NTT：一种图像压缩的新算法

1 图像压缩技术近几年来多媒体技术以其强大的生命力在全球逐步形成了一股不可阻挡的洪流。多媒体数据与传统的数据有很大差别,它具有数据类型多、数据量大等特点。随着多媒体技术的发展,对于多媒体数据特别是视频图像进行实时处理的需要越来越迫切。因此,图像压缩处理技术成为多媒体信息处理的关键技术之一。     

基于小波变换的SAR图像压缩算法研究

针对合成孔径雷达(简称SAR)图像局部相关性较弱、对比度低、纹理丰富、难以保真压缩等特点,提出一种以小波变换为核心的图像压缩算法;文中重点介绍了编码器的预处理、离散小波变换、量化和熵编码等四个核心模块的实现过程;该研究课题应用该算法对某次航拍的实测数据进行压缩处理,并与标准JPEG压缩算法进行了效果对比,结果表明该算法具有高压缩比、低算法复杂度的优点,较适用于SAR图像的实时压缩与传输。     

NTT--数论变换算法在图像压缩技术中的应用研究

提出了一种全新的图像数据压缩算法,即数论变换（Ｎｕｍｂｅｒ Ｔｈｅｏｒｙ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍａｔｉｏｎ,ＮＴＴ）算法,证明了在以正整数ｐ为模的整数环Ｚｐ上ＮＴＴ是线性正交变换,以及在Ｚｐ上具有卷积特性等,设计了具有ＦＦＴ类型的快速算法,该算法可采用移位操作实现,其程度优于ＤＣＴ变换,最后通过实例比较,说明了该算法在图像数据压缩中表现出运算速度快、精度高和压缩效果好等优点,ＮＴＴ算法的研究,为图像压     

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。     

CCSDS高光谱图像压缩算法的优化

对CCSDS算法进行了优化,提出了OCPC算法。该算法采用两种预测模式根据像素点位置自适应地选择预测方法,并且编码采用Golomb Rice编码方法,编码中仍然采用自适应编码K的计算方法。最后对OCPC算法的压缩特性进行了验证,取得了优越的压缩性能。     

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DSP的图像压缩系统设计与算法研究

提出一种基于DSP和FPGA协同设计实现视频图像压缩的控制逻辑方案。由FPGA模块来实现图像采集,DSP模块进行编码压缩,同时针对块匹配算法中搜索精度与计算复杂度相关性问题,介绍了一种基于块匹配的量子行为的微粒群优化算法（Block Match Quantum-behaved Particle Swarm Optimization,BMQPSO）。在图像的实时压缩算法处理中,先对原始图像序列每一帧的宏块用微粒子进行搜索,再根据收敛性要求对压缩编码进行优化。实验结果表明该算法压缩效果优于经典搜索算法。     

基于HEVC与聚类算法的计算机桌面图像压缩算法

对基于HEVC与聚类算法的计算机桌面图像压缩方案进行研究,将计算机桌面图像进行自适应块分类,利用颜色聚类算法对块进行颜色聚类,简化颜色总类、节省码流、改善编码性能。再利用HEVC帧内预测编码算法对块进行压缩,为高清分辨率计算机桌面图像网络共享,提供高效的图像压缩方法。     

RLE图像压缩算法优化研究与应用

该文对比了传统的RLE(游程编码)算法,通过对RLE压缩编码的分析,得出RLE压缩算法存在很大的优化空间,并实现了优化后的RLE图像压缩算法,且着重介绍了这种算法的优缺点和优化方向。     

PPM压缩算法在图像压缩中的应用

PPM算法是一种文本无损压缩算法。它同广泛应用的WinZip相比具有很高的压缩比，后者主要应用了L－Z算不。而后者之所以能够得到广泛的应用主要是由于其易用性以及简单性，这正是PPM算法主要的缺点。PPM^*算法对PPM算法进行了改进，提高了压缩率，并且使所需内存大大减少。用按照PPM^*C算法编制的软件应用于图像压缩领域，效果同WinZip以及另一种压缩算法L－Z－W相比要好。     

离散余弦变换在图像压缩算法中的研究

随着通信技术的发展,图像的压缩技术日益受到人们关注。主要研究了利用离散余弦变换(DCT)技术对图像进行压缩,通过Matlab仿真分析了利用DCT技术进行图像压缩的优点。首先介绍DCT的原理及图像压缩的必要性,通过Matlab仿真深入了解DCT理论;然后利用DCT进行图像压缩,并进行霍夫曼编码分析。通过Matlab仿真进行DCT图像压缩后的效果对比,结果表明,采用DCT压缩图像时在高比特率下能取得较好的效果。     

