提升方案结合改进SPIHT的快速图像压缩方法

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、存储量大的问题,提出了基于提升方案快速 SPIHT 的压缩方法。该方法采用提升方案弥补传统小波变换的不足,提高了图像的重构质量和小波变换速度,并引入“最小阈值”、“最小输出位”和“最大值表”的思想对SPIHT 算法加以改进,降低了编解码过程的运算复杂度和时间消耗。实验证明,该算法较传统方法编解码速度提高了2.5倍,重构图像的峰值信噪比亦有所提高,是一种有效的快速图像压缩方法。     

一种基于小波子带熵的遥感图像压缩算法

提出了一种使用小波子带熵进行比特分配的遥感图像压缩算法.对遥感图像进行小波提升分解后,分析了各高频子带能量百分比及其熵的变化趋势,在此基础上提出了一种新的快速比特分配方法-使用子带熵进行比特分配.然后对各个高频子带进行均匀量化,量化后的数据采用比特平面编码.对最高比特平面只记录该比特平面中非零系数的坐标,其它比特平面采用行程编码和Huffman编码方法进行压缩.实验结果表明,纹理复杂以及相对平坦的遥感图像使用该算法压缩后都可以获得很好的重构图像质量,峰值信噪比均大于34dB,而压缩比则与图像的复杂程度有关.     

扩展方向树的遥感图像小波包压缩算法

针对遥感图像纹理丰富、空间相关性弱,普通压缩算法容易造成高频信息丢失的特点,本文利用小波包优良的高频分析能力,提出一种结合SPIHT的小波包编码算法.该算法采用类似SPIHT算法的零树结构,通过重新定义方向树,即扩展方向树,改变小波包各节点之间的对应关系,解决小波包分解时产生的"父冲突"问题.同时,对扩展方向树的合理性进行了实验验证,并结合SPIHT算法实现了整个编解码.实验结果表明,对于富含纹理的遥感图像,在1bpp的压缩率下,该算法峰值信噪比(PSNR)超出SPIHT算法0.5-1dB,且视觉效果更好.     

基于嵌入式小波编码的DEM快速无损压缩算法

为减少网络地理信息系统(GIS)海量数字高程模型(DEM)数据的存储与传输数据量,提出了一种基于嵌入式小波编码的DEM快速无损压缩算法--FEC算法,此算法编解码快速,压缩位流具有分辨率嵌入、感兴趣区域嵌入和质量嵌入特点.对2/6可逆整数小波变换系数的每级分辨率数据按照区域划分分区,利用时空邻居关系挖掘每个分区子带的数据冗余,对其系数的每一个位面在一次扫描中完成三个子编码过程的系数建模重组与自适应二进制游程Golomb_Rice熵编码.实验数据表明,FFC算法与JPEG2000算法相比,编码、解码时间分别减少了36.04%和44.49%,而压缩比仅仅降低了8.05%;与SPIHT算法相比,编码、解码时间分别减少了32.28%和37.49%,而压缩比仅仅降低了4.58%;与GZIP算法相比,压缩比提高了79.63%;与n点最优预测算法相比,压缩比提高了9.23%.FEC算法在保持良好的压缩性能的同时,大幅度减少了编解码时间.     

基于混合编码和IWT的医学图像近无损压缩

本文对医学图像先采用DPCM预测变换后,再选择IWT(整数小波变换)对其进行分解,对分解后的低频和高频子带分别作无损Huffman编码和有损矢量量化.根据小波分解后系数的分布特征,能量大部分集中在低频部分,对低频进行无损熵编码,对高频采用量化处理,去除人眼不敏感的冗余信息.最后利用处理过的低频和高频系数进行重构获得压缩后的图像.并与传统的离散小波变换压缩编码,JPEG和JPEG2000进行比较,实验结果表明,利用该方法能得到较高的压缩比和较好的压缩效果.     

