基于JPEG2000的遥感图像感兴趣区域编码新算法及其VLSI设计

为解决空间遥感图像数据量及信道带宽之间的矛盾,该文提出一种基于JPEG2000的感兴趣区域(Region Of Interest, ROI)编码算法。主流的JPEG2000 ROI编码算法难以兼顾ROI质量和系统计算量,且在低码率编码时有完全丢失背景的隐患。该算法通过精确控制各子带中背景系数的精度,使ROI分配到更多码流。并引入了人眼视觉特性,使较少的背景码流产生尽量好的视觉效果。另外,根据该算法提出了针对矩形ROI的超大规模集成电路(VLSI)设计,此设计经过简单调整,亦可适用于主流的ROI编码算法。测试结果表明,该算法在ROI质量和重建图像视觉效果上均表现优异,且支持任意形状ROI编码,兼容JPEG2000协议。该VLSI设计仅使JPEG2000系统运行时间增加一个周期,具有极高的吞吐率,可满足实时处理要求。     

基于分数比特面提升的感兴趣区域编码

基于JPEG2000采用的最优截断嵌入式块编码的多通道扫描特性,提出了分数比特面提升的感兴趣区域(region ofinterest,ROI)编码算法,与现有基于比特面提升的同类算法相比,新算法不但可以更为精细地控制ROI图像质量,同时还支持多ROI编码和交互式ROI.仿真结果表明新算法对ROI图像质量的控制效果显著.     

一种利用SA-DWT的任意形状ROI编码方法

对JPEG2000的基于比例移位法进行了有效的扩展,提出了一种基于形状编码的ROI编码方法。此方法应用文中提出的VEDCC（Vertical Edge Differential Chain Coding）算法对任意形状ROI的轮廓进行编码,同时用SA—DWT算法对图像的ROI和背景区域分别进行小波变换。实验结果表明,此方法不仅能够实现多个任意形状的ROI编码,而且重构图像的任意形状ROI边缘不会因为背景区域小波系数的移位而造成图像质量下降。     

基于残差图像的ROI编码研究

与JPEG2000中的MAXSHIFT算法不同，本文将ROI编码与零树编码结合，给出一种基于残差图像的ROI编码算法RZ(residue zerotree）。RZ算法基于整数小波变换，对高压缩比下零树编码后ROI区域的残差图像作基于整数平方量化阈值的零树编码，并将所得残差数据熵编码后跟随原编码数据传输，可以实现ROI区域的有损或无损编码。实验结果表明，RZ算法实现了基于嵌入式零对小波变换（EZW）框架较低复杂度的ROI编码，可应用于基于网络的图像传输。     

基于灰度值分割的感兴趣区域图像压缩算法

基于JPEG2000中感兴趣区域(ROI)图像压缩标准,提出了一种新型ROI图像压缩算法。算法根据用户指定的ROI条件,确定灰度值的重要位平面,然后将灰度值分割为重要灰度值和次要灰度值,优先对重要灰度值进行编码。根据比特率要求对次要灰度值进一步编码。实验结果表明:提出的算法同时具有最大平移法和一般平移法的优点,不仅能够灵活控制ROI和背景区域图像质量在码率上的分配,还能支持任意形状的ROI编码而不需要编码形状信息。另外,由于在小波变换前就进行了灰度值分割,所以在低码率时能够有效提高计算速度并节省存储空间。     

基于JPEG2000标准的ROI编码研究

JPEG2000是由ISO/ITU-T最近开发的图像和视频压缩标准,它的Part Ⅰ(核心编码算法)已经于2000年12月份正式成为了国际标准.进一步的工作正在进行,裁剪标准以适应特殊的应用,例如医学图像和视频编码.JPEG2000在单一的位流中提供了多种功能.本文主要研究的是它的感兴趣区域(ROI)编码的特点,也就是在一幅图像中用比背景更多的细节来编码图像中的ROI区域.接着概述了JPEG2000中的三种有效的ROI编码方法,它们分别以不同的空间质量来编码解码图像:叠块、编码块的选择和系数位移,并且从经验上研究了它们的编码性能.     

