一种新的小波域彩色图像压缩编码算法

为了快速地进行彩色图像压缩，提出了一种基于视觉掩蔽与色彩相关的小波变换域彩色图像压缩编码算法。该算法首先在RGB空间内对原始图像的彩色分量进行小波变换，并结合视觉掩蔽特性对不同区域内的小波系数进行加权处理；然后将经过加权处理的小波系数转换到自定义的Y’U’V’空间；最后依据色彩相关性来构造扩展零树结构，并利用改进的嵌入零树小波（EZW）方案在Y’U’V’空间内对小波系数进行嵌入零树编码。仿真实验结果表明，该彩色图像编码方法是一种高效的图像压缩算法，其编解码时间较CZW算法、CEZW算法缩短约1／3-1／4。     

基于小波变换的一种图像编码方法

利用小波图像系数特点,实现高效压缩编码。文中给出了小波图像系数统计数据例子、符号编码定义以及数值编码结构。采用均匀标量量化方法完成小波图像中的低频子图编码。按照EZW的小波树结构组织低频外的其它子图,利用文中定义的方法对系数进行符号编码与数值编码。用标准图像测试编码方法,并把实验结果与EZW方法比较。结果表明:此方法的编码时间较EZW方法短,在相同压缩比下,峰值对数信噪比(PSNR)有明显提高。     

一种基于视觉特性的零树图象压缩方法

在对图象的小波变换原理进行讨论的基础上，根据不同频率子带和不同方向的小波系数对恢复图象的重要程序和人眼的视觉特性，对“嵌入式零树小波编码”方法进行了改进，提出了一种较为实用的图象压缩方法，实验结果表明，利用该方法可获得具有较高压缩比，信噪比和较好视觉效果的恢复图象。     

基于小波域视觉量化模型的遥感图像压缩

人眼是图像信息的最终接受者,但目前图像压缩算法很少考虑到人眼视觉特性,导致主观失真严重。文章在分析人眼视觉系统和遥感图像特性的基础上,提出对图像小波变换后的系数以块为单位建立人眼视觉量化模型,以该模型计算每个系数块的视觉失真阈值,依据该阈值,对不同频带的小波系数块采用不同量化步长进行量化,保证量化后的小波系数能够有效地保留遥感图像的视觉信息,使解压缩后的图像视觉效果最优。实验结果表明,在相同压缩比下,同样的压缩算法,采用该量化模型之后,压缩后的恢复图像主观质量得到改善,有效保留了图像纹理和细节。     

一种基于小波变换的图像压缩编码方法

前人在图像去噪和图像压缩这两个领域已经取得了诸多成就。本文综合已有的图像去噪、图像压缩算法优势,提出一种基于小波变换的图像压缩编码方法。     

基于HVS彩色图像的扩展零树小波编码方法的研究

提出了一种基于视觉系统（HVS）特性和小波系数的扩展零树的彩色图像压缩编码方法。该算法按视觉重要性排序,产生一种嵌入式比特流。它不仅保留了EZW算法的高效、嵌入式编码的优点,而且获得了在低比特率下的彩色图像经压缩后的优良的复原图像效果。本算法同其他算法相比,在相同的压缩比条件下,恢复图像具有更好的视觉质量。     

基于整数小波变换的静态图像压缩编码技术

目前多媒体和Internet技术的迅猛发展导致了人们对图像编码有了越来越高的要求。由于小波变换所具有的一些特性非常符合图像处理的要求,使得小波变换图像编码得到了广泛关注。本文结合小波变换的特点,对几种经典的小波图像编码算法进行了讨论,并对静止图像编码的研究方向进行了展望。     

基于小波变换的卫星云图压缩方法

本文使用改进后的小波变换零树编码压缩算法压缩卫星云图资料,在压缩比为30：1以上、PSNR大于33的条件下,将发送云图的延迟时间从约16分钟缩短到约40秒钟。     

一种基于离散小波变换和HVS的彩色图像数字水印算法

提出一种利用人眼视觉模型和小波变换进行彩色图像数字水印嵌入的方法。通过将水印信息重复嵌入到宿主图像的中频和高频系数来增强鲁棒性。     

基于小波零树结构的一种图像压缩

本文分析了图像小波分解系数的特点及零树结构，提出了一种基于小波零树结构的图像压缩编码方法，描述了小波图像矩阵及多分辨率、多方向的矩阵元素，给出了求取每个子带中最大绝对值小波系数及忽略此子带引起的均方误差计算公式，定义了编码结构，并用Lena图对该编码方法进行仿真实验．仿真结果与EZW编码方法进行比较，结果表明：此方法在相同的PSNR下，获得了较高压缩比，具有较好性能．     

一种适于压缩细节丰富图像的编码算法

提出了一种针对细节丰富的静态图像的压缩算法。它根据图像经小波（Wavelet）分解后系数的特点和人眼视觉特性（HVS）对Shapiro的EZW(Embedded zerotree wavelet）算法进行改进,解决了EZW算法不能有效地压缩细节丰富图像的问题,同时对一般图像的编码仍保留了EZW算法的高效性。     

基于整数小波变换和嵌入零树的图像压缩算法

小波变换因其具有良好的时、频局部化性能,在图像压缩编码中得到广泛的应用。尤其提升小波的出现使无损压缩成为可能。该文采用整数小波对图像进行四级二维小波变换,根据系数特点介绍了一种小波零树的图像编码算法,给出了具体的算法编码实例,并用512×512的Lena图像对算法进行了仿真实验。     

一种基于小波变换的图像压缩方法

提出一种基于小波变换的灰度图像数据压缩编码方法,基本思路是利用小波变换实现图像的多分辨分解,用矢量量化（ＶＱ）对分解后的图像进行编码,在矢量量化ＬＢＧ算法的初始码书的选取中根据矢量中各分量的特性提出一种改进的随机选取法,避免了可能的胞腔不均现象,提高了码书的质量,而且重构的图像质量也有所提高。     

基于自适应提升格式小波变换的图像压缩研究

为了减小提升格式小波变换中的误差、提高图像的压缩效果,提出基于自适应提升格式小波变换实现图像压缩的新方法。在自适应提升小波变换时,通过梯度法构造决策函数来调整更新算子和预测算子并获取最优的小波基函数,在系数量化时运用整数量化方法。实验结果显示该方法具有较好的压缩效果。     

小波变换在图像压缩中的应用

小波变换克服了传统傅立叶变换的缺点，具有良好的时频局部化性能，从而使得小波理论在图像处理领域得到广泛的应用。实验证明，经过小波变换编解码的图像在实现较高压缩率的情况下能够保证较好的图像质量。     

小波图像压缩进展

小波分析由于具有多分辨分析特性而在图像压缩中得到了广泛应用,产生了许多行之有效的方法和技术。文中综述了小波图像压缩方法及其进展,如零树编码、小波包图像压缩和多小波图像压缩等,并对这些方法的优缺点进行了总结和对比。实践证明,小波包、多小波的压缩性能都比传统的单小波优越。但是,小波包、多小波图像压缩方法还很不完善,具有自己的不足之处,需要对其进行改进和完善以提高运算速度,改进的方法之一就是和其它压缩方法(如分形)相结合。