基于预测的无损图象压缩技术

预测压缩技术是无损图象压缩的基本技术,分析了基于预测的无损图象压缩方法,综述了预测无损图象压缩技术的研究进展,并对预测压缩算法的设计进行了有益的讨论。     

无损图像压缩算法与有损图像压缩算法分析

随着图像信息的大量存储和传输,图像压缩技术的研究越来越深入。分析现有的无损图像压缩技术——基于统计概率方法、基于字典编码方法和预测编码方法。并详细介绍有序二叉决策图OBDD,并对其进行新型和有效的编码,同时分析有损图像压缩技术,并对无损压缩算法和有损压缩算法进行比较。     

数字图像重压缩检测研究综述

随着数字图像处理技术的广泛应用,数字图像处理软件在给人们的工作和生活带来便利的同时,由恶意篡改图像所引发的一系列社会问题也亟待解决,因此能够对图像的真实性和完整性进行判断的数字图像取证技术显得尤其重要。篡改图像必然会经过重压缩这一步骤,因此数字图像重压缩检测能够为数字图像取证提供强有力的辅助依据。文中对数字图像重压缩检测研究进行了系统的梳理,提出了数字图像重压缩检测的技术框架,详细阐述了无损图像压缩历史检测、有损压缩图像双重压缩检测、有损压缩图像多重压缩检测以及其他格式的重压缩检测的取证算法和思路,对现有算法进行了性能分析和评价。然后,总结了图像重压缩检测的应用。最后,分析了数字图像重压缩检测目前存在的问题,并对未来的发展方向进行了展望。     

低熵图像序列无损压缩

大规模的云渲染技术带来了大量的三维图形渲染数据。为了减小集群渲染产生的图像序列数据的传输以及存储代价,针对渲染图像序列低熵的特点,基于字典编码技术提出了降低数据局部复杂性的无损数据压缩方案。该方案通过数据重排技术来大大提高数据的局部冗余度,从而提高数据无损压缩效率。为了进一步解决大规模图像序列的压缩耗时问题,提出了一种云计算平台上的分布式图像压缩处理方案,充分利用现有云计算中Map/Reduce计算模型实现了分布式编码方案。实验结果证明,对于渲染产生的大规模低熵图像序列,提出的方案能够有效提高编码率并减少编码时间。     

High-resolution image compression algorithms in remote sensing imaging

Digital image processing (DIP) has great application values in many fields, especially in remote sensing image processing, which represents the acquisition, enhancement, analysis, encoding, transmission, and storage of remote sensing images. With the development of chip technology and parallel computing technology, various digital image processing technologies have been successfully applied to satellite applications to help researchers exploit reliable information from remote-sensing images. However, the huge amount of images generated by ultra-high resolution optical remote sensing satellites put great pressure on existing transmission, storage, and processing technologies. Therefore, this paper proposes a spatio-temporal compression pipeline for remote sensing images based on lossy compression methods with ultra-high compression ratios to reduce the overhead required for the transmission and storage of remote sensing images while maintaining the quality of the compressed images. The experimental results show that the proposed method outperforms the classical image compression such as JPEG-2000.     

JPEG2000遥感图像实时压缩系统

随着遥感技术发展,传输型空间飞行器系统中传输大量遥感数据的需求日益增加,对图像压缩处理能力提出了更高的要求,而现今相对落后的遥感图像压缩设备与海量数据压缩需求形成了矛盾.为解决这一问题,该文提出了一种遥感图像实时压缩系统的设计实现方法.此方法基于先进的JPEG2000图像压缩标准,使用专用协议芯片,结合高速的CompactPCI内部总线和可编程逻辑芯片,搭建了硬件压缩系统,并在工控机终端建立软件解码单元,实现了大量遥感数据的实时传输压缩与解码显示,提供了实验结果,并针对实验图像数据,给出了适合于遥感图像压缩的参数设置情况.测试证明,该遥感图像压缩系统能够实时连续压缩数据,图像压缩效果达到应用要求.     

