基于小波变换的数字图像压缩

利用小波图像系数特点,实现高效压缩编码,给出了小波图像系数统计数据实例,然后对基于小波变换的嵌入式图像编码方法中最具代表性的SPIHT编码算法的原理进行了分析,并通过实验对SPIHT算法进行了性能分析及其改进,并给出了实验结果。     

基于小波变换的静止图象压缩技术研究

小波变换是当前热门的研究课题，它在信号和图象处理领域获得了非常广泛的应用，当图象经过小波变换后被分解不同分辨率级和不同方向的子图象，对不同的子图象采用不同的编码方法，为了提高编码效率还采用了多级零编码技术。最后给出的实验结果表明：采用本文的压缩方法可以得到较高的压缩比，在压缩比为１２８：１时，峰值信噪比（ＰＳＮＲ）仍有２７．７３ｄＢ。     

基于小波变换图像压缩方法研究

本文介绍了MPEG、JPEG、H．261的压缩算法缺陷，提出了小波变换图像压缩技术，并阐述了其工作原理、核心技术和应用前景。     

一种实现雷达回波图像的压缩方法

为进一步提高雷达回波的传输效率,节省资源空间,需要找到一种更有效的回波压缩算法.本文针对雷达回波信号的特点,采用小波滤波器对雷达回波进行变换,对变换后的数据进行改进的零树编码,来实现雷达回波的高质量压缩,达到较高的压缩比.     

一种实现雷达回波图像的压缩方法

为进一步提高雷达回波的传输效率,节省资源空间,需要找到一种更有效的回波压、缩算法。 本文针对雷达回波信号的特点,采用小波滤波器对雷达回波进行变换,对变换后的数据进行改进的零树编 码,来实现雷达回波的高质量压缩,达到较高的压缩比。     

一种实现雷达回波图像的压缩方法

为进一步提高雷达回波的传输效率,节省资源空间,需要找到一种更有效的回波压缩算法.本文针对雷达回波信号的特点,采用小波滤波器对雷达回波进行变换,对变换后的数据进行改进的零树编码,来实现雷达回波的高质量压缩,达到较高的压缩比.     

基于小波变换的分形与零树混合图像压缩算法

提出了一种基于小波变换的分形与零树混合的图像压缩方法．该算法采用小波变换将图像分解为不同方向、不同分辨率的子图像，在不同分辨率层将这些子图像以类似于零树的结构构成一棵棵的小波子树；在对每一棵小波子树编码时，根据最小误差标准进行分形编码，或零树编码、本算法不但充分利用了子带图像间的相似性和块内的自相似性，而且充分利用了小波变换后子图像块内(特别是高分辨层的子图像块内)存在的大量的局域性的冗余性．实验结果表明，与传统的基于小波变换的分形编码相比，该方法在较大的压缩范围内，都能够获得好的压缩结果．     

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.     

基于离散小波变换的彩色图像水印算法及其MATLAB实现

介绍了数字水印技术实现的一般原理,提出了一种基于DWT(离散小波变换)的彩色图像数字水印算法.通过MATLAB仿真结果表明,利用该算法嵌入的水印具有信息量大、不可见性好等优点.     

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.     

基于混沌和小波变换的彩色图像数字水印算法

彩色图像在实际生活中有重要的地位,且基于小波变换的水印算法引起越来越多研究者的关注,本文提出了一种基于混沌和离散小波变换的彩色图像数字水印算法,即把经过混沌置乱处理的彩色水印嵌入到原始彩色图像中.简要介绍了图像小波分解的相关理论,分析了水印嵌入位置,给出了二维Logistic混沌的定义及彩色水印置乱的具体步骤.重点阐述了水印嵌入和提取的算法、实验结果及攻击测试结果.     

基于小波变换的彩色数字水印关键技术

提出了彩色数字水印的实现方法,并对彩色图像经小波变换后,水印嵌入位置和水印嵌入强度两个关键技术进行研究和仿真实验。实验结果表明,中频带是水印嵌入的最佳位置,4邻域法嵌入强度明显优于其他方法。     

基于色彩空间与小波变换的图像融合

讨论了色彩空间模型分别与小波变换相结合的图像融合方法:基于RGB色彩空间模型与小波变换的图像融合法和基于IHS色彩空间模型与小波变换的图像融合法,并且在此基础上提出了一种基于HSV色彩空间模型与小波变换的图像融合法.经实验分析和对比,基于HSV色彩空间模型与小波变换的图像融合法除了能较好地保持细节纹理信息外,在光谱信息的保持方面要明显优于其他两种方法.     

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.     

基于系数关系的小波域彩色图像水印方法

提出了一种小波域图像水印方法,该方法首先对YUV彩色空间中图像的亮度分量Y进行降采样,划分为四个子图像。利用四个子图像的对应低频系数大小关系实现水印的嵌入。而水印的提取是通过判别四个子图像的对应低频系数大小关系来完成的。实验结果表明该方法对抗诸如JPEG压缩、旋转、缩放、锐化等攻击具有较好的鲁棒性。     

基于整数小波变换的大容量彩色水印嵌入技术

结合整数小波变换无舍入误差、完全可逆的优点,提出了一种将彩色水印图像嵌入到彩色载体图像的水印算法,水印信息先嵌入到低频系数中,如有剩余再嵌入到高频系数中,而嵌入公式根据系数所处的频带不同而不同,最后从理论上对算法进行了性能分析.实验结果表明:该算法具有透明性好、嵌入容量大,嵌入效率高等特点,并且对常见的攻击具有鲁棒性.     

基于小波变换的SAR幅度图像压缩算法

针对合成孔径雷达信号处理的幅度图像压缩问题,提出一种基于小波变换的幅度图像压缩方法,对幅度图像进行离散小渡变换,实现幅度图像的多级分解,达到良好的压缩效果.使用星载合成孔径雷达RADARSAT的图像作为测试图像进行实验,压缩比CR=10∶1,峰值信噪比PSNR=31.86 dB.仿真实验结果验证了所提出算法的有效性和实用性.     

基于色彩空间和小波分析的多聚焦彩色图像融合

分别基于RGB、HSV和YIQ三种色彩空间,对多聚焦彩色图像融合进行了大量的研究.在实验中,基于RGB色彩空间时,将图像分解为R分量,G分量,B分量,分别在各个颜色分量上进行小波分解,然后在小波变换域上对所有图像的各个颜色分量的小波分解系数运用加权平均的融合规则,最后做小波反变换得到融合图像.而基于HSV或YIQ色彩空间时,首先要把多聚焦彩色图像转换到HSV或者YIQ色彩空间,然后运用与RGB色彩空间相同的融合方法,最后做小波反变换和色彩空间反变换得到融合图像,实验结果证明,小波分析在多聚焦彩色图像的融合中依然能发挥极好的作用,基于HSV色彩空间的多聚焦彩色图像融合会出现颜色失真,基于RGB和YIQ色彩空间都能取得很好的融合效果,相比之下,基于YIQ色彩空间更能取得较好的融合效果.     

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。     

基于整数小波变换和SPHIT的ROI医学图像压缩

本文主要讨论在整数小波变换和SPHIT（面向空间方向树）算法基础上对医学图像进行压缩的压缩技术,其压缩过程引人感兴趣区域（ROD．使用此算法进行压缩,不仅压缩比大,而且使ROI区域优先背景区域编码,即可获取较高的压缩质量．