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为了更有效地进行图像编码,先用U-正交函数系构造出一类新型的U-正交变换, 并以三次U-正交变换为例,研究了基于U-正交变换的图像编码算法。该编码算法首先通过离散U-正交函数系的基函数构造U-正交变换的变换矩阵,并根据U-正交矩阵的对称性给出了U-正交变换的快速算法; 然后应用三次U-正交变换对图像实施2维变换, 再用JPEG标准中的量化矩阵、Huffman码表与熵编码方法对图像的三次U-变换系数进行量化与编码, 实现了基于三次U-正交变换的图像编码算法。实验结果表明, 三次U-正交变换的编码增益、去相关效率与DCT基本相同,而编码效果却与JPEG编码效果非常接近, 且计算复杂度与基于FFT的快速DCT算法基本一致。由此可见, 应用U-正交变换对图像进行编码压缩是一类行之有效的方法,并有望在视频编码中得到应用。 相似文献
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提出了一种新颖的文本可逆数字水印算法。对载体文本进行预处理,将原始可替换同义词的编码值分组作为信息位进行汉明编码,将获得的监督码元比特流利用矩阵编码的方式通过插入空格嵌入到文本中。水印信息则分组利用同义词修改位置编码的方式选定同义词进行替换来实现嵌入。在提取时利用汉明码的译码原理与可替换同义词分组位置编码规则,提取出水印信息并对原始文本进行无损恢复,即实现了文本可逆数字水印。该算法不仅能有效恢复出原始文本,且具有良好的隐蔽性,增强了水印方案的实际应用能力。 相似文献
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提出了一种新的分段可逆矩阵变换去除谱间冗余算法,结合CDF(2,2)DWT去除空间冗余,去冗余效果好于3D-CDF(2,2)DWT,改进的EBCOT算法进行编码。实验结果表明,无损压缩性能远好于JPEG-LS、WinZip、ARJ、DPCM、中国科学院一小组、NMST、MST的结果,以JPL的Canal测试图像为例,平均而言无损压缩比分别比上述算法提高了43%、38%、36%、31%、17%、13%、10%左右。该算法运算速度快,便于硬件实现。 相似文献
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为增强小波变换图像融合算法的实时性,提高视觉增强系统(EVS)可见光图像与红外图像实时融合的效率,提出了一种基于矩阵QR分解和小波变换的图像融合算法.该算法对原始图像的像素矩阵进行QR分解,再利用正交矩阵的性质,根据小波变换图像融合算法对QR分解得到的上三角矩阵进行分解融合,利用QR分解得到的正交矩阵逆变换得到融合图像.实验结果表明,该算法能获得较好的实时性,同时保证较好的融合效果. 相似文献
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可逆线性变换的整型化及其应用 总被引:1,自引:0,他引:1
对可逆的线性变换进行了改造,使之成为整数到整数的变换.首先介绍了3类基本的整数可逆变换,在此基础上,通过对给定线性变换的矩阵分解,给出了一个可逆线性变换整型化的充要条件及其构造方法.该整型变换是可逆的,因此非常适合于无失真的数据处理,如语音或图像的无损压缩. 相似文献
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在海洋数据同化领域,集合最优插值方法中,矩阵求逆过程所使用的奇异值分解(singular value decomposition,SVD)十分耗时。对集合最优插值中逆矩阵的求逆过程进行优化,分别使用LU分解、Choleskey分解、QR分解来替代SVD分解。首先,通过LU分解(Choleskey分解或QR分解)得到相应的三角矩阵(或正交矩阵);然后,利用分解后的矩阵来实现相关逆矩阵的计算。由于LU分解、Choleskey分解、QR分解的算法复杂度都远小于SVD分解,因此改进后的同化程序能得到大幅度的性能提升。数值结果表明,所采用的三种矩阵分解方法相比于SVD分解,都能将集合最优插值的计算效率提升至少两倍以上。值得一提的是,在四种矩阵分解中Choleskey分解使得整个同化程序的性能达到了最优。 相似文献
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SHE Yiyuan & HAO Pengwei Center for Information Science Peking University Beijing China 《中国科学F辑(英文版)》2004,47(4):421-436
