基于一次排序动态编码的Huffman编码算法

Huffman编码作为一种高效的不等长编码技术正日益广泛地在文本、图像、视频等数据压缩、存储及通信等领域得到应用。为了有效提高时空效率、简化编码思想和操作,首先研究了传统Huffman编码的算法及具体做法,并针对性地提出了一种基于一次排序动态编码的Huffman编码算法。与传统的Huffman算法及近年来国内外文献中提出的改进算法相比,该方法从编码思想上将构树简化为线性编码,在空间复杂度相近的情况下,不仅时间复杂度上有明显降低,而且编码步骤和相关操作更简洁,更利于程序的实现和移植。实验结果验证了算法的有效性。     

一种基于前向纠错码的图像DNA加密存储算法

近年来DNA (DeoxyriboNucleic Acid) 存储发展迅速, 实现数字图像DNA存储和安全传输成为有待解决的问题。因此该文提出了一种面向DNA存储的基于前向纠错码的图像加密算法。首先使用动态约瑟夫遍历算法对图像像素点进行行置换和列置换, 以消除明文图像相邻像素之间的相关性。其次, 使用图像分解方法将明文图像分解为8个子图, 然后再重新组合, 实现了对图像像素值的置换, 从而进一步消除明文图像的纹理特征和破坏其统计学特征。再次, 对图像进行全局扩散, 使明文的微小变化以扩散的形式影响密文, 以抵抗差分攻击。最后使用可纠错DNA编码表将图像加密编码为DNA序列, 合成后进行存储。算法将明文图像加密成DNA序列并存储, 这种存储方式与传统存储介质相比更为安全。同时, 可纠错DNA码使得密文可以在DNA存储环境中可靠读取。该文使用3张常用图像包括lena_gray、peppers_gray、baboon_gray, 测试算法的安全性以及在DNA存储环境下的鲁棒性。仿真结果表明, 该方法可以有效抵御多种密码学攻击, 并且在DNA存储环境下对碱基错误和序列缺失等问题表现出良好的鲁棒性。     

一种图像不同区域的编解码压缩算法

针对图像存储、处理和传输过程的巨大数据量和复杂度,在研究嵌入式零树小渡编码算法及原理的基础上,通过对图像感兴趣区域采用无损编码,对算法进行了一些有效改进,从而改进研究出了一种基于嵌入式零树小波变换算法的不同区域编解码压缩算法,可以实现改变压缩比以及可手动选择任意形状的感兴趣区域的功能.改进的算法保证了压缩重构图像感兴趣区域质量清晰,最后对标准测试图像进行实验,具有较高的压缩比和图像恢复质量,得出较好的效果.     

带噪图像的多扫描阈值分割编码算法的研究

零树编码算法是一种有效的图像编码算法,但是噪声会破坏零树结构特性,影响零树编码算法的效率,针对噪声图像提出一种基于多扫描阈值的图像分割编码算法,该算法利用多扫描阈值结构对噪声图像进行软阈值去噪、并完善逐次逼近量化过程;对重要高频子带采用图像分割编码,只对重要系数进行编码, 将大量非重要系数集中成图像块不予编码,更有效地降低码率.实验结果表明,算法有效地去除了噪声,提高了编码图像的质量和编码效率,在相同的压缩比条件下,算法在编码速度、图像复原质量方面都优于EZW算法.     

Delaunay三角形模型基立体图像编码

立体图像具有2倍于普通图像的数据量,给存储和传输带来了一定的困难,因此对立体图像的压缩和编码非常重要.文中讨论了Delaunay 三角形模型基立体图像编码的各个环节,提出一种可以保持网格拓扑结构不变的视差估计方法.该方法是一个三步迭代过程:首先利用迭代块匹配算法得到较精确的匹配结果;然后利用迭代多边形匹配算法对得到的匹配结果进行优化,使得一些三角形的预测误差最小;最后删除掉视差不可靠的节点.利用变长编码来编码网格节点和视差矢量,并对残差图像利用DCT进行编码.实验结果表明,与基于块的传统编码方法和其他网格匹配算法相比,该方法在获得较高压缩比的同时,解码图像亦具有较高的主客观质量.     

一种自动化图像隐写分析平台

针对目前图像隐写分析手动程序编码操作耗时复杂易错、特征选择单一盲目、数据结果分析手段单一等问题, 利用MATLAB开发工具, 设计了一种能自动实现图像隐写分析过程的操作平台. 它节省了研究人员收集各类算法的时间和精力, 减少了人为编码引发的操作错误和操作时间. 手动和自动特征选择与图表信息显示的结合使用, 增加了特征选择与数据结果分析的手段, 提升了隐写分析的进度.     

车载图像记录仪的设计与实现

本文研制了一种车载图像记录仪.采用ARM9微处理器设计了该仪器的硬件;优化了JPEG图像压缩编码的算法;采用LINUX嵌入式操作系统设计开发了该记录仪的软件.该仪器实现了汽车运行过程中图像的采集、压缩、传输、存储的功能.具有可靠性高和实时性强等优点.     

DICOM医学图像数据转换算法研究

分析DICOM格式的结构、组成和存储方式,提出一种DICOM格式图像向BMP格式图像转换的D2B算法,该算法将灰度级数多,存储位数多,结构复杂的DICOM格式的医学数据图像转换成易于处理且使用广泛的BMP格式的图像.实验结果表明,D2B算法在转换效率、信息保持等方面达到了令人满意的效果.     

