基于SPIHT算法的ROI编码研究

感兴趣区域(ROI)编码与图像压缩算法的相结合,可使ROI获得高质量。本文通过在多级树集合分裂(SPIHT)算法中嵌入ROI,形成基于SPIHT算法的ROI图像编码方法。该方法通过下移背景(BG)位平面使ROI位平面置于BG位平面之前,解码时优先传输ROI系数。实验选取一般位移法,将此算法与传统的SPIHT算法作比较,并研究了不同条件下各区域的质量。实验证明,本文算法明显优于传统的SPIHT算法,选择合理的参数能得到好的视觉效果。     

一种基于压缩感知的快速图像处理算法研究

图像分形编码处理数据较多、压缩编码时间过长。论文提出了一种快速图像处理算法,对低频子图进行分形编码,以缩短图像压缩编码的时间,然后采用低频差值,对图像实施压缩感知编码来获取解码之后包含的图像内容信息。实验结果表明本文算法可以提高图像分形编码速度,改进重构图像的解码质量。     

基于压缩感知的高效视频解码算法

无线多媒体传感器网络系统存在无线信道随机衰落以及高误码率等问题,对视频应用的影响尤为突出。压缩感知理论应用于视频信号编码提供了一种抗无线信道随机衰落以及降低误码率的思路,但由于压缩感知重构算法的高复杂度,使得在解码端很难高效实时地恢复出视频序列。本文通过改进SL0算法的迭代搜索方向、迭代搜索方法 以及循环终止条件等提出了一种快速高效的基于平滑范数的压缩感知视频解码算法（Accurate direction smooth l0 algorithm,ADSL0）。算法采用严格的下降方向以及修正的迭代步长,保证了迭代路径的最优。实验结果表明,本文所提算法在重构精度和重构耗时上都明显优于其他同类算法。     

基于压缩感知和非对称Turbo码的联合信源信道编码

针对无线环境信道系统恶劣且不稳定的特点,提出一种压缩感知和非对称Turbo码的联合信源信道编码方案。该方案将具有很好压缩性能的压缩感知技术与具有强纠错能力的非对称Turbo码结合实现了自适应图像压缩传输的联合信源信道编码。可以根据基于二维压缩感知的信道估计方法来估计无线信道环境,动态地调整压缩感知的参数以及非对称Turbo码的编码策略来提高图像的传输效率和重建质量。实验仿真结果表明,根据不同的无线信道环境采用不同的压缩感知的采用测量数以及非对称Turbo码的类型,能够提高图像的传输效率,使图像恢复质量与图像传输速率达到最优的平衡。     

小波子带最优方向性选择和压缩感知的图像编解码

传统贝叶斯压缩感知方法所存在的局部优化问题导致了重构图像存在着较大的误差。本文提出一种基于小波自适应最优方向选择和压缩感知的图像编码方法,该方法依据图像小波变换的低频子带与高频子带所存在的相关性差异,对低频系数进行基于小波最优方向选择的编解码,以保证图像主要信息的重构质量;而针对高频子带的稀疏特性进行基于压缩感知的随机测量,以保证图像的编码效率。实验结果表明,与传统的压缩感知算法相比,本文所提出算法的解码图像具有更好的主观质量,同时在相同码率下解码图像的PSNR平均提高1~2dB。     

贝叶斯小波图像压缩感知方法

现有小波图像压缩感知方法大多利用父子小波系数的相关性来提高重构精度, 很少考虑同一尺度兄弟小波系数间的相关性关系. 鉴于此, 提出一种基于贝叶斯模型的高频系数联合重构小波图像压缩感知方法. 该算法将同一尺度水平、垂直和对角三个方向高频系数分别压缩感知采样, 然后设计分层贝叶斯模型, 充分利用此三个方向兄弟小波系数的相关性来重构图像. 实验结果表明本文提出的方法比传统的多尺度压缩感知有更高的图像重构质量.     

一种基于字典学习的压缩感知视频编解码模型

无线多媒体传感器网络中针对视频信号处理的两个重要的问题是如何高效编解码和如何抵抗信道误码。结合压缩感知和字典学习理论,提出了一种应用于无线传感器网络的基于字典学习的压缩感知视频编解码模型。模型整体采用压缩感知理论以降低编码端复杂度,提高系统抗误码性。编码端应用差分编码和跳帧模式大大减少了信道传输数据量;解码端采用字典学习算法增强图像的稀疏表示能力,从而提高视频重构精度。本模型在实现高效编码的同时将计算复杂度从编码端转移到解码端,从而满足编码端资源受限的应用场合。理论分析和仿真实验表明该模型可行并且有效。     

基于ROI的分形图像压缩编码

分形图像压缩由于具有非常高的压缩比越来越受人们的关注,但是高压缩比的图像方块效应非常明显,这在很大程度上影响了解码图像的质量。为了解决这个问题,借鉴JPEG2000中提出的ROI概念,提出了将感兴趣区域（ROI）图像编码与分形图像压缩编码相结合的图像编码方法,使得重构的图像中感兴趣区域的保真度高于背景区。该方法很好地解决了图像的压缩比和重构图像质量之间的矛盾。实验结果证明：此方法在获得较高压缩比的同时,压缩编码时间大为降低,解码图像质量也有较大的改善,且总体编码性能优于JPEG编码。     

基于压缩感知的SAR图像鲁棒编码传输

目的 尽管传统的联合信源信道编码方案可以获得高效的压缩性能,但当信道恶化超过信道编码的纠错能力时会导致解码端重构性能的急剧下降;为此利用压缩感知的民主性提出一种鲁棒的SAR图像编码传输方案,且采用了一系列方法提高该方案的率失真性能。方法 考虑到SAR图像丰富的边缘信息,采用具有更强方向表示能力的方向提升小波变换(DLWT)对SAR图像进行稀疏表示,且为消除压缩感知中恢复非稀疏信号时存在的混叠效应,采用了稀疏滤波方法保证大系数的精确恢复,在解码端采用了高效的Bayesian重建算法获得图像的高性能重建。结果 在同等码率下,与传统的联合信源信道编码方案CCSDS-RS相比,本文方案可以实现更加鲁棒的编码传输,当丢包率达到0.05时,本文方案DSFB-CS获得的重建性能明显要高于CCSDS-RS;与基于Bayesian重建算法TSW-CS的传统方案相比,本文方案可提高峰值信噪比(PSNR)3.9 dB。结论 本文方案DSFB-CS 实现了SAR图像的鲁棒传输,随着丢包率的上升,DSFB-CS获得的重建性能缓慢下降,保证了面对不稳定信道时,解码端可以获得相对稳定的重构图像。     

基于PBBShift的ROI编码方法

为使观察者提早了解图像的大致情况,提出了基于部分背景位平面位移(PBBShift)的感兴趣区域(ROI)编码方法.该方法将背景(BG)位平面分为两部分,编码时下移剩余的BG位平面,解码时可优先传输ROI系数和重要的BG系数,然后传输剩余的BG系数.实验证明,该方法在低码率下,ROI和BG质量相差无几;在高码率下,ROI获得比BG更好的质量.改进的方法在带宽受限的网络中有很大的实用价值.