基于LOCO-Ⅰ算法的图像压缩比控制

在认真研究LOCO-Ⅰ算法的基础上,深入分析了失真控制参数Near对图像压缩比和重建质量的影响,通过对该算法中的Near进行实时动态调整,实现了对图像近无损压缩的压缩比控制,进而可以根据需求来控制图片大小进行压缩.仿真结果表明,提出的压缩比控制方案收敛性较好,输出码流稳定,在满足目标压缩比时重建图像质量较原一阶压缩比控制方案提高了0.5 dB左右.     

基于JPEG2000的图像联合压缩加密算法

为实现图像的压缩和加密同步,在深入研究MQ算术编码器的基础上,将Lorenz混沌系统生成的随机序列作为流密钥对JPEG2000压缩算法中比特平面编码形成的上下文和判决进行修正,以改变MQ编码时的概率分布来使得输出的码流发生变化,从而实现图像联合压缩加密.阐述了上下文修正和判决修正加密算法的规则.对算法进行仿真,结果表明,相对于原始压缩算法,所提出的算法对图像的压缩效率几乎没有影响,且安全性好、实时性高.     

基于LOCO-I算法的图像压缩比控制

在认真研究LOCO-I算法的基础上,深入分析了失真控制参数 对图像压缩比和重建质量的影响,通过对该算法中的 进行实时动态调整,实现了对图像近无损压缩的压缩比控制,进而可以根据需求来控制图片大小进行压缩。仿真结果表明,所提出的压缩比控制方案收敛性较好,输出码流稳定,在满足目标压缩比时重建图像质量较原一阶压缩比控制方案提高了0.5dB左右。     

基于JPEG-LS压缩比控制的图像压缩加密算法

针对传统图像压缩比控制不精细及低维混沌系统保密性不高的问题,提出一种基于连续色调静态图像的无损或近无损压缩标准(JPEG-LS)压缩比控制的图像压缩加密算法.在深入分析JPEG-LS中失真控制参数Near对图像压缩比和重建质量的影响的基础上,首先,对光栅扫描的图像数据进行梯度处理;然后,比较梯度值与Near的大小关系以决定进入游程模式进行游长编码或常规模式进行Golomb编码;再次对三维Lorenz混沌系统生成的序列进行随机性处理,采用该序列作为密钥分别对游程模式、常规模式和全模式(游程和常规两种模式)下的压缩码流进行加密;最后,对Near进行实时动态调整,实现了对图像的压缩比精细控制且提高了保密性.仿真结果表明,所提算法能够实现良好的压缩比控制,且重建图像质量比线性压缩比控制算法提高了大约0.5 dB;同时算法安全性高,能够有效抵抗熵攻击、差分攻击、穷举攻击、统计攻击等多种攻击,且加密对压缩效率基本没有影响.     

基于Laplacian塔式分解的自适应图像模糊增强

为解决部分数字图像对比度偏低、细节模糊等问题,提出了一种非线性拉伸与模糊增强相结合的自适应图像增强算法。使用Laplacian塔式分解对图像进行分解,高频子带系数采用贝叶斯萎缩阈值和非线性增益函数进行处理,以增强后高频子带系数信息熵为目标,自适应选取控制增益曲线形状参数和控制增益强度参数;低频子带系数采用模糊增强算法进行处理,对隶属度函数和模糊增强算子进行改进,并提出了一种模糊增强算子中阈值参数的自适应选取算法。实验结果表明,该算法能有效提高图像对比度和清晰度,突显图像细节信息,且实现了增强参数的自适应选择,更有利于图像的检测与识别。