基于多进制小波变换的图像压缩编码

小波变换具有良好的时－频局部化特性,采用小波变换能有效地解决其他压缩方法所带来的“方块效应”。利用多进制小变换并结合其他方法对图像进行压缩,能取得较好的效果。     

一种基于小波包分析的图像压缩方法

讨论小波包的基本原理,并把其运用于图像压缩、提出一种新的编码和量化的方法:在最低频部分采用DPCM编码,在高频部分,根据能量分布的不同,采用不同的量化编码方法.实验结果标明该方法精细度高,具有很强的局部分析能力和自适应性强的特点.     

基于小波变换的简单变长编码图像压缩方法

简单变长编码是一种高效的编码方法，在符号概率的几种分布上效率接近哈夫曼编码，误差不超过1%，且通常可用很少的比特数来传输码字。针对哈夫曼编码软、硬件实现复杂、费时较长的缺点，通过对图像信号的小波分解，在不同的子带上采用改进的简单变长编码方案，获得了更高的压缩比，结果表明，该算法简单有效、易于编辑实现，是一种高效的图像压缩方法。     

一种基于小波包的图像压缩方案

先用离散的正交小波和滤波器构造小波包,再用构造的小波包对图像进行二级分解,各频段编码方式为：低频部分作DPCM编码;中频部分采用DCT工经阀值后作游程编码;高频部分不作编码处理,在解码时用零进行填充,实验证明这是一种比较好的编码方案,重构图像质量比较高。     

基于小波理论的图像压缩算法

运用小波变换的多分辨特点，研究了基于小波的图像压缩技术。利用人眼特性（HVS），提出了分块压缩算法。该算法利用小波系数子带的相关性，从而在同样的平均码率下，获得了主观感觉较好的重构图像，也就是说在同样的主观条件上得到更大的压缩比。另外利用工具软件MATLAB对算法进行了实施，结果证明了该算法的有效性。     

一种基于小波分析的图像压缩编码方法

提出一种基于小波变换的图像压缩编码算法。即首先对图像进行小波分解,然后对高频子图像用改进后的LBG算法形成码书,进行VQ编码。算法充分利用了不同分辨率间各种子图像的相似性,仅对最高分辨率层进行码书地址索引,低频区域用DPCM编码,最低分辨率层用游程编码。模拟实验的结果验证了该算法在提高图像的恢复质量及降低位码率方面有一定的价值。     

一种新的基于零树小波的图像压缩编码算法

在深入研究零树小波压缩编码算法的基础上,提出了一种改进的零树小波编码算法.即首先用haar小波基对图像进行小波分解,分解后的图像作EZW编码后,不立即对图像进行解码,而是在EZW解码之前加入了Huff-man编解码的过程.实验结果证明,该算法较EZW算法在一定程度上提高了图像的压缩质量和编码效率.     

一种改进的零树小波编码图像压缩算法

基于小波变换的图像编码是一种有效的图像压缩方法。针对零树小波编码方法存在的缺点，提出了一种改进的零树编码方法。仿真实验表明，这种改进的零树编码方法加快了编码速度，提高了图像压缩质量。另外，该编码方法也能够产生嵌入式码流，支持多码率解码。     

多小波变换在图像压缩编码中的应用与发展

小波变换及量化思想的发展产生了优于现有图像压缩标准（如JPEG算法）的新算法。为了获得图像压缩的最佳性能，小波变换要求滤波器具有众多期望的特性，如正交性和对称性等。但由于很同时满意所有这些期望的特性，小波的设计受到了限制。而与之相关的新领域－多小波则显示了解决小波部分局限性 的可能。多小波提供了更多的设计参数，并能综合多种需要的变换特性。多小波在理论上所表现出来的优势以及它在图像处理方面所具有的潜力，使其受到高度重视，迅速成为新的研究热点。文中介绍了多小波变换有关的基本知识及其近来在图像压缩编码方面的新发展，并对其研究前景进行了评价。     

小波变换在图像编码中的应用

介绍了小波变换的基本理论 ,综述了小波变换在图像编码压缩中的应用 ,展望了今后的研究方向     

一种基于小波系数零树的游程编码方法

针对零树量化编码后出现了许多连续的次要系数根这一特点,提出一一种有效的零游程的编码方案,主要包括：采用变长零游程,游程编码与零树编码统一进行,一次完成。实验表明,图像经该游程编码后压缩比得到了很大的提高。     

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.     

基于公共知识库和小波变换的混合图像编码

概述了小波变换编码的基本方法,根据工业电视图像的特征,提出了一种在工业电视图像压缩中基于公共知识库和小波变换的混合编码方法,并对其关键技术－利用一维小波变换实现图像压缩进行了实验验证。理论研究和试验表明,该方法具有译码图像质量好、算法简单、抗信道误码能力强等优点,具有一定的理论价值和实用性。     

小波变换图像编码中的逆量化技术研究

量化和逆量化是图像编码中重要的步骤．在现行被大多数图像编码技术如JPEG、EZW、JPEG2000所采用的均匀量化方案中,逆量化值一般取每个量化区间的中点值．然而,因为小波系数的不均匀分布,中点值可能不是最佳值．在本文中,一种自适应选择逆量化值算法被提出来,从而改进基于小波的图像解码质量．实验表明我们的算法简单和有效．     

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。     

基于小波包的SPIHT算法图像压缩

富含细节、纹理和边缘的图像中,重要信息大量集中在中、高频部分,基于小波变换的压缩方法只对低频信息进行多次分解.针对这个问题,以SPIHT算法为基础,研究了基于小波包分解的图像压缩算法.仿真结果表明,采用小波包分解的SPIHT算法与传统SPIHT算法相比,在同压缩比情况下,峰值信噪比提高了0.35~1dB,适用于纹理丰富的图像的压缩.     

无损图像压缩编码方法及其比较

研究游程编码,LZW编码和哈夫曼编码三种无损图像压缩的原理,并对其进行分析,这有助于针对不同类型的图像选择合适的压缩编码方法。     

基于方向小波变换和再生核滤波器的多描述图像编码

为解决目前多描述图像编码效率不高的问题,提出了一种新的多描述图像编码方法,该方法利用方向小波变换有效地去除了小波频域的冗余信息;同时提出一种新的图像插值方法,当解码端丢失一个描述时,利用所提出的方法可插值出丢失的描述.实验结果表明:所提出的算法在保持较高压缩率的前提下,具有很好的鲁棒性,在高误码率信道上与传统的多描述图像编码相比可以得到更好的重建图像质量.