基于RICE的遥感多光谱图像无损压缩算法

目前应用于遥感多光谱图像的无损压缩算法复杂度较高,不利于硬件实现.针对这一不足,这里根据遥感多光谱图像的成像特点,提出一种采用可逆的分量变换(RCT)对谱段信息重新分配,再利用优化的RICE算法对图像数据进行编码的无损压缩算法.实验表明,该算法所采用的分块计算k值、预测器预测和改进的熵编码器较原RICE熵编码器更适于硬件实现,且该算法复杂度低,执行效率高,更好地满足了星载图像无损压缩的要求.     

一种适合空间应用的高速图像无损压缩核设计

针对星载遥感图像的无损压缩具体需求,对CCSDS建议的无损数据压缩标准进行了两方面的改进,大大提高了硬件的处理速度.实验结果表明:该方案在无损压缩编码效率和处理速度上均具有较高的性能,能满足星载遥感图像实时处理的要求.     

JPEG＿LS图像无损压缩算法的FPGA实现

<正>为满足海量图像数据在存储和传输过程中的高速无损要求，图像无损压缩算法JPEG＿LS的FPGA实现成为人们研究的热点。针对现有的用C语言实现的图像无损压缩算法JPEG-LS进行优化，使其适合用硬件来实现。该算法由游程编码、常规编码和Golomb编码组成。针对该算法，提出了使用VerilogHDL硬件描述语言来进行RTL级设计，并在XilinxISE平台上实现了编码器。最后对多幅灰度图像进行了测试，测试结果表明其能够对灰度图像进行无损压缩，并提高了压缩速度。     

一种基于CCSDS的遥感图像压缩算法研究

提出了一种遥感图像数据的近无损压缩算法,用于对一幅红外图像进行2倍压缩以及解压.该算法基于CCSDS(空间数据系统咨询委员会)提出的对空间数据无损压缩的标准.实现了无损压缩和有损压缩的兼容,对于简单的图像可以实现无损压缩,且压缩比大于2倍,复杂的图像进行2∶1有损压缩,总体压缩比大干等于2.     

Bayer图像的准无损压缩方法

介绍了准无损压缩的研究背景和3类准无损压缩方法.提出了针对Bayer格式图像的准无损压缩方法,该方法分为低通滤波预处理、JPEG-LS无损压缩、解压缩和重构4个步骤.实验表明,该方法在较高图像恢复质量情况下比标准JPEG-LS算法有更高的压缩比,而且可通过改变滤波行数实现一定范围内的PSNR可调.     

基于改进LZO的高灵敏度图像无损压缩方法

针对测控装备图像传输中无损压缩的问题,提出了一种基于改进LZO(Lempel-Ziv-Oberhumer)的高灵敏度图像无损压缩方法.分析了无损压缩算法原理,根据高灵敏度图像特点,利用中值边缘预测消除空间冗余,改进LZO算法流程.试验表明:改进算法无损压缩效率高,性能稳定,能够满足任务图像实时无损的传输需求.     

CCSDS高光谱图像压缩算法的FPGA实现

最近空间数据系统咨询委员会（Consultative Committee for Space Data System,CCSDS）正式发布了CCSDS 123.0-B-1标准.该标准是星载高光谱图像无损压缩以及近无损压缩的国际通用标准.为了减少图像数据存储的容量,降低传输带宽,提高传输速率以及实现实时传输,本文简要介绍了最新的CCSDS算法标准,并采用该算法标准解决了高光谱图像的大容量问题.基于现场可编程门阵列（Field-Programmable Gate Array,FPGA）硬件的逻辑实现包括预测器的逻辑描述和编码器的逻辑描述.最后,比较了基于FPGA硬件逻辑实现的高光谱图像无损压缩仿真以及该算法和JPEG-LS算法的压缩特性.结果表明, CCSDS压缩算法可满足高光谱图像压缩比为2：1的要求.     

DPCM系统中基于量化预测值的图像无损压缩

在超光谱图像和医学图像压缩的领域中,要求这些压缩是无损的,基于预测的方法一直是图像无损压缩的理论框架。在传统无损压缩的模型上,给出了一种有效的预测和量化算法,并结合算术编码对图像进行压缩,实验证明该算法兼有JPEG-JS预测器和Pirsch预测器的优点,有着较好的压缩性能,且算法简单、易于实现。     

基于预测和JPEG2000的红外图像无损压缩方法

为了解决空间遥感凝视型探测器获取的数据量巨大的问题,研究了红外图像的无损压缩。经比较,JPEG2000国际标准压缩算法具有较好的压缩性能且有相应的ASIC(Application Specific Integrated Circuit)芯片易于系统实现。本文对连续的红外图像序列的空间和时间相关性进行了分析,以此为基础提出了一种基于预测和JPEG2000算法相结合的无损压缩方案,并以ASIC和FPGA为平台实现了一个复杂度低、性能高的实时无损压缩系统。对不同复杂程度的源图像进行的压缩实验表明,该系统能够实现连续红外图像平均无损压缩比4.516,与JPEG2000标准算法相比,无损压缩比提高了59%以上。     

