高效的数字图像压缩算法,与SPIHT算法相比,该算法的重建图像具有更好的视觉效果,而且提高了编码速度.