基于人眼视觉特性的EZW图像编码改进算法

在经典EZW(crnbedded zero-tree wavelet)算法的基础上,根据人眼对图像边缘和平滑区信息的失真要比纹理区失真更敏感这一视觉特性,对小波变换后的系数分类编码,提出了一种新的有效的图像压缩编码算法.实验结果表明由于边缘和极平滑区小波系数分配了更多的比特数,该算法所得的重构图像边缘更清晰,具有更好的视觉效果.     

一种基于人眼视觉特性的图像压缩方法

在讨论图像的二维变换的基础上,充分利用小波变换后各子带系数对重建图像的重要程度和人眼的视特性,引入了小波包的思想,并在随后的量化过程中,根据不同的频率带和不同的方向,给出不同的比特,然后由经验熵计算出相应的量化阈值。实验结果表明,该方法算法简单实用,压缩效果比较好。     

结合人眼视觉特性的红外图像增强新技术

红外图像具有边缘模糊和对比度较低的缺点,不适合人眼观察,所以要对其进行增强.但是现有的增强方法没有考虑人眼的视觉特性,视觉效果不好.提出基于小波的多分辨分析方法和Retinex图像增强算法相结合的红外图像增强方法,对红外图像不同的高频细节进行有针对性增强,同时用Retinex算法把人眼的视觉特性融入其中,能够使得增强的红外图像光照均匀,亮度适中,更适合人眼观察.算法既增强了图像的细节,又增强了图像的对比度,实验证明:该方法解决了红外图像低对比度和细节模糊的问题.     

基于人眼视觉特性的小目标检测算法

人眼视觉特性一般应用于人眼观察数字图像的对比度增强领域,由于人眼视觉对连续数字图像中的小目标具有很强的检测能力,将人眼视觉特性引入小目标的检测领域,根据人眼视觉的侧抑制特性,以及在时间和空间上对变化的敏感特性,提出了基于人眼视觉特性的小目标检测算法.给出了一些仿真实验的结果,说明了此方法的有效性.     

基于人眼视觉特性的红外图像增强算法

提出一种基于人眼视觉特性的红外图像增强算法.该算法采用符合人眼感知特性的LIP(Logarithmic Image Processing)模型,并根据人眼视觉在图像变化区域比平滑区域敏感,使用幂次变换方法对图像的高频和低频成分分别进行增强处理.实验结果表明:本文相比传统算法能够有效增强图像细节信息,提高图像对比度,明显改善红外图像的视觉效果.     

基于人眼视觉特性加权的率失真优化编码算法

本文提出了一种基于人眼视觉特性加权的率失真优化的嵌入式静态图像编码算法。率失真优化是按照率失真斜率递减的顺序编码系数位,最先编码的位具有最大的率失真斜率,每编码一位都会使失真减少最大。率失真斜率的计算仅仅是利用MQ自适应算术编码器的概率状态估计表而进行的查表过程,率失真门限方法的编码速度比搜索最大的率失真斜率更快。基于人眼视觉特性的加权因子改变编码位序而不是编码值,该算法有更快的编码速度以及较好的压缩效果。     

基于视觉特性的灰度级自适应盲水印算法

提出了一种基于小波变换和视觉感知特性的灰度级自适应盲水印算法。该算法利用视觉系统的背景亮度、纹理和边界掩盖特性把载体图像的小波系数分为18类；在对256级灰度水印图像压缩后。依据载体图像小波系数的分类，以不同强度嵌入到载体中。该算法在抽取水印时不需要原始载体图像和原始水印。实验结果表明此算法可有效地隐藏灰度水印图像，并有较好的顽健性，能抵抗裁剪、JPEG压缩、加噪、图像增强、滤波等多种处理。     

人眼视觉特性与视频编码压缩技术

讨论人眼视觉系统的一些特性,以及该特性对图像子采样、变换编码、预测编码、量化等视频编码压缩技术的影响.     

基于人眼视觉特性的混合滤波算法

为了有效地滤除混合噪声,本文提出了一种基于人眼视觉特性的混合滤波算法。该方法首先采用基于人眼视觉特性的噪声敏感系数作为阈值来确定脉冲噪声点,对检测出脉冲噪声点采用自适应窗口大小的迭代中值滤波进行滤波,而对于含有高斯噪声的像素点则采用一种保护细节的改进的自适应模糊滤波器进行处理。该算法与标准滤波方法及其它改进混合滤波算法相比,具有更好的滤波性能。     

基于JPEG2000标准的ROI编码研究

JPEG2000是由ISO/ITU-T最近开发的图像和视频压缩标准,它的Part Ⅰ(核心编码算法)已经于2000年12月份正式成为了国际标准.进一步的工作正在进行,裁剪标准以适应特殊的应用,例如医学图像和视频编码.JPEG2000在单一的位流中提供了多种功能.本文主要研究的是它的感兴趣区域(ROI)编码的特点,也就是在一幅图像中用比背景更多的细节来编码图像中的ROI区域.接着概述了JPEG2000中的三种有效的ROI编码方法,它们分别以不同的空间质量来编码解码图像:叠块、编码块的选择和系数位移,并且从经验上研究了它们的编码性能.     