基于截断HOSVD的图像压缩算法

本文提出了一种新的图像压缩技术。受高阶奇异值分解(HOSVD)的启发,该技术将每一幅灰度和彩色图像都作为高阶张量,并丢弃奇异子张量相应较小的奇异值来实现图像压缩。在文中还证明了HOSVD是SVD矩阵自然扩伸,并且由于n模式奇异向量相应的较大n模式奇异值在张量分解奇异值耗费更多的资源,我们采用截断HOSVD来实现图像压缩。通过对比实验表明,基于截断HOSVD图像压缩技术比JPEG可以获得更好的性能。     

基于多层前馈神经网络的图像压缩的仿真研究

神经网络研究的再度兴起及其在图像编码中的应用，开辟了图像压缩的新途径。该文论述了多层前馈网络用于图像压缩的网络模型、原理、算法及关键技术，并通过大量的仿真实验说明了在BP网络图像压缩中，算法、激活函数和压缩率等参数的选择是至关重要的，它们与收敛时间以及重建图像的压缩性能息息相关。通过对实验结果的详细分析得知，BP网络图像压缩必须综合考虑压缩率、失真率和训练时间等因素，在学习规则、激活函数、隐层神经元数和压缩性能之间进行权衡，以满足实际应用。     

一种使用缓存的远程屏幕图像压缩算法

提出一种使用缓存的远程屏幕图像压缩算法,算法将图像划分为小区域,然后判断区域颜色数目,颜色数目小于等于界限值时采用无损的压缩方式,否则采用有损的压缩方式,同时服务器与客户端使用同步缓存,发送数据前先进行缓存匹配,匹配成功只发送取得数据的方法,不用发送实际数据,从而减少数据发送量。     

一种基于非分离小波的图像压缩算法的研究

提出了一种基于非分离小波的图像压缩算法，构造了不同性质(正交性，对称性，消失矩等)的小波滤波器，利用这些滤波器实现了非分离小波域的图像压缩，比较研究了在采用不同性质的小波函数的情况下非分离小波变换和张量积小波变换在图像压缩中的应用。从实验结果可以看出，非分离小波在性质接近时，在很多情况下要优于单小波与多小波，是一类具有良好应用前景的高维小波。     

一种使用缓存的远程屏幕图像压缩算法

提出一种使用缓存的远程屏幕图像压缩算法,算法将图像划分为小区域,然后判断区域颜色数目,颜色数目小于等于界限值时采用无损的压缩方式,否则采用有损的压缩方式,同时服务器与客户端使用同步缓存,发送数据前先进行缓存匹配,匹配成功只发送取得数据的方法,不用发送实际数据,从而减少数据发送量。     

面向图象压缩的图象分类及压缩结果预测

图象数据存在冗余使图象压缩成为可能 ,而不同图象的数据冗余度特别是空间冗余度相差很大 .对被压缩图象的空间冗余度这一图象的本质属性进行研究、减少图象压缩及方法选择时的盲目性是非常必要的 .为此提出了面向图象压缩的图象分类这一新概念以及具体分类算法 .该算法利用图象小波高频系数的分布特点 ,采用图象边缘度作为图象空间冗余度的度量 ,将不同内容的图象按边缘度大小分类 .分类的结果可对不同图象的压缩结果进行预测 .实验结果表明 ,图象分类结果和对压缩结果的预测是有意义的 ,并与人的视觉相吻合 .该分类思想对其他图象处理算法的选择和优化也有参考价值 .     

一种改进的零树小波图像压缩算法

基于小波变换的图像压缩算法在较低码率时出现的Gibbs效应多年来一直未能得到很好的解决,其主要原因是,纯粹基于像素值的MSE(mean square error)准则对于图像边缘对应的小波系数分配了较少的比特数.文章在详细分析了Shapiro和Said & Pearlman等人提出的零树小波压缩算法的基础上,从抑制高频噪声和图像边缘对应系数的自适应量化等方面对原来的算法进行了改进,给出了相应的对比实验结果.文章的主要意义在于,提出了识别与压缩相结合的思想,由于小波变换的空间局部化特性,因此可以进行非常灵活     

Huffman算法的改进及其在图像压缩中的应用

本文改进了Huffman编码算法,主要是针对Huffman编码生成Huffman树构造中的排序方法的改进,提出一种基于"堆排序"的新方法。采用堆排序找到最小值实现Huffman编码,经过这种改进的Huffman编码方法对内存读写的次数大为减少,从而提高了响应速度。使得Huffman编码效率有所提高。通过对JPEG的Huffman压缩算法的分析以及采用4个JPG文件对改进的和传统的Huffman算法进行了仿真实验,对比分析表明改进算法的性能无论是压缩比率还是压缩时间方面都比经典的Huffman算法性能有所提高。