自适应算术编码及其在图像编码中的应用

文章介绍了自适应算术编码的基本原理和实现方法,提出了一种基于预测编码和自适应算术编码的图像编码的算法,这种方法能根据图像的区域特征自适应地选取相应的编码模式,提高编码效率。仿真结果表明该算法能有效地提高图像无损编码的效率。     

基于小波变换的视频压缩新方法

提出了以小波变换为核心技术的视频压缩系统的具体实现方法，设计了系统的整体框架，对各个模块都提出了改进和具体实现的算法。对于帧内图像的编码，提出了Mallat小波变换的改进延拓算法，加入了感觉加权量化。对于帧间图像的编码，针对低码率电视会议的特点改进了三步搜索法，在保持低复杂度的基础上提高了搜索的精度，同时为了提高编码效率，对运动补偿后的残差图像也进行小波编码。实验表明，这种算法的性能优于传统的视频压缩方法。     

带噪图像的多扫描阈值分割编码算法的研究

零树编码算法是一种有效的图像编码算法,但是噪声会破坏零树结构特性,影响零树编码算法的效率,针对噪声图像提出一种基于多扫描阈值的图像分割编码算法,该算法利用多扫描阈值结构对噪声图像进行软阈值去噪、并完善逐次逼近量化过程;对重要高频子带采用图像分割编码,只对重要系数进行编码, 将大量非重要系数集中成图像块不予编码,更有效地降低码率.实验结果表明,算法有效地去除了噪声,提高了编码图像的质量和编码效率,在相同的压缩比条件下,算法在编码速度、图像复原质量方面都优于EZW算法.     

基于ROI编码的任意尺寸测量图像的压缩方法

针对基于感兴趣区域(ROI,Region of Interest)的测量图像算法中存在的编码冗余、适用范围受限等问题,提出了一种适用于任意分辨率的测量图像压缩算法。该方法通过加入ROI中A类集合的分类,优化了码流的输出,进一步提高了算法的编码效率;根据小波变换的特点和测量图像对编码算法的要求,通过分区域编码解决了测量图像在编码过程中分辨率受限的问题。实验表明,方法实现了对任意分辨率测量图像的编码,并在不影响测量精度的前提下,获得了优于基于感兴趣区域的测量图像压缩算法的压缩性能。     

基于预处理-修正模式的分形图像压缩方法

通过迭代函数系统（IFS）的不动点来逼近源图像的分形图像压缩方法是图像编码的一种相对新的技术。目前这种方法已派生出众多的图像编码方案，其中大多采用分块和匹配的方法来实现对图像的编码。为提高计算效率，总是希望能用尽可能少的域块（Domain Block）为图像的分类块（Range Block）找到最佳匹配。但这种考虑容易导致最终获得一个有些粗糙的图像编码。本文提出了一类预处理-修正模式的分形图像编码方法。我们保留原有编码作为预编码，进而提出修正预编码的具体算法。算法中充分利用了已有的计算结果，且修正编码过程中可以适当地加入人工干预，有利于提高压缩效率和改进编码质量。     

DCS图像序列编码方法的研究与实现

根据DCS网络安全相关规定,DCS操作员站不允许直接联网。需要通过外置采集卡采集图像信息来寻求远程专家的指导。为了提高图像传输的效率,需要针对电厂DCS图像序列编码问题进行研究。结合DCS的图像特点和常用视频编码算法的优势和不足,本文提出了一种应用于DCS图像序列的编码算法。经过实验对比可以发现该算法较常用编码算法在编码DCS图像序列时有更好的效率和清晰度。利用此算法高效高质的处理了传输中的DCS图像,提高了专家系统的应用效率,从而有效的解决了电厂问题因专家在异地无法在第一时间解决的问题,保证了电厂安全、稳定的运行。     

基于粒子群优化算法的分形图像压缩编码

针对基本分形图像方法中编码时间过长的问题和提高IFS自适应图像压缩编码方法的适应能力,在按人类视觉对比灵敏度分类的基础上,提出了一种源于鸟群捕食系统模型的粒子群优化算法（PSO）的分形图像IFS自适应压缩编码的新算法,这种自适应编码算法利用图像的自相似性以及应用PSO在分形编码过程中局部迭代函数系统（PIFS）参数的搜索。通过Matlab6．0实验仿真实验结果表明,此方法有效减小了搜索空间,加快了编码速度。基于视觉特性的粒子群分形编码算法明显优于传统的分形块编码算法。     

基于粒子群优化算法的分形图像压缩编码

针对基本分形图像方法中编码时间过长的问题和提高IFS自适应图像压缩编码方法的适应能力,在按人类视觉对比灵敏度分类的基础上,提出了一种源于鸟群捕食系统模型的粒子群优化算法（PSO）的分形图像IFS自适应压缩编码的新算法,这种自适应编码算法利用图像的自相似性以及应用PSO在分形编码过程中局部迭代函数系统（PIFS）参数的搜索。通过Matlab6．0实验仿真实验结果表明,此方法有效减小了搜索空间,加快了编码速度。基于视觉特性的粒子群分形编码算法明显优于传统的分形块编码算法。     