基于小波包分解复杂度可分级的音频编码算法

提出了一种基于小波包分解的复杂度可分级的音频编码算法。该算法对信号进行复杂度可分级的不完全不波包分解,并充分利用人耳的听觉特性和不同子带间小波系数的相关性对系数进行零树编码,不仅可在低码率上获得透明质量的重构信号,而且具有复杂度可分级编,解码和多码率可分级编码的功能,可在具有不同计算能力的计算机上实时实现音频编码的解码。     

波段相关性判定和SPIHT的MODIS图像无损压缩

提出一种结合波段相关性判定和SPIHT编码的方法对MODIS多光谱图像进行无损压缩.首先计算各波段间的相关性,选择相关性强的波段进行预测以去除多光谱图像的谱间冗余;然后对预测后的残差图像进行整数小波变换以去除空间冗余,并用SPRIT算法去除小波系数间的冗余,最后进行算术熵编码.实验结果表明,该方法可对MODIS多光谱图像进行高效无损压缩,优于未进行相关性判定的压缩算法和流行的WinRAR压缩软件.     

基于四叉树小波分形的医学图像压缩

文章提出了一种基于四叉树小波分形的医学图像压缩新算法.利用小波子带图像间的相似性和块内存在的自相似性进行分形编码,克服了传统分形编码复杂和编码时间过长的缺点,有效提高了编码效率.实验表明,此方法在无诊断失真的情况下可获得较好的压缩效果,在远程医疗和PACS系统等领域的医学图像压缩中有重要的潜在应用价值.     

基于四叉树小波分形的医学图像压缩

文章提出了一种基于四叉树小波分形的医学图像压缩新算法。利用小波子带图像间的相似性和块内存在的自相似性进行分形编码。克服了传统分形编码复杂和编码时间过长的缺点，有效提高了编码效率。实验表明，此方法在无诊断失真的情况下可获得较好的压缩效果，在远程医疗和PACS系统等领域的医学图像压缩中有重要的潜在应用价值。     

基于码率预分配编码技术的高分辨率航测图像压缩

由于需要对大面阵航空CCD相机带来的庞大航测图像数据进行压缩,在研究多种图像压缩算法的基础上提出了一种基于比特位平面编码的码率预分配图像压缩算法(RPCA)。首先将图像进行多级整数小波变换,以去除图像像素之间相关冗余。根据率失真理论并结合各个子带对图像重建质量的重要性原则,编码前事先确定每个子带在总码率一定的情况下各个子带在实际编码中应当分配的码率大小,再利用自适应MQ算术编码对每个子带比特平面进行熵编码,从而得到细致的嵌入式码流。实验仿真结果表明,该RPCA码率分配精准,图像压缩质量与JPEG2000标准相当,且支持无损到有损的任意倍率图像压缩,但复杂度低于JPEG2000标准,适合于硬件的高速实现。     

采用小波与ALCT的分层图像编码算法

针对纹理较丰富的图像提出了一种分层编码算法。该算法将图像划分成平滑层和纹理层,基于小波变换和自适应局部余弦变换(ALCT)分别编码。为提高平滑层小波零树编码的效率,本算法先对原图像进行恰当的平滑运算,然后再进行小波变换,从而增加零系数的个数。第二层利用改进的折叠运算和快速 DCT 实现残差纹理图像的 ALCT,并且提出了一种 ALCT 系数的重组方案,进而实现了重组系数的嵌入式编码。实验结果表明,本算法在未进行算术编码的情况下,与小波零树 SPIHT 算法相比,峰值信噪比(PSNR)提高了 0.4dB,并在重建图像中更好地保留了原图像的纹理特征。     

分形与小波相结合的鲁棒性数字水印算法

为了提高图像水印算法的鲁棒性,提出了一种分形与小波相结合的鲁棒性数字水印算法。该算法按密钥把水印信息转化为自相似分形图;对宿主图像进行离散Haar小波变换,然后将分形后的二值水印图像嵌入到Haar小波低频子带。仿真实验证明,该算法对噪声J、PEG压缩、剪切、平滑滤波等图像失真处理,均具有很好的鲁棒性。     

