基于零树小波与分形图像编码算法的JPEG2000

提出了一种基于零树小波和分形图像的小波图像压缩算法,讨论了基于零树小波图像压缩的编码算法机理及JPEG2000静态图像压缩算法,对JPEG2000与JPEG效果图像的测试实验结果进行了比较。     

改进的嵌入式小波在航天图像压缩上的应用

JPEG2000是基于小波变换的图像压缩技术，它不像传统的压缩技术。JPEG2000的良好的压缩效果取决于选取好的小波．嵌入式零树小波编码算法是基于小波变换的一种图像压缩方法，也是有相对不错的压缩效果。对此研究将以嵌入式零树小波为基础。改进其算法．实现在航天项目上的快速高效的压缩图像。     

改进的嵌入式小波在航天图像压缩上的应用

JPEG2000是基于小波变换的图像压缩技术,它不像传统的压缩技术,JPEG2000的良好的压缩效果取决于选取好的小波.嵌入式零树小波编码算法是基于小波变换的一种图像压缩方法,也是有相对不错的压缩效果。对此研究将以嵌入式零树小波为基础,改进其算法,实现在航天项目上的快速高效的压缩图像。     

零树小波图像压缩算法的改进

针对零树小波编码等常用图像压缩算法存在的压缩速度慢，压缩比小，重构复原图像效果不理想等问题，本文充分考虑人的视觉特性，结合不同方向不同尺度子带之间的相关性（横向相关），提出了一种基于高频带面的新零树小波编码算法（以下简称为改进的零树小波编码算法）。实验结果表明：改进的零树小波编码算法在压缩比，编码时间，解码时间，重构复原图像质量等方面均优于零树小波编码算法。     

基于矢量量化的嵌入式零树小波改进编码方法

基于矢量量化的SOFM算法和嵌入式零树小波算法(EZW)如今已经广泛的被使用于图像压缩领域,均被认为是非常有效的压缩编码技术。矢量量化方法压缩比较高,但往往存在分块效应,而EZW算法在高压缩比情况下存在恢复的图像质量较差的问题,提出一种基于矢量量化的嵌入式零树小波方法,它的基本原理是引入差值图像思想,先对原图像做矢量量化,再将原图像与矢量量化的恢复图像求差值图像,差值图像经过小波分解以后会存在大量为0的小波系数,再利用EZW编码,帮助提高重建图像质量。实验表明,相对于EZW和JPEG2000算法,本文算法的压缩比和编码质量均有显著提高。     

嵌入式零树小波编码算法研究

嵌入式零树小波编码算法是基于小波变换的一种图像压缩方法，它可以实现渐进编解码，从有损到无损压缩，具有较高的压缩比和图像恢复质量，在图像编码中具有非常重要的地位。文中对嵌入式零树小波编码算法及其改进算法的原理、方法和性能进行了介绍和比较，并指出了嵌入式图像编码的研究方向。     

基于小波变换的分类量化图像编码算法

针对标量量化压缩比小而向量量化压缩速度慢、图像复原效果不理想等弱点，提出了基于小波变换的分类量化图像编码算法（简称“分类量化编码”）。该算法基本思想为：首先将小波变换后的图像高频子带划分为局部快；然后利用文中给出的相对距离最近之值选择方法，依据纹理复杂度和重要性程度将这些局部块划分为4类（平坦、过渡、弱纹理和强纹理）；最后对平坦局部块进行向量量化编码，对强纹理局部进行标量量化编码。实验结果表明：该图像压缩算法在压缩速度、图像复原效果、压缩比等方面明显优于零树小波编码和JPEG方法。     

嵌入式零树小波编码算法研究

嵌入式零树小波编码算法是基于小波变换的一种图像压缩方法,它可以实现渐进编解码,从有损到无损压缩,具有较高的压缩比和图像恢复质量,在图像编码中具有非常重要的地位.文中对嵌入式零树小波编码算法及其改进算法的原理、方法和性能进行了介绍和比较,并指出了嵌入式图像编码的研究方向.     

一种基于小波零树编码和K-mean聚类的图像压缩的实现

针对在低比特率时图像存在严重的方块效应等不足,本文提出了一种基于小波零树编码和K-mean聚类的图像压缩算法。其中基于小波零树的图像编码克服了图像JPEG标准压缩算法在统计值较少时的方块效应现象,通过K-mean聚类算法可以改善小波零树编码算法中没有充分考虑到小波系数同一子带中相邻元素之间相关性的缺陷。实验结果表明,此改进的图像编码算法具有较好的信噪比和压缩比。     

JPEG2000中不同小波基的图像压缩性能分析

主要讨论了用JPEG2000标准进行静态图像压缩时，小波基的选择对图像压缩性能的影响．我们根据JPEG2000标准，比较了各类图像在不同小波基下的压缩结果，发现在JPEG2000中，小波基的选择在一定程度上影响了图像的压缩性能．对于某些图像，JPEG2000标准的缺省小波基并不能取得较优的压缩结果．文中分析了影响图像压缩性能的小波基与图像的特性，在此基础上，给出JPEG2000进行图像压缩时小波基的选择方法．     

基于JPEG2000的静态医学图像压缩设计方案

针对静态医学图像压缩，介绍了两种压缩标准JPEG与JPEG2000，通过对它们的比较，突出JPEG2000的优势，诠释了JPEG2000的基本结构与编码、解码技术，描述了基于DSP的图像压缩设计方案。系统采用CCD采集数字图像，用16位定点DSP进行小波压缩，主要为了减小传输费用，试验结果表明JPEG2000对图像重现与压缩比率效果较优。     

