基于感兴趣区域的小波图像压缩算法

提出了一种基于矢量量化的感兴趣区小波图像压缩算法，该算法充分利用了子带系数带间和带内的相关性并考虑到人眼对背景区和感兴趣区的视觉差异，对背景区和感兴趣区分别采用不同的矢量构成方法，且在对背景区编码时借用零树编码的思想极大的提高了编码比特率．在高压缩比时应用本算法所得恢复图像仍能保持较好的主观质量。     

基于上下文小波量化的彩色图像压缩编码

本文针对传统彩色图像压缩算法复杂、模型开销大的不足,提出一种基于上下文小波量化的彩色图像压缩编码算法.该算法根据彩色图像亮度分量和色度分量的高度相关性和小波多分辨率理论,采用先对图像小波位平面编码,再对编码过程进行量化监督的方法来保证压缩编码的准确性.实验证明,该方法的压缩效果优于传统压缩方法JPEG2000.     

分区压缩方法在医学图像压缩中的应用

为了有效压缩海量的医学图像数据,以节省存储空间和传输时间,本文提出一种基于感兴趣区域(ROI)的医学图像压缩算法,选出医学图像的ROI,利用小波变换得到子带图像,对ROI小波变换低频子带采用无损编码压缩算法,而对ROI高频子带及非感兴趣区域(RONI)采用改进的SPIHT压缩编码算法,较好地解决了医学图像的高压缩比与高质量之间的矛盾。     

用近红外光谱学估算丝光程度

:1512,能量估测:1364,量化门限:1248,小波:1101,树结构:960,嵌入式码流:778,算法:754,编码方法:600,码率:595,小波图象:519,编码算法:452,图象压缩编码:431,编码:4281StephaneG．MallatandZhingfentZhang．Matchingpursuitswithtime－frequencydictionaries．IEEEtrans．onSign     

基于支撑矢量机的织物疵点识别算法

为了使用机器对织物疵点进行有效地检测和分类,提出了基于直方图统计和支撑矢量机的织物疵点识别算法。该算法运用直方图统计的方法,由概率统计生成直方波形,基于波形特征参数对比能准确定位织物纹理结构的异常位置,正确识别织物疵点,并将其作为支撑矢量机的输入参数,用于训练特征样本集,以获得支撑矢量,对待识对象进行识别,得到识别结果,在识别结果中寻找最优匹配,将待识图像归入最匹配类中。实验结果表明,该算法用于织物疵点检测是可行、有效的,可得到满意的识别结果。     

降低帧率中的运动矢量合成研究

在异构网络之间进行视频的码率转换中,为了降低视频的编码量,基于降低时间分辨率模型的转换是一种重要的方法.在DCT域中分析了视频邻近帧中物体的运动情况,为了充分利用源码流中的运动矢量,提出了一种新的运动矢量合成方法:加权综合(weighted integration,WI)算法.仿真实验结果表明,WI算法和线性内插法、FDVS算法相比,提高了视频的转换质量.     

JPEG与图像压缩质量的关系解析

JPEG在编码的过程中采用量化来屏蔽高频分量,量化表的值越大,压缩比越大,图像内在的信息丢失的越多,因此为了保证图像的主观质量符合人的视觉要求,在压缩图像时要使用适当的压缩比。     

基于超级向量编码的图像分类系统研究

随着社会迅猛发展,科学技术日新月异,人们获取的信息也在不断地增长。在数码相机,个人电脑等电子产品日益普及的今天,海量的图像数据成了人们获取信息的重要来源。人们开始利用计算机来辅助理解,识别和区分这些图像。本文应用了超级向量编码取代经典的图像分类系统中矢量量化过程,以达到更准确分类的目标。超级向量编码是基于混合高斯模型"软分配(soft assign)"特性产生的,克服了矢量量化对数据近似误差较大的问题。此外,本文还应用了更适合编码技术的max pooling聚合函数,并把这种聚合函数应用在空间金字塔匹配架构上。最后,运用改进的线性支持向量机进行分类。本文的分类系统在极具挑战性的PASCAL VOC 2009数据库上进行实验。实验比较了不同聚合函数对系统性能的影响。虽然实验结果总体不太理想,但这个分类系统具有极大的研究价值。     

基于数字信号处理器的JPEG压缩算法分析与实现

为适应图像数据直接上网传输的要求,从数据压缩的基本原理出发,分析和讨论了应用JPEG算法在数字信号处理器上实现图像数据快速压缩的问题,提出可以通过交替使用冗余度压缩和熵压缩来提高编码效率的策略.     

