基于小波域降采样的低比特率图像压缩算法

针对无线传输背景下低比特率图像压缩存在的模糊和振铃问题,提出一种基于小波域降采样和插值的高效图像压缩算法.在编码端,对图像进行小波变换,根据各高频子带特点对其进行自适应降采样处理,并采用基于小波树的小波差分缩减编码算法进行编码.在解码端,采用基于边缘方向的插值方法将解码的高频子带进行放大,对解码重建的图像采用基于强边缘的自适应滤波算法以消除振铃效应.实验结果表明,与基于空域降采样的图像压缩算法相比,该算法具有较高的图像解码质量,可有效抑制低比特率下重建图像的模糊和振铃问题.     

基于改进SPIHT的图像无损压缩算法研究

针对应用于图像无损压缩的传统SPIHT算法没有充分利用小波系数低频子带带内的相关性且存在编码冗余的不足之处,提出了基于改进SPIHT的图像无损压缩算法。首先对原始图像进行整数小波变换,然后对小波变换后的低频子带和高频子带分开编码,即对低频子带进行预测编码;对高频子带,当阈值小于等于2时,改变了传统SPIHT算法的编码方式,减少了比特输出。实验结果表明,与传统SPIHT算法相比,比特率平均降低了0.0653bpp。     

SPIHT编码图像传输的错误保护技术

提出了一种新的SPIHT编码图像传输错误保护算法。该算法采用数据隐藏技术,将纯2维小波最高一级分解的小波系数嵌入最高分辨率级数据重复传输,对码流中的低频和次低频子带系数进行错误保护;对于其他高频子带系数的修复,则利用子带内或者子带间相关性,通过线性数据内插的错误隐藏技术,对受损的小波系数进行修复。实验结果表明,该算法不增加数据冗余,能够有效提高重建图像质量。     

基于小波融合的图像放大方法

提出一种基于小波融合技术与传统图像放大算法的结合的方法.该算法首先对源图像分别采用双三次插值和改进的双线性插值进行放大,然后对两幅放大后的图像进行小波分解,并对分解后得到的小波系数进行融合,增强图像轮廓,最后进行小波逆变换得到目标图像的重构.通过实验对比,采用所提算法放大的图像视觉效果明显,轮廓清晰,消除了传统放大算法的模糊和锯齿现象.     

一种基于多小波变换的自适应图像插值算法

为使插值后的图像具有很好的视觉效果和较高的信噪比,并克服使用单小波变换放大图像时的斑点干扰现象,提出了一种新颖的自适应图像插值算法,通过将图像变换到多小波域,并利用多小波域内高频子带的分形维数,自适应的根据低分辨率图像以及该图像进行一级多小波变换后的高频子带信息获取高分辨率图像二级多小波变换的子带信息,对所得到的子带信息进行二级多小波反变换,可以得到更清晰的二倍插值图像。     

利用GPU计算的双线性插值并行算法

双线性插值算法在数字图像处理中有广泛的应用,但计算速度慢.为提高其计算速度,提出一种基于图形处理器加速的双线性插值并行算法.主要利用Wallis变换双线性插值中各分块之间的独立性适合GPU并行处理架构的特点,把传统串行双线性插值算法映射到CUDA并行编程模型,并从线程分配,内存使用,硬件资源划分等方面进行优化,来充分利用GPU的巨大运算能力.实验结果表明,随着图像分辨率的增大,双线性内插并行算法可以把计算速度提高28倍.     

基于小波变换的图像超分辨率复原算法研究

在不改变现有硬件设备的情况下,结合近年来迅速发展的小波理论,提出了基于小波变换的图像超分辨率算法。对输入的低分辨率图像采用直接邻域进行插值后,利用DWT将低分辨率图像分解为不同的4个子带;同时直接对低分辨率图像进行SWT处理。由SWT得到的高频频带来修正DWT得到的高频频带,可修正估计系数。最后,通过逆离散小波变换(IDWT)组合修正的高频频带和输入图像,得到一幅高分辨率的输出图像。实验证明,与传统的双线性插值、双立方插值相比,该算法的峰值信噪比PSNR都有不同程度的提高。     

一种新颖的基于遗传算法的正则化图像插值方法

传统的图像插值方法，包括零阶插值或最近邻插值、双线性插值、立方样条插值等，是先经补零疏化、后经内插滤波实现的。由于这些内插滤波器不能完成理想的低通滤波功能，传统插值图像会增加一定的虚假内容，即导致方块效应、模糊等。另外．由于内插滤波器是确定的，因而这些插值算法就缺乏利用图像本身信息的机制。为了提高插值图像的质量和增强图像的分辨率，首次提出了一种基于遗传算法的正则化图像插值方法。在该遗传算法中，编码采用实值方式，变异采用“引导”方式，适应度评价函数的正则化项采用图像质量评价的一些客观标准。最后，还分析了在遗传算法中怎样直接调整正则化系数，并将实验获得的该正则化系数应用于相同实验条件下的迭代正则化插值算法中，取得了良好效果。实验证明，该方法实用、可行。     

智能交通卡口监测系统的图像序列压缩编码

根据智能交通卡口监测系统网像序列的特点,提出一种基于车辆目标检测与运动估计的灰度图像序列压缩编码方案,该方案分为帧内编码和帧问编码2个部分.帧内编码,即静止图像编码,采用多级树集合分裂算法对图像的提升9/7小波变换系数进行编码.帧间编码则提取图像序列中的车辆目标,应用双线性插值方法,根据前一帧中的匹配目标预测当前帧中的...     

