适于硬件实现的低复杂度图像压缩

对于高速图像压缩应用,普通压缩算法和基于DSP或PC机的实现已不能满足高速和小体积的要求。能否获得一种专为硬件实现设计,并具有较高性能的图像压缩算法,成为用VLSI或FPGA硬件实现高速图像压缩的关键。为此,本文提出一种基于5/3小波变换的低复杂度图像压缩算法。该算法首先采用3级二维小波变换去除图像相关冗余,并根据小波子带的变换增益对其进行最佳量化,再对量化后的LL子带进行二维预测,最后针对小波系数概率分布特点采用自适应零游程编码联合指数哥伦布编码实现图像压缩。该方法在保证较高压缩质量的同时,具有低复杂度和硬件易实现的特点,若通过FPGA最快可实现高达175Mpixel/s的超高速图像压缩。     

图像无损压缩算法JPEG-LS实现及性能研究

对图像的无损压缩算法进行了研究,讨论了JPEG-LS图像压缩算法,阐述了该算法的基本原理,对其实现的细节及关键技术进行了深入研究,并用C语言实现了该算法。大量图像压缩实验表明,该算法是一种优越的无损压缩算法,对于多数图像,压缩比可以非常接近无损压缩极限,并且算法的运算时间很少,一幅512×512的8比特灰度图像的压缩和解压缩时间是毫秒级的,完全可以满足实时图像处理的要求。     

基于Matlab的JPEG图像压缩编码仿真实现

首先介绍了基于离散余弦变换的JPEG图像压缩编码算法,接着用Matlab 6.5对标准灰度图像进行仿真,并对同一幅Lena图像作不同的压缩,绘制了率失真曲线.实验结果表明,在很大的压缩范围内,在不同的压缩比和编码比特率下,重建图像的峰值信噪比都在30 db 以上,仍然能满足人们的视觉需要.对图像作不同的压缩,满足了不同的场合、不同的控制码率下要求不同的图像质量的实际需要.用Matlab做仿真实验,方法简单而且误差小,大大提高了图像压缩的效率和精度.     

精确质量控制的遥感图像JPEG2000压缩方法

提出了一种精确控制图像压缩质量的遥感图像JPEG2000压缩方法.根据小波变换的完全重构和子带系数量化误差统计独立特性,建立了压缩图像峰值信噪比质量指标与小波系数编码量化误差的数学表达关系式.在传统JPEG2000率失真理论的基础上,建立以压缩图像质量为目标,最小化编码码率的模型,并给出了压缩图像质量控制的码流优化截取方法.对标准测试图像以及卫星遥感图像进行实验,并与传统JPEG2000方法进行比较.结果显示,该方法具有相同的编码架构和复杂度,能够精确控制压缩图像质量,控制精度小于1％.对于序列多幅遥感图像,在相同平均码率条件下,提出的方法具有更高的整体压缩图像峰值信噪比.     

基于DCT的电网金属材料金相压缩算法

为了实现对电网金属材料的定量金相分析,加快存储和传输电网金属材料金相显微组织图像的速度,对基于离散余弦变换（DCT）的JPEG图像压缩算法进行了研究。采用基于DCT的JPEG图像压缩算法,以MATLAB图像处理工具箱为软件平台对系统进行试验。试验结果表明,所设计的压缩算法满足定量金相分析图像压缩的设计要求,既可保证有较高的压缩比,又可保证较好的图像质量,大大提高了图像压缩的效率,实现了电网金属材料金相显微组织图像数据的压缩。     

二维小波变换在JPEG2000图像编码中的应用

为研究小波变换的性能,本文运用Matlab编程语言对基于二维小波变换的JPEG2000图像编码器进行分层压缩仿真,测试分解层数与量化步长对图像编码的影响,和JPEG2000中不同小波基的选择对图像压缩效果的影响。实验结果表明小波的分层压缩可以获得任意压缩比的图像,要根据图像类型和所需压缩比选用小波基。实验结果对小波变换在图像编码领域的应用有理论价值及实际意义。     

一种特殊图像数据压缩存储及差错控制方法

针对工程中特定(尺寸固定、冗余度较高)图像数据的无损压缩存储问题,提出了一种基于行程的压缩编码方法以及简单的差错控制编码方法。简要介绍了问题的特点,探讨了应用几种图像压缩及容错编码方法的可能性;通过选择特定方法(类似JEPG的压缩方法和简单的二维奇偶校验编码)和进行具体地压缩编程实践,找到了较优的方法;最后对此方法作了简单分析并给出了结果。该方法具有效率较高、存取迅速、简单实用和可靠度高等特点。     

