图像压缩编码方法综述

本文论述了图像压缩技术的发展和标准,介绍了几种常用经典图像压缩方法和现代压缩的算法及应用情况,有机的结合现有的研究方法才能解决图像压缩的众多问题。     

图像压缩中的几种编码方法

首先讨论了几种经典的图像编码算法：行程编码压缩算法、哈夫曼编码压缩算法、LZW压缩算法及离散余弦变换，并给出了各自的压缩原理和特点，然后介绍了几种较新的图像编码方法，这些编码方法分别使用了分形技术、小波技术和人工神经网络技术，并且简要叙述了这三种技术的原理、算法步骤、优缺点，还对这些技术的发展进行了展望。     

小波变换及图像压缩编码时小波基选择

阐述了小波变换的原理,分析了小波变换用于图像压缩时小波基选择与图像压缩编码效果的关系,并通过实例加以说明。     

基于小波变换的图像压缩在监控系统中的应用研究

介绍了一种新的快速小波变换算法（FWT），在此基础上论述了基于小波变换的视频图像压缩的全过程，并提出了一种新的基于快速小波变换算法的视频现场总线监控系统。     

图像压缩技术及其进展

本文重点对用于静止图像压缩的基于分形的方法和小波变换进行了分析和讨论．对用于活动图像压缩的ＭＰＥＧ系列进行了分析和介绍，并且对ＭＰＥＧ—４建议中基于模型的编码方法进行了介绍．     

一种基于小波包变换的分形编码方法

利用小波包分析对高频部分进一步分解的特点,尝试将分形编码和小波包变换相结合来进行图像压缩。首先将图像进行小波包分解,然后对高频部分采用基于小波变换的压缩,对低频部分进行分形压缩。计算机模拟试验表明,采用上述改进方案,与基本分形编码相比,编码速度提高了20倍左右,且重建图像的主观保真度更高。     

图像压缩方法综述

图像压缩是图像处理的重要组成部分,随着科学技术的不断进步,压缩方法也在不断涌现。论述了各个常用图像压缩方法的算法及应用情况,着重研究了预测编码和分形压缩方法。有机结合所介绍的压缩算法能解决很多图像处理问题,介绍的图像压缩方法也可供研究人员参考。     

零树小波图像压缩算法的改进

针对零树小波编码等常用图像压缩算法存在的压缩速度慢，压缩比小，重构复原图像效果不理想等问题，本文充分考虑人的视觉特性，结合不同方向不同尺度子带之间的相关性（横向相关），提出了一种基于高频带面的新零树小波编码算法（以下简称为改进的零树小波编码算法）。实验结果表明：改进的零树小波编码算法在压缩比，编码时间，解码时间，重构复原图像质量等方面均优于零树小波编码算法。     

一种基于分形维数的图像压缩编码方法

本文提出了一种基于分形维数的ＤＣＴ变换压缩编码与ＩＦＳ分形编码相结合的图象压缩方法。实验结果表明,与基本的自动分形图象编码方法相比,运算时间下降而压缩比和信噪比提高。     

小波分形混合图像压缩编码

简述了小波分形混合图像编码基本方法 ,对小波及分形的高效算法进行简要分析和总结 ,最后简述了目前该混合图像压缩编码方法的发展方向。     

小波图像压缩进展

小波分析由于具有多分辨分析特性而在图像压缩中得到了广泛应用,产生了许多行之有效的方法和技术。文中综述了小波图像压缩方法及其进展,如零树编码、小波包图像压缩和多小波图像压缩等,并对这些方法的优缺点进行了总结和对比。实践证明,小波包、多小波的压缩性能都比传统的单小波优越。但是,小波包、多小波图像压缩方法还很不完善,具有自己的不足之处,需要对其进行改进和完善以提高运算速度,改进的方法之一就是和其它压缩方法(如分形)相结合。     

基于小波变换的图像压缩方法

小波变换克服了传统傅立叶变换的缺点,具有良好的时、频局部化性能,从而使得小波理论在图像处理领域得到广泛的应用。首先对图像进行小波塔式分解,然后依据小波系数的统计特性和分布特点,对不同的子图像块采用不同的量化、编码方法,并且在计算机上进行模拟实现,结果表明所提出的方案可以在保证重构图像质量良好的情况下获得较大的压缩比。     

基于FPGA图像压缩系统的研究与实现

提出利用5/3提升小波变换和零树小波编码对图像进行压缩编码的方案,并且基于改进算法的二维离散小波变换进行硬件设计,通过FPGA实现了设计的系统结构,并利用FPGA上的PowerPc核实现了EZW编码,最后通过仿真来验证了小波变换系统设计的正确以及对整个系统的性能评估.     

静止图像快速小波算法研究

提出一种基于小波变换静止图像压缩的快速算法.在兼顾压缩比和峰值性噪比的同时,采用离散小波变换的快速算法,对量化和熵编码两部分进行优化,提高了算法的快速性,并经过了实验验证.     

基于小波变换的图像压缩编码

数字图像压缩在数据通信、存储中有着重要的作用,是信息技术中非常活跃的研究领域．本文利用小波变换,经过量化和熵编码,实现数字图像的压缩,并从阈值和量化级数两个方面对压缩效果进行了比较．其中,阈值的增大会导致压缩比增大,但是复原图像质量下降．而量化级数越多,则复原后的图像质量也越高,但是压缩率越低．     

基于零树和位平面的小波图像压缩算法

通过有机结合零树编码、位平面编码和算术编码,提出了一种基于零树和位平面的小波图像压缩算法ZBP(Zerotree and bit plane).ZBP不仅充分利用了零树符号之间的相关性,而且从位数据的层面上挖掘出了小波系数值之间的相关性,从而提高了算术编码的性能.实验结果表明,ZBP的压缩效果优于目前已有的小波图像压缩算法.     

小波变换在图像压缩中的应用

小波变换克服了传统傅立叶变换的缺点，具有良好的时频局部化性能，从而使得小波理论在图像处理领域得到广泛的应用。实验证明，经过小波变换编解码的图像在实现较高压缩率的情况下能够保证较好的图像质量。     

一种改进的LZC图像编码算法

摘要提出了一种改进的LZC(1istlesszerotreecoding)图像编码算法，该算法不仅继承了原有LZC算法不使用链表、易于硬件实现的优点，而且针对原始算法子带扫描顺序不尽合理、递归结构算法复杂度较高等缺点，通过改变空间子带的编码顺序，将块的概念引入编码过程在改进算法中完全采用顺序结构等措施进一步提高了原有算法的工作效率、降低了LZC算法的复杂度。实验结果表明，该算法是一种高效的图像编码算法，其不仅具有良好的视觉效果、无方块效应，而且在相同压缩比情况下，该算法的图像重构质量和PSNR均明显优于原始的LZC算法。