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．     

自适应任意形状ROI编码

在率失真ROI编码算法的基础上结合传统比特平面提升ROI算法提出了一种新的自适应任意形状感兴趣区域编码压缩算法．该算法可根据目标图像的感兴趣区域大小和形状,进行自适应选择,分别对小波系数的低频子带和高频子带依据位于不同区域进行不同的编码,使得在保护特定目标图像信息的同时获得更高的压缩效率．试验结果表明,在16∶1和32∶1的压缩比情况时,该算法可很好满足军事卫星遥感图像压缩系统要求．     

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．     

基于背景统计的ROI提取方法

针对基于视觉特征的ROI提取算法的不足和图像噪声的影响,借鉴图像分块的思想,提出了一种基于背景像素点统计模型进行ROI提取的算法。该算法基于图像分块,消除了噪声作为显著视觉特征时对ROI提取的影响。将该算法运用于室内监控图像中的ROI提取实验。结果表明,所提算法能实现多种情况下感兴趣区域的自动准确提取。     

JPEG2000中优化逼近的整型小波变换

提出了一种JPEG2000中整型小波变换的优化逼近方案,并从硬件实现的角度出发,提出相应的基于行提升算法的VLSI结构．该方案在提升步骤中有效保护小波系数的尾数部分,从而确保在小波系数动态范围限定的情况下进一步提高小波变换的精度,从而提高图像压缩的质量．由于在硬件实现中采用基于行的提升变换结构,使水平和垂直方向上的变换能并行处理．实验表明,在XC2V3000型号的Xilinx FPGA上实现该结构所需资源只占27％,时钟频率可达到66MHz以上．与其他小波变换结构相比,该结构不仅改善了小波变换的性能,同时具有并行度高、节省存储空间等优点,并且可以在一幅图像逐行扫描的时间T内完成整幅图像的小波变换．     

率失真斜率提升感兴趣区域编码

提出了率失真斜率提升感兴趣区域编码方法,不需要对小波域的系数进行比特平面提升,而是通过提升率失真斜率实现感兴趣区域编码．解码器不需要进行小波域系数的逆提升,而且达到感兴趣区域的恢复质量要求．这种编码方式适合给定感兴趣区域的失真要求和交互式编码的图像压缩．     

基于小波变换人脸图像融合方法的研究

利用小波高频系数区域选大法、小波区域能量选大法、小波系数区域标准差选大法、小波区域平均梯度选大法四种融合算法,通过小波变换将图像金字塔选择系数进行一系列的处理后构成融合图像信息。最后从均值、信息熵、交叉熵、扭曲程度、相关系数等方面对融合后图像进行了评价,验证了算法的可行性。     

基于对偶树复小波-Contourlet变换的自适应多传感图像融合算法

为了解决小波变换所导致的方向选择性差的问题,基于对偶树复小波-Contourle变换,提出了自适应多传感图像融合新算法。该算法将全色图像和多光谱图像进行对偶树复小波-Contourle变换分解后,针对不同的频率域特点选择不同的融合规则:对低频系数选用区域能量的加权系数自适应融合规则,对高频系数特性选用区域特征自适应的融合规则。最后通过重构得到融合图像。将其他融合算法和本文所提算法进行了对比,结果表明,基于对偶树复小波-Contourle变换的算法是有效可行的。     

基于JPEG2000的感兴趣区域编码

JPEG2000是国际标准化组织指定的新一代静态图像压缩标准,支持感兴趣区域(ROI)编码是JPEG2000标准中的一个新特点.本文在分析了两种标准算法的优缺点之后,提出了一种新的ROI编码方法--混合编码方法,这种算法不仅可以灵活控制ROI区域和背景区域的画质,还可以有效编码多个具有不同优先级的ROI区域,而不需要编码形状信息.仿真结果证实了该算法的有效性.     

一种实时基音检测算法

针对目前基音周期检测实时性的要求,提出了一种基于小波变换的语音基音周期实时检测算法.该算法在提取小波系数极大值过程中利用了小波变换极值与信号突变点之间的关系,将小波域波形与时域波形相结合,采取每次搜索以前一个小波系数极值点作为新的基准的自适应基准方式,并利用了平均能量、过零率、历史峰值幅度、当前峰值估计等多特征参数.实验结果表明,该算法在2.5 ms时间内可以准确捕捉并检测到新的基音脉冲位置,而且对语音和残差信号均取得了较好的结果.     

