基于视觉掩蔽特性的EZW算法

文中算法以EZW编码方案为基础，能够通过以下两项措施提高工作效率：(1)对小波图像的最低频子带系数进行单独DPCM编码；(2)全面考虑高频子带的分解层次与方向、背景亮度值、像素点所在区域的纹理复杂度等诸多因素，并依此确定视觉掩盖特性值，进而根据视觉掩盖特性值自适应确定小波图像高频子带系数的扫描优先级，以完成嵌入编码，对比实验表明：文中算法在编解码速度、图像复原质量等方面优于EZW算法、形态结构表示法和选择系数扫描法。     

基于HVS彩色图像的扩展零树小波编码方法的研究

提出了一种基于视觉系统（HVS）特性和小波系数的扩展零树的彩色图像压缩编码方法。该算法按视觉重要性排序,产生一种嵌入式比特流。它不仅保留了EZW算法的高效、嵌入式编码的优点,而且获得了在低比特率下的彩色图像经压缩后的优良的复原图像效果。本算法同其他算法相比,在相同的压缩比条件下,恢复图像具有更好的视觉质量。     

基于人眼视觉特性的快速图像编码算法

提出了一种图像编码算法ESPIHT(extended set partitioning in hierarchical trees).该算法能够通过以下3项措施提高SPIHT算法工作效率:(1) 全面引入快速提升小波变换;(2) 重新定义扩充零树结构;(3) 综合考虑人眼视觉特性.实验结果表明, ESPIHT算法是一种高效的图像压缩算法,其编解码速度、图像复原质量、内存需求量等关键技术指标均优于SPIHT等编码算法(特别是在低比特率下).     

一种基于视觉特性的零树图象压缩方法

在对图象的小波变换原理进行讨论的基础上，根据不同频率子带和不同方向的小波系数对恢复图象的重要程序和人眼的视觉特性，对“嵌入式零树小波编码”方法进行了改进，提出了一种较为实用的图象压缩方法，实验结果表明，利用该方法可获得具有较高压缩比，信噪比和较好视觉效果的恢复图象。     

改进的嵌入式小波零树编码算法

EZW静态图像压缩算法,由于充分利用了小波变换图像的良好性质,引起了图像数据压缩领域的广泛注意.EZW算法被认为是静态图像变换编码领域迄今为止最好的算法之一.通过对EZW算法及其改进算法的介绍,分析了这些算法存在的不足,并提出一种简单而有效的静态图像压缩算法,根据图像经小波分解后系数的特点和人眼视觉特性对Shapiro的EZW算法进行改进.由于人眼对图像的边缘信息的丢失非常敏感,改进后的算法更加注重边缘信息的编码,实验结果表明,重构后的图像更加清晰,尤其在低比特率时更加明显.     

嵌入分层聚类的小波零树图像编码

该文研究了小波系数的一类新的统计特性－－分层聚类特性，为了利用这种特性，文章分析了这些分层聚类的结构关系，并结合已有小波零树技术提出了一个嵌入分层聚类零树小波图像压缩编码算法，这个新算法利用形态学算子来聚类优化子带内重要系数编码，同时使用小波零树来实现对子带间小波系数相似衰减特性的利用，提高对不重要小波系数的编码效率，因此，新算法有效地克服了单纯使用零树或单纯使用形态学聚类技术所存在的不足，实验结果证实：该文所提出的编码器性能相对于EZW编码器有明显的提高，其性能可以与SPIHT编码器和MRWD编码器相媲美，该文所提出的编码器不仅具有渐进传输和CBR应用所需的嵌入特性，同时也具有极低的算法复杂度，稍加改动还可以支持多分辨编／解码。     

一种基于图像纹理分析的分形和SPIHT混合编码

从研究分形图像编码和零树编码各自的优劣点以及它们之间的结合点出发,寻找了一种基于图像纹理分析的分形和SPIHT混合编码,目的在于充分利用景物特征和人眼的视觉特性,提高分形变换和零树在图像编码领域内的协同能力。该方法利用SPIHT算法位平面编码的渐进特性,用基于灰度模型的统计特征分类方法将分形和SPIHT相结合,得到更符合人眼视觉特性的编码方案。实验结果表明,该方法能进行较好的图像块分类,并取得较高的压缩比,而且在人眼视觉允许的范围内且同时又要求高压缩比的情况下具有优势。     

基于人眼视觉特性的低比特率图像压缩编码

为了提高编码速度和改进视觉效果,提出了一种改进的低比特率SPIHT算法。算法首先用提升小波对原始图像进行分解,再结合人眼视觉掩蔽特性,对不同区域内图像信息所对应的小波系数赋予不同视觉权值,以保证优先传输视觉上的最重要系数,最后根据系数重要性,对低频系数采用新的排列结构,并采用SPIHT编码思想完成图像压缩。实验结果表明,该算法压缩效果优于SPIHT图像压缩方案,特别在低比特率下。     

