分形图像压缩算法中代码本块的改进

分形图像压缩方法由于其压缩比高、解压方法简单等原因受到了越来越多的重视，但它的压缩质量不是很令人满意，本文在传统算法的基础上对通过定义域块收缩得到的代码本块提出修正算法，证明了该修正算法获得的近似匹配块的均方根误差小于原有的匹配块的误差，本文还对代码本块像素强度值提供了校正方法，使得还原图像在局部上能够更近似于原图像。     

磁盘阵列错误隐藏的DCT系数重建算法研究

基于DCT变换的图象压缩，以块为单位进行DCT变换把图象从时域转换到领域，由于能量主要集中在少数低频系数，再结合量化、编码，可以实现有效的压缩，基于DCT的错误隐藏算法可用于客户端挖重建图象，隐藏存储系统或传输信道带来的错误，本文针对磁盘阵列中单个磁盘原失效，提出了三种客户端的基DCT编码的图象错误隐藏算法，并进行了验证。     

基于GM模型和Hilbert空间填充曲线的图象压缩方法

本文提出了一种新的基于灰色模型 GM(1,1)和 Hilbert空间填充曲线的灰度图象压缩方法 .我们利用 Hilbert空间填充曲线来选取模型化序列中的象素数据 ,并据此使用 GM(1,1)模型化图象象素 .由于 Hilbert曲线是一种能够最好地保持空间点的局部邻接性的扫描曲线 ,因此基于 Hilbert曲线的这种数据选取方法能改进图象的压缩比并且显著地降低编码误差 .实验结果表明 ,本文给出的方法能获得误差小于 4%且压缩比小于 10 %.     

并行处理JPEG算法的优化

本文结合指令级并行32位定点处理器的结构特点,对JPEG算法中DCT、量化及Huffman编码等步骤,提出一些适于并行处理算法和数据结构的优化方法,以有效发挥其高速并行的性能.模拟结果表明本文的方法显著提高了JPEG算法并行实现的效率,适于图像压缩的一些实时应用.     

结合矢量量化与远间隔预测的振动遥测信号压缩方法

本文针对一类准周期性振动遥测信号的特点 ,提出了一种结合矢量量化与远间隔样值预测的数据压缩的新方法 .此方法充分利用了矢量量化和远间隔样值预测的优点 ,并将二者有机地结合起来 ,从而形成了一种有效的压缩方法 .这种方法对振动信号中周期性较强部分获得了很高的压缩比 ,而且运算速度快 ,可在嵌入单片机的系统中实现 .实验中对 10kHz抽样的振动信号进行压缩 ,获得了约 5 0倍的压缩比和 3%的恢复精度     

窄带宽环境下的动态图像压缩

实现窄带宽环境下的动态图像传输需要对图像数据进行有效压缩。提出采用改进的小波零树编码算法，在零树编码过程中，对连续零树根所采用的游程编码以及对非零小波系数的编码采用了一种新的码扩展算法，与通常的码扩展法相比具有单位比特拥有更大信息量的特点，并且运用图像拼接技术缓解了小波图像压缩在小尺寸图像上不理想的问题。     

分布式并行绘制系统中几何指令流压缩的研究与实现

对分布式并行绘制系统的几何指令进行压缩能缓解网格带宽瓶颈，对操作码作用LZW算法，对法向量使用球面对称网格剖分算法，对颜色和位置数据使用DPCM型预测编码算法，根据位置数据的特殊性，使用了4类预测器和自适应量化算法，对几何指令流组合使用多种压缩算法取得了良好的效果。在几何模型质量基本没有损失的情况下，指令平均长度压缩到原来的1/3左右，执行速度达到了400指令/ms。     

LZW无损压缩算法的实现与研究

通过程序设计实现了LZW文本压缩算法，并对其进行了改进以适合于中文压缩，改进后的压缩程序的测试结果证明改进是有一定效果的，相比于标准LZW压缩算不，压缩率有了一定程度的降低，对于中长文件，其压缩效果更好，对于英文文本的压缩效果也要好于普通LZW算法，有一定的实用价值。     

基于梯度式菱形搜索的快速运动估计算法

在基于搜索起点预测和梯度式菱形搜索方法的基础上，提出了一种运动矢量场自适应搜索算法（MVFSAS），实验结果表明，该算法以较小的搜索代价取得了与全搜索相当的效果，并在搜索速度和搜索效果方面优于三步（3SS）和四步（4SS）快速运动搜索算法。     

基于小波变换和矢量量化的人脸图象压缩

在图象的压缩编码中，矢量量化可以利用某特定类图象（加人脸）的统计特性，为了在高压缩比下获得较好的压缩效果，提出了一种新的小波变换域内进行矢量量化的算法，该算法用树结构表示小波变换域系数，并根据各节点值的重要程度，从每一棵树中提取一个矢量，然后进行矢量量化；解码时，为了使矢量分量能正确地返回到原来树中的正确位置，需利用EZW^[1]、SPIHT^[2]算法的思想标记这棵树，因为这样才能充分利用父子相关性和兄弟相关性，从而显著地减少了标记信息，在提取矢量时，可用简单的阈值剪枝算法，也可用SFQ^[3]的最佳剪枝算法，而且后者能进一步提高峰值信噪比，用该算法对人脸图象进行的压缩试验结果表明，在高压缩比（100:1左右）下，恢复的图象质量（视觉效果和峰值信噪比）比通常的小波压缩算法（如EZW，SPIHT、SFQ等）好得多，该算法特别适合于对特定类图象的压缩。