基于小波包的遥感图像融合新算法

提出了一种基于正交小波包的局域方差遥感图像融合新算法．该算法利用正交小波包变换,把图像分解成不同尺度的低频和高频部分,采用小波包局域窗口和子区域窗口统计,把小波包系数分类成边缘和非边缘系数．在融合处理中,把低频图像的小波包系数平均值作为融合后的低频系数,高频细节系数根据不同区域特征选择方法以及对应图像小波包系数的多窗口区域方差,来确定融合后高频小波包系数．实验结果表明,这种方法能够在保留图像微小细节方面获得满意的结果,有效且优于其他图像融合算法．     

基于小波变换和时域融合的图像去噪方法

噪声对后续图像处理的质量有严重影响，经典的去噪方法在抑制噪声的同时会丢失图像中的细节。文中分析了信号与噪声在小波域的系数之间的关系。信号系数幅值较大．数量较少，而噪声系数幅值较小．数量较多；此外，利用从同源的多幅图像中抽取的信息能够比任何单一图像所提供信息更为准确可靠的时域融合技术，提出了一种基于小波变换和时域融合的去除噪声方法。实验证明这种方法能有效去除图像噪声，最大限度地保存图像细节。     

一种邻域一致性的NSCT域多传感器图像融合算法

针对同一场景多传感器图像融合问题,提出了一种基于邻域特性的非采样Contourlet变换域融合新算法．首先对待融合图像进行非采样Contourlet变换分解,由邻域平均能量与方差构造各点的能量方差决策值,基于决策值最大原则选择低频子带系数,从而在保持图像亮度的同时融合更多的边缘细节;基于邻域能量最大原则选择带通方向子带系数,以保留更多的边缘．最后反变换得到融合图像．采用多聚焦图像及红外与可见光图像进行仿真实验,并对融合结果进行了主客观评价．实验结果表明,该算法较好地融合了亮度及边缘细节,避免了引入人为噪声,得到了具有更好的视觉效果和量化指标的融合图像．     

基于视觉模型的SAR图像压缩

针对SAR图像压缩方法通常反利用小波变换去除图像数据间的统计冗余,而忽略图像的视觉冗余的问题,在讨论人类视觉系统(HVS)特性基础上,结合对比敏感度函数(CSF),对采用提升方案进行小波分解后的不同频带小波系数加权,然后采用多级树集合划分(SPIHT)算法形成嵌入式小波编码方法.实验结果表明,与标准SPIHT压缩方法相比,相同压缩比下,本算法重建图像客观评价标准几乎保持不变,且很好地保留了图像边缘和纹理信息,主观视觉效果有明显改善.     

小波包变换的图像融合技术的研究

图像融合技术是把同一目标的多幅图像融合成一幅高质量的图像.给出了一种基于小波包变换的图像融合方法.对两幅图像分别进行小波包分解,得到两幅图像的小波包分解系数,进一步对小波包系数进行分析和处理.对两幅图像低频波段的逼近系数取均值,对高频段选取绝对值大的小波包系数,得到融合系数矩阵.对融合数据进行小波包反变换,得到两幅图像的融合图像.使用该方法对两幅图像进行了融合,得到的融合图像汲取了两幅图像的优势,视觉效果较好.     

基于DCT及高频屏蔽窗的小波图像去噪方法

为精确估计噪声方差,提出一种基于离散余弦变换及高频屏蔽窗的去噪方法,利用离散余弦变换（DCT）对小波高频子带进行局部特征提取,在此基础上对由噪声引起的小波系数的幅值进行估计,从原小波系数中屏蔽噪声部分的幅值,并用小波逆变换对剔除噪声分量后的小波系数进行恢复,从而得到去噪后的图像．该方法避开了噪声方差的估计,并在去噪效果和保留细节方面要好于传统的阈值去噪方法．     

基于自适应小波系数的纸币数字水印的实现

为了增强纸币的安全性,提出了一种基于小波变换的数字水印技术,并将其应用到纸币防伪中。将纸币号码作为数字水印,经Arnold变换置乱后嵌入到原始纸币图像中。根据人类视觉系统的特性,选择小波系数变化大的位置嵌入数字水印,嵌入数字水印的强度按照小波系数的大小,自适应嵌入低频域中,并采用基于ARM9的嵌入式系统作为数字水印的检测装置以提取数字水印。实验表明该算法在确保纸币水印不可见性的同时,具有较强的抗噪声能力,对纸币的污损、剪切、噪声等操作具有较好的鲁棒性。基于ARM9的嵌入式检测装置可以快速、有效地在点钞的瞬间提取数字水印,满足实际需求。     

基于双树复小波和广义高斯密度的纹理图像检索

提出了一种基于双树复小波变换结合广义高斯密度和Kullback-Leibler距离的纹理图像检索新方法。该方法运用双树复小波变换对检索图像和目标图像进行分解,在每层生成6个方向子带的小波系数,并对小波系数的边缘分布函数进行高斯建模,生成纹理特征,再通过计算相应子带间纹理特征的Kullback-Leibler距离度量图像的相似性。实验表明,该方法比基于能量特征和欧氏距离的检索方法以及在3层分解层数下比基于小波变换、Contourlet变换等结合广义高斯模型的检索方法有更高的检索率。