用整数小波结合改进SPIHT编码实现静止图像无损压缩

无损图像压缩是图像处理中的一个重要领域 ,传统的基于熵编码的无损压缩编码方式存在一定的局限。利用提升算法构造整数小波变换 ,然后针对无损压缩特点 ,对 SPIHT算法加以改进 ,实现了一种可行的图像无损压缩编码方案。实验表明 ,优于传统熵编码和直接采用 SPIHT的无损压缩方法     

DSC的超光谱图像无损压缩算法

有效的星载超光谱图像压缩技术对于解决超光谱图像实时传输极为重要。针对超光谱图像传统的联合编解码算法的不足,提出了一种基于分布式信源编码(Distributed Source Coding,DSC)的超光谱图像无损压缩算法。为利用超光谱图像的局部空间相关性,将超光谱图像进行分块处理;引入多元线性回归模型构建编码块的边信息,并为每个编码块选取最优的预测阶数,以有效利用超光谱图像的局部谱间相关性。根据(n,k)线性分组码的原理,通过多元陪集码实现超光谱图像的分布式无损压缩。实验结果表明:该算法能够取得较好的无损压缩性能,同时具有较低的编码复杂度,适合星载超光谱图像的压缩实现。     

用于无线内窥镜系统的高效、低复杂度的准无损和无损压缩算法

为了降低无线内窥镜系统中无线通信的带宽以及无线发射的功耗,该文提出了一种高效、低复杂度的基于类似BAYER 彩色图像阵列的数字图像无损和准无损压缩/解压缩算法。通过对标准图像库中的7幅图像进行压缩的结果表明,该文提出的压缩算法比常规先插值后压缩的算法以及先压缩后插值的算法均具有更高的压缩性能和更低的复杂度;可实现对指定ROI区域实现无损压缩,其它区域实现准无损压缩。算法对无线内窥镜图像进行压缩时,可以获得平均图像压缩码率2.18bit/pixel,且PSNR大于47.57dB。     

基于游程编码的分块交叉数字图像压缩算法

本文在软件工程设计中发现了一种数字图像压缩算法，它是在游程编码基础上的改进和创新，具有许多明显的优点，如无损压缩、高效、快速等。实际应用表明，该算法具有很好的适用性。     

Cascaded differential and wavelet compression of chromosome images

This paper proposes a new method for chromosome image compression based on an important characteristic of these images: the regions of interest (ROIs) to cytogeneticists for evaluation and diagnosis are well determined and segmented. Such information is utilized to advantage in our compression algorithm, which combines lossless compression of chromosome ROIs with lossy-to-lossless coding of the remaining image parts. This is accomplished by first performing a differential operation on chromosome ROIs for decorrelation, followed by critically sampled integer wavelet transforms on these regions and the remaining image parts. The well-known set partitioning in hierarchical trees (SPIHT) (Said and Perlman, 1996) algorithm is modified to generate separate embedded bit streams for both chromosome ROIs and the rest of the image that allow continuous lossy-to-lossless compression of both (although lossless compression of the former is commonly used in practice). Experiments on two sets of sample chromosome spread and karyotype images indicate that the proposed approach significantly outperforms current compression techniques used in commercial karyotyping systems and JPEG-2000 compression, which does not provide the desirable support for lossless compression of arbitrary ROIs.     

干涉多光谱图像无损压缩算法

基于干涉多光谱图像成像原理和特点,提出一种干涉多光谱图像无损压缩算法。在压缩编码时,应充分利用图像的列相关性,采用基于列的比特平面编码和游程编码,对多光谱图像进行无损压缩,特别适于低分辨率的多光谱图像压缩。目前无损压缩算法的压缩比基本在1.6～2.4之间,本算法的压缩倍数一般可达到2倍以上,并且具有良好的抗误码性能。     

图像灰度级动态分段的无损压缩编码方法

文中提出了一种新的无损图像压缩编码方法．通过对图像灰度值按四种情况进行动态分段编码压缩,对于不同的图像会有不同的分段选择,因而具有一定的自适应性．实验证明,这种压缩方法具有很好的压缩效果．     

一种基于自适应预测的医学图像高效无损压缩方法

随着数字化医学图像海量的增长及PACS系统的广泛应用,对医学图像进行高效的无损压缩已成为广泛关注的问题.本文提出一种基于自适应预测的无损压缩方法,该方法利用神经网络模型自学习的能力,自适应的调整预测器的预测系数.实验表明,该方法能有效去除X线医学图像的空间相关性,还能同时去除彩色医学图像的空间和谱间相关性,取得较高的压缩比,且编解码速度较高.