无线传感网基于邻居簇的JPEG2000多节点协同实现

针对无线传感器网络能量、存储、处理能力严重受限的特点,基于"在网计算"的思想,结合JPEG2000算法流程以及无线传感器网络的网络拓扑结构特点,提出一种基于邻居簇的JPEG2000多节点协同图像压缩方法。首先,将相机节点采集的图像分片,并根据图像的梯度幅度值进行压缩比特率的自适应优化分配。然后,将压缩任务转移到多个邻居簇内,以最小化网络总能耗为目标,由多节点协作共同完成图像压缩和传输。仿真结果表明,该方法不仅使无线传感器网络中实现大尺寸图像的JPEG2000编码成为可能,且相机节点能耗仅为压缩图像后传输至基站方案的3.4%,极大地平衡了网络节点能耗,使网络生命周期提高了7倍以上。     

多DSP图像压缩实时并行处理系统

针对图像实时高速压缩、传输的需求,设计了一套新型的多DSP图像压缩实时并行处理系统.选择整数CDF(2,2)双正交小波变换结合改进的SHHT算法作为系统的实现方案,利用整数CDF(2,2)双正交小波变换实现图像变换,提高了运算速度,便于硬件实现.根据各个子图像的不同特点,改变扫描路线,采用四路并行分块处理的方法对SHHT算法加以改进,提高编码速度,降低了编解码过程的运算复杂度和时间消耗.根据系统的实时性要求,使用四片DSP处理器构建了一个兼有紧耦合并行系统和松耦合并行系统优点的图像压缩实时并行处理系统.仿真实验表明,基于并行系统的图像压缩算法与传统的压缩算法相比,压缩的峰值信噪比(PSNR)提高了10%左右,压缩时间达到30 ms.     

并行压缩成像系统的压缩域小目标检测

提出一种适用于并行压缩成像系统的压缩域小目标检测算法,以便省去获得小目标位置信息时进行的图像重建环节,有效降低算法的复杂度。该方法通过并行压缩成像数学模型捕获背景以及待测图像压缩测量值,通过高斯混合模型进行压缩域背景建模,从而获得压缩域前景观测值。然后计算压缩域前景观测值与各压缩域目标位置模板的余弦相似度,根据局部阈值以及压缩域候选目标面积实现目标检测与定位。最后进行了仿真实验,分析了降采样率、测量次数、投影误差以及噪声等对目标检测效果的影响。结果表明:增大降采样率及噪声均会降低检测效果;测量次数对检测效果的贡献是有限的;测量次数为2次或3次时,可以在保证检测效果的同时有效控制运行时间。此外,噪声对检测效果影响较大,因而需要严格控制系统噪声。该方法可以在不进行任何图像重建的情况下实现目标的实时检测。     

基于学习字典的图像修复算法

多数图像修复方法主要是利用输入图像中的有效信息来填充待修复区域,可用先验信息有限,自适应性较差.研究提出一种新的基于学习字典的图像修复框架,核心思路是通过大量样本图像和输入图像的有效数据训练学习字典,建立样本图像特征块与原始数据块之间的稀疏关联,并将这种关联作为先验知识来指导图像的修复.该方法既充分利用了样例图像的先验知识,又考虑了待修复图像本身的信息,提高了算法的自适应性.通过对自然图像进行大、小范围图像修复和文字去除实验,文中方法均取得较好的修复效果.     

采用双线性插值收缩的图像修复方法

针对Criminisi等人提出的基于样本的图像修复算法存在修复耗时长、效率低的问题,提出一种采用双线性插值算法收缩待修复的图像,并结合样本块进行图像修复的方法。首先,采用双线型插值算法将待修复图像的长宽同时收缩0.2～0.5倍,在收缩图像的目标区域中计算优先级最高的目标像素点,并在源区域中搜索最佳匹配修复块。然后,在待修复图像中根据一定规则找到对应的优先级最高的目标像素点和最佳匹配修复块,并将其填充到待修复图像的修复区域,循环运行直到目标区域修复完毕。实验结果表明,采用本文提出的算法进行图像修复时,其时效约为Criminisi等人提出的算法的5～40倍,该方法可以在获得高的修复效率同时保持良好的修复质量。     

采用区域分割的变尺寸样本块高效图像修复

针对现有的基于样本块的图像修复算法采用全局搜索法确定最佳匹配样本块时效率低,且易出现错误匹配块的问题,分析了影响算法效率和质量的原因,提出了基于区域分割的变尺寸样本块高效图像修复算法。首先,采用双线性收缩方法获得尺寸是待修复图像0.02~0.25倍的收缩图像,并在收缩图像中分割出预选区域作为源区域,使用自适应窗口尺寸调整规则确定修复窗口大小;然后,在预选区域中搜索最佳匹配修复块对图像进行修复。收缩图像修复完毕后,对收缩图像中修复不完全的区域采用分割子图像的方法进行修复;最后,将子图像填回到原始图像的修复区域,循环运行直到修复完毕。实验结果表明,采用本文提出的修复算法,修复效率约为现有算法的5~100倍,且具有较好的修复质量。     

