基于多项式拟合的交通图像编码方法

文章针对交通实时路况图像创造性地提出了一种基于多项式拟合的图像压缩编码方法。该方法通过对图像数据的光栅扫描、单调化处理和多项式拟合系数保存等三个步骤来实现对图像数据的压缩。该方法简单方便、快速高效,针对小幅复杂交通路况图像取得了良好的结果。对像素为256×256的复杂交通图像峰值信噪比大于20且压缩比小于22%。     

基于离散Hermite多项式的图像压缩

图像压缩编码能有效地减少图像像素间的信息冗余,并同时保证图像重构质量和较低的计算复杂度。基于变换域的图像压缩编码是目前最常用且性能最优的压缩技术之一,但基于离散正交多项式变换的图像压缩方法还未被深入研究。在研究JPEG的编码解码流程基础上,提出基于离散Hermite多项式的图像压缩算法,通过变换核的信息熵与DCT变换核的信息熵比值确定量化表,最后对量化结果进行熵编码,最终实现了基于离散Hermite多项式的图像压缩和重建全过程。与主流的图像压缩标准JPEG进行了比较,实验结果表明,两种算法的压缩率相似,性能相近,压缩后图像的PSNR相差很小。     

基于机器学习的图像压缩算法研究

爆炸式的图像增长对图像传输和存储能力提出了巨大挑战,图像压缩成为解决这类问题的重要技术之一。利用机器学习的方法来实现对图像的压缩,将图像压缩定义为一个降维问题;利用基于聚类的方法 (K-Means)和基于降维的方法 (PCA)对图像的矩阵值进行降维。实验表明,K-Means相对于PCA算法对图像压缩效果更好。实验还将压缩前后的图像进行了可视化对比,能更直观地对压缩前后的性能做对比。     

正交U变换及其快速算法

采用递推方法构造一种正交变换,称之为U变换,该变换含有分段常数基向量、分段一次多项式基向量以及分段二次多项式基向量,是对Walsh变换、斜变换的推广。根据递推方式,可以得到相应的快速算法。利用平移复制算子和Kronecher积的性质,推导基于Kronecher积的快速算法和正交U变换的直接分解算法。将该变换应用于图像压缩中,构造基于人类视觉系统的量化表,实验结果表明,正交U变换的图像压缩性能明显优于斜变换的图像压缩性能,与DCT变换的图像压缩性能相当,为图像压缩提供了一种新的选择。     

图像扫描波动性定量标准及分形扫描矩阵的快速生成

在图像扫描技术中，首要的问题是如何尽量减小生成数据的波动性。本文在深入研究各种扫描技术的基础上，定义了一种描述扫描产生数据波动性的度量指标，基于图像存在局部连续性，证明了Hilbert分形曲线扫描优于其他传统扫描，表明在生成数据的最佳连续特性，并通过实验 分析了图像扫描方式对DCT变换编码效果的影响。最后，给出了一个构造Hilbert扫描矩阵的快速算法。     

一种基于四叉树分解的图像压缩方法

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。论文主要探讨对于存在连续阴影或者大量连续相同像素的图像压缩,通过分析RLE算法的不足,提出了一种基于四叉树分解的图像压缩方法,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,该方法为实现静态图像压缩开辟了新的思路和途径。     

PCNN与行程编码结合的图像压缩方法

行程编码是一种简单的基于字典的图像压缩技术,但它本身存在着对某类图像不能有效压缩的缺陷。提出了一种由PCNN和行程编码结合的图像压缩方法,来克服行程编码的缺陷。实验表明,PCNN和行程编码结合的图像压缩方法对不同的图像都能进行有效的压缩。     

基于隐含多项式曲线的物体描述与对称性检测

物体的对称性检测是图像分析，计算视觉中一个重要研究课题，在形状匹配，基于模型的目标匹配，三维物体的重建，图像压缩和图像数据库检索等许多领域都有重要应用，但是，对称性检测一直是计算机视觉的难题，至今缺少通用性好，能同时检测各种对称性并且效率较高的算法，利用隐含多项式曲线对复杂物体的良好描述能力，提出了基于隐含多项式曲一的物体对称性检测方法，这将平面图形的对称性检测问题转化对隐含多项式曲线的研究，理论与实验表明该算法能检测物体的各种对称性，算法简单，而且还可以检测出有噪音和缺失部分信息的物体对称性     

基于像素相关性的数字图像隐写分析*

根据自然图像相邻像素之间具有一定相关性的特点,提出一种基于图像像素相关性度量的隐写分析方法。首先利用Hilbert空间填充曲线对图像各位平面像素以及图像像素进行扫描,构造一维序列,然后分别采用计算自相关系数和像素前后差值比的方法对图像相邻像素间的相关性进行度量,提取特征输入到分类器中,实验表明,该方法达到了较好的检测效果。     

基于正交多项式分段拟合的图像压缩编码方法

图像作为最常见的信息存储方式，其表现形式生动而直观，能提供比其它形式数据更多的信息。但数字图像通常包含巨大数量的信息，若不经过压缩，数字图像传输所需的高传输速率和数字图像存储所需要的巨大容量会阻碍数字图像的发展。因此，对图像进行压缩十分必要。文章设计一种基于正交多项式分段拟合的图像压缩编码方法，以探索新的图像压缩编码方法。     