一种基于隐式ROI的自适应图像编码算法

 针对JPEG2000中隐式ROI(Region of Interest)编码算法在低码率下重建图像感兴趣区质量较差的问题,提出了一种改进方法.利用拉格朗日插值法构造权重自适应函数,根据ROI码块中ROI小波系数个数所占比例及设定的目标码率,合理地为ROI码块分配权重,在保证更多ROI信息被优先编码的同时,降低背景小波系数的影响,从而提高了ROI小波系数在码流中的数据长度.实验结果表明,采用该算法,重建后感兴趣区图像质量较隐式ROI算法有明显提高.     

基于背景位平面向低位位移的ROI压缩算法研究

针对JPEG2000中一般位移法消耗大量的比特数编码形状信息和最大位移法不能控制感兴趣区域(ROI)与背景(BG)区域相对质量的问题,以及经典多级树集合分裂(SPIHT)压缩算法中忽略小波子带兄弟间相关性的缺点,提出了一种应用于ROI压缩编码的BG位平面向低位位移的移位方法,并对SPIHT压缩编码算法的零树结构进行了改进,在解码端即使BG部分未被反向平移,仍能有较好的结果。通过缩小BG幅值及改进零树结构的SPIHT压缩算法的仿真实验表明,该方法实用有效,适用于较大压缩比及低码率传输的情况。     

时域提升的JPEG 2000感兴趣区域编码方法

提出了一种时域提升的JPEG 2000感兴趣区域(ROI)编码新方法。该方法利用小波变换特点,将ROI在时域进行提升,然后通过普通的JPEG 2000系统编码、解码,最后在时域将ROI恢复。该方法计算量小,可以作为没有ROI编码功能的JPEG 2000编解码系统的补充。实验结果表明,该方法可行且性能优越。在主观视觉上,ROI的图像质量有明显改善。客观评价结果表明,1／4ROI的lenna图像ROI的质量比普通JPEG 2000编码平均有近4dB的改善,而1／16ROI的goldhill图像平均有近10．6dB的改善。     

基于EBCOT的ROI医学图像多描述编码方法研究

在分析JPEG2000感兴趣区域编码标准的基础上,把图像的MDC和EBCOT进行结合并对医学图像ROI进行编码,即利用了EBCOT支持了空间分辨力的分级和对感兴趣区域的随机访问功能.又避免了EBCOT算法的抗网络丢失性能较差的缺点,构成了健壮的码流,同时该方法还支持任意形状的图像,并与国际JPEG2000标准兼容.实验表明,该编码方法在不影响医疗诊断的基础上提高了系统的压缩比.     

SPIHT静止图像压缩技术研究

JPEG2000的静止图像压缩算法具有很多优良特性,其核心算法是EBCOT,构造复杂、硬件实现难度大。而基于SPIHT算法的图像压缩效率接近EBCOT,但结构简单、易于硬件实现。通过对SPIHT和JPEG2000算法进行融合,提出了一套压缩比高、可实现由有损到无损、码流渐进传输的静止图像编码方案,并对SPIHT算法与(9,7)小波提升算法的融合方法进行分析研究,所构造系统性能与JPEG2000算法接近,具有较好的应用前景。     

一种新的鲁棒性、低复杂度超光谱图像压缩算法

星载超光谱遥感图像编码系统要求具有一定压缩比、无失真、低复杂度的特点.更为重要的是要求图像压缩算法应当尽可能减少码流比特错误造成的错误扩散,根据这些特点,本文提出一种易于硬件实现、低复杂度、抗误码强的变长游程编码算法,能够满足这类图像的压缩要求,同时将码流比特错误的扩散限制在有限几列,从而大大减少了地面像素信息的损失.实验结果表明,本算法具有很好的抗误码性能,压缩效率比JPEG-LS和JPEG2000略有下降.因此本算法非常适合星载超光谱图像压缩,也可用于其它基于无线传输的无损图像压缩.     

