基于小波图像编码的远程监控系统的设计与实现

小波变换由于其多分辨率特性而特别适合图像编码。该文设计了一种基于小波图像编码的远程监控系统。整个系统由本地监控端和远程主控端组成。本地监控端包括图像采集、小波变换图像编码和发送3个模块。小波变换图像编码由二维小波变换和零树编码组成。设计了监控端各个模块的硬件结构,编写了其硬件结构的Verilog HDL模型,进行了仿真和逻辑综合,并用FPGA进行了验证。编写了主控端的远程接收、控制软件,成功实现了基于小波图像编码的远程监控系统。     

二维离散小波变换的VLSI实现

小波变换图像编码获得了比传统DCT变换编码更好的图像质量和更高的压缩比,然而,实时二维小波变换需要大量运算,因此,专用小波变换芯片的设计已成为小波图像编码中的关键技术,文章提出了一种高速的二维小波变换的VLSI结构。根据模块化的设计思想,设计出一组二维小波变换的基本模块。通过将这些模块按变换要求适当组装,完成了多级二维小波变换,编写了相应的VerilogHDL模型,并进行了仿真和逻辑综合。     

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.     

基于提升小波变换的SPECK图像编码算法

提升小波变换即第2代小波变换,可以实现图像的完全无损编码;SPECK(集合分裂嵌入块编码)是基于小波变换的采用块状结构的图像编码算法。文中介绍了基于提升方法的整数小波变换和SPECK图像编码算法,提出了用整数小波变换代替传统小波变换进行SPECK图像编码。实验结果表明,在相同压缩比下,该算法比EZW(零树小波编码)在重建图像的信噪比方面有所提高,而与SPHIT(多级树集合分列算法)接近。     

基于小波变换的图像编码研究

小波图像编码是近几年发展起：长的一种新兴的图像编码方法。本文结合小波变换的特点，对小波图像编码方案进行研究，并提出小波图像编码的新方案及实现方法。     

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.     

一种三维小波序列图像编码算法及其FPGA实现

根据序列图像编码的特点。利用Harr小波变换、适合硬件实现的快速二维小波变换和快速零树编码算法，提出了一种适合硬件实现的三维小波变换序列图像编码算法。设计了该算法的VLSI结构，编写了相应的Verilog HDL模型，进行了仿真和逻辑综合，并用FPGA进行了验证。     

提升格式的小波变换及在视频压缩中的应用

提升方法是计算离散小波变换的有效手段，将提升三维小波变换用于视频信号压缩。时间方向小渡变换选用Haar滤波器组，空间小波变换则在常规的图像编码所常用的D9/7滤波器组基础上，对其参数进行调整，进一步减少运算量。实验表明这种调整取得了与D9/7双正交小波基本一致图像编码效果，但提高了运算速度。     

一种新的图像编码方法

论述了小波理论、多分辨分析技术与数学形态学的基本方法和内在联系,以及基于这三类理论所产生的形态小波变换的基本思想和应用方法,并将这种形态小波分析方法应用于图像编码。与一般的小波分解方法不同的是,该形态小波分解采用非线性方法,分解结果中图像特征更明显,图像编码压缩比更高,解码出的图像更加清晰;同时由于形态学是基于Minkowski加减基本操作并应用最大最小运算来实现的,分解运算简单,速度快。表明了形态小波及其变换在图像处理中的巨大作用。 。     

基于小波变换的嵌入式图像编码算法的综述

小波变换所具有的良好的空间一频率局部化特性给基于此的图像编码算法提供了广阔的发展空间。其中嵌入式图像编码算法因其提供的良好特性成为静止图像编码新标准JPEG2000的基础。本文对基于小波变换的嵌入式图像编码方法近十年来的研究进行了较全面的综述,着重分析了几种典型算法的原理、实现和编码性能,并探讨了此方法可能的发展方向。     

基于D9/7小波变换的自适应方向提升多小波算法

提出一种自适应方向提升多小波的算法,结合多小波变换的对称性、正交性、紧支性、高阶消失矩以及自适应算法的方向性特征,提高图像压缩的性能。传统的多小波变换只考虑水平与垂直两个方向上的变换,而自适应提升多小波利用图像局部的方向特征寻找像素点之间的相关性,从而减少编码时的预测误差。利用两个D9/7单小波构造提升多小波,并结合率失真(RD)模型自适应地进行提升方向的选择,在减少预测误差与编码比特率之间进行折中选择。实验结果表明,自适应方向提升多小波比传统的提升多小波具有更好的编码性能。     

Image compression through embedded multiwavelet transform coding

In this paper, multiwavelets are considered in the context of image compression and two orthonormal multiwavelet bases are experimented, each used in connection with its proper prefilter. For evaluating the effectiveness of multiwavelet transform for coding images at low bit-rates, an efficient embedded coding of multiwavelet coefficients has been realized. The performance of this multiwavelet-based coder is compared with the results obtained for scalar wavelets.     

