静态图像压缩标准中的可分级编码技术

图像渐进传输、多质量服务以及图像数据库浏览等多分辨率环境下的多媒体应用导致了图像可分级编码思想的产生。本文首先对静态图像可分级编码的含义和种类进行了分析，然后对主要静态图像压缩国际标准中的可分级编码技术进行了综述，最后对图像编码技术的发展方向进行了展望。     

基于小波的图像可分级编码研究

图像渐进传输、多质量服务以及图像数据库浏览等多分辨率环境下的多媒体应用导致了图像可分级编码思想的产生．本文首先对图像可分级编码的概念进行了解释，然后以图像可分级编码的种类为线索，对基于小波的图像可分级编码技术的发展和常用技术进行了综述，特别对MPEG-4和JPEG-2000中图像的可分级编码技术进行了讨论，最后对静态图像编码技术的发展方向进行了展望．     

图像可分级编码研究进展

图像渐进传输、多质量服务以及图像数据库浏览等多分辨率环境下的多媒体应用导致了图像可分级编码思想的产生。本文首先对图像可分级编码的概念进行了解释，然后对JPEG和JPEG-2000中的图像可分级情况进行了讨论，并以实现图像可分级编码的工具和方法为线索，对基于小波、DCT和匹配追踪（marching pursuit）的图像可分级编码的发展情况进行了分析和讨论，同时对3类可分级编码技术进行了比较，并对其发展趋向和在视频可分级编码中的推广情况进行了讨论。最后对图像编码技术的发展方向进行了展望。     

视频帧差图像编码研究

视频压缩效率的提高在很大程度上取决于如何减少用于传输运动补偿预测误差的信息量,即如何有效地编码视频帧差图像。首先对帧差图像的统计特性进行了分析,然后以基于DCT、基于小波和基于HVS等帧差图像编码为线索,对视频帧差图像编码的进展情况进行了分析和讨论,最后对视频帧差图像编码的进一步发展进行了展望。     

多尺度脊波字典的构造及其在图像编码中的应用

在变换域图像编码技术中,图像的稀疏表示是编码的关键。该文在分析了脊波函数的缺陷的基础上,首先提出了一种多尺度脊波字典的构造方法,并通过树形结构对原子进行组织,加快了图像稀疏分解中最匹配原子的搜索速度;然后提出了一种基于树形多尺度脊波字典的匹配追踪静态图像编码方法;最后通过对量化失真与编码速率的分析,结合稀疏分解系数的分布,提出了系数的自适应量化和编码方案。实验结果表明,多尺度脊波字典能够对图像进行有效的稀疏表示;与JPEG2000相比,新的编码算法具有更好的编码性能,尤其在低比特率条件下。     

基于零树小波的图像空间与数率混合可分级编码研究

1.引言随着Internet的迅速发展,人们对图像编码的要求越来越高,不仅要求编码技术具有较好的压缩效果,而且要求它能适应于图像网上传输的需求。为此人们提出了图像可分级编码的思想。可分级的图像编码码流可以满足图像渐进传输、多质量服务以及图像数据库浏览等要求,同时还可以节省图像数据库中因需要存储不同数据率图像所占用的存储空间,因而受到人们的关注。     

JPEG2000框架下对感兴趣区域多描述图像编码的研究

多描述编码针对不可靠传输信道将信源信号分成多个码流进行传输,解码端通过收到描述中的冗余对丢失信息进行最大限度的恢复。感兴趣区域(ROI,RegionofInterest)编码是新图像编码标准JPEG2000中支持的一项关键技术。这里提出一种对图像在JPEG2000框架下对ROI区域的多描述编码方案,提高了信号传输的鲁棒性,仿真实验结果说明了其有效性。     

面向网络应用的可伸缩性视频编码方案浅析

面向网络应用的可伸缩性视频编码方案是当前图像编码领域研究的热点,本文从分层的可伸缩性编码、多描述视频编码、精细的可伸缩性视频编码和渐进精细的可伸缩性编码等几个方面对各种研究方案进行了探讨和比较,并对可伸缩性视频编码方案研究的前景做了展望。     

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.     

面向网络应用的可伸缩性视频编码方案浅析

面向网络应用的可伸缩性视频编码方案是当前图像编码领域研究的热点，本文从分层的可伸缩性编码、多描述视频编码、精细的可伸缩性视频编码和渐进精细的可伸缩性编码等几个方面对各种研究方案进行了探讨和比较．并对可伸缩性视频编码方案研究的前景做了展望。     

基于小波的图像及视频编码研究进展

随着Internet和多媒体应用的迅速发展,基于小波的图像和视频编码方法的研究已经成为多媒体信息处理的重要研究领域之一。该文对基于小波的图像和视频的编码情况进行了综述,首先介绍了可用于图像和视频编码的小波变换特性,然后对目前基于小波的图像和视频编码的主要方法和研究情况进行了讨论,同时对JPEG-2000和MPEG-4VTC中小波的应用情况进行了介绍,最后对基于小波的图像和视频编码未来的发展情况进行了展望。     