基于小波子带系数预测的深度图像编码

随着3D视频技术的再度兴起,基于深度图像的3D视频数据表示格式得到了广泛的应用,因此针对深度图像的编码算法已成为当前研究的热点课题。利用小波变换后子带系数的分布统计特征,提出了一种不同于以往的基于小波变换的深度图像编码方案。该方案对小波量化系数进行统计分析,利用子带间小波系数的相关性,对小波变换后各个子带的小波系数进行预测。在同一层小波子带间,利用对角子带系数分别对水平和垂直方向的子带系数进行预测;在相邻层间,被预测的系数利用上一层相应的4个低频子带系数进行预测。最终,将原子带系数与预测系数的残差进行算术编码。实验结果表明,本方案在保证图像质量的同时能够有效地减少深度图像编码所需的比特数,最大可节省18.4%的码率。     

基于变分和小波变换的图像放大算法

为了更好地放大图像,利用小波变换的思想,提出了一种变分和小波变换相结合的图像放大算法.该算法的思想是先构造一个用Besov范数估计图像正则性的变分泛函,然后在小波域中最小化变分泛函得到放大图像.小波变换后的高频分量具有丰富的细节边缘信息,因而能够重构出高质量的图像,而且小波的引入使得文中新算法具有运行时间短、速度快的特点.与传统的插值放大图像不同,该算法是用变分的思想进行图像放大.理论分析和实验仿真表明,该算法能达到和样条插值同样的放大效果.     

基于整数小波变换和子带比特平面编码的图象压缩算法

在分析图象整数小波变换的基础上 ,提出了基于子带比特平面编码的压缩算法 .该算法将整数小波系数按子带分为若干比特平面 ,称之为子带比特平面 ,并采用简单高效的率失真优化算法确定子带比特平面的编码顺序 ,且这一顺序与图象无关 .按此顺序对子带比特平面进行自适应 MQ算术编码 ,便得到嵌入式压缩码流 .该算法可以从无损到有损 ,以任意倍率或质量进行图象压缩 ,压缩效率达到了浮点 EZW算法和 JPEG2 0 0 0整数小波编码方案的水平 ,而速度远快于这两者的速度 .该算法还具有复杂度低 ,占用内存少的优点 .     

基于二代Contourlet域遥感图像双三次插值方法

为了使插值后的遥感图像在尽可能保持原图像信息的同时,显著提高图像空间分辨率,提出一种基于第二代Contourlet变换的遥感图像三次插值算法。在对遥感图像做第二代Contourlet分解基础上,对低分辨率频带中的高频分量做双线性插值变换,使其相似于高分辨率频带中的高频分量。最后,通过反变换得到比原始图像分辨率高的插值图像。实验结果表明,该方法插值效果优于双三次插值算法、小波双三次插值和第一代Contourlet双三次插值算法。     

Image Interpolation by Pixel-Level Data-Dependent Triangulation

We present a novel image interpolation algorithm. The algorithm can be used in arbitrary resolution enhancement, arbitrary rotation and other applications of still images in continuous space. High‐resolution images are interpolated from the pixel‐level data‐dependent triangulation of lower‐resolution images. It is simpler than other methods and is adaptable to a variety of image manipulations. Experimental results show that the new “mesh image” algorithm is as fast as the bilinear interpolation method. We assess the interpolated images' quality visually and also by the MSE measure which shows our method generates results comparable in quality to slower established methods. We also implement our method in graphics card hardware using OpenGL which leads to real‐time high‐quality image reconstruction. These features give it the potential to be used in gaming and image‐processing applications.     

一种新的基于图像边缘的插值算法

灰度图像放大时,插值所具有的平滑作用会退化图像的高频部分,使放大图像轮廓变得模糊,该文提出了一种新的图像插值算法．先用一阶微分运算分离出图像的平坦区域和边缘区域,对图像的平坦区域采用双线性插值法,对图像的边缘部分采用本文的插值算法,实验证明该算法有效地保持了边缘信息,得到了视觉信息较好的插值图像。     

一种小波变换域彩色图像压缩编码方案

提出了一种基于人眼视觉特性与局部相关的小波域彩色图像编码方案．该方案以嵌入零树小波（EZW）编码思想为基础,通过建立可逆彩色空间变换,丢弃部分高频细节子带、单独编码最低频子带、高频子带自适应EZW编码及多关联预测算术编码等措施,实现彩色图像的自适应压缩编码．实验结果表明,文中算法具有较好的压缩效果和较强的通用性．     

基于超分辨率的多聚焦图像融合算法研究

针对传统小波变换在图像融合过程中出现边缘模糊、图像失真等问题,提出了一种基于超分辨率的多聚焦图像融合算法。对所有的源图像进行了双三次插值的单帧超分辨率处理,增强源图像对比度等细节信息,采用的源图像为分别进行左右聚焦处理的同一场景中的两幅图像。对这些高分辨率源图像实现了平稳小波变换（SWT）,并将源图像划分为四个子带。针对这些子带所包含源图像细节信息混乱、结构信息冗余等问题,采用了主成分分析（PCA）,分别选取源图像各子带的最大信噪比进行图像融合。利用逆平稳小波变换（ISWT）对融合子带进行重构,得到高质量融合图像。为了评定融合后图像的质量,选择了无参考图像和全参考图像的两种度量方法来检测融合后的图像质量。经实验结果表明,提出的算法克服了传统小波变换算法在图像融合上的缺点,具有边缘清晰、视觉感知好、清晰度好、失真小等优点。