基于截断HOSVD的图像压缩算法

本文提出了一种新的图像压缩技术。受高阶奇异值分解(HOSVD)的启发,该技术将每一幅灰度和彩色图像都作为高阶张量,并丢弃奇异子张量相应较小的奇异值来实现图像压缩。在文中还证明了HOSVD是SVD矩阵自然扩伸,并且由于n模式奇异向量相应的较大n模式奇异值在张量分解奇异值耗费更多的资源,我们采用截断HOSVD来实现图像压缩。通过对比实验表明,基于截断HOSVD图像压缩技术比JPEG可以获得更好的性能。     

The application of symmetric orthogonal multiwavelets and prefilter technique for image compression

Multiwavelets are the new addition to the body of wavelet theory. There are many types of symmetric multiwavelets such as GHM and CL. However, the matrix filters generating the GHM system multiwavelets do not satisfy the symmetric property. Apparently, GHM cannot solve the edge problem accurately. For this reason, this paper presents some formulas for constructing the symmetric orthogonal matrix filters, which leads the symmetric orthogonal multiwavelets (SOM). Moreover, we analyze the frequency property by vanishing moments and prefilter technology to get a good combining frequency property. To prove the good property of SOM in image compression application, we compared the compression effect with other writers' work, which was in published literature. Extensive experimental results demonstrate that our new symmetric orthogonal matrix filters combining with the prefilter technology and coefficient reorganization exhibit performance equal to, or in several cases superior to the GHM and CL symmetric multiwavelets.     

一种改进的基于图像融合的数字水印算法

为实现对数字图像产品的版权保护,构建了一种新的基于图像融合的数字水印算法。对指纹图像进行混沌置乱预处理,结合加密技术,增强了系统的安全性。根据JPEG压缩过程的特征,提出了一种新的嵌入算法,显著地提高了空间域算法抗JPEG压缩的性能。对指纹信号统计特征进行处理,避免暴露嵌入位置,增强了鲁棒性。通过主观和客观的评价方法以及攻击实验,验证了算法的性能。大量的仿真实验结果表明,采用的数字水印算法能够高效地在载体图像中嵌入和提取水印信息,具有较高的实用价值。     

面向图象压缩的图象分类及压缩结果预测

图象数据存在冗余使图象压缩成为可能 ,而不同图象的数据冗余度特别是空间冗余度相差很大 .对被压缩图象的空间冗余度这一图象的本质属性进行研究、减少图象压缩及方法选择时的盲目性是非常必要的 .为此提出了面向图象压缩的图象分类这一新概念以及具体分类算法 .该算法利用图象小波高频系数的分布特点 ,采用图象边缘度作为图象空间冗余度的度量 ,将不同内容的图象按边缘度大小分类 .分类的结果可对不同图象的压缩结果进行预测 .实验结果表明 ,图象分类结果和对压缩结果的预测是有意义的 ,并与人的视觉相吻合 .该分类思想对其他图象处理算法的选择和优化也有参考价值 .     

基于四叉树分形图像压缩的研究实现

分形压缩技术在图像处理中有着巨大的应用前景。实现基于固定分块和四叉树的分形图像压缩,相比于固定分块法,四叉树分形压缩具有更高的灵活性和更大的压缩比,PSNR和SNR分别高出固定分块3.7%、8.8%,而MSE却降低了29%。     

端到端优化的图像压缩技术进展

图像压缩是数据压缩技术在数字图像上的应用,其目的是减少图像数据中的冗余,从而用更加高效的格式存储和传输数据。传统的图像压缩方法中,图像压缩分为预测、变换、量化、熵编码等步骤,每一步均采用人工设计的算法分别进行优化。近年来,基于深度神经网络的端到端图像压缩方法在图像压缩中取得了丰硕的成果,相比传统方法,端到端图像压缩可以进行联合优化,能够取得比传统方法更高的压缩效率。文中首先对端到端图像压缩的方法和网络结构进行了介绍;接着对端到端图像压缩中的关键技术进行了阐述,包括量化技术、概率建模和熵编码技术以及编码端码率分配技术;然后介绍了端到端图像压缩的扩展应用研究,包括可伸缩编码、可变码率压缩、面向视觉感知和机器感知的压缩;最后通过实验对端到端图像压缩方法目前可达到的压缩效率与传统方法进行了对比,展示了其压缩性能。实验结果表明,目前最新的端到端图像压缩方法的压缩效率远高于JPEG,JPEG2000,HEVC intra等传统图像编码方法,相比目前最先进的编码标准VVC intra,在同样的MS-SSIM上节省了高达48.40%的编码码率。     