Duetothelimitationofcomputationalprecisionandstoragecapacity,transformsusedinlosslessdatacompressionshouldbeequivalentlyinteger-reversible.Reversibleintegertransform(orintegermapping)issuchatypeoftransformthatmapsintegerstointegersandrealizesperfectreconstruction(PR).Peoplestartedtoworkinthisarealongago,andtheirearlywork,suchasStransform[1],TStransform[2],S+Ptransform[3],andcolorspacetransforms[4],suggestedapromisingfutureofreversibleintegermappinginimagecompression,region-of-interest(ROI)… 相似文献
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为了既能保证图象无失真压缩,又能提高编码效率,给出了一种新的基于整型可逆DCT变换的嵌入式编码方法,并实现了基于DCT的无失真编码和有失真编码方案的完美结合,该算法是首先通过计算DCT浮点变换的整数可逆矩阵分解,从而得到可以整数实现的可逆矩阵变换,然后再利用得到的分解矩阵依次对图象样本进行变换;最后将变换得到的系数用多种高效编码方法进行编码,实验结果表明,该新方法用于无损压缩编码时,整型DCT明显好于浮点DCT,而且没有残差的编码问题;用于有损压缩编码时,两者的编码效果相近。 相似文献
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H.264是ITU与ISO联合共同开发的具有高编码效率、高压缩质量的视频新标准。整数变换是其提高压缩性能最主要的改进方法之一,基于同样的整数变换过程的变换基可以不唯一,因此在整数变换的理论确定后,寻找变换基是一件重要的工作,提出了一种通用的变换基生成算法。该方法通过分析整数DCT变换的原理,指出了整数变换矩阵应该满足的4个约束条件,以满足正交性约束为出发点,导出了整数矩阵元素之间的数量关系,并辅以另外3个约束条件,采用搜索的方法寻找变换基。实验结果表明,该算法在经过几十步的搜索后,就能找出所有可用的变换基,JVT参考模型用到的变换基也在其中。 相似文献
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DPCM与整数小波变换相结合的图像无损压缩 总被引:1,自引:1,他引:1
论文讨论了将DPCM变换与整数小波变换相结合的方法来实现图像的无失真压缩。在论文压缩算法中,首先对图像进行DPCM预测,将差值图像经过整数小波变换,然后再用无损SPIHT算法进行压缩编码,最后再经过相应的逆变换即可以得到重构的无失真图像。该方法简单易懂,硬件实现方便。仿真结果表明,这是一种效果很好的图像无损压缩方法。 相似文献
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分形图像压缩作为一种基于结构的图像压缩技术,在许多图像处理中得到了应用。但是分形图像压缩的编码阶段非常耗时,且重建图像的质量效果不佳。针对这些问题,提出了一种基于双层非负矩阵分解的分形图像压缩编码算法。在传统的非负矩阵分解理论上,将投影非负矩阵分解与[L3/2]范数约束相结合,可以在较短的时间内提取具有代表性的图像特征。算法采用双层非负矩阵分解提取原始图像的特征,对图像的特征进行[K]均值聚类,根据对应索引得到分类的图像块,在相应类别块里进行正交稀疏分解得到分形码,最后重建图像。实验结果表明,与快速稀疏分形图像压缩理论重建的图像相比,双层非负矩阵分解的分形压缩算法提高了重建图像的质量,同时缩短了编码时间。 相似文献
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可逆的DCT整型变换与无失真图像压缩 总被引:19,自引:1,他引:18
使用提升的方法,利用FFT(fast Fourier transform)的蝶型构造,完成了FFT与DCT(discrete cosine transform)的从整数到整数的变换.变换本身是可逆的,因此非常适合于无失真图像压缩. 相似文献
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为了实现彩色图像的完全可逆压缩,通过分析目前彩色图像压缩需要进行色彩空间转换的必要性,并在JPEG压缩标准的可逆颜色空间转换研究的基础上,指出了JPEG2000压缩标准中可逆颜色空间转换公式中所存在的一些问题。文中主要对JPEG2000中颜色空间I0I1I2和Y0Y1Y2的可逆变换,利用提升的方法给出了从整数到整数的完全可逆变换过程。从而为JPEG2000压缩标准中完全可逆图像压缩中色彩空间转换提供了一种简单而有效的实现方法。 相似文献
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介绍了基于正交变换的无损音频编码的技术框架,并对其关键技术即分帧、整数变换和熵编码作了深入的分析和研究,同时实现了音频信号的编解码。最后将其在性能上与其它预测方案进行比较,结果表明其在压缩比上存在优势。 相似文献