一种自适应分块图像压缩算法的研究

自适应分块图像压缩是存四叉树分解图像压缩原理批础上研究设计的一种新的算法。将图像中像素值相同的相邻像素点尽可能划分到同一个图像块中,采用稀疏矩阵三元组存储方式对图像块参数进行存储,从而达到图像爪缩的目的。使用MATLAB对算法进行了仿真,成功地完成了图像压缩和重建,并在不同条件下,对图像压缩过程中的各个参数与四又树分解进行了分析比较。结果表明新方法分块自适应度高,提高了图像压缩比。     

视觉显著性的八叉树颜色量化方法

针对彩色图像颜色量化过程中整体层次与局部细节之间存在的问题,提出视觉显著性的八叉树颜色量化方法。将视觉注意机制引入图像颜色量化中,分析视觉显著性模型获取视觉显著图方法及理论,根据八叉树颜色量化方法中对细节量化不足的缺陷,结合显著图进行颜色频度统计,增加视觉显著区域的颜色频度。将该方法与八叉树颜色量化图像进行比较验证,可见量化后的颜色具有丰富的层次感,图像细节失真度降低,轮廓清晰。     

一种基于GPU实现的自适应八叉树纹理绘画算法

当前,虽然基于二维图像映射定义的传统二维纹理已得到广泛应用。但是它有很多局限性。这是因为很多三维模型在纹理空间中进行参数化是非常困难的,例如隐式表面、细分表面和高密度或高细节的多边形网格。基于八叉树纹理定义,提出了一种新型的自适应八叉树纹理绘画算法。和传统的八叉树纹理映射算法相比,不但占用更少的存储空间,而且实现了基于GPU的纹理查询,有更快的查找速度。     

基于四叉树分形图像压缩的研究实现

分形压缩技术在图像处理中有着巨大的应用前景。实现基于固定分块和四叉树的分形图像压缩,相比于固定分块法,四叉树分形压缩具有更高的灵活性和更大的压缩比,PSNR和SNR分别高出固定分块3.7%、8.8%,而MSE却降低了29%。     

基于四叉树分割的变维矢量量化图像压缩算法

传统的矢量量化压缩算法将图像分割为相同大小的编码块,该方法存在较多的冗余.为了提高矢量量化压缩算法的效率,提出一种基于四叉树分割的变维矢量量化图像压缩算法.首先对8×8的图像块进行编码,计算各图像块绝对误差之和,若大于预设的阈值,则将残差分为4等分再编码,重复该过程直到绝对误差之和小于预设的阈值或达到最小图像块.实验结果表明,相对于全搜索的矢量量化方法,在相同码率下,算法编码时间较短且重建图像质量较好.     

基于分块混合八叉树编码的海量体视化研究

在介绍当前体数据的数据模型与绘制方法的基础上,使用混合八叉树进行体数据的描述,实现了对其自适应分块存储。并用体元投射和三维纹理映射方法分别实现了混合八叉树的体绘制与多分辨率绘制。实验结果表明,该文的算法较好地实现了基于混合八叉树结构的海量体数据的组织、存储和绘制。     

一种基于四叉树分解的图像压缩方法

在信息社会高度发展的今天,图像成为可以传递信息的重要载体之一。由于未经处理的图像信息量非常大,大力研究和开发图像压缩编码技术就非常重要。论文主要探讨对于存在连续阴影或者大量连续相同像素的图像压缩,通过分析RLE算法的不足,提出了一种基于四叉树分解的图像压缩方法,实验表明运用这种方法实现静态图像压缩可以使压缩效率得到进一步的提高,该方法为实现静态图像压缩开辟了新的思路和途径。     

基于自适应八叉树划分的高精度四面体可视化

利用八叉树结构将四面体数据转化为规则网格数据,能有效提高系统的交互性能.八叉树的划分层次越高,绘制效果越好,但数据的存储空间以及处理时间也将大幅增多.提出自适应的规则化表示方法来构建八叉树结构,改进原有的单一采样策略,并结合深度信息将采样结果转换成适用于GPU的八叉树纹理结构.然后采用光线投射算法来对体数据进行绘制,根据各区域深度不一的特点,提出了变步长的采样绘制策略.实验结果表明,本文方法降低了数据的空间存储量和处理时间,同时在绘制质量、绘制效率方面都得到了较大提高.     

基于四叉树的分形图像压缩编码算法的C 实现

该文首先介绍了分形图像压缩的基本理论,如迭代函数系统,拼贴定理等。然后重点研究了基于四叉树的分形图像压缩编码算法。最后通过编写代码实现此算法,并与基本的分形图像压缩算法进行试验比较,进行总结。     

一种基于颜色分块特征的自适应图象检索方法

文章提出了一种基于颜色特征的,结合分块和遗传算法的图像检索方法。该方法充分利用了分块的特点,改善了颜色特征缺乏空间信息的缺点,同时利用遗传算法的自适应性,减少了在相关反馈的检索过程中,用户的选择操作。文章通过比较实验,证明了这种方法的有效性,并提出了进一步改进的方案。     

矢量量化用于颜色图像检索的改进方法

为了消除基于颜色的图像检索在颜色空间分布描述方向的不足,提出一种新的基于颜色的检索方法。引入颜色转移矩阵描述颜色的空间分布,再结合颜色直方图和颜色转移矩阵进行复合图像检索。同时通过矢量量化方法量化图像颜色得到颜色直方图和颜色转移矩阵,实现了在压缩领域进行图像检索,减少了额外计算负担。实验表明,该方法能有效提高检索效率和精度。     