基于ROI的分形图像压缩编码

分形图像压缩由于具有非常高的压缩比越来越受人们的关注，但是高压缩比的图像方块效应非常明显，这在很大程度上影响了解码图像的质量。为了解决这个问题，借鉴JPEG2000中提出的ROI概念，提出了将感兴趣区域（ROI）图像编码与分形图像压缩编码相结合的图像编码方法，使得重构的图像中感兴趣区域的保真度高于背景区。该方法很好地解决了图像的压缩比和重构图像质量之间的矛盾。实验结果证明：此方法在获得较高压缩比的同时，压缩编码时间大为降低，解码图像质量也有较大的改善，且总体编码性能优于JPEG编码。     

两种常用编码方法的研究及C#实现

图像压缩是数字图像处理的一项重要技术。论文研究了基于统计特性的两种熵编码图像压缩编码方法——香农编码和哈夫曼编码,并以C#为工具,对两种编码方法进行实验及对比。实验表明,哈夫曼编码的编码效率远高于香农编码。香农编码占用的存储空间较大,单位码长表达的信息量少;哈夫曼编码节省存储空间,单位码长表达了更为丰富的信息量。     

基于势函数模糊聚类量化的小波图象压缩

基于小波变换的图象压缩是图象压缩的一项成功技术 ,并且具有越来越重要的作用 ,但基于小波变换的图象压缩算法在比特率较低时出现的边缘模糊现象仍然是一个公认的难题 .为了在一定程度上减少比特率较低时 ,出现的边缘模糊现象 ,提出了一种基于势函数模糊聚类量化的新方法 ,用于对经过小波变换分解后所形成的数字图象高频子带小波系数进行量化 .在量化过程中还考虑了高频子带的小波系数的分布特性和高频子带的小波系数对保存边缘、纹理等信息的重要性程度 ,也利用了模糊集合的特性 .实验证明 ,在低比特率下 ,这种方法能较好地保存图象边缘和纹理等信息 ,从而在一定程度上提高了重构图象的主观质量 .该方法在小波图象压缩的模糊聚类量化领域进行了一定的尝试 .     

实现三维影像数据快速压缩及应用研究

三维图像数据量极大，要实现快速有效的交互应用，有必要进行压缩，而视觉效果不变。该文提出了一个快速、有效的表面数据压缩算法，可使对象描述的三角形个数大为减少，解决三维图像交互困难。软件实现采用最新的软件技术设计为组件对象，可直接应用于需要图像数据压缩的任何场合。脸部图像和乳房图像数据压缩例证所提算法是合理的，且快速有效，软件实现是成功的。三维数据压缩将是生物医学影像等应用领域中必不可少的手段。     

汽车电子导航中基于图像渐进编码的SPIHT算法研究

网络图像的渐进传输是基于小波变换静止图像压缩技术的一个典型实例,目前网络流行的传输图像压缩格式有JPEG和GIF格式,但以这种压缩格式传输往往要耗费较长时间才能显示整幅图像,随着互联网的普及和图像应用范围的不断扩大,对图像的编码提出了新的要求.多级树集合分裂算法SPIHT(Set Partitioning In Hierarchical Trees)小波编码较好地实现了这一思想,它是嵌入式零树小波编码EZW(Embedded Zerotree Wavelets)的改进算法.对SPIHT编码算法从原理到算法进行了分析和讨论,并指出了嵌入式图像编码的研究方向.     

基于小波变换的声呐图像压缩方法

提出了一种新的基于小波变换的声呐图像压缩方法：对于小波变换后的系数采用基于零块的编码，充分挖掘小波系数能量集中的特点；在熵编码时使用上下文量化技术来减少上下文个数以提高编码效率。实验结果表明，使用本文的算法压缩声呐图像能够得到较高的压缩比和较好的图像质量。     

基于四叉树的多灰度级图像压缩编码方法研究

近年来，随着可视电话，会议电视，人机交互和虚拟现实等多媒体技术的发展，促使人们不断探讨图像编码方法。本文分析了传统的四叉树编码过程及其不足之处，为此，提出了一种新的改进方法以实现渐显系统图像的压缩编码，使压缩比有了明显的提高。     

一种ARGB数据无损压缩解压算法的FPGA设计

提出了一种ARGB数据的无损压缩优化算法以及FPGA实现方法。为了避免对整个文件的解压和压缩,采用了Deflate算法的相关方法对图像按块进行压缩和解压,极大提高了存储器的访问效率。利用了Deflate算法对小块进行压缩,发挥了Deflate中LZ77压缩的Huffman压缩技术来优化压缩算法。通过VIVADO HLS将算法实现成FPGA电路,采用多张图片进行了实际应用,证实了算法的有效性,并分析了其功耗和时序信息。