嵌入式小波编码算法的分类研究

小波编码技术关键在于如何有效地组织和量化图像的小波变换系数，如何提高图像的压缩效率和图像的恢复质量。将较经典的小波编码方法按照小波系数的不同相关性和不同的小波变换处理进行了分类研究，分析了它们的原理和性能。最后提出了小波图像编码方法的进一步研究方向。     

小波在运动图像处理中的应用

在小波变换的基础上对运动图像的数据压缩编码过程进行了研究，建立了基于小波变换的运动图像编码系统模型，实现了数据的高效压缩并得到了良好的恢复图像。     

基于整型小波变换的遥感图像压缩

对给定的遥感图像采用基于“提升”（Lifing)算法的整型小波变换，然后对变换后的小波域图像进行编码。在小波域编码时，采用逐次近似量化和LZ77方法编码。当量化门限较高时，则有用EZW方法直接对小波域上的图像进行编码，当门限较低时，则对EZW编码后的残差信息进行LZ77编码，文章用上述方法实现了遥感图像的无损压缩，提高了图像的压缩效果。     

基于提升小波的数字图像压缩编码

小波分析是对短时Fourier分析的重要补充和改善。它发展了短时Fourier变换的局部化思想。在时域——频域内具有良好的局部分析特性。文章介绍了小波变换的基本理论以及基于小波变换的图像分解、压缩编码过程。实验证明，小波变换在图像压缩中的应用可以有效提高压缩效率和重构后图像的质量。     

基于小波零树的图像压缩

在信号处理领域，利用小波变换进行多分辨率分解是非常实用有效的方法。由于表现一个图像最主要的部分是低频部分，因此利用小波在时、频域良好的局部定位特性，在金字塔结构小波变换的基础上对信号进行多分辨率分解，提取其低频成分进行压缩，就可以得到合适的具有一定压缩比的处理图像。再将压缩后信号进行阈值量化编码，就可以得到更高质量和压缩比的图像。     

信源编码中的小波变换

图像信号的码率较高，必须经过压缩才能有效传输，多年来，这种压缩就叫信源编码。由于小波变换的压缩码率高，并且克服了正交变换中的方块效应，因此是一种强有力的信源编码的压缩方法之一，本就小波变换的基本原理，特点，进行了概括描述。     

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。     

提升小波变换与分形结合的图像压缩算法

遥感图像在环境监测、军事侦察等多方面有着广泛应用,然而遥感图像包含信息量大,对其进行压缩来提高存储效率具有重要意义.传统分形编码由于压缩比大的特点被广泛应用到遥感图像压缩中,但是传统分形编码存在压缩时间太长的问题.提出提升小波变换与改进分形结合的压缩方法,把提升小波变换后的低频分量进行基于最小方差搜索法的分形压缩.实验结果表明,提升小波变换与改进的分形结合的压缩方法与小波变换与分形结合的压缩方法相比,在峰值信噪比保持在35 dB不变的情况下,压缩时间大约可以缩短8倍,图像压缩比也有提高.     

零树框架下整数小波图像编码的改进

整数小波变换(Integer Wavelet Transform)有许多优点，但是图象经整数小波变换（IWT)后，能量集中性较第一代小波变换差很多，不利于嵌入式零树编码(Embedded Zerotree Wavelet Encoding)。因此本文提出一种新算法，从两方面加以改进。首先，采用“整数平方量化阈值选取算法”，根据整数小波变换后各子带系数幅值的动态变化较小，小波图像能量较一般小波差的特点，选取从1开始的正整数平方作为量化闽值的同时引入可调节的量化阈值系统，根据图像中不同区域的重要性选取与之相应的量化阈值，从而增加了零树的数量；其次，提出基于索引表和游程编码的小波零树编码的新思路，简化了编码与解码的过程。实验表明，本文算法充分的将整数小波变换与零树编码结合在一起，改善了压缩质量，提高了压缩效率。     

一种基于小波的多光谱图像压缩方法

文章提出一种基于Karhunen2Loeve变换(KLT)和小波量化编码的多光谱图像压缩方法。该法首先使用KL变换步骤来去除谱间冗余,而后对各变换波段图像进行小波变换,并利用均匀阈值网格编码量化方法来量化小波子带图像,最后使用算术编码对量化结果进行熵编码。为使编码器能为所有谱段各子带获取率- 失真意义上最优的量化阈值,本文提出基于子带图像统计特性和网格编码量化器率- 失真特性的比特分配算法。实验表明,本方法能高效地压缩多光谱图像,表现出优异的压缩性能。     

