基于小波变换的三维医学图象压缩技术的研究

满足诊断要求的医学影像无失真压缩编码技术的研究是图象压缩编码研究的新领域,也是ＰＡＣＳ系统和远程医疗诊断系统研究的热点之一。该文正是以ＣＴ,ＭＲＩ等医疗成像设备在临床应用时一次检查产生的人体某一部位的多帧断层图象组为对象,取目前编码领域最具潜力的小波变换技术,并将小波变换由二维推广至三维,同时将二维工邓列图象组视为三维图象而开展的医学影像编码技术研究。实验结果表明,在经临床医师确认的失真门限附近,     

一种基于小波变换的静态图象压缩编码方法

本文介绍了一种利用小波变换对静态图象数据进行压缩编码的具体方法。主要内容包括小波变换在图象压缩编码中的应用原理、变换域的量化、数据编码技术，以及计算机模拟结果和评价。文中描述了一种实用的基于小波变换的图象数据压缩算法。     

彩色图象的广义分形小波变换压缩算法

基于广义二维分形小波变换,提出了一种新的复合分形小波变换图象编码算法,并将该算法推广到三维彩色空间,实现了彩色图象压缩。同时,提出了一种自适应小波子树分割算法。该算法根据图象局部区域纹理的复杂程度对小波树进行分割,有效地避免了解压缩图象中的分块效应。对彩色图象的实验表明在压缩比相同的情况下。新算法可得到更好的图象效果。     

基于快速G小波变换的图像压缩及放大

本文采用离散小波变换的方法，利用Ｇ小波变换对ＴＩＦＦ格式的灰度进行了压缩及放大。利用Ｇ小波基函数的性质，提出了快速Ｇ小波变换的实现方案，使得Ｇ小波变换的速度得到了显著的提高，另外，对Ｇ小波变换进行了一些改进，使图象可以按任意比例进行压缩及放大；在小波变换后以按地数据进行了量化处理，提高了图象的保真度。     

DPCM与整数小波变换相结合的图像无损压缩

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。     

一种基于小波变换的平滑预处理压缩算法

在现在编码标准(如MPEG4)中,基于小波的压缩算法已经成为一种主要技术。文章在已经成熟的小波变换及零数编码等算法的基础上,分析小波变换以及小波变换系数的特点,经过多次实验得出一种在小波变换前对图象先进行预处理的可逆平滑算法。实验表明这种算法在已有小波压缩编码的基础上大大提高了图象压缩效率。     

采用模糊字典编码的小波图象压缩方法

本文讨论了采用小波变换进行图象压缩的基本方法。并根据小波变换域数据的基本特性，在字典编码算法的基础上提出了二维模糊字典编码算法，将传统的变换压缩方法中的量化和编码部分有机地结合起来，并取得了较好的压缩效果     

一种基于局部极大模和分形的混合编码方法

在分析分形理论和小波变换模极大值用于图象压缩方面优缺点的基础上 ,根据它们的特点 ,综合利用两种方法的优点 ,弥补它们不足 ,提出了一种基于小波变换极大模和分形的混合编码方法 .该方法先利用小波局部模极大值提取的图象边缘特性来进行图象编码 ,然后用分形的自相似性对图象的误差图进行压缩 ,以获得高压缩比和质量好的恢复图象 ;同时还简单进行了理论阐述和给出了具体算法的步骤 .实验结果表明 ,采用此方法压缩后的图象不仅视觉效果好、无方块效应 ,而且边缘无振荡现象、图象清晰无模糊 ,压缩比高 .     

PACS中的三维小波图象压缩

满足医学影象临床诊断需要的无失真压缩编码技术的研究是图象压缩研究的新领域,也是ＰＡＣＳ系统和远程医疗诊断系统研究的热点之一。该文提出将三维小波压缩技术应用于ＣＴ,ＭＲＩ等所产生的多帧断层图象,把二维医学序列图象组视为三维图象进行了研究,并提出了一套完整的,切实可行的三维小波压缩方案。通过实验证明,三维小波压缩技术大大优于目前ＰＡＣＳ中最常用的二维ＪＰＥＧ编码和二维小波压缩技术。     

高质量运动图象压缩编码的小波变换方法研究

研究基于小波变换的高质量运动图象压缩编码方法。通过对运动估计后图象内的帧内编码宏块首先进行离散余弦变换（ＤＣＴ）编码,然后再对整幅图象进行小波变换（ＷＴ）与零树编码,从而达到运动图象的高质量压缩编码目的。     

一种有效的无损图象编码方法

由于一些正当的原因,无误差编码在某些应用中是唯一可接受的压缩方法。文章首先采用一种整数到整数小波变换对图象进行分解,然后通过优化改进著名的SPIHT压缩算法2,实现了一种有效的无损编码方法。压缩结果表明：该方法性能优于经典的一些无损编码方法,同时也优于直接采用SPIHT的无损压缩方法,因此可推广应用到卫星遥感图象、医学图象的传输和归档中去。     