灰色模型的交通图像编码

针对交通实时路况图像提出了一种基于灰色模型的图像编码方法。该方法通过对二维图像数据的一维转换、新数据的二维DCT变换和灰色模型GM(1,1)的系数保存等3个步骤来实现对图像数据的压缩。该法简单方便、快速高效,并已针对小幅复杂交通路况在中低信噪比取得了好的结果。对像素为256×256的复杂交通图像,误差图像正负误差值之和绝大部分都在150以内。     

利用二次B样条曲线逼近的图像压缩方法

提出了一种基于Hilbert扫描和二次B样条曲线逼近的图像压缩方法。首先利用Hilbert扫描曲线将二维数字图像转化为一维的灰度序列;然后采用二次B样条曲线对数据进行分段逼近,同时利用逼近的最大绝对误差小于最大允许误差来确定最终分段;最后对每段数据的逼近参数进行编码。实验结果表明,该方法获得的压缩效果较好,且计算量适中,是一种简单有效的数字图像压缩方法。     

基于GM模型和Hilbert空间填充曲线的图象压缩方法

本文提出了一种新的基于灰色模型 GM(1,1)和 Hilbert空间填充曲线的灰度图象压缩方法 .我们利用 Hilbert空间填充曲线来选取模型化序列中的象素数据 ,并据此使用 GM(1,1)模型化图象象素 .由于 Hilbert曲线是一种能够最好地保持空间点的局部邻接性的扫描曲线 ,因此基于 Hilbert曲线的这种数据选取方法能改进图象的压缩比并且显著地降低编码误差 .实验结果表明 ,本文给出的方法能获得误差小于 4%且压缩比小于 10 %.     

One-dimensional B-B polynomial and Hilbert scan for graylevel image coding

Effectiveness of one-dimensional Bezier-Bernstein polynomial has been studied for compression of graylevel images. Both raster and Hilbert scan have been used for this purpose. Two different algorithms for one-dimensional approximation and encoding of Hilbert images provide evidence of better compression ratio compared to that for raster scanned images. Comparison with the result of an existing algorithm has also been performed to examine the effectiveness of our methods.     

基于特殊点跟踪的线状目标矢量化研究

针对单像素线宽线状目标栅格图像矢量化,提出了一种基于特殊点跟踪的矢量化算法。该算法通过提取曲线端点和曲线间交叉点这两类特殊点,以扫描跟踪的方式提取曲线上的所有像素点坐标,采用Douglas-Peucker法对曲线栅格点进行压缩,获得最终矢量图。实验结果表明,该算法能够有效地实现线状目标栅格图像的矢量化,在选取数据压缩阀值为2个像素的情况下,矢量图与原栅格图的距离差均值小于0.4个像素,数据压缩比大于850。     

一种基于空间层交分解的Hilbert码生成算法

基于Hilbert空间填充曲线的Hilbert空间排列码是一种优秀的线性映射方法,故在空间查询与索引中得到广泛应用,传统的Hilbert排列码算法是基于Morton码上的二进制位操作,复杂度为O(n^2),在Hilbert空间填充曲线的空间层次发分解特征的基础上,提出了一种新的Hilbert排列码生成算法,即通过栅格空间层交分解与构造区域状态转移向量,以递归的方式来生成Hilbert码,其复杂度为O(n),较之传统算法显著地提高了效率,在此基础上,结果点特征空间区域查询方法,又进一步阐述了以Hilbert空间排玛码作为地址码的二叉平衡排序树空间索引方法的应用特点,并结合实例进行了讨论。     

基于DPCM与Hilbert扫描的灰度图像无损压缩方法

提出一种基于DPCM与Hilbert曲线的医疗图像无损压缩方法,通过差分脉码调制技术（DPCM）对图像进行预测处理,得到差值图像,再利用Hilbert曲线对医疗图像像素的进行扫描,得到图像的一维数据,然后分别用哈夫曼编码、游程编码和字典编码对一维数据进行压缩。实验结果显示Hilbert扫描可以增加像素的相关性,对提高压缩比有一定的贡献。     

基于区域特征和连接成分的地图规范化算法

地图图像规范化算法是使地图图像同类型对象的某种属性具有相同的表现形式的一种方法或过程，它是地理信息识别的一个重要步骤。根据彩色栅格城市交通地图图像中各类地理要素的特征，提出一种基于区域特征和连接成分的地图图像规范化算法。首先对地图图像中的区域特征进行分析，并建立区域识别测度，实现了区域颜色规范化；再通过对非区域对象的连接成分进行分析，并建立道路识别测度，在区域颜色规范化的基础上，实现了道路颜色规范化。实验结果表明，对于彩色城市交通地图图像，该算法取得了良好的效果。     

基于最优空间重采样的图像压缩算法

给出了一种基于最优空间重采样模型的图像压缩算法。该算法通过对图像像素的重采样,以还原误差最小化为准则选择性地保存图像中的部分像素来以达到压缩的目的,并通过分段线性插值来估计被删除的像素灰度完成还原。图像压缩实验证明其压缩性能接近JPEG2000,对复杂纹理图像的压缩稍差,对低码率和带噪图像的压缩还原结果在边界保持和视觉效果上要优于JPEG2000。