图像多小波域矢量量化策略

提出一种基于多小波变换结合矢量量化的图像编码算法(MDWT VQ)。首先对图像进行多小波分解，然后对高频系数用改进后的LBG算法形成的码书进行VQ编码。算法充分利用了多小波域不同分辨率层间各方向子图像的相似性，仅对最高分辨率层进行码书地址索引，低级分辨率层的系数按照一定的组织形式直接套用最高分辨率层的地址索引信息。对比实验的结果验证了该算法在提高图像的重建质量以及在降低位码率方面均比传统的单小波图像编码算法有一定的提高。     

The application of multiwavelet transform to image coding

This work presents a new image coding scheme based on multiwavelet filter banks. First, two dimensional (2-D) multiwavelet decomposition is performed on the original image. Then, several hierarchical trees are constructed in the transform domain, and an extension of set partitioning in hierarchical trees algorithm is proposed to quantize multiwavelet coefficients. Our simulation shows that this scheme is effective and promising.     

基于遗传算法的多小波自适应去噪方法研究

针对噪声在多小波分解后的尺度性以及图像本身的特性,提出了一种基于遗传算法的多小波自适应去噪算法,该方法能通过遗传算法自适应地寻求去噪后图像的最小均方误差.实验结果表明,该算法优于传统算法,不仅能有效滤除图像的噪声,而且能较好地保留图像的边缘信息,具有更加理想的去噪效果.     

单小波去噪方法在多小波去噪中的应用研究

单小波去噪方法中Visualshrink去噪法是渐进最优的。但将'Visualshrink单小波去噪方法用于多小波去噪,其优越性丧失,图象中存在严重的Gibbs效应,且去噪效果降低,对此,我们改进了单小波Visualshrink去噪方法的门限选取,提出了改进的Visualshrink多小波去噪方法(VMD)。同时,还给出了离散多小波变换的具体实现方法。实验结果证明,改进的多小波去噪方法与直接将Visualshrink方法用于多小波去噪相比,前者效果明显好于后者。     

A Lifting Scheme of Symmetric-antisymmetric Multiwavelet Transform for Image Coding

A symmetric-antisymmetric (SA) multiwavelet lifting factorization of matrix filter banks is presented as an extension of Sweldens’ traditional scalar wavelet lifting scheme. A prefilter absorbed (PA) multiwavelet lifting factorization is also presented to reduce the redundant computations in prefiltering. Then an algorithm of multiwavelet lifting is designed and used for signal decomposition. The experimental results show this lifting scheme can achieve lower complexity while preserve high quality for image coding.     

基于平稳多小波变换的红外图像噪声抑制方法

提出了一种平稳多小波变换方法,该方法结合多小波和平稳小波变换在信号去噪方面的优点,给出了二维图像平稳多小波变换的mallat分解重构算法,并对红外图像的平稳多小波变换系数进行阚值处理实现图像去噪,仿真结果表明,相对于平稳标量小波变换和多小波的噪声抑制方法,此方法对噪声有更好的抑制作用,并尽可能多的保持目标的特征和细节．     

基于多小波分解的多光谱图像矢量融合

在实数域中,对称、正交的紧支集非平凡单小波基不存在,而多小波把紧支性、对称性、正交性完美地结合在一起,使小波理论从标量扩展到矢量范畴。考虑到图像多小波变换系数具有矢量特性,该文将基于像素点和基于区域的标量融合策略推广到矢量情形,提出一种新的、在多小波域中基于矢量融合的图像融合算法,充分利用多小波变换域系数矢量内部各个分量的相关性来提高融合质量。两波段真实多光谱图像融合实验结果表明,与单小波标量融合方法相比,多小波矢量融合算法获得的图像具有较优的视觉效果和客观评价指标,从而证明了用于图像融合时,多小波较之单小波更适合于人类视觉系统,具有广泛的应用前景。     

基于离散向量小波变换的多光谱图像融合

为了能够更好地把多光谱图像和高分辨率图像的图像信息综合起来,以提高对图像信息的分析和提取能力,在研究了离散向量小波图像分析法之后,本文提出了一种基于离散向量小波变换的像素级图像融合新方法。向量小波作为标量小波的一种扩展具有很多标量小波所没有的优点。向量小波分析能够为图像提供一种比标量小波多分辨分析更加精细的分析方法。利用向量小波将多光谱图像和高分辨率图像进行融合后得到的融合图像,能够很好地将原图像的细节融合在一起。给出了该方法的融合结果,通过与其它融合方法进行主观与客观的评价比较,证明该融合方法可以获得更好的融合效果。