基于SPECK和Turbo码的鲁棒图像传输

针对信源与信道编码各自的特点,提出了一种基于SPECK（set partitioned embedded block coder）算法和Turbo码相结合的信源信道联合编码方案.由于图像经SPECK算法编码后的数据流对信道噪声非常敏感,所以可采用此方案来提高图像对信道错误的鲁棒性.该方案通过SPECK算法来产生具有不同容错性的子流,信道编码采用删余Turbo码,用不同码率的信道编码来对这些子流进行非平等保护,以改善数据流抗信道差错的整体性能.这种方案充分利用了信源编码后的数据流的特性,从而使误码率与码长达到了一个较好的平衡.实验结果表明,该方案不仅能够在较高的压缩比下,使解码图像具有较高的峰值信噪比,并且由于Turbo码的优异性能,使得图像在较低信噪比条件下进行传输仍具有较强的鲁棒性.     

图像压缩中EBCOT编码的并行优化

EBCOT编码是一种十分高效的小波系数编码方法,其作为JPEG2000压缩标准的核心思想,与SPIHT、EZW等编码方法相比既有相同之处,又有独到之面,它汲取了多年来图像编码算法发展中的精华部分,因此拥有非常显著的性能。论文论述了EBCOT编码的基本原理,对编码算法的不足之处进行了深入分析,在此基础上通过对小波系数的研究,提出了基于编码块的并行优化方案,并以实验结果证明其在图像压缩中的卓越表现。     

基于多级位平面交错的ROI图像编码

在许多的图像应用中，基于感兴趣区域(ROI)图像编码技术占有重要地位。在ROI图像编码中，感兴趣区域采用低压缩比以得到较高的图像质量，而背景区域(ROB)则采用高压缩比以达到相对低一点的图像质量。因此，这种技术能很好地解决图像质量和压缩比之间的矛盾。在JPEG2000中已采用了General Scaling Based Method和Maxshift Method的ROI编码技术，但在一些应用中它们仍不能满足要求。为此提出了一种基于多级位平面交错(MBI)的编码算法。该算法具有多ROI编码、ROI-ROB重要性编码等特点，能够满足不同应用场合下的编码要求。     

基于分层结构的多描述编码

为了适应不可靠网络传输对编码抗干扰能力的要求,提出了一种基于分层结构的多描述编码方案,该方案根据质量可分级的编码思想将小波系数分为两个描述,独立传输。其每个描述均包含基本层和增强层两部分信息。基本层由系数的关键信息组成,可拷贝到两个描述中同时传输,而增强层是系数的剩余信息,可拆分成两个部分通过不同描述传输。由于每个描述均包含可以恢复图像基本质量的关键信息,因此即使在丢失一个描述的情况下也可以保证较高的图像重建质量。实验结果表明,该方案是正确的和有效的,其在保证较高编码效率的同时,还能提高编码的抗干扰能力。     

基于视觉特性的静态图象压缩编码

基于主观视觉特性的压缩编码方法突破了传统编码技术中以MSE作为评判标准的限制，将人眼视觉特性结合到编码算法中，以实现最低比特位率和最好视觉效果．目前该技术的研究已有较大进展，但仍存在许多问题有待研究解决．本文系统地介绍了现有的基于视觉特性的压缩编码方法，同时讨论了应用在JPEG-2000和MPEG-4中的一些视觉编码技术，通过研究总结出以下结论：图象质量的客观评价、感兴趣区域的自动确定以及任意对象的识别与分割是基于视觉特性的编码技术中存在的主要问题，也是今后进一步研究发展的方向。     

JPEG2000中EBCOT算法的优化

JPEG2000是国际标准化组织(ISO)指定的新一代静止图像压缩标准,具有优良的压缩性能和很高的灵活性.在JPEG2000编码系统中优化截断的嵌入式分块编码(EBCOT)的第一层编码花费了大部分时间.为了提高编码的效率,在分析EBCOT算法的基础上提出了一种优化方案.实验结果表明,该方案提高了编码速度,增强了编码的实时性.     

Using standard image compression algorithms to store data from computational fluid dynamics

Three-dimensional numerical modeling of fluid flows is an important research tool to understand many fluid dynamical effects observed in nature. With the strong growth of available computational resources the use of such models has greatly increased over the last years. Because the available mass storage has not increased in the same order as the CPU speed many researchers nowadays face the problem of how to store and transfer the large data sets produced by the model calculations for post-processing. The use of lossy wavelet-based compression techniques on this data has been investigated in several publications. These techniques are often specialized to one problem and are not easy to implement. In the area of digital media, however, advances have been made for still image (JPEG, JPEG-2000) and motion image (MPEG) compression. In this paper we investigate the usefulness of these image compression algorithms for the storage of data from computational fluid dynamics on regular cartesian grids. We analyze both the compression ratios achieved and the error introduced by these lossy compression schemes. We found that, for our purposes, the JPEG compression scheme allows an easy-to-use, portable, robust, and computationally efficient lossy compression. For the easy use of these compression algorithms we present a simple wrapper library.