基于小波变换的图像编码研究

小波图像编码是近几年发展起：长的一种新兴的图像编码方法。本文结合小波变换的特点，对小波图像编码方案进行研究，并提出小波图像编码的新方案及实现方法。     

适宜图像编码的双正交小波基的选择

提出一种新的选择适合图橡编码应用的双正交小波基的方法。通过用几个已证实是与图像编码密切相关的小波基评价标准对小波进行全面评价，选出了一些适宜图像编码应用的双正交小波基，并作了编码模拟检验。     

分析与综合小波交换使用时编码性能的研究

本文提出一种新的选择适于图像编码应用的双正交小波基的方法。通过用几个已被证实是与图像编码密切相关的小波基评价标准,对双正交小波中分析与综合函数交换使用时的编码性能进行全面的比较研究,选出了适合图像编码的分析或综合小波基,并作了编码实验检验。     

一种新的小波分形变换图像编码算法

提出了一种基于平滑双正交小波和自适应分割算法的小波域分形图像编码算法，在基于离散有限方差(DFV)最优准则下得到了适合图像编码的一种新的平滑双正交小波，从而改善了分块效应。在小波域的分形编码中，提出了一种基于图像信息分布特征的自适应分割算法，实验表明，该文算法在相同压缩比的情况下，解码图像的主观视觉质量和峰值信噪比都明显优于SQS方法、基本分形图像编码方法和SPIHT方法。     

分析与综合小波交换使用时编码性能的研究

本文提出了一种新的选择适于图像编码应用的双正交小波基的方法。通过用几个已被证实是与图像编码密切相关的小波基评价标准,对双正交小波中分析与综合函数交换使用时的编码性能进行全面的比较研究,选出了适合图像编码的分析或综合小波基,并作了编码实验检验。     

一种三维小波序列图像编码算法及其FPGA实现

根据序列图像编码的特点。利用Harr小波变换、适合硬件实现的快速二维小波变换和快速零树编码算法，提出了一种适合硬件实现的三维小波变换序列图像编码算法。设计了该算法的VLSI结构，编写了相应的Verilog HDL模型，进行了仿真和逻辑综合，并用FPGA进行了验证。     

基于小波图像编码的远程监控系统的设计与实现

小波变换由于其多分辨率特性而特别适合图像编码。该文设计了一种基于小波图像编码的远程监控系统。整个系统由本地监控端和远程主控端组成。本地监控端包括图像采集、小波变换图像编码和发送3个模块。小波变换图像编码由二维小波变换和零树编码组成。设计了监控端各个模块的硬件结构,编写了其硬件结构的Verilog HDL模型,进行了仿真和逻辑综合,并用FPGA进行了验证。编写了主控端的远程接收、控制软件,成功实现了基于小波图像编码的远程监控系统。     

提升格式的小波变换及在视频压缩中的应用

提升方法是计算离散小波变换的有效手段，将提升三维小波变换用于视频信号压缩。时间方向小渡变换选用Haar滤波器组，空间小波变换则在常规的图像编码所常用的D9/7滤波器组基础上，对其参数进行调整，进一步减少运算量。实验表明这种调整取得了与D9/7双正交小波基本一致图像编码效果，但提高了运算速度。     

基于提升小波变换的SPECK图像编码算法

提升小波变换即第2代小波变换,可以实现图像的完全无损编码;SPECK(集合分裂嵌入块编码)是基于小波变换的采用块状结构的图像编码算法。文中介绍了基于提升方法的整数小波变换和SPECK图像编码算法,提出了用整数小波变换代替传统小波变换进行SPECK图像编码。实验结果表明,在相同压缩比下,该算法比EZW(零树小波编码)在重建图像的信噪比方面有所提高,而与SPHIT(多级树集合分列算法)接近。     

适于医学图像实时压缩的小波基选择

小波编码算法是图像压缩编码算法中的一种重要方法,在进行小波变换时,小波基的选取至关重要,它直接影响到变换速度和编码效率。在详细分析小波基的基本性质及其与图像编码的关系的基础上,选出数种典型小波基进行实验比较,得出小波基与实时图像压缩编码之间的关系。     

红外图像评价质量研究

按照红外图像的形成过程分析可认为一幅红外图像是由目标图像、背景图像和噪声图像，目标图像和背景图像是红外图像的主体，噪声图像是叠加在红外图像主体上的干扰。文章从红外图像主体能提供的信息量是否丰富、细节是否明显，噪声图像相对图像主体的大小三个方面入手，对红外图像进行质量评价，评价结果与主观评价相一致，具有较好的可比性。     