基于H.264的高分辨率生物显微图像压缩算法

通过全自动生物显微镜得到的高分辨率生物显微图像数据量大,不便于存储及网络传输,对于这一问题提出了基于H.264的高分辨率生物显微图像压缩算法,利用H.264的帧内编码、全局运动矢量估计及运动补偿对图像进行压缩。实验结果表明,该算法能对高分辨率生物显微图像进行高压缩比编码。     

DPCM与EZW混合编码在医学图像中的应用研究

现代医疗成像设备产生了大量高价值的医学图像,如何对信息进行有效的存储、查询以及网络传输是一个亟待解决的问题。利用整数小波变换和零树编码算法对医学图像进行了压缩研究,在对嵌入零树小波编码（Embedded Zero-tree Wavelet,EZW）算法研究的基础上提出一种基于小波系数的嵌人零树小波编码算法。其主要包括：对小波图像的低频子带（LL）进行单独DPCM编码;对高频子带改变扫描方式以获得最佳编码排序,最后用游程编码（RLE）实现输出。实验结果表明,该方法是一种比较有效的编码方法。     

构建实现多重目标重访的显微镜成像系统

长期以来,在细胞学研究领域中对大量细胞的生长情况进行跟踪、记录和分析一直是一个操作难题。在计算机自动控制和计算机图形学的基础上,研制一套显微镜成像测量系统,使之能够自动地对多个目标进行观测记录,进行后期图像数据的处理。这一系统减少了生物实验中观察测量的工作量,并实现了对观察结果的各种有价值的分析。     

图像加密域可分离可逆信息隐藏算法的系统设计与实现

改进了一种图像加密域可分离可逆信息隐藏的算法,设计并实现了一个图像加密域的可分离可逆信息隐藏软件系统。在此系统中,内容拥有者对未压缩的原始图像使用加密密钥进行加密。然后,信息隐藏者使用信息隐藏密钥把加密图像的最低位平面进行压缩,在压缩所得的空余空间里嵌入额外数据。最后得到包含嵌入信息的加密图像：拥有信息隐藏密钥的接收方,尽管不知道原始图片内容也可以提取出隐藏信息;拥有加密密钥的接收方可以获得原始图像的近似图,但是不能提取隐藏信息;如果同时拥有加密密钥和信息隐藏密钥,那么既可以提取出隐藏信息,也可以利用自然图像的空间相关性恢复出图像的相似图像。实例测试的结果表明,算法具有嵌入容量大、操作更灵活的优点。     

数据迁移的一般原则

在应用软件及数据库开发中经常要做数据迁移工作 ,数据迁移就是将数据从一种数据环境移入另一种数据环境中。进行彻底而精确的数据转换应遵循以下关键步骤 :识别源数据、确定数据集成转换的规则以及开发转换规则代码。介绍了数据迁移的一般步骤 ,并提出了从数据转换、选择迁移方法以及从元数据管理的角度评价迁移工具的标准     

海量遥感影像数据存储技术研究

介绍现有海量遥感影像数据的存储管理方式及其存在的不足,研究基于分布式文件系统的海量遥感影像数据存储技术,通过研制的D—MaRISS系统,说明所采用的分布式文件系统的结构和影像数据的组织方式。实验表明,该技术能高效地实现对海量遥感影像数据的存储管理。     

利用VB处理SQL Server图像数据

以Visual Basic为开发工具,介绍一种通过ADO field对象的AppendChunk方法向SQL Server数据库中存储图像数据并显示图像数据.     

海量影像数据的组织及漫游实现

在工业应用中,往往需要对各种工作器件进行扫描,拍摄图像检查其缺陷情况,从而了解器件的使用情况。但是对于在某些场合使用的器件,例如煤矿运输中的运送带,其长度可达几公里,利用扫描仪对运送带扫描通常是扫描一行写一次数据,得到的是纯数值的文件,而且一般分段存放整条运送带,我们需要把各段数据解析成图像文件再组织起来,如果简单地把文件数据重新生成一张图像数据大小可达几G甚至更大,当浏览图像或缩放时使用传统的方法速度都比较慢,这样对于运送带的检查带来很大不便。文章针对这种海量影像数据提出一种XML形式的组织方法,并通过分块读取方式对图像进行漫游显示,可以实现对海量影像数据的快速浏览。     

图像数据挖掘

将数据挖掘技术引入图像处理可以在一定程度上解决图像内容的表示、存储和检索目前存在的很多难点。从图像数据挖掘的特征、方法、过程及实例等几方面介绍了图像数据挖掘,其挖掘方法和原型结构存在着巨大的改进空间,有待进一步研究。     

Image segmentation by conventional and information-integrating techniques: a synopsis

A synoptic discussion of image segmentation is presented. The aim is to provide an overall understanding of the general problems and issues associated with various segmentation techniques. The discussion has been organized in two parts: the first part is on those conventional techniques which use mainly information from one type of data; the second part is on those which try to combine data from several sources to obtain interpretations that cannot be obtained or would be hard to obtain from any single source of data. The paper stresses the importance, for segmentation, of data integration from several sensors and data integration over time, particularly the use of motion. It further emphasizes the importance of stating clearly the assumptions before developing or using a particular image segmentation algorithm.     

基于关联规则的图像数据挖掘研究

随着图像获取和图像存储技术的迅猛发展,能够方便得到大量的图像数据。为了能充分从这些图像数据中分析并提取有用信息,研究了数据挖掘中的新型领域——图像数据挖掘技术。主要介绍了数据挖掘、图像数据挖掘及关联规则在图像数据挖掘中的应用。