基于整数小波变换的图像压缩算法

IWT（integer wavelet transform）是一种基于提升格式整数小波变换的图像压缩算法.IWT比传统的浮点小波变换效率要高.在硬件实现时,整数运算比浮点运算便宜,基于提升格式的整数分解时所需的存储空间只是传统变换的一半.基于此考虑有损压缩,图像先作基于提升格式的整数分解,然后结合改进的EZW和自适应量程编码.在编码性能不受影响的情况下,此算法比Shaprio的EZW编码要快1.5倍.     

基于整数小波变换的三维网格数字水印算法

提出一种整数小波变换的三维网格数字水印算法.网格顶点到网格中心的距离具有全局几何特性,利用整数小波变换把距离序列变化到频域;然后在频域信号上嵌入水印信息,再通过逆整数小波变换转回到空域信号;最后根据新的空域信号的值修改网格上点的坐标得到加入数字水印的网格.实验结果表明:该算法实现简单,在简化攻击、噪音攻击情况下具有良好的鲁棒性.     

基于整数小波变换和嵌入零树的图像压缩算法

小波变换因其具有良好的时、频局部化性能,在图像压缩编码中得到广泛的应用。尤其提升小波的出现使无损压缩成为可能。该文采用整数小波对图像进行四级二维小波变换,根据系数特点介绍了一种小波零树的图像编码算法,给出了具体的算法编码实例,并用512×512的Lena图像对算法进行了仿真实验。     

基于三维整数小波变换的视频水印算法

随着计算机和网络技术的快速发展,数字水印技术正成为一种保护数字作品知识产权的有效方法.针对数字视频的版权保护,提出一种基于三维整数小波变换的视频水印算法.利用视频场景分割将视频信号切分成不同场景,然后随机选择一场景中视频序列进行三维整数小波变换.采用对小波系数进行均值量化的方法嵌入水印信息,水印提取过程中不需要原始视频信号.该算法实现简单,可满足实时性要求.实验结果表明,该水印方案对于帧丢失、帧插入等时间域去同步攻击以及MEPG有损压缩等具有很好的鲁棒性.     

DPCM与整数小波变换结合的医学图像无损压缩算法

提出了一种新的用于医学图像无损压缩的算法DPCM—IWT。该算法可进行实时处理，硬件实现简单。实验结果表明，DPCM—IWT算法的压缩率分别比IWT算法和DPCM方法平均提高12％和13．6％左右。     

基于改进的SPIHT整数提升小波变换的图像压缩

针对传统小波变换过程复杂的缺点和SPIHT算法编码过程重复运算、存储量大以及未考虑人眼视觉特性的不足,提出了基于改进的SPIHT整数提升小波变换的图像压缩算法,首先选用9-7整数提升小波对图像进行分解,然后对低频子带的重要系数采用特殊处理,对高频子带改变扫描方式来获得最大系数和按频率优先的原则输出系数.同时引用最小输出位、最大值表思想,具有节省索引的时间、节省内存、计算速度快,编码、解码简单的特点.实验结果表明了该算法在相同的比特率下(特别在低比特率下)得到的重构图像的PSNR值高于原算法且缩短编解码时间,是一种有效的快速图像压缩算法.     

基于DSP的整数小波变换图像压缩的实现

随着互联网的普及和图像应用范围的不断扩大,对图像的编码提出了新的要求,即不仅要求高的压缩比,还要求有许多新的功能,如渐进编解码、从有损压缩到无损压缩等。小波编码较好地实现了这一思想,从小波滤波器的多相位矩阵出发．利用因子分解方法,实现了小波变换由传统卷积模式转变到提升体制,克服了第一代小波变换所带来的缺陷。在此基础上实现了整数到整数小波变换,利用数字信号处理器(DSP)予以实现,并取得了较好的试验效果。     

基于可逆整数小波变换的图像无损压缩

基于可逆整数小波变换(RITIWT:ReversibleInteger-to-IntegerWaveletTransform)的图像无损压缩已经成为图像压缩领域的研究热点。在对相关文献进行综合分析的基础上,首先回顾了RITIWT发展历史中的几个有影响力的小波变换框架及其在无损压缩中的应用,然后对目前应用于图像无损压缩领域的几种重要的RITIWT方法进行了总结,论述了基于可逆整数小波变换的图像无损压缩方法需要解决的若干问题,最后对基于RITIWT的图像无损压缩问题研究提出了一些展望。     

基于整数提升小波反变换的改进SPIHT算法研究

目前比较流行的多级树集合分裂算法压缩效果比较好,输出的比特流较少,但是需要对内存中的数据反复的读取,且反复的在链表结构中扫描不重要系数,增加内存的负担及软硬件实现的复杂度,从而降低了编码的效率。该文针对多级树集合分裂算法的缺点提出了一种基于整数提升小波反变换的改进的多级树集合分裂算法,减少了对内存反复的读取操作,减轻了对内存造成的负担,提高了编码的效率。     

基于提升整数小波变换的虹膜识别

提出了一种基于小波提升方案的虹膜识别算法。与传统基于卷积的小波变换方法相比,该方法在特征提取上计算简单,运算速度快,而且实现的是从整数到整数的变换,更有利于虹膜信息的量化。先对虹膜图像进行提升整数小波变换,然后对子图进行量化编码得到特征,采用屏蔽了噪声位的汉明距来进行模式识别。实验结果表明,基于提升整数小波变换的虹膜识别方法在识别率和等错率方面都能达到好的识别效果,在特征提取速度上也得到了较大提升,更能满足实时性的要求。     

基于整数提升小波正变换的改进SPIHT算法研究

本文提出了一种基于整数提升小波正变换的改进的多级树集合分裂算法,减少了对内存反复读取的操作,减轻了对内存造成的负担,提高了编码的效率.     

