数论变换与周期性序列关系在图像压缩中应用

利用数论变换的性质、整型变换的特点、变换速度快和算法简单的优势,结合图像数据的特点以及二维序列与变换系数之间的关系,提出并证明了数论变换转置定理和周期性二维序列与变换系数关系定理.该定理为用于二值图像压缩奠定了理论基础,特别是利用周期性二维序列与变换系数间的关系来判断图像是否具有周期性,进而确定其行列周期,以达到提高压缩比的目的.使用国际电报电话咨询委员会（CCITT）推荐的8幅二值图像进行验证,结果表明：数论变换快速算法及证明的两个定理,用于对图像数据的压缩是可行的,若分块适当可提高运算速度,减少存储空间,提高压缩比.提出的算法在图像压缩中应用具有较大的理论意义和应用价值.     

小波变换在图像压缩中的应用研究

介绍了数据压缩图像基本原理,指出了小波变换是实现图像压缩的一种重要方法,介绍了小波变换如何实现对图像进行压缩,并与传统的DCT方法作了分析比较,分析了各自的压缩比和重建效果,以及小波变换在图像压缩技术中的优越性。     

小波变换在储粮害虫图像压缩中的应用

介绍了小波变换的基本理论以及基于小波变换的图像分解和重构过程.对储粮害虫图像实现了2种图像压缩方法.通过实验结果表明,小波变换用于粮虫图像压缩有很高的实用价值.     

小波变换及其在图像压缩中的应用

小波变换是近几年兴起的崭新的时／频域分析理论，作为数学工具应用到数字图像处理-领域是当前广泛重视的一个热点。本文直观地探讨小波变换在图像压缩中的应用，阐述其压缩比高，变换后能保持信号与图像的特征不变，而且在数据传输过程中抗干扰的特点。     

小波变换在图像压缩中的应用

为了探讨基于小波变换的图像压缩方法,结合SPIHT算法,提出了图像压缩编码方案,该方案不仅能有效地控制计算量,满足实时处理的需求,而且可以方便地实现子频带编码.通过为典型的512×512×8的灰度图像进行仿真,结果表明,压缩后得到图像峰值信噪比为32.14 dB.     

试谈小波变换在图像压缩方面的应用

随着多媒体技术和网络通讯的发展,图像的传输和存储对图像压缩技术提出了更高的要求。本文主要介绍了基于小波的图像压缩编码算法的研究和发展,使得图像数据库作为图像存储的一种形式得到了广泛的应用,同时对新的JPEG2000标准的核心算法进行了描述。     

图像压缩中小波变换技术的研究

基于小波变换的图像压缩方法能在高压缩比的前提下保持好的重建图像质量，从能量的集中能力，对细节、边缘和噪声的处理能力，与人类视觉系统的相适应能力和小波基的可选择性等方面，详细地分析了该方法自身所具有的特性，并阐述了其他成功地应用于图像压缩的原因。     

小波变换在图像压缩研究中的现状和趋势

小波变换在时域、频域均具有良好的局域化特性,弥补了ＤＣＴ变换的不足,它的多分辨率变换特性与人眼的视觉特性非常接近。小波变换图像压缩编码不仅保持了原图像在各种分辨率下的精细结构,而且便于和其它新兴图像编码方法相结合,成为当令研究的热点。在分析小波变换原理的基础上,讨论了小波变换用于图像压缩的关键技术,并展望其发展前景。     

基于小波变换的图像压缩技术

详细阐述了连续小波变换和一维，二维离散小波变换理论，分析了小波变换的优点以及小波变换用于图像编码压缩的特点和实现方法，并对一些改进的小波图像编码压缩方法作了简要介绍。     

小波变换在基于视觉特性图像压缩中的应用

对小波变换在基于视觉特性图像压缩中的应用进行研究与探讨.通过一个功能完善的图像压缩软件介绍小波变换与零树编码应用于图像压缩的具体实现,并进一步提出编码算法的改进方案,利用该软件验证作者提出的改进方案的可行性.     

小波分析方法在图像压缩中的应用

本文主要研究了基于小波变换中多分辨分析理论的图像压缩算法,即低频信息保留压缩算法和小波包最佳基算法.用Matlab编程实现,并且对实验结果进行了分析和比较。     

分形图像压缩算法

分形图像压缩是近年产生的图像压缩技术,它以分形几何为数学模型,将原始数字图像看作压缩变换的吸引子。其压缩编码思想是将图像划分为互不重叠的值块,同时以相互重叠的域块构成图像的虚拟码书,由最小均方差准则在虚拟码书中搜索与值块最相匹配的域块。编码过程保存了匹配的仿射变换信息,从而达到压缩目的。本综述了分形图像压缩算法,讨论了自适应分区法和减低复杂度技术的方法。     

基于小波变换的静态图像压缩的一种方法

介绍了一种基于小波变换的静态图像的压缩方法,给出该算法实现的整个过程和结果,最后得出有关其应用价值方面的结论。     

固定压缩字典在分形图像压缩编码中的应用

分形图像压缩字典是实现分形图像压缩编码的关键因素。针对由Barnsley设计的传统的分形图像压缩编码字典随着压缩图像的变化而变化的缺点，笔者根据统计规律，提出了设计一个固定压缩字典对分形图像进行压缩编码的方法，彻底地改变了Barnsley实现分形图像压缩编码使用变化压缩字典的方法，实验结果表明，固定压缩字典能快速地实现分形图像的编码，并具有部分分形图像的解码优点。     

基于局部上下文的超光谱图像压缩方法

根据超光谱遥感图像有很强谱间相关性成像特点,及局部上下文三维预测方法的思想,设计三种适合超光谱图像的预测方法,并进行比较,选择其中的谱间LOCO-I预测方法.该方法是将前一波段像素值作为预测像素的基准值,根据谱间像素变化规律来选择修正梯度项.实验表明该预测方法具有很好的压缩效果.     

数字图像压缩处理技术

重点介绍了图像压缩的基本原理，静止图像压缩的流程，算法中的色度空间转换、离散余弦变换（DCT）、量化编码、“Z”字型扫描、哈夫曼（Huffman）编码及解码。