用提升格式构造二次平均插值小波

提升格式是小波研究的新热点，提升格式的运用有两个不同的层次，即用提升格式来实现已有的小波变换和构造新的小波，首先用提升格式构造了二次平均插值小波，并用构造出的小波对灰度图象做变换，然后对变换后的系数采用最优比特率分配的方法来做编码，取得了与JPEG2000推荐的D9/7双正交小波图象编码基本一致的结果，但是，二次平均插值小波的提升格式要比D9/7双正交小波的提升格式简单得多，这意味着消耗的计算资源也少得多。     

多小波变换的提升格式及其在图象编码中的应用

在简要介绍提升格式和多小波之后，提出了一种新的实现多小波变换的提升格式模型，由于这个模型主要由若干个单小波变换的提升格式搭建而成，因而不必自己推演提升格式的内部结构和参数，另外，这个模型还可以根据实际应用的需要选用不同的单小波，该文还给出用D9／7双正交（单）小波变换的提升格式构造的多小波变换的实例，并把这样构造的多小波变换应用于图象编码，结果表明，该方法可取得比常用的GHM多小波图象编码更好的效果。     

图象压缩双正交小波滤波器的优化设计

为了提高图象压缩效果 ,提出了一种比较新颖的基于图象压缩系统的构造最优双正交小波滤波器的设计方法 ,即在图象编码中 ,从选择小波基的原则出发 ,并以最常用的 Antonini's 9/ 7小波基为参考 ,选择 SPIHT为压缩方法 ,以压缩效果为准则来构造最优的双正交小波基 ,并且采用 L ena为标准训练图象 ;然后以压缩比为参数 ,通过得到最大的峰值信噪比来寻找最优的双正交小波基 ,从而将复杂的多输入 ,两输出问题简化为多输入单输出的最优化问题 ;最后用遗传算法解决这种最优化的问题 ,得到了最优的双正交小波基 .训练和检验的结果表明 ,这种最优的双正交小波基比 Antoninis 9/ 7小波基压缩效果有所提高 .     

Lifting Scheme及其在小波图象编码中的应用

Lifting Scheme是构造第二代小波的关键技术。相对于第一代小波而言,Lifting Scheme是一种比Mallat算法更快、更简单和更容易操作的算法,也是JPEG2000推荐的算法,为了将其应用到小波图象编码中,提出了一种对Lifting Scheme作适当改进以用于小波图象编码的方法。该方法就是先用Lifting Scheme来实现D9/7双正交小波变换,然后再用这种技术实现的D9/7双正交小波变换来进行图象压缩编码。在将Lifting Scheme算法用于小波图象编码的过程中,对该算法做了必要的简化,以便保证每个提升(lifting）环节都是FIR滤波。同时,根据能量守恒的原则,重新调整了尺度因子。实验结果表明,这种经过改进的Lifting Scheme取得了比Mallat算法更好的图象编码效果。     

两种整数可逆双正交小波变换的渐进性无损图象压缩性能的比较研究

整数CDF(2,2)、CDF(2,4)可逆双正交小波变换可以由加法和移位完成,运算速度快,便于硬件实现。CDF(2,2)结合SPIHT编码的无损图象压缩比与ARJ,JPEGLS,整数Haar变换结合DPCM相比分别平均提高了40%,30%,15%左右。而CDF(2,4)与CDF(2,2)的对比研究结果表明,CDF(2,4)的渐进性直至无损图象压缩性能好于CDF(2,2)。     

简单双正交C9／7小波的提升构造

针对CDF9/7等小波的缺陷,灵活运用双正交对称滤波器的规一化和消失矩性质以及9/7小波的提升结构,构造了一组包含两个自由变量的9/7提升小波族。该小波族通过选取合适的自由变量值,得到了提升系数和滤波器系数都非常简洁,而且构造了部分系数分母为2的幂次方的C9/7系列小波,并结合滤波器理论,讨论了它们的正交性和消失矩;最后将C9/7小波与CDF9/7小波进行了对比分析,结果表明,C9/7小波在计算性能方面明显优于CDF9/7小波,而在客观质量评价和主观质量评价方面则与CDF9/7小波不相上下。     

一种新97小波改进的JPEG2000算法

针对有限网络带宽下视频监控的实时性要求,提出了一种改进的JPEG2000图像压缩传输算法。该改进算法以构造双正交小波的Cohen-Daubechies-Feauveau定理和消失矩条件为基础,首先依据提升结构构造了一组对称的双正交97小波;然后用新构造的97小波取代JPEG2000标准中的CDF97小波,该新97小波算法不仅比CDF97小波的计算处理速度更快,而且在保持几乎相同的压缩性能的同时,能够大大简化图像压缩中的运算量;最后,通过将改进的算法应用于网络机器人视频监控系统的实验表明,该算法是可行的。     

具有视觉特性的V9/7小波基在图像压缩中的应用

采用一种基于人眼视觉特性构造的紧支双正交小波基(V9／7)实现小波变换，并给出该小波基提升格式的构造过程．结合JPEG2000的参考代码，采用基于该小波基的压缩编码实验表明：在相同的压缩比下采用该小波基进行压缩编码时，重建图像的峰值信噪比可以比采用JPEG2000标准中推荐的Daubechies9／7小波基提高0．1～0．3dB：比可逆变换的5／3小波基提高0．8dB以上。     