基于最佳补偿比例因子的整数小波变换

为了提高提升格式下整数小波变换的有损压缩性能,提出了基于最佳补偿比例因子的优化算法。根据变换后小波系数和滤波器的特性,分别采用子带近似线性逼近和量化补偿噪声取代取整运算的方法,求得小波分解后各个子带的最佳补偿比例因子。利用这个比例因子补偿整数小波变换的非线性带来的近似误差以达到优化目的。实验结果表明,在不增加运算复杂度的情况下,所得压缩图像的峰值信噪比(PSNR)与基于浮点运算的传统离散小波变换几乎一样。     

基于曲波变换和小波变换的图像去噪算法

针对应用曲波变换进行图像处理过程中所产生的伪影现象,提出一种基于快速离散曲波变换和小波变换的联合去噪算法。对噪声图片分别采用非抽样小波变换和快速离散曲波变换进行去噪,并对经过快速离散曲波变换去噪后的图像进行四叉树分解,根据分解结果对图像进行重构得到最终融合图像。实验结果表明,联合去噪算法对图像的边缘和均匀区域都有较好的去噪效果,能够有效抑制伪影,具有较高的峰值信噪比。     

基于整数小波变换的静态图像压缩编码技术

目前多媒体和Internet技术的迅猛发展导致了人们对图像编码有了越来越高的要求。由于小波变换所具有的一些特性非常符合图像处理的要求,使得小波变换图像编码得到了广泛关注。本文结合小波变换的特点,对几种经典的小波图像编码算法进行了讨论,并对静止图像编码的研究方向进行了展望。     

基于整数小波变换的准无失真图像压缩技术

本文首先讨论了一般整数小波的构造方法，然后利用分块DPCM（Differential Pulse Code Modulation）与整数小波变换进行遥感图像的准无失真压缩。该方法可进行实时处理，硬件实现简单，可并行处理。实验结果表明，该方法是一种有效的遥感图像压缩方法。     

基于整数提升小波变换图像压缩的优化与实现

整数提升小波变换结构简单,不需要额外的存储空间,易于实现,在图像压缩中具有很好的应用价值。但在提升结构实现的过程中,滤波器多相矩阵分解并不唯一,文章以最小非线性图形迭代函数为准则,求得在该准则下的最佳分解。同时,分析了有限精度计算对所求得的提升结构的影响。     

基于整数小波变换的彩色图像水印算法

随着Internet的普及和多媒体技术的发展,多媒体信息的安全及版权问题引起了越来越多人的关注,数字水印技术应运而生。整数小波变换能实现从整数到整数的变换,减少了由于浮点数的存在带来的误差,在整数小波变换的基础上设计了一种新的水印嵌入算法,采取了对整数系数进行二值分解后的最后一位进行水印嵌入的方法,且提取时完全不需原始图像,是一种有效的盲水印算法,对各种攻击均具有较好的稳健性。     

基于整数小波变换和SVD的视频水印算法

提出了一种以二值图像为水印的混合整数小波变换和奇异值分解的视频水印盲提取算法。对水印图像进行混沌加密和Arnold置乱处理,选择计算复杂度低的直方图算法将视频分割为若干场景;借助密钥随机选取某些场景的亮度分量进行l级整数小波变换,再对低频子带进行分块的奇异值分解;采用量化的方法,将预处理后的水印图像嵌入奇异值分解后的最大奇异值中。在嵌入了水印的视频场景中提取所有的水印版本之后,利用对提取的所有水印信号版本进行统计求和的方法得到最终提取的水印图像。实验表明,提出的算法具有较好的透明性,对常见的处理具有较好的鲁棒性。     

基于整数小波变换和零树编码的监控图像压缩

图像的小波变换压缩编码是近年来图像压缩领域的热点之一。本文介绍了将小波图像编码技术应用于相对图像复杂度较少的监控图像,并在PC和DSPs两个平台上分别进行了压缩编码实验,得到了比JPEG标准更好的压缩效果。     

基于整数小波变换的灰度图像水印技术

数字水印技术通过在媒体图像中隐藏信号来达到保护媒体版权的作用。论文提出一种针对灰度图像水印的,基于整数小波提升算法的水印技术。该方法在对原始图像分块的基础上进行整数小波提升变换,然后对灰度水印图像置乱,再进行位平面分解,最后将每一个位面的水印信息都嵌入到原始图像的小波变换系数中。实验结果表明,该方法能较好地抵抗剪切和JPEG压缩攻击,对于滤波及噪声干扰也有一定的鲁棒性。