基于二维离散小波变换自相似的图形编码

介绍了二维正交离散小波变换，分析了离散小波变换的自相似性。分形图像编码方法可有效压缩图像，其实质是消除图像中的自相似性冗余。离散小波变换非常适合于描述图像的自相似性及分形特性。给出了小波分解系数图像编码，解码的具体方法，给出了实验结果。利用图像的离散小波变换系数的自相似性的特点对图像实现高效压缩具有十分重要的意义。     

小波变换在图像编码中的应用

介绍了小波变换的基本理论，综述了小波变换在图像编码压缩中的应用，展望了今后的研究方向。     

小波变换在图像编码中的应用

介绍了小波变换的基本理论 ,综述了小波变换在图像编码压缩中的应用 ,展望了今后的研究方向     

基于小波变换的航空图像压缩技术研究

航空图像的压缩是其处理的一项重要内容。介绍了小波变换的基本原理和图像编码、压缩的基本概念,并利用小波技术对航空图像进行压缩,效果明显。     

无线通信中图像编码所用小波基的选择

无线通信的有限带宽信道用来传输图像时，必须对图像进行大比率的压缩。在当今众多的图像编码压缩方法中，小波分析方法以其压缩比高、重建图像质量好，具有渐进传输特性等优点受到越来越多的应用。本文就无线通信中图像编码选用小波的原则、方法作了分析和说明，计算机仿真结果显示，Anotonini(9，7)小波是进行无线通信小波图像编码的首选小波基。     

一种基于分块的小波编码图像压缩技术

提出了一种基于改进的分块小波图像压缩技术.在小波分解的基础上给出了一种分块编码的图像编码算法.该算法利用小波变换系数子带内和子带间的相关性以及小波系数的分布特点,有效地对高频子带数据进行了压缩,然后使用其他几种比较简单的编码方法实现图像的进一步压缩.该方法实现简单,可达到很好的压缩效果.     

基于小波变换的数字图像压缩

利用小波图像系数特点,实现高效压缩编码,给出了小波图像系数统计数据实例,然后对基于小波变换的嵌入式图像编码方法中最具代表性的SPIHT编码算法的原理进行了分析,并通过实验对SPIHT算法进行了性能分析及其改进,并给出了实验结果。     

基于提升方案的整数小波图像编码

随着互联网的普及和图像应用范围的不断扩大，对图像的编码提出了新的要求，即不仅要求具有高的压缩比，还要求有许多新的功能，如渐进编解码、从有损压缩到无损压缩等。小波编码较好地实现了这一思想，因此奠定了它在图像编码中的地位。提升框架可以实现整数到整数的小波变换，克服了第一代小波变换所带来的缺陷。该文利用第二代小波变换的特性，提出了一种基于整数小波变换的图像压缩方法。首先充分利用小波系数的分布特性，将图像进行整数小波变换，然后对最低频子带采用DPCM预测编码，对其它子带采用零树加熵编码的方法进行编码。实验结果表明，该方法有较好的压缩性能。     

基于正交多小波变换的快速分形图像编码

提出了一种快速分形图像编码算法。编码时,通过插值正交多小波变换将原始图像缩小,然后使用摹本分形编码算法进行压缩;解码时,使用基本分形解码算法进行解码,然后使用插值正交多小波变换恢复图像。实验结果表明,与直接使用分形编码方法卡爿比,该方法缩短了编码时间,并且在信噪比、压缩比等方面得到了改善。     

整数小波变换的优化设计

整数小波变换已在嵌入式图像编码领域取得了极大的成功,一种实现整数小波变换的方法是提升．构造了一类新的整数小波变换,它们仅用一个自由参数表示．随意调整该参数,就可构造出不同的整数小波变换．作为构造示例,构造了5种整数小波变换．     

基于多尺度的小波变换在图像编码中的应用

介绍了小波的多尺度特性及其在图像编码中的应用，通过尺度因子对小波作伸缩处理，小波变换具有突出信号在时域、频域局部特征的能力．通过具体实例给出图像数据的小波多尺度变换及图像重构的实现过程，通过合理阈值的选取去除图像数据中的一些细节参数，图像的改变对人的视觉影响不大，处理后图像的可压缩性增强。     

小波变换在图像压缩中的应用研究

介绍了数据压缩图像基本原理,指出了小波变换是实现图像压缩的一种重要方法,介绍了小波变换如何实现对图像进行压缩,并与传统的DCT方法作了分析比较,分析了各自的压缩比和重建效果,以及小波变换在图像压缩技术中的优越性。     

基于小波变换的路面破损图像降噪增强算法

针对传统的边缘提取算法对提取路面裂缝的不适应问题,提出了一种基于二维离散小波变换的路面裂纹图像降噪增强算法。该算法利用小波变换分解公路裂纹图像,自适应地处理不同层次的细节系数,增强裂纹信息。实验结果证明,面对复杂的图像背景纹理信息和大量噪声,算法能够成功锐化裂纹边缘信息,去除公路纹理噪声,有着较强的鲁棒性。     

图象信号的变换域锥形矢量量化器的实现

本文提出了用于图象压缩编码的一种变换域锥形矢量量化器(简称PVQ)的实现方法。鉴于 PVQ 希望输入信源具有 Laplacian 分布,而哈达玛变换(WHT)和离散余弦变换(DCT)中的非直流系数近似服从 Laplacian 分布,采用 WHT 与 DCT 与矢量量化技术相结合的方法,实现了静态图象的压缩编码。该方法的特点是量化器设计结构简单、复杂度低、可大维数编码和有较高的压缩比。在均方误差失真测度准则下,该量化器在恢复图象的质量方面和保护图象边缘方面性能较佳,在图象的高效编码和实现实时处理方面具有可观的研究前景。     

基于多小波变换的SAR图像压缩

在实数域,对称、正交的紧支集非平凡单小波基不存在,而多小波把紧支集、对称性、正交性完美地结合在一起,使小波理论从标量扩展到矢量范畴。利用上述特点将多小波变换应用于SAR图像压缩。实验结果表明,在改进现有的基于小波变换的多级树集合分裂(SPIHT)编码算法的基础上,选用适当的多小波基及预滤波方法,能够得到与小波变换相当甚至略优于小波变换的编码性能。这说明若针对多小波变换系数的特点设计相应的编码方案,SAR图像编码的性能还可进一步提高。     

数字图像压缩编码的快速方法

讨论了数字图像压缩编码处理的方法,简要介绍了可视图像传输的压缩编码：如：ＤＣＴ、空间和时间分别抽样编码、分形编码、基于模型的编码．同时讨论了基于人类生理特点的视觉模式图像编码（ＶＰＩＣ）方法,对于视模式的确立、层次结构、压缩比进行了分析,并提出了进一步改进的方向．     

一种基于小波变换的医学图像数据的高效编码方法

研究医学图像数据的一种高效编码方法.针对图像信号的不同局部特征信息,通过小波构造方法中的二维小波变换实现对图像的编码与压缩,从而达到以尽可能少的代码来表示尽可能多的数据信息的目的.     

运用压缩小波的图象处理技术

在研究离散小波变换理论的基础上 ,提出了一种嵌入图象编码方法 ,即小波差异化简算法。该算法包含了小波变换、差异编码、二进制化简、有序数据平面传输及选择性代数编码等。并就去噪、除斑、变焦等问题进行了讨论