一种基于小波变换新型的图像压缩算法

提出基于一种基于小渡变换的新型图像压缩算法,该算法在对图像进行多级小波变换后,利用3个方向上各自小波系数之间的相关性,构造符合图像特征的跨频带矢量,依据矢量能量和零树矢量综合判定进行矢量分类,并采用了基于人眼视觉特性的加权均方误差准则和基于成对最近邻算法(PNN)的LBG算法进行矢量量化,提高了图像的编码效率和重构质量.仿真结果表明,该算法实现简单,在较低的编码率下,可达到较好的压缩效果.     

基于矢量量化的数字视频压缩技术

对基于矢量量化的数字视频压缩技术进行了论述，并根据分析结果提出了一种新的矢量量化算法——多级矢量量化联合编码算法，该算法保持了多级矢量量化算法编码速度快、图像相关性小等特点，同时提高了编码质量。实验表明，该算法与已有的算法相比具有较高的图像质量和更高的压缩率。     

基于小波变换和快速矢量量化的InSAR图像压缩

提出了一种基于小波变换和快速矢量量化的InSAR图像压缩编码方法。在小波变换域内，根据InSAR图像的统计特征进行非线性量化后，再进行小波树快速矢量量化压缩编码；并应用门限技术抑制图像噪音。实验结果表明：该方法对InSAR图像压缩效果明显优于EZW和SPIHT方法。     

一种新的混合域矢量量化图像压缩编码算法

为了有效捕获数字图像的重要视觉信息,提出一种新的混合域矢量量化图像编码算法.该算法首先对原始图像进行小波分解,同时对中高频小波子带实施自适应方向分解;然后对最低频子带进行DPCM编码;再结合高频子带系数相关性构造矢量,并采纳竞争学习矢量量化策略训练码书;最后利用Huffman方法对输出进行熵编码并生成比特流.仿真实验表明,本文所提出的混合域矢量量化图像编码算法是一种高效的图像压缩方法,不仅其压缩效果明显优于小波域矢量量化图像压缩方案,而且具有较强的通用性与适应性(小波域矢量量化方法对于Barbata之类纹理图像压缩效果较差,而本文算法的压缩效果却较理想).     

基于矢量量化的嵌入式零树小波改进编码方法

基于矢量量化的SOFM算法和嵌入式零树小波算法(EZW)如今已经广泛的被使用于图像压缩领域,均被认为是非常有效的压缩编码技术。矢量量化方法压缩比较高,但往往存在分块效应,而EZW算法在高压缩比情况下存在恢复的图像质量较差的问题,提出一种基于矢量量化的嵌入式零树小波方法,它的基本原理是引入差值图像思想,先对原图像做矢量量化,再将原图像与矢量量化的恢复图像求差值图像,差值图像经过小波分解以后会存在大量为0的小波系数,再利用EZW编码,帮助提高重建图像质量。实验表明,相对于EZW和JPEG2000算法,本文算法的压缩比和编码质量均有显著提高。     

一种新的图像地址矢量量化编码算法

提出一种新的图像矢量量化编码算法。该算法结合相关矢量量化编码算法与地址矢量量化编码算法,首先根据相邻块状态进行编码地址的相关预测,对相关预测失败的图像块采用地址码匹配编码,并采用自适应算术编码进行。测试结果表明,相对于无记忆矢量量化编码算法,比特率约下降３８％－６８％,相对于安平提出的矢量量化地址编码算法以及王卫等提出的相关矢量量化编码算法,比特率约下降２５％以上。     

基于小波分析的低比特率图像压缩编码方法

本文提出一种基于小波分析的低比特率图像压缩编码方法.首先对图像进行小波分解,然后对高频子图像进行分类矢量量化(CVQ),对低频子图像采用DPCM加熵编码方法.利用不同分辨率级之间子图像的相似性,将最低分辨率级的子图像矢量编码信息用于高层分辨率级子图像矢量码书的训练,提高了码书生成速度;将最低分辨率级子图像的矢量编码信息作为整个图像的编码数据,提高了压缩比和编码速度,和现有文献给出的结果进行比较,该算法具有良好的性能.     

