基于嵌入式Linux系统的JPEG压缩算法实现

随着Internet技术的飞速发展，人们利用图像这种媒介进行交流的需求越来越广泛。文章针对图像数据一般是海量数据，受到网络带宽限制的特点，在基于嵌入式Linux系统平台上实现了JPEG压缩算法。介绍了嵌入式Linux硬件系统的搭建和软件开发环境的建立，接着根据具体平台的特点和实时性要求，对JPEG标准算法在实现上进行了一些改进，然后论述了在宿主机Linux下工程文件的构建，实现对算法实现程序模块的管理，并完成编译、链接后的可执行代码向目标平台的移植。最后书写了测试程序对压缩效果进行观察，达到了22：1高压缩比和良好的图像效果。     

基于嵌入式Linux系统的JPEG压缩算法实现

随着Internet技术的飞速发展,人们利用图像这种媒介进行交流的需求越来越广泛.文章针对图像数据一般是海量数据,受到网络带宽限制的特点,在基于嵌入式Linux系统平台上实现了JPEG压缩算法.介绍了嵌入式Linux硬件系统的搭建和软件开发环境的建立,接着根据具体平台的特点和实时性要求,对JPEG标准算法在实现上进行了一些改进,然后论述了在宿主机Linux下工程文件的构建,实现对算法实现程序模块的管理,并完成编译、链接后的可执行代码向目标平台的移植.最后书写了测试程序对压缩效果进行观察,达到了22:1高压缩比和良好的图像效果.     

基于DCT压缩的JPEG图像的快速检索

提出了一种基于离散余弦变换(DCT)压缩的JPEC图像的检索方法。该方法利用JPEG图像数据在DCT压缩域的特性,直接提取特征,而且只需要对JPEC进行部分熵解码。在加速了图像检索的过程的同时也保证了检索结果的精确性,并且具有一定的鲁棒性。     

嵌入式平台上JPEG2000简化算法研究

本文在深入分析JPEG2000图像压缩算法的基础上,针对嵌入式平台数据处理能力较弱的缺点,提出了量化步长选择、改进的率失真处理等多种优化方案,并对离散小波变换在XScale上的数值计算问题进行了讨论,从而显著降低了算法实现的复杂度。实际结果证明,在基本不牺牲编码效率的前提下,本文提出的优化方法大幅度提高了编、解码速度——其中编码器速度提高90%左右,解码器速度提高30%左右。     

JPEG的飞跃

自联合图像专家组建立原先的JPEG标准至今,已经超过了10年之久。今年,随着JPEG2000的推出,这项标准将最终得到升级。 虽然现在的格式能够满足Web用户和开发者的基本需要,但是人们越来越渴求更加灵活的数字图像。联合图像专家组现在正在和顶级数字图像软件提供商——例如Agfa、     

嵌入式平台上JPEG2000简化算法研究

本文在深入分析JPEG2000图像压缩算法的基础上,针对嵌入式平台数据处理能力较弱的缺点,提出了量化步长选择、改进的率失真处理等多种优化方案,并对离散小波变换在XScale上的数值计算问题进行了讨论,从而显著降低了算法实现的复杂度.实际结果证明,在基本不牺牲编码效率的前提下,本文提出的优化方法大幅度提高了编、解码速度--其中编码器速度提高90%左右,解码器速度提高30%左右.     

基于DCT的JPEG图像压缩的研究

随着信息技术的快速发展,为了加快存储和传输图像的速度,提出一种基于离散余弦变换的图像压缩算法.分别从编码中DCT变换,量化以及熵编码三个原理过程及其功能进行详细论述,以MATLAB7.0为平台对系统进行仿真实验,其方法简单、速度快且误差小.从实验结果中观察经过此算法压缩后的图像无失真现象,而且处理图像的速度得到了很大的提高,既能保证有较高的压缩比,又能保证良好的图像质量,从而实现了图像的快速传输,在日常生活中得到了广泛的应用与发展.     