小波图象去噪综述

小波图象去噪已经成为目前图象去噪的主要方法之一。在对目前小波去噪文献进行理解和综合的基础上，首先通过对小波去噪问题的描述，揭示了小波去噪的数学背景和滤波特性；接着分别阐述了目前常用的3类小波去噪方法，并从小波去噪中常用的小波系数模型、各种小波变换的使用、小波去噪和图象压缩之间的联系，不同噪声场合下的小波去噪等几个方面，对小波图象去噪进行了综述，最后，基于对小波去噪问题的理解，提出了对小波去噪方法的一些展望。     

几种不同小波变换的图象压缩效果分析

图象数据压缩是当前研究的热点之一.本文针对现在流行的JPEG 2000标准和提升小波算法进行分析.首先介绍了第一代和第二代小波变换以及整数小波变换,并就JPEG 2000对两种小波压缩方法实验效果和效率进行比较,从实验结果可知,Daubechies 9/7小波压缩效果最好.     

一种并行提升小波基的设计方法与VLSI实现研究

设计了一种具有二进制特点且消失矩为4的高性能9/7小波基,提出了其VLSI高速实现结构.该小波基的提升系数的分母均可转化为2的幂次有理数,有利于简化VLSI设计.实验结果显示,其压缩性能和CDF97小波相当;在有限位宽下,其压缩性能甚至优于CDF97.新的VLSI结构实现仅需加法和移位等简单运算,可有效地减少硬件资源,缩短关键路径.通过折叠技术和重调度技术,该硬件结构转化为一种嵌入式折叠提升结构,使得每个加法运算可并行执行,关键路径可减小至接近于一个加法器的延时,达到资源的优化利用.仿真结果表明,该硬件结构最大工作频率可达到250MHz左右,可工作的最大系统频率提高到了原来的4倍左右,与传统CDF97的4级流水线结构相比,逻辑单元数减少了约66.7%,特别适合于实时高速压缩应用.     

LS9/7小波定点实现

JPEG2000压缩算法在卫星遥感图像压缩领域有着广阔的应用前景,但由于JPEG2000中的CDF9/7小波提升系数是一组无理数,其直接用于提升算法存在计算复杂度高、存储量急剧增加的问题,因此,需要对其进行定点实现。CDF9/7定点实现方法虽可以解决上述问题,但存在恢复图像质量下降的缺点。为了解决这一矛盾,在构造LS9/7小波的基础上,结合后拉伸算法,提出了一种LS9/7小波定点实现方法。与CDF9/7的两种定点实现方法相比,其计算复杂度分别降低了34%和28.3%,而恢复图像的质量(信噪比)却提高了3dB以上,与CDF9/7浮点实现方法的性能相当。     

第二代小波变换及其遥感图象应用

主要探讨了第二代小波变换的基本原理。通过上升型算法，所有变换都在空间域进行，能够进行本位运算，既提高了效率，又节省了内存开销。以经典的ＣＤＦ双正交小波为例，介绍了利用上升型模式构造第二代小波的实现过程。针对遥感图象处理的具体应用，用第二代小波变换与滤波相结合的方法进行遥感图象的增强和模糊，取得了很好的效果。     

高性能的9/7小波滤波器组设计

提出了一种二进制系数的9/7双正交小波滤波器组.首先对小波滤波器组的完全重构条件和双正交条件进行三角基函数变换和因式分解,然后对求出的小波滤波器系数进行优化设计,从而得到一组滤波器系数都为二进制分数的9/7双正交小波滤波器组,其离散小波变换只需采用简单的"移位-加"即可.理论分析和实验表明:改进的9/7小波滤波器组具有与CDF9/7小波滤波器组相近的性能,同时大大降低了离散小波变换的算法复杂度.因此,非常适用于大规模集成电路的实现.     

小波变换及图像压缩编码时小波基选择

阐述了小波变换的原理,分析了小波变换用于图像压缩时小波基选择与图像压缩编码效果的关系,并通过实例加以说明。     

一种感兴趣区图像压缩编码算法

提出了一种感兴趣区图像压缩编码算法,该算法采用不同的小波和比特率对感兴趣区和背景区分开进行小波变换和编解码,结合SPIHT,该算法可灵活地控制感兴趣区和背景区之间的相对压缩质量,由于小波变换时采用了BNC17/11小波和CDF9/7小波,该算法进一步提高了感兴趣区图像压缩编码算法的压缩性能。同时该算法无需计算感兴趣区掩膜。     

Fast adaptive wavelet for remote sensing image compression

Remote sensing images are hard to achieve high compression ratio because of their rich texture. By analyzing the influence of wavelet properties on image compression, this paper proposes wavelet construction rules and builds a new biorthogonal wavelet construction model with parameters. The model parameters are optimized by using genetic algorithm and adopting energy compaction as the optimization object function. In addition, in order to resolve the computation complexity problem of online construction, according to the image classification rule proposed in this paper we construct wavelets for different classes of images and implement the fast adaptive wavelet selection algorithm （FAWS）. Experimental results show wavelet bases of FAWS gain better compression performance than Daubechies9/7.