基于小波分解和分形理论的金相图像识别

为解决目标相互粘连的金相图像分类问题,提出了一种基于小波分解和分形理论的金相图像识别方法。该方法通过对原图像作一级小波变换,分别提取小波变换后的各输出子图像的分形维数和相关维数构成纹理特征值,对金相图像进行分类识别,结果表明取得了较好的效果。     

基于小波融合的双能X射线图像增强算法

针对X射线数字实时成像对比度低、受材料及厚度影响大等特点,提出一种基于双能和小波融合技术的X射线图像增强算法,以解决单能谱条件下细节丢失的问题.结合双能理论,对基于小波的融合规则进行相应改进,低频分量采取分形维数最大熵线性加权的融合规则,高频分量采取梯度值取大再乘以调整系数的融合规则,通过小波重构获得融合图像.将所得融合图像与原始图像和对比融合图像进行比较,并采用平均梯度、标准差、信息熵以及空间频率等客观参数进行定量评价.结果表明,此方法对单能谱条件下细节丢失的图像有较好的图像增强效果,且不会产生双能图像互补信息丢失.     

提升静态小波与自适应PCNN相结合的图像融合算法

提出了一种新的基于提升静态小波变换与自适应PCNN相结合的图像融合算法.该方法定义一种图像单个像素的清晰度作为PCNN的链接强度,使得PCNN能根据像素清晰度的变化来自适应地调整链接强度的大小,接着对图像经提升静态小波分解得到的低频子带系数的改进拉普拉斯能量和及高频子带系数的单个像素的灰度值,分别作为自适应PCNN神经元的外部输入,并根据点火次数来确定图像融合系数.最后由提升静态小波变换的逆变换得到融合图像.实验表明,该方法在视觉效果和客观评价指标上都优于传统的基于小波变换、提升静态小波变换、提升静态小波-PCNN的图像融合算法.     

一种医学超声图像降噪方法

提出一种基于小波变换的医学超声图像降噪方法。图像进行三次小波分解,对变换后不同尺度的高频子图像进行小波半软阈值处理,最后通过小波逆变换和指数变换重构图像。     

基于NSCT和PCNN的红外与可见光图像融合方法

提出了一种基于非采样Contourlet变换(NSCT)和脉冲耦合神经网络(PCNN)的红外与可见光图像融合方法.首先用NSCT对已配准的源图像进行分解,得到低频子带系数和各带通子带系数;其次对低频子带系数采取一种基于边缘的方法以得到融合图像的低频子带系数;对各带通子带系数提出了一种改进的基于PCNN的图像融合方法来确定融合图像的各带通子带系数;最后经过NSCT逆变换得到融合图像.实验结果表明,本文方法优于Laplaeian方法、小波方法和传统的NSCT方法.     

基于小波分解的视频分级编码方法

提出了一种基于小波分解的视频分级编码方法,该方法主要是对视频对象实施小波分解,将其低频子带与高频子带分别作为基本层与增强层进行编码,以实现视频对象的空域分级、时域分级与混合级。同时,根据小波的方向性特点,采用了视觉模式图像编码方法,以提高编码效率。     

一种基于SPIHT和匹配追踪的图像编码方法——SPMP算法

为了更好地利用图像的结构特征,提高图像重建的质量,提出了一种基于多级树集合划分(SPIHT)和匹配追踪(MP)的分层图像编码方法--(SPMP)算法.该方法首先采用拉普拉斯金字塔(Laplacian Pyramid)算法将原始图像分解成低频平滑层和高频细节层,然后使用离散小波变换和SPIHT算法编码图像的低频成分,使用...     

基于范数与范数均值比较的印刷防伪水印算法

现有印刷防伪水印算法在原始图像中嵌入水印,其不可见性有待改进,而且缺乏对抵抗二次打印-扫描的研究.针对这些问题,本文利用范数与范数均值比较提出一种印刷品防伪水印算法.算法对原始图像进行离散小波变换,将小波低频逼近子带分割成互不重叠的子块,对每个子块进行奇异值分解,判断各个子块的奇异值矩阵范数与所有子块奇异值矩阵范数的均...