基于JPEG的图像检索综述

基于内容的检索是近年来的研究热点之一，现在已有许多基于象素域的图像检索技术，目前数据压缩也已成为多媒体应用的标准模式，静态图像压缩主要采用JPEG技术，研究基于传统JPEG和JPEG2000的图像检索方法成为必然。本文综述近年来出现的基于JPEG核心算法离散余弦变换和JPEG2000核心算法离散小波变换的图像检索技术。     

基于ARM的JPEG编码器设计与实现

提出了一种利用ATMEL公司的AT91RM9200处理器快速实现JPEG压缩编码的方法。结合处理器的特点,对JPEG算法进行了优化,降低了运算的复杂度。实验取得了良好的实时性效果。     

基于并行技术的图像压缩方法研究

本文首先简要的介绍JPEG压缩标准和并行计算的基本知识,在分析JPEG压缩编码原理和并行技术的特点的基础上,提出一种采用负载均衡策略,在任务级实现并行压缩的方法模型,可以大大加快数据处理的速度.     

基于Retinex的JPEG图像增强新方法

针对现有JPEG图像压缩与增强的过程分离,且图像增强后容易产生块状效应的局限性,提出一种新的JPEG图像增强算法,该算法嵌入JPEG图像压缩框架之中,在量化步骤之前增强图像以充分利用图像原始信息。增强过程以Retinex理论为基础,将DCT系数分为照度分量(DC系数)和反射分量(AC系数),对DC系数进行动态范围调整,并利用DC系数的增强因子对AC系数做细节增强。最后,对调整后的DCT系数做平滑处理来抑制块效应。实验结果表明,与传统的其他算法相比,该算法能更好的增强细节信息和保持色彩信息,并能保持与标准JPEG同等的图像压缩比。     

抗JPEG压缩的半脆弱水印算法

基于JPEG压缩过程的特性,提出了一种能抵抗JPEG压缩的半脆弱盲检水印算法,并给出了理论论证.该算法利用不重叠图像块的DCT变换系数之间的大小关系,选择图像特征作为水印信息进行嵌入.理论分析和实验结果表明,该算法的水印具有很好的抵抗JPEG压缩的能力,并且对剪切、篡改等恶意攻击有很好的篡改定位能力.     

基于OpenCL的JPEG压缩算法并行化设计与实现

随着图像数据的大量增加,传统单处理器或多处理器结构的计算设备已无法满足实时性数据处理要求。异构并行计算技术因其高效的计算效率和并行的实时性数据处理能力,正得到广泛关注和应用。利用GPU在图形图像处理方面并行性的优势,提出了基于OpenCL的JPEG压缩算法并行化设计方法。将JPEG算法功能分解为多个内核程序,内核之间通过事件信息传递进行顺序控制,并在GPU+CPU的异构平台上完成了并行算法的仿真验证。实验结果表明,与CPU串行处理方式相比,本文提出的并行化算法在保持相同图像质量情况下有效提高了算法的执行效率,大幅降低了算法的执行时间,并且随着图形尺寸的增加,算法效率获得明显的提升。     

基于熵编码的JPEG压缩域脆弱图像水印算法

为了解决JPEG图像水印算法在嵌入容量、不可感知性、实时性和窜改定位的问题,提出了一种基于熵编码的JPEG压缩域脆弱图像水印算法。首先选择JPEG熵编码阶段进行水印嵌入,这样就可避免正向和逆向的DCT和量化运算,保证算法在嵌入阶段对图像的改变量较小且具有较好的实时性;接着根据熵编码过程中某些比特不会参与哈夫曼编码这一原则,在其中选择符合条件的系数嵌入水印,将水印信息嵌入到这些系数的最低有效位中,以规避修改哈夫曼编码系数后带来的编码误差,进一步加强了算法的透明性。实验表明,该算法不仅具有较大的嵌入容量和很好的不可感知性,而且脆弱性较高且能够对恶意窜改进行准确定位。     