气象格点资料的准无损压缩方法

格点数据是气象资料存储交换的重要形式,资料量的爆炸性增长给数据的存储、传输带来了巨大压力。采用离散余弦变换(Discrete cosine transform,DCT)构造了气象格点资料的准无损压缩方案,对位势高度、经向风、纬向风及温度4个要素,分别按照3种精度对压缩效果进行了对比,并对该方案在要素场的直接分析和作为初始场进行模式积分两类应用进行了误差分析。结果表明,该方案可以大幅度提高气象格点数据的压缩效率,由此带来的压缩损失非常小,无论是用于数据的直接分析、诊断计算还是模式积分,其误差是可以接受的。该方案能提高气象海量数据的存储和传输效率,为提供快速气象数据响应和预报服务打下基础。     

用光学方法实现图像数据压缩时对滤波器的精度要求

为了使光学滤波器在空间频域进行小波变换时,能满足图像压缩的精度要求,通过利用光学滤波器在空间频域进行小波变换(或其他变换)来实现图像数据压缩时对滤波器的特殊要求的研究,结合人眼视觉特性(HVS)及视觉感知图像质量评价方法,推导并得出了用光学滤波器来实现图像数据压缩时的精度误差上限的估计值,从而为设计用于高质量图像数据压缩的此类光学滤波器提供了依据,仿真实验证实,光学滤波器能满足图像数据压缩的精度要求。     

一种改进的基于离散余弦变换的声音压缩算法

摘要：声音压缩传输是异常声音检测系统中的重要模块。针对现有算法不能满足系统实时性要求的缺陷,提出一种采用角度误差限定分段拟合和离散余弦变换(DCT)的声音压缩算法。该算法先设置合理的角度误差,从时域波形的第一个采样点开始按照几何夹角和限定的角度误差逐点判断是否可以压缩,分段模拟信号波形,然后采用传统的基于离散余弦变换算法,选取合适的阈值再次进行压缩。实验结果表明,与传统的声音压缩算法相比,提出的算法在压缩效果上有较明显的改善。     

基于AR模型的二维自适应提升小波变换算法

研究先更新再预测的经典自适应提升小波算法,提出一种基于自回归(AR)模型的二维自适应提升小波变换算法。根据图像局部特性选择自适应更新算子,利用更新后的系数位置关系给出基于AR模型的预测算子,使预测误差功率最小。实验结果表明,与使用最小均方误差标准的自适应预测算法相比,该算法能够降低高频系数能量,且峰值信噪比也有所提高。     

Ridgelet变换在图像压缩中的应用

Ridgelet变换特别适合描述具有直线或超平面奇性的高维信号。本文将介绍有关Ridgelet变换的理论,并在此基础上提出一种新的基于正交有限Ridgelet变换（FRIT）的图像压缩方法一FRIT＋DWT。试验结果表明,FRIT＋DWT方法较传统Wavelet方法获得了更高的压缩比和更好的压缩效果。     

An analytic model for quantized discrete transform error

Almost every method currently used in the technology of multimedia compression is based on and operates by some type of quantized discrete transform. Due to quantization, there is a difference between the data before and after such a transform usage that can be calculated simply as the (R)MSE (root-mean-square-error) of one to another. In this work, we model any such (R)MSE estimate as a function of the transform itself, which is assumed to be given by its square matrix, of the quantization given by an array of divisors and, finally, of the source data statistics, which are given by the data means and covariances. The model has been designed for one- and two-dimensional transforms and can be applied to any of them, including DCT (discrete cosine transform), DWT (discrete Walsh transform), DFT (discrete Fourier transform), and wavelets. Trial calculations performed for the DCT II, DCT I, biorthogonal DCT I, Haar and Walsh transforms show that the results are very close to those predicted by the model.     

基于DCT快速变换的图像压缩编码算法

在JPEG标准中,基于图像压缩的有损压缩算法中的离散余弦变换（DCT）,应用于很多图像压缩场合,并且在实际操作中,能获得较高的压缩比,同时压缩后的图像与原始图像的视觉效果基本相同,因此得到了广泛应用。为了达到提高图像质量的目的,文中提出了一个基于二维离散余弦变换（DCT）的图像压缩改进算法,该算法通过设置量化系数来控制图像压缩数组的大小。同时,在图像压缩部分利用DCT快速算法。仿真实验结果表明：该算法进一步提高了图像的峰值信噪比（PSNR）和主观视觉质量。     

一种新的无损小波图像压缩算法

基于Daubechies 5-3旋转小波，本文提出了一种无损图像压缩新算法，这一工作证实了小波压缩的如下问题，小波压缩具有与JPEG那样快的运行速度，在不改变变换系数的条件下，采用序贯处理方法能急剧地减小存储器的需要量，能用小波实现图像的无损压缩，对比实验表明，这种快速，有效的无损图像压缩技术比标准的JBIG和无损的JPEG性能要优越。     

基于混合域的改进SPIHT图像编码算法

为使图像压缩编码算法同时具有较高的压缩比和较好的图像复原质量,提出了一种基于Contourlet与小波变换的混合域图像编码方案,并在分析SPIHT算法的基础上进一步改进,取消了SPIHT算法中对LIS表的分类,统一按照先子代后孙代的小波空间树顺序进行编码.仿真实验结果表明,提出的混合域图像压缩编码方案是一种高效的数字图像压缩算法,与SPIHT算法相比,该算法的重建图像具有更好的视觉效果,而且提高了编码速度.