结合梯度特征与色彩一致性的图像修复

针对现有的样本块修复算法置信度值会迅速衰减至0,填充次序不稳定以及易产生误匹配等不足,提出结合梯度特征与色彩一致性的图像修复算法。为获得更为稳定的填充次序,一方面引入表征图像结构和纹理变化特征的平均梯度来计算优先权,以保证优先填充结构部分,并适度延伸纹理信息;另一方面提出基于S型函数的置信度更新准则以抑制置信度项的快速衰减;同时比较匹配块与待修复块的色彩一致性,将其与颜色信息相结合寻找最佳匹配块,以减轻误匹配现象。实验结果表明: 本文算法较对比算法在峰值信噪比上至少提高0.82 dB,证明了本文算法的有效性。结果也显示：提出的算法获得了更加稳定的修复次序,能有效减少误匹配率,使得修复后图像更加满足人眼的视觉需求。     

卫星解码数字图像块效应计算机后处理方法

分块余弦变换(BDCT)已经被广泛应用于国际图像压缩标准并取得了良好的效果。然而,在有损图像处理中都存在着块效应问题。为了消除卫星数字图像块效应,这里结合卫星图像的特点,在文献^［4］的DCT后处理方法基础上进行改进,提出一种改进的解码图像块效应后处理方法。此方法不仅可以减少卫星图像块效应和提高图像质量,而且减少了DCT块效应后处理时间,提高了解码图像后处理效率。具有广泛的应用性。     

Digital image inpainting and microscopy imaging

A considerable amount of image processing techniques known as inpainting techniques have been recently developed aiming to provide solutions for filling in missing or damaged regions in a digital image. Typical such techniques reconstruct a defined area by using information from its neighborhood, for example, by completing inside the missing region the isophote lines arriving at its boundaries. In this article, we show that inpainting techniques have considerable potential usefulness in microscopy imaging, even though experimenting and using them in this domain has been almost entirely neglected up until now. In this purpose, we experiment the "curvature-preserving" partial differential equations as a solution to inpainting regions in images collected by several optical and scanning probe microscopy techniques. The results achieved are presented along with a discussion on typical problematic scenarios of microscopy imaging for which this type of techniques can provide a viable solution.     

局部自适应学习基稀疏约束结合信息优先权选择扩散的迭代图像修复算法研究

图像修复的性能依赖于局部邻域信息的利用,同时要求修复的方向与结构性内容具有一致性,针对这两个关键问题,本文提出基于局部自适应学习基稀疏约束结合信息优先权选择扩散的迭代滤波图像修复思路。该算法首先学习丢失区邻域得到一组具有局部自适应性的稀疏基,然后沿着等照度线方向按照优先权选择扩散的顺序利用稀疏重构理论以这组基逐层投影重构丢失区域,通过迭代执行分层修复实现对丢失区域的渐进逼近。实验结果表明,该算法无论对于纹理图像、边界图像还是自然图像都可达到较好的效果,而且在峰值信噪比上优于已有文献的方法。     

基于联合标定的图像分割

针对普适环境下人体区域的提取问题,提出一种基于彩色摄像头和深度摄像头联合标定的图像分割方法。首先根据深度摄像头采集的深度信息易处理和受外界环境影响小的优点,利用大律法从深度图像中快速提取出人体区域;然后建立世界坐标系中彩色图像坐标系和深度图像坐标系的对应关系,实现彩色信息和深度信息的相对位置映射;最后根据分割的深度图像及其在彩色图像中的映射,在彩色图像中完成人体区域分割。通过在复杂背景和不同光照条件下的图像分割实验,验证了本方法具有良好的精度和鲁棒性。     

基于有序细胞自动机的图像加密方案

细胞自动机可以通过考虑一个系统的局部状态和整体状态之间的关系来展现该系统的复杂行为。正是由于细胞自动机的这种普适性,使得其在传统的密码学及图像处理中也得到了广泛的应用。本文中,我们结合Lafe给出的基于细胞自动机变换的压缩技巧提出了一个新的、基于有序细胞自动机的图像加密方案。新的方案既利用了基于细胞自动机的变换对二维图像具有良好压缩效果的特点,又提出了有序细胞自动机的加密技术弥补了Lafe方案中加密效果不理想的缺点。由于细胞自动机具有简单的平行结构、易于实践、密钥量大、加密速度快和成本低的特点,所以这种加密技术非常适用于光学实现领域的应用。     

基于格子波尔兹曼模型的内镜图像高光修复

在内窥镜检查中,由于器官内腔粘膜表面黏液对光源的反射,高清图像中常常存在高光。高光的修复对内窥镜检查和诊断具有重要的临床意义。本文提出一种基于四元数和格子波尔兹曼模型的高光修复方法,首先通过四元数表达高清图像的彩色信息,然后利用四元数旋转操作表达两个像素的色差,并将色差引入到格子波尔兹曼模型的松弛因子设计中,最后利用格子波尔兹曼模型的扩散实现高光的修复。实验结果表明,该方法修复高光效果更好,局部区域细节保持效果提升了50%,颜色保持效果提升了5倍。