基于小波变换的零森林图像压缩方法

该文从理论和实验上证明了同级别不同方向子带的零树位置具有较大相关性，据此提出了嵌入的零森林编码方法MRZF。该方法把森林作为系数表示的基本数据结构，使相邻系数之间，同方向子带之间的相关性以及不同方向子带间的相关性能被有效利用，编码效益更高。该方法可直接输出0，1比特流，编解码速度快，且具有多率特性和低计算复杂性的特点，可实现码流的累进传送。采用国际上通用的标准测试图像对提出的图像压缩方法进行测试，实验结果优于现有方法。     

空管系统中运用EZW图像编码算法的优化策略

为了在空管系统中高效率传输景象数据,在嵌入式零树小波图像编码算法（EZW）的基础上进行了按步骤的整体优化,对低频子带进行无损编码,对同一级的不同子带根据人眼视觉特性进行加权合并,用Huffman编码对符号流进行二次编码,实验结果表明,该方法要优于传统的EZW算法。     

分形理论引导的图像临界差异感知阈值估计

目的 图像的临界差异（just noticeable difference,JND）阈值估计对提升图像压缩比以及信息隐藏效率具有重要意义。亮度适应性和空域掩蔽效应是决定JND阈值大小的两大核心因素。现有的空域掩蔽模型主要考虑对比度掩蔽和纹理掩蔽两方面。然而,当前采用的纹理掩蔽模型不能有效地描述与纹理粗糙度相关的掩蔽效应对图像JND阈值的影响。对此,本文提出一种基于分形理论的JND阈值估计模型。方法 首先,考虑到人眼视觉系统对具有粗糙表面的图像内容变化具有较低的分辨能力,通过经典的分形理论来计算图像局部区域的分形维数,并以此作为对纹理粗糙度的度量,并在此基础上提出一种新的基于纹理粗糙度的纹理掩蔽模型。然后,将提出的纹理掩蔽模型与传统的亮度适应性相结合估计得到初步的JND阈值。最后,考虑到人眼的视觉注意机制,进一步考虑图像内容的视觉显著性,对JND阈值进行感知一致性修正,估计得到最终的JND阈值。结果 选取4种相关方法进行对比,结果表明,在注入相同甚至更多噪声的情况下,相较于对比方法中的最优结果,本文方法的平均VSI （visual saliency-induced index）和平均MOS （mean opinion score）在LIVE （Laboratory for Image&Video Engineering）图像库上分别提高了0.001 7和50%,在TID2013（tampere image database 2013）图像库上分别提高了0.001 9和40%,在CSIQ （categorical subjective image quality）图像库上分别提高了0.001 3和9.1%,在基于VVC （versatile video coding）的JND图像库上分别提高了0.000 3和54.5%。此外,作为另一典型应用,开展了感知冗余去除实验。实验结果表明,在保持视觉质量的前提下,经过本文JND模型平滑处理后的图像,其JPEG压缩图像相比于原图直接JPEG压缩得到的图像能节省12.5%的字节数。结论 本文提出的基于分形维数的纹理粗糙度能够有效刻画纹理掩蔽效应,构建的纹理掩蔽效应与传统的空域掩蔽效应相结合能够大幅提升图像JND阈值估计的准确性和可靠性。     

一种新的低比特率图像压缩编码算法

提出一种新的低比特率图像压缩编码算法,该算法能够通过以下措施提高SPIHT算法工作效率：①结合人眼视觉掩蔽特性,对不同区域内图像信息所对应的小波系数赋予不同视觉权值,以保证优先传输视觉上的最重要系数;②结合增设预先测试及合并前两次扫描,优化了SPIHT编码方案的分集排序过程．仿真实验结果表明,所提出的图像编码方法是一种高效的图像压缩算法,其压缩效果明显优于SPIHT等编码方法(特别是低比特率下)．     

基于多数字基整数和小波域JND的多重数字水印

提出了一种新颖的在小波变换域中嵌入多重数字水印的算法。该算法通过利用人眼的视觉特性，计算小波域临界可见误差JND门限，选择加载水印信息的小波系数和控制加载的水印强度。通过引入多数字基整数系统，选择舍适的JND门限作为该系统的基底，将水印的小波系数表示为多数字基整数，最后转化为修改一组宿主图像的小波系数的幅值，从而实现水印嵌入算法．实验结果表明，该算法实现的数字水印对于图像压缩、图像剪切等常见图像处理有很好的鲁棒性。     