一种改进的快速中位切割彩色图像量化算法

色彩量化的主要目标是选择一个使量化前后图像之间差异尽可能小的最佳调色板。通过对中位切割技术的研究,提出了一种改进的中位切割算法,采用提高预量化精度、利用方差计算切割位置以及反向查找颜色映射等方法,使彩色图像的色彩量化在速度和质量上都获得了较大提升,实验证明了该算法的有效性。     

基于Fisher判据的自适应彩色图像量化算法

提出了一种基于Fisher判据的自适应彩色图像量化算法。首先用八叉树算法把原始图像量化为256种颜色,然后根据人类的视觉特性,参照NBS距离与人类视觉对颜色差别的定量关系,自动确定初始聚类中心及聚类数目,在此基础上,用Fisher判据自动确定出初始类中心的一个同组,从而实现图像的量化。实验结果表明所提算法无需事先给定颜色量化数目,在量化数目相同的情况下,量化效果明显优于八叉树算法和k均值算法。     

Adaptive color quantization based on perceptive edge protection

A novel adaptive color quantization algorithm is presented based on perceptive information carried by image edges. A few colors can be selected automatically to protect the semantic regions and represent the original image. Experimental results show that the proposed methods perform well in term of perception and speed.     

Underwater image enhancement by maximum-likelihood based adaptive color correction and robust scattering removal

Underwater images often exhibit severe color deviations and degraded visibility, which limits many practical applications in ocean engineering. Although extensive research has been conducted into underwater image enhancement, little of which demonstrates the significant robustness and generalization for diverse real-world underwater scenes. In this paper, we propose an adaptive color correction algorithm based on the maximum likelihood estimation of Gaussian parameters, which effectively removes color casts of a variety of underwater images. A novel algorithm using weighted combination of gradient maps in HSV color space and absolute difference of intensity for accurate background light estimation is proposed, which circumvents the influence of white or bright regions that challenges existing physical model-based methods. To enhance contrast of resultant images, a piece-wise affine transform is applied to the transmission map estimated via background light differential. Finally, with the estimated background light and transmission map, the scene radiance is recovered by addressing an inverse problem of image formation model. Extensive experiments reveal that our results are characterized by natural appearance and genuine color, and our method achieves competitive performance with the state-of-the-art methods in terms of objective evaluation metrics, which further validates the better robustness and higher generalization ability of our enhancement model.     

High-capacity image hiding scheme based on vector quantization

A novel grayscale image hiding scheme that is capable of hiding multiple secret images into a host image of the same size is proposed in this paper. The secret images to be hidden are first compressed by vector quantization with additional index compression process. Then, the compressed secret images are encrypted and embedded into the least-significant bits of the host pixels. To provide good image quality of the stego-image, the modulus function and the image property are employed to hide the secret bits into the host pixels and determine the number of hidden bits in each host pixel, respectively. According to the results, the proposed scheme provides a higher hiding capacity and a higher degree of security than that of the virtual image cryptosystem.     

Image compression by vector quantization: a review focused on codebook generation

Recently, vector quantization (VQ) has received considerable attention, and has become an effective tool for image compression. It provides a high compression ratio and a simple decoding process. However, studies on the practical implementation of VQ have revealed some major difficulties such as edge integrity and codebook design efficiency. After reviewing the state-of-the-art in the field of vector quantization, we focus on iterative and non-iterative codebook generation algorithms.     

星载SAR原始数据普适性分块自适应矢量压缩算法

传统矢量量化器的码本普适性差,需要在线更新,难以在星载SAR系统中实现.文中针对星载SAR原始数据的统计特性,以多维空间上的失真函数为代价函数,根据输入数据的联合概率密度函数设计得到了具有普适性的矢量量化码本,分析了原始数据矢量量化编码以及解码方案.在此基础上,深入研究了矢量量化级联熵编码方案的可行性以及码字索引在信道传输发生误码时算法的稳健性.实际数据处理结果表明,文中算法具有普适性,矢量量化码本的普适性使得码本可以进行离线设计,为矢量量化的星载实用化提供了理论指导.     

自适应对称自回归模型的压缩图像内插方法

目的 大多数图像内插方法只考虑低分辨率图像的下采样降质过程,忽略编码噪声的影响。提出一种新的自适应对称自回归模型的压缩图像内插方法。方法 假设局部图像相似的图像块具有相同的图像内插模型。方法分为训练和重建两个阶段。在训练阶段,首先对训练图像采用主成分分析提取图像块的局部梯度主方向,根据方向进行一次分类,分别建立各个方向的对称自回归模型和训练集;其次对每个方向的训练集,根据图像基元特征,利用K均值聚类方法进行二次分类;最后对每个二次分类训练子集,选择其所属方向类的模型,使用有约束的最小二乘法估计对应于该子集的模型系数。在重建阶段,首先根据测试图像块的局部梯度主方向,确定方向类别,再计算测试块基元特征和该方向类中所有聚类中心的欧氏距离,选择具有最小欧氏距离的聚类中心的自回归模型用于内插。结果 采用8种不同的测试图像在JPEG的2种量化方式条件下进行测试,与7种典型的图像内插相比,结果表明本文方法能够有效地克服编码噪声的影响,峰值信噪比(PSNR)和结构相似度(SSIM)均优于其他方法。结论 本文方法具有较低的复杂度,可以适用于图像通信中增强图像的分辨率。