基于小波融合的面料仿真研究

提出一种基于小波理论的图像算法，将不同的面料图像及设计图案经过小波刚像融合，早现新的面料特征，新的面料一方面保留原面料纹理效果，另一方面附着不同的新图案。这种基于小波金字塔算法的面料仿真研究是面料CAD的个新的方向。     

基于扩展Shearlet变换、Krawtchouk矩和SVM的储粮害虫分类

为了进一步提高储粮害虫的识别精度,以便更有效地防治储粮害虫,提出了一种基于纹理和形状综合特征及全局混沌蜂群优化支持向量机(SVM)的储粮害虫分类方法。首先对储粮害虫图像进行扩展Shearlet变换,利用变换系数得到能量分布均值,加权后的能量分布均值构成纹理特征向量,用Krwtchouk矩不变量描述储粮害虫的形状特征;然后将纹理特征向量和形状特征向量分别归一化,两者结合构成储粮害虫的综合特征向量;最后用全局混沌蜂群算法优化SVM的核参数与惩罚因子,并应用参数优化的SVM进行分类。结果表明:与基于Gabor小波和支持向量机方法、基于Krawtchouk不变矩和支持向量机方法相比,本方法提取的储粮害虫特征信息更加完整,识别率更高。     

基于小波变换的分形特征图像编码

在对图像块进行小波变换的基础上,通过计算各频带的分形维数,形成图像块的分形特征向量,把传统的子块匹配问题转化为分形特征向量意义下的子块匹配问题.实验结果显示,本文提出的方法与Jacquin的全局搜索法相比,尽管解码图像质量略有下降,但编码速度提高了70倍以上.     

基于小波变换的农田害虫图像预处理研究

以农田害虫识别系统中图像的预处理为研究对象,利用小波变换对图像进行不同尺度的小波分解,对得到的小波系数进行不同的处理,包括小尺度下的高频系数置零、阈值处理、模极大值处理以及增加大尺度下高频系数的相对值等方法,从而达到去噪、增强等图像预处理的目的.结果表明:利用小波变换对图像进行处理,可以收到良好的效果.     

小波变换在图像数据压缩中的应用

从小波变换出发,结合图像小波变换的特点,对小波在图像压缩领域的应用作了介绍.指出小波变换对图像处理最大的贡献就在于它提供了更大的选择空间,可以结合人眼的特性进行有目的的处理,进而使图像数据压缩可以在最基本的层面———人的需要上进行.     

小波域中的块运动估计法

将小波变换引入到视频图像运动估计中,运用三次B样条小波对图像进行边缘提取,同时,对图像进行了小波分解,提出了小波域中基于边缘的分块方法.该方法主要运用了帧内灰度的相关性信息,减少传输的比特率,降低了运算复杂度,同时能够保证图像的边缘部分的估计精确度.通过计算机模拟试验,得出了测试序列结果.     

织物褶皱多尺度灰度共生矩阵分析

为建立一套客观、稳定、高效的织物褶皱评价系统,文章提出一种多尺度图像特征提取方法。首先,通过3层小波变换对织物二维图像进行分解,得到其高频系数;对原图及三个尺度下的小波系数分别生成灰度共生矩阵,并对这四个尺度的灰度共生矩阵提取对比度、相关性、角二阶矩、同质性及熵值表征织物褶皱变化;最后通过支持向量机对输入特征进行分类。结果表明,结合小波变换的灰度共生矩阵方法比单独使用灰度共生矩阵分类准确率高,说明多尺度的图像特征能够更加全面地描述织物褶皱变化。     

VC++平台下基于小波变换的面像识别系统

设计了在VC 平台下,基于小波变换的面像识别系统.该系统涉及图像解码和Daubechies小波变换的程序部分用MATLAB编写,再用MATCOM将程序编译成VC 动态库源代码,根据需要修改后编译成动态库.系统运行时,在VC 平台下调用动态库即可.这种方法具有开发周期短、识别率高、可移植性强等优点.     

贾卡经编织物多纹理区域分割技术

为快速准确地得到贾卡经编织物花型图案,提出一种基于小波多尺度分层、马尔科夫随机场建模和贝叶斯最优准则分割理论的贾卡经编织物图像多纹理区域分割技术.首先通过小波变换将贾卡织物图像作多尺度分解等预处理,其次结合马尔科夫随机场理论,运用有限高斯混合算法构建图像灰度场分布模型,采用尺度逻辑算法构建标号场先验模型,最后在贝叶斯理...