Image decomposing for inpainting using compressed sensing in DCT domain

Inpainting images with occlusion or corruption is a challenging task. Most existing algorithms are pixel based, which construct a statistical model from image features. However, in these algorithms, the frequency component is not sufficiently addressed. In this paper, we propose a novel algorithm that utilizes compressed sensing （CS） in frequency domain to reconstruct corrupted images. In order to reconstruct image, we first decompose the image into two functions with different basic characteristics - structure component and textual component. We seek a sparse representation for the functions and use the DCT coefficients of this representation to generate an over-complete dictionary. Experimental results on real world datasets demonstrate the efficacy of our method in image inpainting. We compare our method with three state-of-the-art inpalnting algorithms and demonstrate its advantages in terms of both quantitative and qualitative aspects.     

基于回归分析的嵌入式块编码预测截断算法

针对JPEG2000中基于率失真优化后压缩处理的嵌入式块编码算法所存在的运行复杂、浪费大量编码时间等问题,提出了一种有效提高编码效率的方法,即基于回归分析的嵌入式块编码预测截断算法。该算法根据多元线性回归分析得到的回归方程来预测截断点,避免了对将被截断的位平面进行扫描编码,并舍弃了复杂耗时的率失真计算与搜索,有效地加快了嵌入式块编码算法的运行速度。实验结果表明,算法获得了可观的编码速度提升收益。     

基于JPEG的图像无损分区压缩

为了适应图像的存储和传输,需要对图像进行压缩以减少数据量,因此,许多压缩技术和标准应运而生.利用JPEG压缩标准,根据图像的数据结构将图像进行了分区域操作,从而实现JPEG压缩模式下的无损压缩.实验结果表明,该算法得到的压缩图像在与JPEG同等质量的条件下,数据量要小于JPEG压缩的数据量.     

JPEG量化步长估计综述

随着 JPEG(Joint Photographic Experts Group)格式的图片在网络存储和传输中的广泛应用, 基于 JPEG 格式的篡改、 拼接等恶意操作也层出不穷, 利用 JPEG 图像特性的研究受到越来越多的关注。其中, JPEG 图像特性与量化步长息息相关。如果, JPEG 压缩后的图像以位图的形式进行保存, 研究者无法直接获取到量化步长, 从而无法有效地分析 JPEG 图像特性。因此, 对于量化步长的估计在数字图像取证领域越来越受到关注。 本文首先介绍了量化步长估计的研究背景, 并将量化步长估计问题分成两类问题: 单压缩图像的量化步长估计和重压缩图像的首次量化步长估计。其次, 在经典的 JPEG 压缩模型基础上分别了给出了这两类问题的量化步长估计模型, 并对每类问题的各种现有方法进行了详细介绍和梳理。随后, 在相同实验环境下对经典算法进行了实验, 并对经典算法进行了相应的分析与评价。 实验结果表明: 在单压缩图像的量化步长估计任务中, 现有技术相对成熟并且部分算法估计准确率高于 90%; 但是, 在对齐重压缩图像的首次量化步长估计任务中, 现有方法仅能估计低频、中频的量化步长, 并且当首次与第二次的压缩质量因子相近时, 估计准确率较低; 在非对齐重压缩图像的首次量化步长估计任务中, 由于网格偏移会增加估计量化步长的困难, 导致算法在非对齐重压缩上性能较差。最后, 指出了量化步长估计中有待进一步解决的问题和发展趋势。     

基于DWT的图像水印算法研究

提出了一种基于离散小波变换的水印算法。水印采用文本图像水印,将原始图像和水印分别进行3级小波变换,为了保证水印的安全性,将水印变换域各子图分别进行置乱或加密处理。将水印经处理后的各级变换系数重复嵌入原始图像各级变换系数的不同位置。在检测时,提出采用多方案水印提取算法以适应不同的攻击。实验表明对缩放、剪切、JPEG或JPEG2000压缩等图像退化处理或攻击均具有较强的鲁棒性。