基于提升方案的整数小波图像编码

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，即不仅要求具有高的压缩比，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，因此奠定了它在图像编码中的地位。提升框架可以实现整数到整数的小波变换，克服了第一代小波变换所带来的缺陷。该文利用第二代小波变换的特性，提出了一种基于整数小波变换的图像压缩方法。首先充分利用小波系数的分布特性，将图像进行整数小波变换，然后对最低频子带采用DPCM预测编码，对其它子带采用零树加熵编码的方法进行编码。实验结果表明，该方法有较好的压缩性能。     

一种基于小波变换图像压缩编码方法

提出了一种新的小波变换图像编码方案,即改进的零树法混合量化编码方案.先对图像进行四层小波变换,再舍去第一层小波变换后的高频分量,然后对余下的数据进行零树法量化编码,最后,对零树法量化编码的结果进行游程编码.实验结果表明,该方案优于直接零树法量化编码方案.     

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．     

基于感兴趣区域的图像部分无损压缩方法

在应用整数小波变换和基于层次树的集划分算法的基础上,提出了一种新的基于感兴趣区域的编码方法,该算法利用小波变换良好的空间-频率的局部化特性,通过在编码前提升图像的感兴趣区域的小波系数,使这些小波系数完全独立于背景区域的小波系数,实现了在不传输任何形状信息的前提下,完成各种形状的感兴趣区域的解码．实验结果表明,该算法能够在无失真恢复图像感兴趣区域的同时,提高整幅图像的压缩比．     

一种小波域自适应图像盲水印算法

对载体图像进行整数小波变换,采用不重复零树小波编码及自适应量化小波系数,在其中高频区域,将水印图像嵌入到重要系数上.实验表明,算法自适应性强,运算速度快,具有较好的不可见性及较强的鲁棒性.     

小波变换在遥感图像薄云处理中的应用分析

云雾是遥感图像获取与应用时的常见噪声。因小波变换具有较好的时频分析特性,被广泛地应用于遥感图像的去云处理中。随着小波分析理论与技术的发展,出现了许多种形式小波变换,从云雾图像的频域特性出发,利用不同的小波变换方法对遥感图像进行了去云实验。结果表明,能完成整数到整数变换的提升小波更适用于遥感图像的去云处理。     

基于快速整数提升小波变换的多幅图像融合

在分析已有多分辨率图像融合方法的基础上,针对多幅图像融合模型的选择问题,提出了一种基于快速整数提升小波变换的多幅图像融合新算法。首先采用整数提升小波变换将多幅源图像分解到不同尺度、方向频带范围内,然后根据图像提升小波变换后不同子带的特点分别采用了2种新的高、低频融合策略,最后通过整数提升小波逆变换得到融合图像。对多幅源图像进行了融合实验,并对融合结果进行了主观和客观的评价。实验结果表明,该算法不仅适合多幅图像的实时快速融合,而且可以获得视觉效果较佳、细节更为丰富的融合图像。     

一种新的化工过程历史数据压缩方法研究

为了对化工过程的历史数据进行压缩处理以减少数据的存储空间，给出了一种新的数据压缩方法.该方法基于整数小波变换和多级树集合分割编码，对原始数据进行5层整数小波分解，得到小波系数和相应的时间方向树，使用多级树集合分割编码对小波系数进行编码，输出位平面，再利用自适应算术编码对输出的位平面进行编码，进一步提高压缩比.应用该方法对一造纸厂的温度数据进行压缩和还原，仿真结果表明，该方法无需浮点运算，编码时利用了原始信号在各尺度下小波变换系数的自相似性，具有计算复杂度低、数据压缩速度快、压缩比高和重构误差小的特点.     

一种基于整数小波和SPHIT 算法的静态图像编码方法

自1993 年Shapiro 提出了EZW 编码后, 小波图像编码得到了快速发展.整数小波变换不仅 使信息无损表示, 而且减少了运算时间, 使算法更易于软硬件实现.为了能够快速访问影像数据并 保证图像的高清晰度, 笔者在SPHIT 算法的基础上, 结合使用5/3 整数小波变换并改进了SPHIT 算法的一些不足, 提出了一种可行且高效的图像编码方法, 主要思路是保留LL 子带, 对高频部分 采用类似于零树小波中的Z 字型扫描方法, 依照非线性最优的原理, 通过3 个存储数组完成了由原 SPHI T 算法中的3 个队列反复迭代完成的图像位小波系数的嵌入式码流.实验结果表明:该方法 不仅减少了复杂度和占用的内存量, 而且易于硬件实现.     