兴趣区域优先的多尺度压缩感知渐进编码算法

针对面向目标探测识别的无线图像传输应用,为 了解决探测识别任务对图像质量的高要求和无线信道带宽约 束之间的冲突,提出一种感兴趣区域(ROI)优先的多尺度压缩 感知(CS)渐进编码算法。首先,选取多 尺度CS测量技术进行图像压缩,在相同压缩比情况下,可以保持更多的图像的细节 信息;其次,针对目标探测识别对 重构图像纹理、边缘信息完整保持的需求,选取基于小波的轮廓变换(WBCT) 作为CS的稀疏表示方法,可更多 地提取方向信息,从而可以较完整地保持边缘轮廓信息;最后,针对重构图像 ROI与背景区过度划分、ROI周边相关信息损失 过多的问题,给出ROI边界平滑处理的方法,可有效改善重构图像的主观视觉质量。 实验结果表明:在ROI压缩率高达 0.4的情况下,总的压缩率降至0.18,既保护 了ROI信息又显著提高了压缩比,基本满足目标探测识别任务的需求。     

实现图像感兴趣区域渐进编码的新方法——一种改进的嵌入式零树小波编码算法

在分析了Shapiro的嵌入式零树小波编码算法的基础上，针对其效率的不足提出了一种改进方法。本算法通过识别重要子带，而不是EZW中的重要系数，大大减少了需要编码的零树的数量，因而节省了时间。在此改进的基础上，结合坐标数据压缩算法实现了对图像感兴趣区域的渐进编码。该算法可在接收到图像的全部编码数据之前，首先实现感光趣区域的高品质重建，且编码效率也有明显提高。     

一种基于立体视觉显著性的多视点视频比特分配方法

针对多视点立体视频压缩编码,提出了一种基于立 体视觉显著性的比 特分配方法。研究综合利用多视点立体视频数据中场景的运动、深度以及深度边缘信息提取 人眼感兴趣区 域(ROI)的方法;然后根据ROI的划分结果优化区域比特分配。实验结果表 明,本文提出的算法能有效提 高ROI区域的编码性能,同时整体视频的率失真性能有一定程度的提高。     

基于JPEG2000的低速率ROI改进算法的研究

在低码率图像压缩中,现有的ROI算法都取得了良好的效果,但是背景图像质量却不尽如人意。文中根据图像自身的特点,提出了部分子带的部分位平面平移算法,在保持ROI区域图像质量的前提下,对背景图像质量有了一定的改善。这种算法是部分位平面平移(PSBShift)的改进算法,继承了PSB算法的诸多优点,同时改进了图像的整体质量。     

Variable bit-rate coding based on human visual system

One of the merits with the introduction of variable bit-rate coding to moving pictures is the constancy of picture quality. However, considering the fact that conventional SNR cannot reflect the result of subjective assessment sufficiently, other quality measures should be considered to design the variable bit-rate coders. In this paper, weighted SNR (WSNR), which is calculated by weighting coding errors with the spatial frequency response of human vision, is introduced as a quality measure in place of SNR, and the variable bit-rate coder based on this measure is considered. Then, subjective assessment is carried out and the effectiveness of our approach is confirmed.     

一种JPEG2000感兴趣区域编码方法--中央凹移位

提出了一种将对图像的中央凹处理思想与JPEG2000图像标准相结合的感兴趣区域编码实现方法。该方法根据人眼生理特点将小波变换系数进行非均匀的上移位处理，不仅能够保证感兴趣图像数据在低比特数据流中的优先恢复，还实现了使图像的渐进恢复过程更加适合人眼视觉特点的效果。具体仿真结果表明了该编码方法的有效性。     

基于视觉系统特征的分层数字水印技术

在分析人类视觉系统(HVS)特征的基础上,提出了一种新型的分层数字水印技术.利用HVS对不同区域、不同局部特征的噪声敏感性不同,设置相应的区域水印权重和局部水印权重,将水印按照设置的分层权重嵌入到静态小波变换(SWT)后的细节子带中.利用所提出的新型多分辨率检测器,通过与传统的水印方法比较表明,该方法具有较好透明性和盲检测性;对于常见的压缩、中值滤波等图像处理攻击,该方法表现了很好的稳健性.     

基于小波变换和CSF的图像融合方法

将HVS模型的CSF用于像素层图像融合中是一种新的方法.首先,将源图像进行一层的二维离散小波分解,得到近似系数和细节系数;其次,近似部分采用加权平均方法,细节部分采用CSF滤波方法,来得到融合后的小波系数;最后,将得到的小波系数进行逆小波变换,即得最后的融合图像.此方法计算量小,融合图像符合人类视觉系统,可应用于工程实践中.     

基于3D混合树和视觉特性的视频可分级编码算法

分析了视频数据的3D小波系数分布特性,提出了一种基于混合3D树型结构和HVS特性的视频可分级编码算法.首先,依据小波低、高频系数的自相关性,确定相应的树型结构来扫描和处理时间维上的低、高频系数,明显减少了用于定位重要系数的同步信息;其次,依据人类视觉系统对各频率子带敏感程度的不同,对各子带系数进行加权,使得重构视频的重要系数得以排在码流前端,从而在很大程度上提高了中低码率下视频的重构质量.对多种标准测试视频的仿真实验验证了本文算法的有效性,与非对称树型结构编码方案和单一时空方向树结构方案相比,该算法解码图像的Y、U和V 3个分量的均峰值信噪比分别高出0.65dB、1.75dB、1.77dB和0.23dB、2.11dB、1.72dB.此外,算法有效抑制了振铃效应,并获得了更好的主观效果.