基于图像修复的图像编码技术

数字图像修复技术是图像恢复领域的一个重要分支,它的目的是根据图像现有的信息来自动恢复丢失的信息,它可以用于旧照片中丢失信息的恢复、视频文字去除以及视频错误隐藏等。结合数字修复技术的图像压缩编码技术是基于对象的第二代图像编码中的研究热点之一。这里首先介绍了图像修复技术的概念,然后分类说明了几种常见的修复技术,在此基础上,得到了基于图像修复的压缩编码技术的基本处理流程,最后以具体算法为例说明了基于图像修复的压缩编码技术的压缩过程。     

图像融合技术在成像中的应用

阐述了基于小波变换的图像融合的基本原理、方法及优点.通过对可见光图像与红外图像进行融合的实验比较表明,以图像的边缘特征为融合准则的融合效果更好.这种方法比较适用于场景监控的应用领域.它突出了目标的边缘,从而使观察者更容易发现和识别目标.     

基于分形编码的图像相似匹配研究

本文以自适应四叉树分割的分形图像编码为基础，研究了极坐极表达下分形码之间的匹配，并在此基础上提出了图像间分形码峰值信噪比的概念和算法，以达到量化图像间相似性的目的，实验证明，这种基于自适应分形编码的图像相似性匹配方法 人的主观判断非常接近，非常适合于用来构建和管理大图像数据库。     

基于图像核函数的图像目标识别技术研究

核方法已经广泛应用于模式识别的各个领域,但是传统的核函数仅能接受一维矢量作为输入数据,对二维图像数据需要进行一定的预处理.本文从核函数构造的角度出发,以RBF核函数为结构原型,定义了一种输入量为图像数据的新型核函数.从形式上看,本核函数仅在输人数据的类型上有所不同,其他方面完全一致,经典的基于核方法的分类器算法都可以使用本核函数.对UCI数据实验结果表明,本核函数在多种图像识别应用中均有良好的效果.     

基于融合的红外图像增强方法

由于成像过程中受外界环境影响以及成像系统自身固有特性,红外图像不可避免地会产生大量噪声,使成像系统直接获得的红外图像具有对比度低、信噪比低、边缘模糊等特点。因此,想要对红外图像目标进行很好的识别,必须对红外图像进行增强处理。提出了一种新的红外图像增强方法。该方法首先用中值滤波和均值滤波结合的方法对图像进行滤波,再用改进的OTSU法分割图像,接下来对分割后的前景和背景图像分别使用平台直方图均衡处理,并在这种分割基础上确定需要锐化的图像边缘,最后将处理后的前景和背景相加,并和需强化的边缘图像加权融合得出增强图像。仿真结果表明,所提方法对红外图像细节等综合因素的增强效果较好,并有效可行。     

基于Matlab的图像增强与复原技术在SEM图像中的应用

改善图像质量是当今研究的热点.这里利用Matlab的工具函数,采用灰度直方图均衡化和低通滤波,以及图像复原技术对一幅上皮细胞SEM(即扫描电子显微镜图片)图像进行处理,并比较他们的效果.实验结果表明,使用Matlab工具箱大大简化了编程工作,为生物医学图像处理提供了一个技术平台,综合运用直方图均衡化和低通滤波和自适应维纳滤波好于简单的使用某一方面的技术,如直方图均衡技术,更好地改善了SEM图像质量,使低对比度图像得以改善,上皮细胞与背景的区分更加明显.     

保持图像宽高比的图像缩放算法研究

图像尺寸的缩放变换是一种常见的操作。Java中Buffered Image类的get Scaled Instance方法可以方便的用来进行图像的缩放变换,但是该方法在进行缩放时不能保持图像的宽高比,文章提供了一种简单的实现保持图像宽高比的缩放算法。     

数字图像监控技术讲座——用于数字监控的图像压缩技术

文章详细介绍了图像压缩技术的分类和基本步骤.并重点讨论了在数字图像监控系统使用的图像压缩技术JPEG、MPEG、H.261.     

区域图像融合算法在红外图像分析中的应用

采用区域分裂合并算法获得待融合图像的共同区域,同时,对两幅待融合图像进行多尺度分解,根据区域相似度和融合量测指标对分解后的低频系数和高频系数进行加权平均和系数选取,经小波逆变换后得到融合后的图像.试验结果表明,基于区域的融合算法能够保留更多的细节信息.