Spatiotemporal Visual Considerations for Video Coding

Human visual sensitivity varies with not only spatial frequencies, but moving velocities of image patterns. Moreover, the loss of visual sensitivity due to object motions might be compensated by eye movement. Removing the psychovisual redundancies in both the spatial and temporal frequency domains facilitates an efficient coder without perceptual degradation. Motivated by this, a visual measure is proposed for the purpose of video compressions. The novelty of this analysis relies on combining three visual factors altogether: the motion attention model, unconstrained eye-movement incorporated spatiovelocity visual sensitivity model, and visual masking model. For each motion-unattended macroblock, the retinal velocity is evaluated so that discrete cosine transform coefficients to which the human visual system has low sensitivity are picked up with the aid of eye movement incorporated spatiovelocity visual model. Based on masking thresholds of those low-sensitivity coefficients, a spatiotemporal distortion masking measure is determined. Accordingly, quantization parameters at macroblock level for video coding are adjusted on the basis of this measure. Experiments conducted by H.264 exhibit the effectiveness of the proposed scheme in improving coding performance without picture quality degradation     

用多数字基整数实现小波域多重数字水印嵌入

提出多数字基整数嵌入多重水印信息的算法。该算法基于人类视觉系统的掩盖效应的研究，利用小波域临界可见误差（UND）门限，决定水印嵌入的位置和动态调节水印嵌入的强度，从而使原始图像的小波系数加入水印的强度精确控制在门限内。多数子字基整数巧妙地将水印小波系数的信息转换为修改一组宿主图像小波系数的值。文中理论估计了该算法嵌入水印的容量，并分析了嵌入多重数字水印的可能性。该算法具有明显的优点：多个水印能够成功地嵌入版板保护图像；加水印图像没有改变时各个水印能完全恢复；对加水印图像进行攻击时，提取的各个水印图像清晰度高。实验结果表明，该算法很好地折衷了数字水印抵抗图像压缩、图像剪切等图像处理的鲁棒性以及数字水印不可察觉的矛盾，是一种很有前途的数字水印技术。     

具有人类视觉特性的可见水印算法

论文提出一种基于小波变换的可见水印算法,该算法利用人类视觉模型的亮度CSF和纹理敏感特性,根据主图像和水印图像的局部和全局特征,建立确定水印嵌入的拉伸系数数学模型。首先描述了人类视觉及小波分解系数分析,给出了小波系数视觉重要性权重值。把原图像和水印图像小波系数频率子带分成不同的块,基于视觉掩模对子块进行分类。利用人眼的纹理敏感特性,进一步增强了嵌入水印的图像视觉质量。仿真实验表明该算法结果良好。     

An HVS based adaptive quantization scheme for the compression of color images

In this paper a Human Visual System based adaptive quantization scheme is proposed. The proposed algorithm supports perceptually lossless as well as lossy compression. The algorithm uses a transform based compression approach using the wavelet transform, and has incorporated vision models for the compression of both luminance and chrominance components. The major strength of the coder is the incorporation of the vision model for the chrominance components and the optimum way in which the scales are distributed among the luminance and chrominance components to achieve higher compression ratios. The perceptual model developed for the color components gives flexibility for giving more compression for the color components without causing any color degradations. For each image the visual thresholds are evaluated and an optimum bit allocation is done in such a way that the quantization error is always less than the visual distortion for the given rate. To validate the strength of the proposed algorithm, the perceptual quality of the images reconstructed using the proposed coder is compared with the images reconstructed with JPEG2000 standard coder, for the same compression. To evaluate the perceptual quality of the compressed images latest perceptual quality matrices such as Structural Similarity Index, Visual Information Fidelity and Visual Signal-to-Noise Ratio are used. The results obtained reveal that the proposed structure gives excellent improvement in perceptual quality compared to the existing schemes, for both lossy as well as lossless compression. These advantages make the proposed algorithm a good candidate for replacing the quantizer stage of the current image compression standards.     

基于JND的小波域水印算法

基于JND的小波域水印算法,本文利用人类视觉系统的对比感性和掩蔽现象对图像的分块进行分类,然后将水印以不同的强度系数进行嵌入,这有效地兼顾了稳健性和不可感知性的要求。实验表明该方法对常见的图像处理有良好的鲁棒性。     

小波和余弦变换相结合的灰度图像水印算法

在充分考虑人类视觉系统掩蔽特性的基础上,首先给出基于图像分块的临界噪声阈值矩阵JND（justnoticeable difference）,进而提出了一种结合离散小波变换（DWT）和离散余弦变换（DCT）域的采用灰度图像作为水印的具有较好鲁棒性的公开水印技术.实验结果表明,该算法对常见图像处理操作、有损压缩和裁剪、挤压、像素移位等几何变换有较好的鲁棒性,特别是信号增强操作处理几乎不影响水印的正确提取.     

面向视频压缩的显著性协同检测JND模型

为了更好的将人眼感知特性用于视频压缩系统,提出了一种改进的基于显著性协同检测的恰可察觉失真模型（Just Noticeable Distortion,JND）.该模型通过像素域和变换域下联合建模计算得到的最优JND模型,基于上下文感知的显著性算法得到相应的显著图,并将检测结果用于JND模型权值分配.提出的JND残差滤波器可以嵌入到HEVC视频编码框架中.实验结果表明:在全I帧配置下,提出的算法编码结果与HM16相比,在视觉主观感知质量一致的情况下,平均码率可节省10.7%.