基于整数小波变换和DPCM的医学图像近无损压缩

医学图像压缩方法在近十年中得到广泛的研究，在当今医疗技术飞速发展的迫切要求下，国内外正不断探索更新更有效的医学图像压缩方法．近无损压缩方法由于其灵活的误差控制和高效的压缩性能，成为医学研究领域中的重要课题．本文研究了小波技术在医学图像近无损压缩中的应用，采用整数小波变换结合DPCM方法进行近无损压缩．实验结果表明，该方法与传统近无损压缩方法相比，不仅具有高压缩率，而且具有更好的编码传输特性．     

基于DSP的高性能静态图像压缩

提供了一种低成本的数字图像处理解决方案。研究了以DSP为核心的高性能压缩和处理系统。系统使用CCD获取原始数字图像数据,采用快速算法实现了核心的二维DCT变换,经过编码后,在一个16位定点DSP上实现了快速图像压缩。实验证明,该系统性能良好。     

一种基于DCT边缘模式分类的神经网络图象编码方法

对神经网络应用于图象数据的压缩编码进行了研究和分析，提出了一种基于ＤＣＴ边缘模式分类的神经网络图象编码方法，分析了网络中隐蔽层节点数与网络的记忆能力之间的关系，在网络的学习训练过程中，采用了一种多层前向网络的快速学习算法，并对其计算进行了进一步简化。初步实验结果表明，采用该方法较好地保持了图象中的边缘信息。     

一种图像压缩算法研究

在现有SAR图像压缩技术的基础上,提出了一种基于小波变换的SAR图像压缩算法。该算法减少了SAR图像斑点噪声的影响,在一定程度上提高了SAR图像压缩性能,是一种有效的SAR图像压缩算法,并具有一定的实用价值。     

基于SPIHT的静止图像ROI编码算法

结合JPEG2000中比例移位法对感兴趣区域(ROU编码算法的优点,提出了基于多级树集合分裂(SPIHT)算法的ROI图像编码算法.压缩后的码流具有嵌入性特点,支持渐进传榆.实验结果表明,在相同码率下,本算法重建图像整体峰值信噪比低于SPIHT算法,但ROI区域能够得到较好的重建,主观视觉效果好,尤其适用于低码率压缩情况.     

一种高效的贝尔图像编码方法

提出了一种基于小波高频子带替换的贝尔图像编码方法,所设计的编码器对绿色分量和红、蓝分量分开处理。采用JPEG-LS标准算法对绿色分量近无损压缩,对红、蓝分进行小波变换后,只对压缩低频子带进行压缩。解码端利用绿色分量的高频子带作为红蓝分量高频子带,从而恢复红、蓝分量。在给定失真条件下,与JPEG2000标准算法相比,所设计的编解码方法具有较高的近无损压缩比和较低的计算复杂度。     

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。     

A Novel Fractal Wavelet Image Compression Approach

By investigating the limitation of existing wavelet tree based image compression methods, we propose a novel wavelet fractal image compression method in this paper. Briefly, the initial errors are appointed given the different levels of importance accorded the frequency sublevel band wavelet coefficients. Higher frequency sublevel bands would lead to larger initial errors. As a result, the sizes of sublevel blocks and super blocks would be changed according to the initial errors. The matching sizes between sublevel blocks and super blocks would be changed according to the permitted errors and compression rates. Systematic analyses are performed and the experimental results demonstrate that the proposed method provides a satisfactory performance with a clearly increasing rate of compression and speed of encoding without reducing SNR and the quality of decoded images. Simulation results show that our method is superior to the traditional wavelet tree based methods of fractal image compression.     

改进的整型KL变换和SPECK编码的彩色图像压缩方法

为了解决彩色图像的无损压缩问题,提出了一种改进的整型KL变换(Improved Integer Karhunen-Lo-eve Transform,IIntKLT)和SPECK编码相结合的彩色图像压缩方法.该算法首先设计了一种新的IIntKLT方法,以去除R,G,B颜色分量之间的相关性,并保证了变换的完全无损可逆性,然后再结合改进的SPECK编码方法进一步的提高了编码性能.通过对标准测试彩色图像的实验结果表明:此方法无损压缩比平均提高0.1 bpp,有损压缩下,最高优于JPEG2000 0.88 dB.     

A mathematical morphological approach for region of interest coding of microscopy image compression

A novel mathematical morphological approach for region of interest(ROI) automatic determination and JPEG2000-based coding of microscopy image compression is presented.The algorithm is very fast and requires lower computing power,which is particularly suitable for some irregular region-based cell microscopy images with poor qualities.Firstly,an active threshold-based method is discussed to create a rough mask of regions of interest(cells).And then some morphological operations are designed and applied to achieve the segmentation of cells.In addition,an extra morphological operation,dilation,is applied to create the final mask with some redundancies to avoid the"edge effect"after removing false cells.Finally,ROI and region of background(ROB) are obtained and encoded individually in different compression ratio flexibly based on the JPEG2000,which can adjust the quality between ROI and ROB without coding for ROI shape.The experimental results certify the effectiveness of the proposed algorithm,and compared with JPEG2000,the proposed algorithm has better performance in both subjective quality and objective quality at the same compression ratios.     

基于数学形态金字塔分解和流域分割的骨髓细胞图像分割

提出了一种基于数学形态金字塔分解和流域分割的骨髓细胞图像分割方法。根据形态金字塔的分解方法,将细胞图像经过形态金字塔分解后,先在低分辨率图像上进行流域分割,然后对低分辨率图像的分割结果进行复合得到原始图像的分割结果。实验结果表明,使用该方法能够获得较好的分割效果,并可提高分割算法的运算速度。