基于JPEG2000的遥感图像压缩研究

本文介绍了JPEG2000静态图像压缩标准的基本情况;对遥感图像的相关性以及小波变换域统计特性进行了分析,得出遥感图像的特点;按照JPEG2000图像标准的编码处理顺序,深入分析了JPEG2000编码器的各个编码模块并将其应用于遥感图像的压缩。     

多光谱图像的3D EBCOT压缩编码算法

提出了一种新的多光谱图像压缩方案,三维率失真优化截取码块编码(3D EBCOT)算法根据多光谱图像的成像特点,利用非对称的三维离散小波变换去除多光谱图像的空间冗余和频域的相关性,再通过拓展改进最新的静止图像压缩标准JPEG2000中的二维率失真优化截取内嵌码块编码(2D EBCOT)算法,在比特平面编码器中引入谱间上下文,使用相应算术编码器并对经过三维小波变换后的系数进行编码,提高了多光谱图像的压缩效率．根据具体要求组织的内嵌码流,可继承获得JPEG2000标准内嵌码流抗误码等优良特性．使用该方法对一组6波段多光谱图像压缩编码后的重建图像显示,具有比三维小波分层树集合分割排序编码的算法(3D SPIHT)具有更好的图像质量和压缩性能．     

基于JPEG2000的医学图像压缩处理研究

研究了针对于静态图像进行压缩编码的国际标准JPEG2000,将其在医学影像图像的压缩中实现,并将压缩结果进行了比较分析。通过研究发现,作为一种基于离散小波变换的静态图像压缩编码算法,JPEG2000具有很好的压缩比和信噪比,适合对医学图像进行无损压缩,为医院开展PACS和远程医疗提供了技术上的支持。     

基于Java语言的JPEG2000图像编码实现

介绍JPEG2000静止图像压缩标准及其特点,研究分析小波变换理论,通过细化图像压缩的具体流程及步骤,合理划分功能模块,优化算法,提高运行速度,用Java语言编写图像编码程序.为更为合理的硬件/软件混合模式提供依据和参考.     

静态图像压缩--从JPEG到JPEG-2000

讲述了基于离散余弦变换（DCT）的JPEG标准和基于离散小波变换（DWT）的JPEG－2000标准的各自特点，比较指出后者的优越性，并着重介绍新一代静态图像压缩标准JPEG－2000。     

联合Contourlet和Bandelet的变换在图像压缩中的应用

针对小波变换方向选择性差的局限,提出了一种基于Contourlet的Bandelet变换．该变换首先通过小波变换把图像分解成不同频率的子带,接着用方向滤波器组把高频子带分解为多个方向子带,之后对每个方向子带进行Bandelet变换．这种多方向多尺度临界采样的变换能更稀疏地表示图像边缘和纹理等几何特征,有利于图像压缩．将JPEG2000的比特位平面和上下文编码方法应用到量化后的变换系数上实现了图像压缩．实验结果表明,对于纹理和边缘丰富的图像,提出的压缩算法优于JPEG2000．     

浅析静态图像压缩

由于图像数据巨大,不便于存储和传输,需进行压缩。根据解码后数据与原始数据是否完全一致可以分为无损压缩和有损压缩。无损压缩能较好保存图像信息,但压缩比太小;有损压缩则是在保持不影响人的视觉效果的前提下进行损失部分图像信息的压缩。JPEG标准是较典型的有损压缩,它是一种以DCT编码为核心的图像压缩格式,需经过颜色模式转换及采样、DCT变换、量化和编码等过程。而以小波转换为主的JPEG2000作为JPEG压缩标准的升级正在逐步推广中。     

Motion JPEG 2000标准的性能评估及其应用领域分析

JPEG 2000是一个新的图像压缩国际标准,标准的第三部分提出了使用小波技术对运动图像进行编码及显示的新一代动态图像压缩标准Motion JPEG 2000.在将任何新的技术应用于产品以前,都应该对它的性能进行科学的评估,分析其优缺点,以指导新技术的应用方向.文中首先对Motion JPEG 2000及一些特有的优点进行介绍,而后对其压缩能力和编解码速度进行了评估,最后综合分析其优缺点,指出了Motion JPEG 2000的应用方向.     

基于谱间预测和小波变换的成像光谱图像压缩算法

提出了一种基于谱间预测和小波变换的成像光谱图像压缩算法,利用谱间预测和二维小波变换分别去除图像的谱间和空间相关性,并结合波段排序预处理和一种高效的基于四叉树分裂的逐小波子带编码方法,取得了较好的编码效果.实验结果表明,在相同压缩比条件下,采用该算法得到的重建图像的峰值信噪比比JPEG2000标准平均提高3.69dB.该算法的压缩码流具有一定的抗误码性能,比较适合面向遥感平台的应用.     

JPEG2000中优化逼近的整型小波变换

提出了一种JPEG2000中整型小波变换的优化逼近方案,并从硬件实现的角度出发,提出相应的基于行提升算法的VLSI结构．该方案在提升步骤中有效保护小波系数的尾数部分,从而确保在小波系数动态范围限定的情况下进一步提高小波变换的精度,从而提高图像压缩的质量．由于在硬件实现中采用基于行的提升变换结构,使水平和垂直方向上的变换能并行处理．实验表明,在XC2V3000型号的Xilinx FPGA上实现该结构所需资源只占27％,时钟频率可达到66MHz以上．与其他小波变换结构相比,该结构不仅改善了小波变换的性能,同时具有并行度高、节省存储空间等优点,并且可以在一幅图像逐行扫描的时间T内完成整幅图像的小波变换．     

一种高效的贝尔图像编码方法

提出了一种基于小波高频子带替换的贝尔图像编码方法,所设计的编码器对绿色分量和红、蓝分量分开处理。采用JPEG-LS标准算法对绿色分量近无损压缩,对红、蓝分进行小波变换后,只对压缩低频子带进行压缩。解码端利用绿色分量的高频子带作为红蓝分量高频子带,从而恢复红、蓝分量。在给定失真条件下,与JPEG2000标准算法相比,所设计的编解码方法具有较高的近无损压缩比和较低的计算复杂度。     

试谈小波变换在图像压缩方面的应用

随着多媒体技术和网络通讯的发展,图像的传输和存储对图像压缩技术提出了更高的要求。本文主要介绍了基于小波的图像压缩编码算法的研究和发展,使得图像数据库作为图像存储的一种形式得到了广泛的应用,同时对新的JPEG2000标准的核心算法进行了描述。     

嵌入式JPEG2000视频图像压缩系统研究

介绍了主要的视频压缩标准,比较了JPEG2000视频图像压缩标准相对于其它标准的优缺点,并对JPEG2000的编码技术做了介绍.提出了将JPEG2000用于视频压缩处理,给出了嵌入式系统的软硬件设计.实验结果表明,在压缩比为41时,压缩后的图像质量令人满意.通过结合抽帧和插帧,系统可用于高质量图像监控等场合.     

基于小波包变换的岩心图像压缩算法研究

由于特殊的地质环境和复杂的地质变迁,岩心图像普遍具有纹理丰富,边缘复杂的特点,较自然图像有很大差别。岩心图像采集过程中如果采用目前通用的压缩算法,会导致在低比特率下图像失真严重,不利于分析和识别。本文提出基于小波包的岩心图像压缩算法,首先采用基于熵的最优基选择算法对岩心图像进行小波包分解,在分解后的小波包子带结构上选择最优的码块尺寸采用JPEG2000编码。实验结果表明该算法获得的PSNR高于标准JPEG2000算法,并且纹理区域具有更好的主观视觉效果。