基于新型三层误差反向传播网络的图像压缩

基于误差反向传播算法对图像进行压缩的工作已有很多。论文介绍了三层误差反向传播网络拓扑结构和新型二层误差反向传播网络拓扑结构,为进一步提高图像压缩的压缩比和压缩质量,在新型二层误差反向传播网络拓扑结构的压缩层和重建层之间加入一过渡层,使得网络在学习过程中更好地收敛到原始图像。论文提出了新型三层误差反向传播网络拓扑结构并给出了相应算法的严格数学推导过程。经过上机压缩测试,相对于其它误差反向传播算法对图像进行压缩的压缩比、学习速度和压缩质量都有很大提高,取得了很好的效果。     

一种新型非线性分形图像压缩编码算法

提出一种简单的非线性分形算法，简化了Popeseu等提出的算法，用于解决压缩字典较小的问题．实验结果表明，这一算法简单可行，具有良好的压缩结果和高质量的重建图像。     

基于过渡区的遥感图像压缩

本文将过渡区的概念引入分类压缩以保证目标的质量。获得目标与背景之间的过渡区后。利用最小距离法将过渡区内的像素判决后划分到目标或背景中去，解决了分类压缩中目标提取的困难。实验结果表明了这种方法的有效性。     

基于人工神经网络的图像压缩方法

本文介绍了一种基于人工神经网络的图像压缩算法。和传统的数据压缩方法相比，它不必领事于预先确定的数据编码方式，而能够根据输入的图像信息自主地完成图像的压缩。实验结果证明了该方法的有效性。     

分布并行的分形图像压缩算法

分形图像压缩算法的时间复杂性很大，在单机上受到限制，针对这方面提出的分类方法，基于邻域搜索算法等虽然降低了时间复杂性，但同时也影响了图像的压缩质量，本文把分布并行机制引入分形压缩算法，提出分布并行的自适应四分树分形压缩算法，并在基于Java RMI的分布并行计算系统中加以实现，实验表明可以获得接近计算结点数的加速比。     

一种彩色误差分散逆半调算法

提出了一种基于小波变换方法的彩色误差分散逆半调新算法，其主要思想是提高低频图的峰值信噪比；并用适当的阈值，增强高频图中边缘细节、降低半调噪声，以达到增强图像细节、提高逆半调图峰值信噪比的目的。     

二维小波变换在图像压缩中的应用研究

通过对二维小波分解与重构算法以及其在工程图像处理应用中的介绍,分析了二维离散小波可分离情况分解与重构的实际算法,研究了算法在图像压缩中的应用方法并分析了应用实例。结果表明,应用该算法可以获得较大的图像压缩比。所以小波技术用于图像处理具有压缩比高、速度快和特征不变性、方便快捷。目标明确等一系列优点。     

基于最小均方误差准则的自适应图像压缩编码算法

探讨了一种基于最小均方误差准则的自适应图像压缩编码算法（ＭＭＳＥＡＣＣ），该算法将最小均方误差ＢＴＣ、内插法和四叉树技术有机结合起来，根据图像的局部特性调节编码算法。仿真结果表明ＭＭＳＥＡＣＣ算法与Ｎａ－ｓｉｏｐｏｕｌｏｓＰ等提出的自适应算法相比，在相同的压缩倍数下，能得到更好的编码性能。     

基于分形几何的WFA算法在图像压缩中的应用

对WFA算法进行进一步的研究,结合平均保持和迭代推导算法,提出了基于分形几何的WFA算法在图像压缩中的应用方法,能有效提高图像压缩比和信噪比。     

基于匹配概率活动表的分形图像快速压缩编码算法

本文在Jacquin提出的自动分形图像编码算法的基础上,针对各定义域块与值域块的匹配概率不相等,提出了基于匹配概率活动表的分形编码算法,为进一步加快编码速度,从理论上重新定义了定义域块与值域块间距离的计算,并分析了值域块类型与门限取值间的关系,并经实验给出了门限的具体数值。实验结果表明,与基本自动分形图像编码方法相比,在保持重建图像质量的前提下,运算时间大大下降,加快了分形图像压缩速度。     

基于sam多小波的图像压缩

图像压缩是多媒体的关键技术之一,寻求好的图像压缩方法是一个重要的研究方向。多小波拥有对称性、正交性、有限支撑等重要特性弥补了单小波的不足,提出了一种新的图像压缩方法,该方法以sam多小波变换为基础。实验证明,该方法具有很好的压缩效果,在一定的压缩比下可达到很高的峰值信噪比。     

