基于人的视觉特性选取图像压缩预处理方式

图像经过高比例的有损压缩后往往在细节、轮廓方面都有较大失真.为解决这一问题,在对图像进行压缩前,根据人的视觉特性和压缩方法的不同选取合适的图像处理方法,对将要压缩的图像进行预处理,将压缩时会产生较大失真的视觉敏感部分在压缩前作增强处理,进而在一定程度上实现图像压缩比的提高和图像质量的增强,以解决图像实现高压缩比与图像质量下降过大的矛盾.     

一种基于小波的加权图像压缩算法

小波变换运用于图像压缩是目前研究的热门话题，本文在已有小波压缩技术的基础上，充分利用人类视觉具有注意力集中机制的特性，提出了加权小波系数的改进方法，对某些人类视觉敏感区域实现可变压缩比，取得了令人满意的结果．在图像压缩比相似的情况下，主观图像质量得到明显改善．该算法简单，易于软件及硬件实现．     

基于注射力集中机制的图像压缩算法

在已有小波压缩技术基础上,充分利用人类视觉具有注意力集中机制的特性,提出了加权小波系的改进方法,对某些人类视觉敏感区域实现可变化压缩比,取得较满意的结果,在图像压缩0比相似的情况下,主观图像质量取得明显改善,实验证明,该处易于解决经典方法较难题解决的压缩问题。     

广义Mandelbrot集和Logistic映射在图像压缩中的应用

目的在构造压缩字典时,改变传统的一幅图像固定一张量化表、一幅图像对应一个压缩字典的分形图像压缩方法,将广义M集和Logistic映射应用于分形图像压缩编码.方法采用函数f（z）=z3＋c,生成M集曲线,使用Logistic混沌映射生成的量化表量化M集曲线,生成图像块,构成压缩字典.将自适应合并算法应用于图像的分类,将量化后的M集图像块与压缩字典中的图像块进行匹配,选出满足条件的图像块,然后对该图像块进行编码;解码时读取压缩字典,重建图像.结果实验证明本算法实现简单、可行,图像压缩比高、重建图像质量好.结论该算法生成的图像块数量多、种类全,构造的压缩字典丰富,解码图像质量高,并且比传统分形图像压缩算法压缩比高,解码速度快.     

嵌入式图像采集系统的JPEG算法改进

描述了在使用32位的嵌入式处理器设计远程图像采集系统时,为了利用处理器的强大处理能力以实现图像数据的软件压缩,对JPEG算法进行了改进,使得在保证图像质量的前提下,提高图像的压缩比,以期获得更快的网络传输速度.     

视觉注意计算模型及其在自然图像压缩中的应用

为了提取自然图像中的主要视觉信息以便更好地对图像进行压缩，提出了一种新的基于感兴趣区域的图像压缩方法.该方法使用一个基于视觉生理和心理物理实验结果的视觉注意计算模型计算图像中的感兴趣区域，并用JPEG算法对感兴趣区域和背景区域采用不同的压缩比进行压缩，对部分图像进行了初步实验.结果表明，用该方法压缩后图像的字节数和每像素比特数等参数均好于JPEG算法；同时压缩后图像在视觉上对比突出了感兴趣区域，有利于对感兴趣区域的观察.     

M集在分形图像压缩编码中的应用

目的构造一个固定的压缩字典,改变传统的一幅图像对应一个压缩字典的分形图像压缩方法,解决Mandelbrot图像在分形图像压缩算法中的应用问题.方法采用函数f(z),改变参数z,生成不同的曲线,用灰度值量化规则进行量化,得到许多幅图像块,可以构成丰富的压缩字典,编码时将父块进行自适应合并分割,与压缩字典中的图像块进行匹配,选出满足条件的图像块,再对该图像块进行编码;解码时读取压缩字典,重建图像.结果该算法编码过程中生成丰富的压缩字典,所以解码图像质量高,并且比传统分形图像压缩算法压缩比高,解码速度快.结论该算法减少了搜索时间.实验证明本算法实现简单、可行,具有良好的压缩效果和高质量的重建图像.     

一种新的部分参考型图像质量评价方法

根据图像失真会引起图像内视觉敏感系数变化的特点,提出了一种新的部分参考型图像质量评价方法．利用Contourlet分解实现对图像内视觉敏感系数的提取,通过统计比较失真图像和原始图像视觉敏感系数的关系,得到对失真图像的质量评价测度．实验结果表明,该方法与主观评价方法有很好的一致性,能很好地反映人们对人眼图像的视觉感知效果．     

基于小波变换的快速矢量量化(VQ)编码

信源大多存在相关性,即使对无记忆的信源来说,矢量量化编码相对于标量量化来说能够得到更好的效果.但是纯粹的矢量编码后得到的图像,压缩比高时图像失真也高,而且对于整幅图像都采用相同的矢量量化,收敛速度也慢.采用先对图像进行小波变换,然后对低频分量分配较少的压缩位,减少图像失真,而高频分量分配较多的压缩位,达到较高的压缩比.在进行矢量量化编码时采用了一种快速算法,加快了编码的速度.     

基于小波变换的快速矢量量化(VQ)编码

信源大多存在相关性,即使对无记忆的信源来说,矢量量化编码相对于标量量化来说能够得到更好的效果.但是纯粹的矢量编码后得到的图像,压缩比高时图像失真也高,而且对于整幅图像都采用相同的矢量量化,收敛速度也慢.采用先对图像进行小波变换,然后对低频分量分配较少的压缩位,减少图像失真,而高频分量分配较多的压缩位,达到较高的压缩比.在进行矢量量化编码时采用了一种快速算法,加快了编码的速度.