基于9-7提升小波的SPIHT编码算法

在分析SPIHT算法的基础上，针对SPIHT算法中存在的不足，采用9-7提升小波对原始图像进行小波变换，结合人眼视觉特性，对SPIHT算法的分集排序过程进行优化。实验仿真结果表明，优化的图像压缩算法是一种有效的图像压缩算法，其图像复原质量和信噪比均优于原SPIHT编码算法。     

一种基于EZW图像编码的改进算法

小波变换具有良好的局部特性和空间一频率特性。同时具有描述非平稳图像信号的能力和适应人眼视觉特性的良好性能．故在较高压缩比的图像编码领域中得到广泛研究和应用。嵌入式零树小波（EZW）编码算法是基于小波变换的一种图像压缩方法。文章在研究了EZW算法及原理的基础上,提出了针对该算法的一种改进算法,并通过仿真试验对改进方法的性能进行了验证。     

M带小波变换在图像压缩中的应用

利用小波变换进行图像压缩一直是人们感兴趣的问题。本文根据M带小波变换理论，分析了图像经M带小波变换后的数据结构特性，利用人眼视觉特征，提出了图像的压缩编码算法。实验结果证实，该方法对图像压缩行之有效。     

一种结合人眼对比度感知特性的彩色图像压缩算法

为了使图像压缩后的效果更加符合人眼感知特性,提出了一种结合人眼对比度敏感视觉特性的图像压缩算法。算法首先结合视觉特性和图像变换域频谱系数特征,提出一种图像的角频率的计算方法,并依据计算的角频率提出一种人眼觉察图像最小误差阈值的计算方法;然后以此阈值作为量化步长,提出一种图像变换域频谱系数的量化方法;最后采用霍夫曼编码算法进行编解码,实现图像的压缩。并对三幅彩色图像进行了仿真实验,结果表明:与JPEG技术相比,三幅彩色图和各分量图的平均压缩比、PSNR和SSIM依次提高了10.4807%、6.9879%和2.6494%。表明提出的结合人眼视觉特性的图像压缩算法是一种较好的、有实用价值的压缩算法。     

基于嵌入零树小波算法的磁共振图像压缩研究

医学影像技术的广泛应用，产生了大量图像数据，医学图像压缩技术可以在保证图像使用质量的前提下，将图像的数据量减小，以便于存储和传输．医学图像压缩技术很多，小波分析以其多分辨率分析特性，能很好的满足人眼的视觉特性，近年得到迅猛的发展，其中嵌入零树小波（Embedded Zerotree Wavelet，EZW）算法又堪称其中的经典。但该算法编码时间长，效率不高，没有充分利用小波的多分辨率分析特性。文中在分析EZW算法基础上，将游程长度编码（Run Length Coding RLC）溶入其中，提出一种改进的医学图像压缩技术。     

基于小波变换的图像压缩编码研究综述

图像压缩是指以尽量少的比特数代表原来图像的技术.小波变换由于在时域和频域同时具有局域化特性,弥补了DCT变换的不足,其多分辨率特性还便于与人眼视觉特性相结合.小波图像编码还便于与其它新兴图像编码方法相结合,成为当前研究热点.文中介绍了小波变换的基本理论,讨论了小波图像压缩研究现状和进展,并指出存在的主要问题,最后展望小波图像压缩编码的发展前景.     

小波变换域的自适应彩色水印算法

提出一种基于小波变换域的新自适应水印嵌入算法。阐述从嵌入零树小波算法中零树结构概念出发，利用人眼的视觉掩蔽特性搜索重要小波系数，对其采用自适应嵌入水印过程。     

基于人眼视觉特性的ROI渐进编码算法

一般基于感兴趣区域(ROI)的图像编码算法都没有充分考虑人眼视觉特性,在分析了JPEG2000中感兴趣区域编码的优缺点后,利用小波变换的特点并结合人眼视觉的掩蔽效应,提出了一种改进的ROI图像编码算法。首先将图像小波域中的所有低频系数进行移位处理,而对于小波域中的高频系数,仅对其属于ROI区域的系数进行移位处理,再利用等级树集合分割(SPIHT)算法进行编码传输。仿真实验证明了该算法比原有算法的图像主观质量更好。     

基于人眼视觉特性的EZW图像编码改进算法

在经典EZW(crnbedded zero-tree wavelet)算法的基础上,根据人眼对图像边缘和平滑区信息的失真要比纹理区失真更敏感这一视觉特性,对小波变换后的系数分类编码,提出了一种新的有效的图像压缩编码算法.实验结果表明由于边缘和极平滑区小波系数分配了更多的比特数,该算法所得的重构图像边缘更清晰,具有更好的视觉效果.     

一种基于小波分析的自适应图像水印算法

提出一种在小波变换域自适应嵌入数字水印的算法。由人眼视觉系统特性,在第三级小波系数子图中 嵌入水印信号。水印强度与图像的显著性成正比,使水印对原图像具有自适应性。对水印图像进行各种退化处理的 实验表明,提出的数字水印算法具有很好的鲁棒性。