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.     

基于混合编码的分形图像压缩方法研究

提出了一种基于混合编码的分形图像压缩方案,改进了分形编码与SP IHT算法,对提升小波变换后的最低频部分采用改进的分形编码,其他部分采用改进的SP IHT算法。试验结果表明,该方法在缩短了图像压缩时间的同时,明显减少了分形压缩恢复图像的方块效应。     

基于Contourlet变换的自适应门限分形零树混合图像编码

Contourlet变换的基函数分布于多尺度、多方向上,弥补了小波基函数方向性不足的缺陷.本文考虑了分形编码过程中子树与父树匹配误差门限对编码的影响,提出了一种基于Contourlet变换的自适应门限分形零树混合图像编码方法,给出了所提出方法的实验结果,并与基于小波变换的分形零树混合图像编码方法进行了比较.实验结果表明,在压缩比相同的情况下,本文方法的PSNR性能优于基于小波变换的分形零树混合图像编码方法,能很好地保留图像的纹理和轮廓.     

结合零树的分形运动补偿编码算法的研究

当前的视频编码算法无论是使用小波变换、分形理论还是运动补偿技术，使用单一的编码算法总是存在着压缩效率与实时视觉的矛盾。至今为止，已提出的小波分形混合编码方法也没能很好地利用小波变换后系数的统计特性，压缩的效果不论是在压缩比PSNR或是可伸缩性上并不理想，为此，本文提出了一种小波域内基于零树特点的分形运动补偿混合编码算法。实验证明，该算法具有良好的压缩性能，并且在重建图像和拥有逼真的视觉特件，获得了可伸缩的能够渐进的传输的编码码流。     

基于方向性零树小波的分形图像编码

该文阐述了分形图像方块编码在小波变换域内实现的原理,将零树概念扩展后与小波域的分形仿射变换相结合,提出一种基于方向性零树小波的分形图像编码方法。计算机模拟实验表明,在高压缩比时,其编码性能优于典型的基于四叉树分割的分形图像编码性能,接近于嵌入式零树小波编码（ＥＺＷ）的性能。     

基于方向性零树小波的分形图像编码

该文阐述了分形图像方块编码在小波变换域内实现的原理,将零树概念扩展后与小波域的分形仿射变换相结合,提出一种基于方向性零树小波的分形图像编码方法。计算机模拟实验表明,在高压缩比时,其编码性能优于典型的基于四叉树分割的分形图像编码性能,接近于嵌入式零树小波编码(EZW)的性能。     

基于分形编码的图像压缩域检索

在小波域利用迭代分形码可以唯一表征原始编码图像特征的特点,由此可以利用迭代函数系统的某些特性实现基于分形压缩数据的图像检索操作.文中对基于迭代分形的图像压缩方法和检索方法进行了研究,在小波变换域内提出了一种基于迭代分形的高效图像压缩方法.同时在图像分形码的基础上利用迭代函数系统的分布特性来进行图像间相似距离的计算,从而实现了基于分形压缩数据的图像检索操作.     

基于分形和小波变换的自适应混合图像编码

待编码图像经过金字塔型离散小波变换后的系数在小波域内可以组成分层树状数据结构一个小波树，这些跨越不同分辨率的小波树之间存在一定的相似性，可以通过分形变换来描述，本文正是构造小波树的基础邮基于分形和小波变换的自适应混合图像压缩算法，实验证明，我们提出的图像压缩方法与ＪＰＥＧ相比，能够在相近的压缩比的情况下（６０：１～７０：１）使得重建图像的ＰＳＮＲ（〉２９．５ｄＢ）增加约５．４ｄＢ并且图像的主观视觉     

分形与图像压缩编码

本文概述分形图像压缩的理论基础,介绍分形图像编码的IFS方法,讨论小波技术在分形图像编码中的应用。     

引入非线性变换的分形图像压缩编码

提出了一种基于非线性变换的分形图像压缩编码方法。证明了引入的非线性变换满足压缩迭代映射理论。模拟实验的结果表明 ,与传统的分形图像压缩编码方法相比 ,压缩比和峰值信噪比均有所改善。     

基于小波和分形原理的DDoS攻击检测方法

提出一种基于离散小波变换和分形原理的DDoS攻击检测方法.该方法通过高散小波变换的多分辩率分析突现DDoS攻击特征,对小波变换系数进行盒分形维计算,将经实验确定的关键盒维数作为多维空间的向量序列,最后使用经过样本训练的K-nn（K最近邻）分类器进行攻击识别.实验结果表明分形与小波相结合取得了较好的检测效果,与离散小波检测方法相比,该方法提高了检测精确度.     

提升多小波变换及其在图像编码中的应用

多小波是一种新的小波．他在理论上所表现出来的优势以及他在应用领域所具有的潜力．使其受到高度重视。在短短的几年时间内，他在图像处理方面的应用已取得了一定的成效。提升方法不仅是现存小波变换的一种快速算法．而且是构造新的小波变换的一种工具。根据提升方法和多小波变换的特点，介绍了一种实现多小波变换的提升方法．并把这种提升多小波变换应用于图像处理，结果表明有很好的效果。     

几种常见编码方法的比较

通过对DFT／DCT、子带、小波变换、分形编码的特征分析，得出如下一些结论：DFT与DCT理论成熟，前者因存在复数计算，使得硬件结构较后者复杂，但DCT变换也因分块数限制，在还原图像时可能存在块效应；具有多分辨率分析的小波变换编码，虽然是目前变换编码中较为高级的一种，但也存在选择小波基函数的困难，子带编码具有并行处理和分层传输之优点，但镜像滤波器组的设计难以达到理论要求；根据事物间普遍存在的相似性建立起的分形编码，以其高压缩比换取图像的极端相似性，失真表现为整个屏幕的随机现象。     

基于小波分维的红外图像边缘检测

根据小波变换与分形理论在认识事物的本质上都是基于从总体向局部、从宏观向微观的自相似原理,提出一种以小波作为标尺来定义分维数的思想,将小波变换看作是用小波标尺对信号进行度量,建立一种以信号的细节分量之和作为度量参数的小波分维数.应用小波分维数对红外图像进行边缘提取,实验结果表明该方法简单有效、优于传统的几种边缘提取算子.     

SPIHT嵌入式编码算法在图像压缩中的应用

介绍了小波提升的基本原理及其实现流程,分析和比较了小波提升和Mallat算法在图像压缩中的应用,并将9/7提升小波应用在SPIHT嵌入式图像编码中。实验结果表明,该算法具有低复杂、高保真的特点。     

基于提升小波的MEMS陀螺去噪方法研究

微机电系统(MEMS)陀螺的随机漂移误差是传感器的主要误差,传统硬、软阈值去噪法在去噪效果和实时性方面存在不足。该文从提升小波变换的基本理论出发,分析了提升小波阈值去噪原理,提出了基于提升小波的改进阈值去噪算法,并结合MEMS陀螺输出数据,并对硬、软阈值去噪法与改进阈值去噪法的仿真实验进行比较分析。仿真结果表明,改进阈值去噪法获得了更高的信噪比83.532 7dB,其去噪效果明显优于硬、软阈值,且运算速度较快,更适合实际运用。     

一种基于提升小波变换的音频无损编解码方法

提出了一种基于整型提升小波技术的无损音频编解码方法,该方法在AVS（Audio Video Coding Standards）无损编码基线系统提案RM0框架基础上,通过增加整型小波提升模块,对音频信号进行分带处理,增强了带内信号的相关性,提高了信号的压缩比。最后通过与AVS无损编码基线系统RM0的对比,验证了该技术的有效性。