基于FPGA的红外图像处理算法的测试系统

为识别和提取红外图像中的有用信息,红外系统常采用各种算法处理采集到的数据。随着红外技术的不断发展,与红外相关的图像处理算法层出不穷。除了常规的图像处理算法外,为了提高人眼对红外图像的识别率,伪彩色编码技术也常被使用。为了便于在实际应用选取最佳的红外图像处理算法,基于FPGA设计了红外图像处理算法的测试系统,该系统能集成与红外相关的常见图像处理算法和实时添加的自定义图像处理算法,并利用显示终端对红外图像数据进行实时验证,通过对彩虹编码、热金属编码与图像锐化算法的测试试验,表明了该测试系统的实用性。     

基于分形理论的图像压缩编码技术

分形图像压缩编码是当今图像编码领域研究的热点之一，是一种具有独特优势且极有发展前途的数据压缩技术。本文从分形基本理论出发，对分形图像压缩编码思想、编码方法等进行了综述，并介绍了分形图像压缩编码的一些改进方法。最后，探讨了分形图像压缩编码的发展方向。     

感兴趣系数图像压缩编码算法

根据遥感图像编码的特殊性,提出了一种感兴趣系数编码算法。对于给定码率计算遥感图像小波域系数的熵估计值,从而大致确定正常编码情况下图像编码所截取到的比特平面, 在此基础上给出了感兴趣系数确定方案及提升幅度的计算方法。该算法与感兴趣区域编码方法不同,不需要在图像域指定感兴趣区域,系数提升幅度也不用提前指定,而且不必对所有子带的系数进行提升。该算法是任意区域的感兴趣区域编码的扩展和补充,但更为灵活、有效。仿真结果表明该算法可以有效保留遥感图像中小目标的信息,但图像总体质量略有下降。     

图象的矩形变换矢量量化编码法

本文介绍了简单、实用的矩形变换和近几年来迅速发展的矢量量化技术.并把矩形变换和矢量量化技术结合在一起应用于图象的数据压缩.这种结合降低了矢量编码的维数,相应的码书尺寸能适当的得到减小.此方法加快了矢量编码的进程,减少了存贮量,编码率得到进一步减小.计算机模拟实验证明这种方法对图象的数据压缩是非常有效的.     

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.     

METHOD OF VECTOR QUANTIZATION CODING USING RECTANGULAR TRANSFORM FOR IMAGE COMPRESSION

First of all a simple and practical rectangular transform is given,and then thevector quantization technique which is rapidly developing recently is introduced.We combinethe rectangular transform with vector quantization technique for image data compression.Thecombination cuts down the dimensions of vector coding.The size of the codebook can reasonablybe reduced.This method can reduce the computation complexity and pick up the vector codingprocess.Experiments using image processing system show that this method is very effective inthe field of image data compression.     

干涉多光谱图像无损压缩算法

基于干涉多光谱图像成像原理和特点,提出一种干涉多光谱图像无损压缩算法。在压缩编码时,应充分利用图像的列相关性,采用基于列的比特平面编码和游程编码,对多光谱图像进行无损压缩,特别适于低分辨率的多光谱图像压缩。目前无损压缩算法的压缩比基本在1.6～2.4之间,本算法的压缩倍数一般可达到2倍以上,并且具有良好的抗误码性能。     

图像压缩标准研究的发展与前景

简要介绍图像数据压缩编码国际标准的制定过程以及所采用的核心技术，对今后国际标准的发展的主方向和前景进行了初步探讨。     

基于允许绝对误差指标的静态图像编码算法

提出了一种新的静态图像编码方法，通过将小波域编码和误差的图像域编码相结合，并进行码率优化，使得在满足绝对误差要求的前提下减少总输出码率。同时提出了一种等效误差编码算法，该算法减少了编码的比特平面数，从而进一步降低最终输出码率。     

基于Hausdorff测度的图像分类器设计

本文采用基于Ｈａｕｓｄｏｒｆｆ测度的分类方法为分类静止图像编码算法设计了一种有效的图像块分类器，根据图像块的内部特征将其分为四大类：平坦区（Ｓｈａｄｅ），中间区（Ｍｉｄｒａｎｇｅ），边缘区（Ｅｄｇｅ），混合区（Ｍｉｔｅｄ），引入分形参数进行的定量分析增强了分类的通用性并改进了分类效果．同时，在一定的假设条件下，根据视觉熵（ＶＥ）的概念和人的视觉系统（ＨＶＳ）特性从第四类一Ｍｉｘｅｄ块中进一步分离出两种特殊区域一兴趣焦点（Ｋｅｙ－ｐｏｉｎｔ）和随机纹理区（Ｒａｎｄｏｍ－ｔｅｘｔｕｒｅ），使在主观视觉质量意义上，编码策略的最佳安排和编码系数的合理比特率分配成为可能．