利用OBDD编码的快速二值图算法(英文)

对利用有序二元判定图 OBDD 编码二值图像进行了研究,该方法可以节约大量的空间,并在此基础上,提出了各种二值图的算法,包括解码和集合运算(并、交、差、对称差、包含和互补)。实验结果表明这种基于OBDD 编码的方法比现有的二值图编码方法效率更高。     

一种非限制行程的行程码图像压缩方法

在信息社会高度发展的今天,图像成为可以传递信息的重要载体之一。由于未经处理的图像信息量非常大,大力研究和开发图像压缩编码技术就非常重要。文中通过对行程编码算法的研究和分析,提出了一种非限制行程的行程码图像压缩方法,该方法灵活处理了行程长度,克服了传统行程编码中行程长度固定的局限性,实验表明运用这种方法实现静态图像压缩可以使压缩效率得到进一步的提高,适应性更加广泛,特别是对于存在连续阴影或者大量连续相同像素的图像压缩,效率显著提升。该方法为实现静态图像压缩开辟了新的思路和途径。     

结合小波变换的零搜索分形图象编码

为提高分形图象编码的质量,缩短编码时间,针对Monro在文献[1]中提出的零搜索分形图象编码方法,其恢复图象在存在的块效应的问题,提出了一种结合小波变换的多项式近似快速分形图象编码方法,该方法是利用各频带间能量分布不均衡的特性,构造一种结合小波分解的分形图象编码算法,首先对图象进行塔式离散正交小波变换,然后再对小波系数进行分形编码,实验结果表明,用该算法对图象进行编码,不仅使恢复图象的质量得到了较大的提高,而且编码时间仅用1．48s。     

一种基于分形小波变换的工业电视图象编码方法研究

通过分析工业电视图象的特点,提出了一种基于分形小波变换编码的工业电视图象压缩方法,从而较好地解决了分形编码只能压缩静止图象的不足,该方法不仅适合于煤矿工业电视图象压缩,而且还可用于其它背景区图象相对静止的工业电视图象的压缩编码,实验结果表明,该法可取得较高压缩比和峰值信噪比,因此具有实用价值。     

基于三维块特征分类的彩色图像编码

将彩色图像的R、G、B三帧作为整体考虑，并利用三维离散余弦变换（3D-DCT）进行压缩编码是彩色图像编码的新方法。为了进一步提高基于该方法的彩色图像编码效率，该文提出了基于三维块特征分类的彩色图像编码算法。实验结果表明，该方法同传统彩色图像编码方法相比，在保证相同的恢复图像效果时，将压缩比提高了约22%，也能够进一步提高基于3D-DCT的彩色图像压缩编码的性能。     

窄带宽环境下的动态图像压缩

实现窄带宽环境下的动态图像传输需要对图像数据进行有效压缩。提出采用改进的小波零树编码算法，在零树编码过程中，对连续零树根所采用的游程编码以及对非零小波系数的编码采用了一种新的码扩展算法，与通常的码扩展法相比具有单位比特拥有更大信息量的特点，并且运用图像拼接技术缓解了小波图像压缩在小尺寸图像上不理想的问题。     

分形图像编码的四叉树方法

提出了一种分形图像编码的方法－基于四叉树的分形图像编码（FICBQ）方法。这种方法采用二值图像的四叉树表示方法实现图像分割,图像块的尺寸可以动态调整。与基本自动分形图像编码（BAFIC）相比,它克服了图像分割时图像块尺寸固定的主要缺陷。FICBQ方法简单且易于实现,压缩比和编码速度得到明显提高。实验结果表明,该方法的RPSN和压缩率分别是29．37dB和11．09时,编码时间约是BAFIC方法的1／22。     

一种基于字典的快速分形图像编码方法

针对传统分形图像编码方法编码时间较长的问题,提出一种基于字典的快速分形图像编码方法。利用Julia分形集通过较少参数即能产生丰富图像的特点,将其做成压缩字典,对任意图像均可在字典内查找到合适的定义域块。实验结果表明,在保证编码效果的前提下,该方法可以提高编码速度,尤其对于大尺寸图像,提升幅度更为明显。     

一种基于图像纹理分析的分形和SPIHT混合编码

从研究分形图像编码和零树编码各自的优劣点以及它们之间的结合点出发,寻找了一种基于图像纹理分析的分形和SPIHT混合编码,目的在于充分利用景物特征和人眼的视觉特性,提高分形变换和零树在图像编码领域内的协同能力。该方法利用SPIHT算法位平面编码的渐进特性,用基于灰度模型的统计特征分类方法将分形和SPIHT相结合,得到更符合人眼视觉特性的编码方案。实验结果表明,该方法能进行较好的图像块分类,并取得较高的压缩比,而且在人眼视觉允许的范围内且同时又要求高压缩比的情况下具有优势。     

小波变换图像编码的研究进展

基于小波变换的图像编码是当今十分流行的编码方法。文章结合小波变换的特点,介绍了小波图像压缩的基本原理及基于小波的图像多分辨率分析方法,阐述了小波图像压缩方法及其进展。