矢量小波在图像压缩中的应用

为了评估在低比特率情况下矢量小波变换压缩图像的效率，使用一种有效的嵌入式小波系数来实现编码．首先，使用Tan等找到的预滤波器对二维图像进行预滤波；并选择BSA(4／4)^*滤波器进行滤波；然后使用一种经过改进的嵌入式零树小波编码方法来对矢量变换系数进行量化；最后，利用算术编码算法对比特流进行编码．文中给出了一些实验结果来证明本文方法的可行性，并且把它们与标量小波变换和其他矢量变换的结果相比较。     

离散小波变换和零树编码在数字水印中的应用研究

采用小波变换和零树编码对图像进行水印嵌入和提取,通过对原始图像和水印图像分别进行不同级别的小波变换,选取原始图像小波的重要系数,将水印图像小波系数以一定的方式嵌入进去,使图像具有很好的稳健性及抗压缩性.     

一种基于小波变换新型的图像压缩算法

提出基于一种基于小渡变换的新型图像压缩算法,该算法在对图像进行多级小波变换后,利用3个方向上各自小波系数之间的相关性,构造符合图像特征的跨频带矢量,依据矢量能量和零树矢量综合判定进行矢量分类,并采用了基于人眼视觉特性的加权均方误差准则和基于成对最近邻算法(PNN)的LBG算法进行矢量量化,提高了图像的编码效率和重构质量.仿真结果表明,该算法实现简单,在较低的编码率下,可达到较好的压缩效果.     

一种新的基于平衡多小波的编码技术

讨论了用平衡正交多小波编码技术对图像进行压缩处理,设计了一种新的基于平衡多小波变换方法,并将矢量量化和SPIHT零树编码技术用于图像的压缩处理。试验结果表明该方法优于非平衡多小波压缩方法,得到了较好的峰值信噪比和编码效果。     

方块填充法:一种新的图像压缩编码算法

小波变换后，图像的小波系数中含有的大量零系数。文章根据图像的小波系数的这一统计特性提出了一种新的图像压缩编码方法。即方块填充法。利用图像小波系数的特征，对零系数比较密集的区域进行方块填充，并对各个方块进行标识，然后对填充后的小波系数编码。就可以用很少的比特描述比较多的零系数。实验结果表明。与零树编码方法相比，在大大节约运算量的同时，也获得了很大的数据压缩率。     

基于Contourlet的中低码率图像质量可分级编码算法

首先对图像Contourlet变换各子带系数的分布情况进行了统计分析,进而给出了一种基于Contourlet变换的空间方向树结构,并统计验证了该空间方向树的"零树"特性.同时针对图像Contourlet变换各子带"重要系数"的分布情况提出了一种基于图像Contourlet方向子带的多尺度量化方案,该方案对图像的边缘方向信息和纹理信息具有很好的捕捉能力,在此基础上提出了一种基于Contourlet变换的嵌入式图像质量可分级编码算法,该算法除了具有一般基于小波变换的零树编码方法的特性外,还具有方向性和各向异性的特点,其解码图像在中低码率下无论是PSNR还是纹理和边缘区域的视觉效果均优于SPIHT算法.实验结果验证了所提出算法的有效性.     

基于对偶树复小波-Curvelet变换的自适应多传感图像融合算法

提出了基于对偶树复小波-Curvelet变换的自适应多传感图像融合新算法.算法将伞色图像和多光谱图像进行对偶树复小波-Curvelet变换分解后,针对不同的频率域特点选择不同的融合规则.对低频系数选取区域能量的加权系数自适应融合规则,对高频系数特性选用了区域特征自适应的融合规则.最后通过重构得到融合图像.将其他的融合算法和本文所提算法进行对比,结果表明,基于对偶树复小波-Curvelet变换的区域特征自适应的图像融合算法是一种有效可行的图像融合算法.     

提升方案结合改进EZW的快速图像压缩方法

在EZW算法的基础上,针对零树编码存在的不足,利用图像平滑技术,提出了一种基于提升方案下的整数小波变换,简化了计算过程.并根据静止图像经整数小波变(integer wavelet transform)后,各子带系数的幅值动态变化范围小,不利于零树编码(embedded zero-tree wavelet coding)的缺点,在使用嵌入式零树小波编码算法进行变换系数的编码时,提出了新的阅值选取方案..实验结果表明,新的选取方案能够有效地增加零树的数目,从而提高图像的压缩效率.     

基于平衡正交多小波变换的图像压缩方法

讨论用平衡正交多小波变换对图像进行压缩处理,选择由Lebrun构造的二阶平衡正交多小波,采用改进的零树编码,对图像进行压缩处理,试验结果表明该方法优于单小波压缩方法.     