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。     

基于小波变换和形状-增益矢量量化的3维图像压缩

数据压缩是高光谱图像处理应用中的一个关键问题。为了对高光谱图像进行有效压缩，在2维小波变换的基础上，提出了一种分组矢量量化的高光谱图像有损压缩方案。该方案首先按照谱段类型对高光谱图像进行分组，然后对每个谱段分别进行2维小波变换，最后变换系数再使用一种Kronecker-Product形状-增益矢量量化方法来进行量化编码。计算机仿真结果证明．该算法在取得高压缩率的同时，不仅能很好地保持数据的谱特征，并能降低运算量。     

多媒体通信中基于对象的格矢量量化

在格结构的分析与研究的基础上,详细讨论了格的重要算法,并给出了小波域图象对象的格矢量量化方法。结合小波变换系数的分布特点,对某些小波变换系数进行标量量化时,采用了一种连续逼近的方法,并利用所讨论了算法对多数小波变换系数进行了格矢量量化。实验表明,格矢量量化速度快,编码效率高,能较好地达到多媒体通信中图象压缩编码要求。     

基于小波变换的分类量化图像编码算法

针对标量量化压缩比小而向量量化压缩速度慢、图像复原效果不理想等弱点，提出了基于小波变换的分类量化图像编码算法（简称“分类量化编码”）。该算法基本思想为：首先将小波变换后的图像高频子带划分为局部快；然后利用文中给出的相对距离最近之值选择方法，依据纹理复杂度和重要性程度将这些局部块划分为4类（平坦、过渡、弱纹理和强纹理）；最后对平坦局部块进行向量量化编码，对强纹理局部进行标量量化编码。实验结果表明：该图像压缩算法在压缩速度、图像复原效果、压缩比等方面明显优于零树小波编码和JPEG方法。     

一种改进的嵌入零树小波图像编码算法

基于逐次逼近量化与零树结构的嵌入零树小波编码（EZW）是一种优秀的图像压缩算法，然而该算法进行逐次逼近量化时需搜索扫描所有小波系数，从而必然导致高频子带所产生的二进制符号流中存在大量冗余，这无疑会大大影响其编码效率，针对EZW编码算法存在的以上不足，提出了一种改进的嵌入零树小波图像编码算法，该算法能够通过定义多阈值、改进逐次逼近量化过程、修改嵌入编码策略、采纳复杂关联模型等措施，进一步提高EZW算法工作效率，实验结果表明：改进的EZW编码算法是一种高效的图像压缩算法，其压缩速度、图像复原质量等关键技术指标均明显优于EZW和S＋P等编码算法（特别是在高压缩比下）。     

一种基于小波变换与自适应混合量化的新图象压缩算法

本文提出了基于小波变换与自适应混合量化的图象压缩算法，该算法首先将小波变换后的图象高频子带划分为扫描块，然后依据图象的纹理复杂度和重要性程度将这些扫描块划分为4类（平坦，过渡，弱纹理和强纹理）；最后对各类扫描块分别进行向量和标量量化混合编码，实验结果表明，试图象压缩算法在压缩速度，图象复原质量等方面均优于FVQ编码算法和JPEG方法。     

基于免疫算法和层次支持向量机的人脸识别方法

给出了一种基于免疫算法及层次支持向量机的人脸识别方法,该方法先利用Gabor小泼变换提取待识别的人脸图像的特征向量,然后利用层次支持向量机初步判断该图像最可能所属的人,最后利用免疫算法对待识别的人脸图像进行确认.实验表明,该算法效果较佳.     

基于压缩感知理论的分类量化图像编码方法*

针对矢量量化压缩速度慢、图像复原效果不理想等问题,根据图像小波分解后高频子带稀疏的特点,提出了一种基于压缩感知（compressed sensing,CS）理论的分类量化图像编码算法。仿真结果表明,与LBG矢量量化编码算法相比,重构图像质量得到极大提升,在相似压缩比下,该算法取得了较好的效果,PSNR 平均有1～3 dB 的明显提高;在相似信噪比（PSNR）下,该算法在图像压缩方面也有很大改进。     

一种低码率彩色人脸图像编码方法

提出了一种适合低码率信道传输的嵌入式彩色人脸图像编码方法,不仅把握了人脸图像的特点,而且充分利用了彩色图像小波变换后的多种相关性。该方法将联合色彩分量矢量量化和零块、零树编码方法巧妙结合,把彩色图像的三个色彩分量单独扫描,单独编码的过程简化为联合扫描和联合编码的过程。实验结果表明该算法在低码率下,相比JPEG,获得了在视觉效果和峰值信噪比方面更好的恢复图像质量。     

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。     

基于独立分量分析和支持向量机的遥感影像融合分类算法

遥感影像分类是遥感定量化分析的重要手段,遥感影像融合是提高分类正确率的有效途径之一。本文提出一种遥感影像的融合分类算法。首先采用Contourlet变换对多光谱影像和全色影像进行融合,然后结合独立分量分析的去相关性、稀疏特性以及很好地捕捉影像重要边缘信息、纹理信息的能力,提取融合影像的独立分量特征,并用支持向量机实现分类。与其他算法的主、客观比较结果表明,该算法的实验效果较好,可有效地提高遥感影像的分类精度。