汽车电子导航中基于图像渐进编码的SPIHT算法研究

网络图像的渐进传输是基于小波变换静止图像压缩技术的一个典型实例,目前网络流行的传输图像压缩格式有JPEG和GIF格式,但以这种压缩格式传输往往要耗费较长时间才能显示整幅图像,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.多级树集合分裂算法SPIHT(Set Partitioning In Hierarchical Trees)小波编码较好地实现了这一思想,它是嵌入式零树小波编码EZW(Embedded Zerotree Wavelets)的改进算法.对SPIHT编码算法从原理到算法进行了分析和讨论,并指出了嵌入式图像编码的研究方向.     

基于零树和位平面的小波图像压缩算法

通过有机结合零树编码、位平面编码和算术编码,提出了一种基于零树和位平面的小波图像压缩算法ZBP(Zerotree and bit plane).ZBP不仅充分利用了零树符号之间的相关性,而且从位数据的层面上挖掘出了小波系数值之间的相关性,从而提高了算术编码的性能.实验结果表明,ZBP的压缩效果优于目前已有的小波图像压缩算法.     

一种基于局部极大模和分形的混合编码方法

在分析分形理论和小波变换模极大值用于图象压缩方面优缺点的基础上 ,根据它们的特点 ,综合利用两种方法的优点 ,弥补它们不足 ,提出了一种基于小波变换极大模和分形的混合编码方法 .该方法先利用小波局部模极大值提取的图象边缘特性来进行图象编码 ,然后用分形的自相似性对图象的误差图进行压缩 ,以获得高压缩比和质量好的恢复图象 ;同时还简单进行了理论阐述和给出了具体算法的步骤 .实验结果表明 ,采用此方法压缩后的图象不仅视觉效果好、无方块效应 ,而且边缘无振荡现象、图象清晰无模糊 ,压缩比高 .     

基于分形维的小波包EBCOT岩心图像压缩

岩心图像作为石油地质分析和地球物理勘探的重要信息来源,数据量巨大、纹理信息丰富且对比度较弱。提出一种基于分形维的小波包EBCOT岩心图像压缩方法。对岩心图像进行完全小波包分解,以分形维作为代价函数,并以差分计盒法计算每个子带节点的分形维数。通过比较父节点和子节点分形维数值实现剪支以获取最优小波包分解,结合EBCOT算法对岩心图像进行压缩处理。实验结果表明,所提算法的重构图像的PSNR与SSIM值均高于基于熵的小波包压缩算法和JPEG2000算法。     

一种基于小波变换的分形图像编码压缩算法的研究

有效的编码压缩算法是图像数据存储和传输的关键。本文在分析基本分形编码压缩算法(FCC)优缺点的基础上，提出了一种新的结合小波变换的分形图像编码压缩算法(DWT—FCC)，该算法首先对图像进行二级小波变换分解，然后对分解后的高层子图像进行基本分形编码，并根据不同层子图像结构间的相似性，由高层分形编码构造低层子图像分形编码，实现图像的编码压缩。实验结果表明，该算法在缩短图像编码时间和提高压缩比方面，均取得了良好的效果。     

基于分形与JPEG的混合图像压缩算法

根据分形图像压缩算法具有潜在高压缩比的特点,提出基于分形与JPEG算法的混合图像压缩算法。将结合四叉树算法的分形图像压缩算法用于32×32和16×16的子块区域编解码,JPEG算法用于剩余区域编解码。实验结果表明,该算法具有较高的压缩比和解码图像质量,当压缩比较大时,其解码图像的块效应明显弱于JPEG算法。     

小波域中基于分形压缩的数字图像盲水印算法

在小波域中利用分形压缩理论提出了一种图像数字水印算法.对图像进行小波变换后,首先将整个小波树分成3个方向的小波子树,然后按照方向性小波树进行分形编码,并通过对分形编码仿射变换的不同分类实现数字水印的嵌入,而且为了增加水印破解的难度,水印信息经过了行、列两个方向的混沌置乱.另外,水印检测时也不需要原始图像.实验结果表明,该算法不仅克服了传统分形算法运算量大的缺点,而且对JPEG压缩、高斯噪声、剪切等攻击也有较强的抵抗能力,水印的鲁棒性和稳健性较好.     

一种基于小波变换的分形零树混合编码方法

为了降低分形编码的复杂度和提高编码效率 ,提出了一种基于小波变换的分形零树混合图象编码方法 .该方法首先利用小波变换将图象分解为不同方向不同分辨率的子图象 ,然后分别在不同分辨率层将这些子图象以类似于零树的结构 ,构成一棵棵的小波子树 (wavelet subtree) ,最后在编码时 ,对每一棵小波子树进行具体的分析 ,或采用分形编码 (fractal coding) ,或采用零树编码 (zerotree coding) .与传统的基于小波变换的分形编码相比 ,此算法在充分利用子带图象间的相似性和块内存在的自相似性的同时 ,也充分利用了小波变换后子图象块内 ,特别是高分辨层的子图象块内所存在的大量局域性的冗余性 .实验结果表明 ,此方法在较大的压缩范围内 ,都能够获得较好的压缩效果 .