基于Kohonen神经网络的分形图像编码

本文提出利用Kohonen自组织神经网络把母块分类与特征抽取结合起来有助于改善分形编码的时间。因为特征抽取减少了问题的维数并且使网络能够在一幅和实验图像分离的图像上得到训练。自组织网络为分类引入了一个领域拓扑结构，并且不需要事先指定一组适当的图像类。网络按照在训练期间观测的图像特征的分布来组织自己。结果表明，该分类方法可以将编码时间减少两个数量级并保持可观的精度和压缩性能。     

一种新的基于小波变换的图像放大算法

图像放大技术的主要难点在于如何使放大后的图像尽可能保持原始图像的清晰度.传统的内插法存在着一定的缺陷.提出了一种新的图像放大算法,该算法以小波变换为基础,采用分段样条插值法进行高频系数放大,通过对变换系数进行非线性增强保证放大图像的清晰度.实验证明,该方法具有很好的放大效果.     

基于小波包变换的分层预测图像压缩算法

将基于上下文的算法编码方法和位平面编码方法有机结合,得到了基于小波包变换的分层预测图像压缩算法ＢＰＰ,为了充分利用小波系数间的各种相关性,在组合父子,邻居和兄弟相关性基础上得到了其它四种相关性,提出了小波包基选择方法既保持了父子相关性,彰关,根据二类拉数据的特点,进行了相应的预测和编码,对比分析表明ＢＰＰ的压缩效果 一的其它小波图像压缩算法。     

基于JPEG2000的交通监控图像高速实时压缩应用仿真研究

随着交通公路运输的快速发展,公路交通安全形势日趋突出,尤其在低等级公路地势险峻的路段交通事故时有发生,因此迫切需要建立针对这些路段的交通监控系统.但是,传统的交通监控系统设计模式不能满足低成本建设的要求.针对山区及边远地区公路车流量较少的应用环境,提出了使用CCD相机拍摄图片,利用无线网络进行监控图片传输的设计构想.并针对交通监控图像的实时、高速、高压缩率传输需求,在Visual C 环境下,建立了对监控图像进行压缩、传输、解压、接收、显示等过程进行仿真研究的仿真系统.该系统主要使用JPEG2000算法进行了仿真分析,在仿真系统的设计实现中采用图像分块压缩等关键技术,并针对压缩速度提出了压缩效率、信噪比等评价指标.仿真结果证明了图像数据压缩系统的有效性.本项研究成果可以用于对监控图像实时压缩技术进行仿真研究和分析,并可以指导相关监控设备的研发及监控系统设计.     

基于SPIHT树结构和SVM回归算法的图像压缩研究

提出一种结合SPIHT系数树的支持向量回归图像压缩方法.首先通过离散小波变换,然后融合SPIHT树结构,分解出小波系数,以一个系数树上的系数构成一个向量,采取SVM回归实现对DWT系数相关性的学习,使用较少的支持向量表示原始系数,从而实现图像压缩.原始图像经过小波变换,分解成不同尺度的多个子频带,最低子频带系数集中了大部分能量,对图像重构起决定作用,直接采用DPCM编码,所有高频子带数据进行SVM回归压缩,最后所有数据采用算术编码.实验表明,本算法可有效提高图像的压缩效率,与JPEG2000算法相比较,在压缩率较高时,信噪比明显高于JPEG2000.     

基于LZW压缩的图像信息隐藏方法

利用信息加密技术和信息隐藏技术中的相关思想,提出了一隐一密、先压缩后隐藏的优化信息隐藏技术的方法.首先采用LZW方法压缩秘密信息,并利用所设计的简单易行的信息嵌入算法进行信息隐藏,实现了利用图像进行信息压缩和隐藏的系统,取得良好的效果.     

Matlab在人脸图像压缩研究中的应用

以人脸图像的压缩为例,介绍了Matlab在图像压缩研究方面的应用,重点探讨用Matalab的图像处理、神经网络和小波工具箱实现图像小波分解和设计矢量量化器的方法。     

Bayer图像的准无损压缩和硬件实现

目前Bayer格式是最常见的CMOS和CCD图像传感器的数据输出格式,基于对Bayer格式图像特性的研究的基础上,讨论了Bayer格式图像的几种准无损压缩算法,并运用CPSNR方法对不同算法的性能进行评价.对其中一种压缩算法提出了硬件结构,用FPGA方案实现,通过验证,符合设计要求.