多小波零树图像编码方法研究

多小波变换兼有对称性、正交性、光滑性和有限支撑等信号处理中的十分重要的性质,特别适用于图像的压缩编码。该文采用能量集中率很高的多小波预处理方法,对多小波变换系数采用多门限逐级量化方法,提出了一种新的多小波零树图像编码方案,仿真试验表明了该方法的优越性。     

一种基于三维小波变换的枧频图像编码方法

In this paper,We propose an improved zerotree coding scheme based on three dimensional wavelet transform. The wavefor coefficients are quantized with different quanttzation matrices using human visual system (HVS), and then are encoded with an improved zerotree coding algorithm. Experi-ments prove that this method is very efficient.     

多小波变换的提升格式及其在图象编码中的应用

在简要介绍提升格式和多小波之后，提出了一种新的实现多小波变换的提升格式模型，由于这个模型主要由若干个单小波变换的提升格式搭建而成，因而不必自己推演提升格式的内部结构和参数，另外，这个模型还可以根据实际应用的需要选用不同的单小波，该文还给出用D9／7双正交（单）小波变换的提升格式构造的多小波变换的实例，并把这样构造的多小波变换应用于图象编码，结果表明，该方法可取得比常用的GHM多小波图象编码更好的效果。     

多小波图象编码

首先,与许多有关多小波的文献不同,该文从Ｍａｌｌａｔ多分辨率分析的角度叙述多小波理论,并由此推导出多小波变换的快速算法;其次,结合二种常用的多小波图象变换预处理方法,提出了一种新的预处理方法,最后,揭示了经多小波分解后,同一幅矢量子带图象不同分量图之间的相关性,并利用这种相关性进行图象编码,理论分析和实验数据都表明,多小波图象编码是一种很有潜力的图象编码方法。     

小波图像压缩进展

小波分析由于具有多分辨分析特性而在图像压缩中得到了广泛应用,产生了许多行之有效的方法和技术。文中综述了小波图像压缩方法及其进展,如零树编码、小波包图像压缩和多小波图像压缩等,并对这些方法的优缺点进行了总结和对比。实践证明,小波包、多小波的压缩性能都比传统的单小波优越。但是,小波包、多小波图像压缩方法还很不完善,具有自己的不足之处,需要对其进行改进和完善以提高运算速度,改进的方法之一就是和其它压缩方法(如分形)相结合。     

基于正交多小波变换的图像压缩方法

本文讨论用正交多小波变换对图像进行压缩处理。选择具有最优时频性质的正交多小波，采用改进的零树编码，试验结果表明该方法优于单小波压缩方法。     

多小波图象变换的统计分析

多小波是一种新的小波,多小波的应用更是近几年才日见兴起,因此,有关多小波图象变换的一些基本统计数据,如均值、方差、量化后零系数的比例等等,尚未见诸学术刊物,而这些数据又是从事多小波图象编码研究的基本依据。从学术刊物和互联网上收集了5种不同性质的多小波,对这些多小波图象变换特性进行了详尽的统计分析。通过统计分析发现：（1）图象经过CL多小波变换后,能量不但汇聚在最低分辨率的子图象上,而且还进一步汇聚在最低分辨率子图象的第一个分量上,因此,CL多小波最适合图象编码;（2）图象经过CARDBAL多小波变换后,能量不但汇聚在最低分辨率的子图象上,而且还平均分摊在最低分辨率子图象的4个分量上,因此,通过相关性编码可以大幅度提高CARDBAL多小波图象编码的压缩比;（3）图象经过GHM多小波变换后,最低分辨率子图象的能量既不是集中在一个分量上,也不是平均分配在4个分量上,因此,尽管GHM是最早发现的多小波,且是目前最为常用的多小波,但它其实并不是图象编码的首选。     

改进的EZW算法在红外人脸图象压缩中的应用

在嵌入式零树小波(EZW)算法基础上提出了一种改进算法,引入提升方案和整数变换以降低复杂度,在编码前对系数按重要性进行排序并定义新的阈值以提高算法性能.实验结果表明,用该算法可以对红外人脸图象进行高效压缩.     

基于平衡多小波图像变换的视频多描述编码

提出了一种新的视频多描述编码方法，即基于平衡多小波图像变换的视频多描述编码。首先，把图像进行多小波变换，然后，按照图像多小波变换后子带图像分量的异同重组图像的多小波系数，相同分量的多小波系数就构成图像的一个描述。视频的每帧图像都如是处理，就得到视频的多描述编码。一个好的视频多描述编码方案应该满足两个基本条件：各个描述平均分担图像信息和各个描述能够互相差错掩埋。通过统计分析和数学推导发现，在目前几种常用的多小波中，只有平衡多小波能够满足视频多描述编码的两个条件。本文给出了各个描述之间进行差错掩埋的数学公式，并据此提出视频多描述编码的算法。实验结果表明，即使在丢失四分之三数据的情况下，该算法依然能够以接近30dB的PSNR值和较好的视觉效果恢复原图像。