整数5/3小波变换的VLSI结构设计

在JPEG 2000中,无损图像压缩是采用整数5/3小波变换实现的.JPEG 2000也给出了5/3小波基于提升方法的算法.对提升方法的整数5/3小波变换算法进行了研究,针对二维的变换提出一种VLSI结构.该结构由4个模块构成,模块之间并行运行,模块内部采用流水线技术.对多级变换,级间的运算还可交叉,体现了提升方法的优势,较大地提高了硬件效率.其主要优点是消耗资源少且运算速度高,同时也适用于其他整数小波变换.     

基于优化JPEG2000感兴趣区域编码的研究

JPEG2000标准提供了一系列良好的性能。其中嵌入式感兴趣区域(ROI)编码是重要特点之一。对图像压缩和传输处理,总是希望自己所感兴趣的图像区域能够得到相对于背景(BG)区域更好的压缩效果,并且能够在传输过程中得到优先处理。为了降低JPEG2000编码复杂度,根据JPEG2000感兴趣域(ROI)编码的原理,依据ROI编码的特点及ROI与背景区域系数的关系,提出一种基于改进高频部分的最大位移方法,以达到优化ROI编码的目的。     

一种针对遥感图像的自动ROI编码算法

感兴趣区域（ROI）编码技术具有在不丢失重要信息的同时又有效地压缩了数据量的特点，非常适用于遥感图像的压缩但现有的ROI编码算法在编码前需人为定义ROI．因而在用户无法进行人工干预的情况下其使用受限针对此问题，从遥感图像的特点人手，提出了一种自动ROI编码算法，该算法基于JPEG2000标准框架．首先根据用户需求进行了ROI自动检测．并通过与目标形状最为接近的最小外接矩形的使用将ROI检测算法与ROI编码算法有效地结合在一起，最后，结合检测结果的特点优化了编码算法．实现了对遥感图像的自动ROI编码．实验结果验证了此算法的有效性     

基于上下文建模的分类排序小波图像编码算法

该文提出了基于上下文建模的分类排序小波图像编码算法。该方法使用与JPEG2000标准相同的上下文模型,以最小化相对熵为准则用动态规划获得优化的上下文分类。在重要性编码中结合优化的上下文分类进行排序编码。实验数据表明该算法的压缩能力优于JPEG2000,尤其适于低码率压缩。     

实现感兴趣区域编码的通用部分位平面偏移法

提出一种通用的部分位平面偏移方法(GPBShift),可克服JPEG2000中定义的两种标准感兴趣区域(ROI)编码方法的局限性。与标准方法中将全部位平面用统一的偏移值进行移位不同,该方法将ROI系数和背景(BG)系数的位平面分别划分成两部分,进行不同的位平面偏移,以控制ROI和BG区的相对重要性。GPBShift方法兼容Maxshift、GBbBShift和PSBShift3种方法,并提供比上述3法更大的灵活性。它不仅能够在不传输任何形状信息的情况下,对任意形状的ROI进行编码,而且通过选择偏移值,能灵活调整ROI和BG区的相对压缩质量。此外,它能够根据不同的优先级,编码多个ROI区域。实验结果显示：该方法在低码率时,能提供比Maxshift方法更好的视觉质量,且比标准中的一般偏移方法(general scaling based method)具有更高的编码效率。     

基于JPEG2000的优化编码算法

通过深入研究JPEG2000的核心算法优化截取嵌入块编码。发现分块编码每个位平面上三个通道所需编码的像素不均衡。根据这个编码特性，在结合小波系数特点的基础上，对分块编码提出高频子带最高位和次高位平面联合编码以及0和1位平面两通道编码合并的优化算法。这种基于编码通道合并的优化算法，一方面可以减少编码扫描次数，提高编码速度；另一方面，合理的联合位平面编码算法设计减少了对次高位平面上不重要像素的重要性编码，使无损压缩性能的提高成为可能。