高质量图象压缩的自适应DPCM/DCT混合编码方法

DCT是数据压缩的主要技术之一 ,它能将图象的主要能量集中在很少的几个 DCT系数上 .可是 ,DCT对于含有较多边缘的图象块并不十分有效 ,因为 DCT变换作用于这样的图象块后不能导致有效的能量集中 .文中提出了一种自适应 DPCM/ DCT混和编码方法用于解决这一问题 .对于每一个图象块 ,边缘检测器自动判断该块是否含有较强的边缘 ,如果含有较强的边缘 ,则使用DPCM编码器 ;如果不含有较强的边缘 ,则使用 DCT编码器 .DPCM编码器自动从给定的预测器中选定一个产生最小预测误差的预测器 ,然后用 Rice编码器对误差图象编码 .对于非边缘块 ,使用DCT、游程和变长编码技术 .实验结果显示文中所提出的方法在压缩比和解码时间方面优于 JPEG无失真模式和标准 JPEG模式 (当 bpp=1— 4时 )     

彩色图象三维DCT变换压缩编码

由于彩色图象是以三分量形式表示的，因此在对其进行压缩编码时不仅要考虑它在空间，结构等方面上的冗余信息，还应充分利用各分量间的相关性。此文提出了一种彩色图象三维矩阵表示模型的三维ＤＣＴ变换压缩编码方法。     

高质量运动图象压缩编码的小波变换方法研究

研究基于小波变换的高质量运动图象压缩编码方法。通过对运动估计后图象内的帧内编码宏块首先进行离散余弦变换（ＤＣＴ）编码,然后再对整幅图象进行小波变换（ＷＴ）与零树编码,从而达到运动图象的高质量压缩编码目的。     

极低码率的图象压缩编码方法

极低码率的图象压缩编码方法刘富强１引言多媒体系统需解决的关键问题就是庞大数据量的采集、存储和传输。一般来说，文本的数据量不大，所以在传输时速率较低，存储时所占用的空间也不多；图形和声音的数据量要大一些，不过现有一般计算机系统也能处理，但是如果是图象或...     

高压缩比的图象压缩编码方法

本文概述了图象压缩编码的原理和方法，并提出了一种的基于方向分解的图象压缩编码方法。实验结果表明，对于一般的室内和室外的景物图象，当压缩比高达50：1时，其恢复图象的视觉效果仍然较好。     

一种基于二维DCT的分形静止彩色图象压缩编码

在彩色图象编码技术中，普遍存在的一个问题是未能充分利用各分量间的相关性。本文针对彩色图象各分量间存在的极强的结构自相似性，提出一种基于二维ＤＣＴ的分形编码方法。此方法在采用变换编码方法去除彩色图象各分量内部冗余的基础之上，采用分形编码方法进一步去除了存在于三分量之间的冗余信息。仿真结果表明，这种编码方法的效率明显优于ＪＰＥＧ基本彩色系统的编码效率。     

一种新的基于DCT的图象编码法

针对ＪＰＥＧ在高压缩比情况下，解压图象的质量较差，近年来提出了不少改进算法。ＤＣＴ的零树编码（ＥＺＤＣＴ）［１，２］是效果最好的算法之一，但其仍无法克服基于ＤＣＴ的算法所固有的缺点——方块效应。此文提出一种层式ＤＣＴ的零树图象编码方法（ＥＺＬＤＣＴ），与ＥＺＤＣＴ相比，能较好地消除方块效应；并且对复杂的图象（如“Ｂａｒｂａｒａ”，“Ｇｏｌｄｈｉｌ”等），在相同压缩比的情况下有更高的ＰＳＮＲ值。     

基于DCT压缩域的图象字符定位

为了能够利用图象中所含的文字信息来进行图象的快速高效浏览检查，其中，快速字符定位是很重要的工作，为此设计了一种直接在图象压缩域中进行字符定位的方法，该方法主要是利用图象中字符纹理所具有的方向性特点，首先直接在DCT域中提取字符的横向、竖向、斜向纹理的方向信息，然后根据各自的阈值把字符区域从图象背景中分割出来，在处理过程中，用形态滤波的方法可有效地消除噪音点，该算法可直接处理JPEG、MPEG等以DCT为编码基础的压缩数据，仅需少量的解码过程（Huffman解码）即可完成字符定位，因此要处理的数据量较少，用该算法既提高了处理速度，又减少了对计算机资源的需求，试验结果表明，此方法具有较高的准确率。     

一种对DCT编码图象的后处理算法

首先分析了“块效应”的形成原因,表现形式和测量方法,然后提出了一种自适应“块”边界平均方法并针对“块效应”在图象域的不同位置采用非线性空间移变滤波去除“块效应”     

一种基在于分散和统计思想的混合图象编码方法

本文在深入分析基于分形的Ｙａｒｄｓｔｉｃｋ图象编码的基础上，提出了一种统计方法和Ｙａｒｄｓｔｉｃｋ方法混俣的图象编码方案，在编码复杂度以及恢复图象质量相近的情况下，压缩比提高了一倍左右。     

一种多灰度图象无失真压缩编码方法

本文发展了近年来提出的图象四叉树表示法,并结合多灰度图象的位平面编码方法,提出了一种多灰度图象无失真压缩的实用方法。     

DPCM编码的误差扩散研究及其仿真

图象压缩编码方法中,DPCM编码是最经典的算法之一。然而,编码后的图象信号在信道中传输往往会受到噪声的干扰,MATLAB仿真结果显示,DPCM编码需要选择合适的预测方案,否则,很容易产生误差扩散,严重影响着图象的质量。     

序列图象的似分形编码方法

该文将目前分形图象编码中描述图象自相似性的方法,用于对序列图象中图象间互相似性的描述,并提出了一种称为似分形的序列图象编码方法。与传统的分形编码方法相比,这种方法由于在编码时不受分形编码特有条件的限制,解码时也不需要迭代,因此编码速度和编码质量都得到一定程度的提高。实验结果证明了该方法的有效性。     

基于DCT的残差自适应编码压缩

本文提出了图象残差压缩的概念，建立了在JPEG压缩算法基础上改进的，基于DCT的残差自适应编码压缩方法，该方法与JPEC压缩算法相比，压缩速度没有显著差别，但恢复图象信噪比高可提高约1分贝，对局域相关性较弱的遥感类图象，恢复图象精度的提高尤为明显。     

基于整型DCT变换的图象编码研究

为了既能保证图象无失真压缩，又能提高编码效率，给出了一种新的基于整型可逆DCT变换的嵌入式编码方法，并实现了基于DCT的无失真编码和有失真编码方案的完美结合，该算法是首先通过计算DCT浮点变换的整数可逆矩阵分解，从而得到可以整数实现的可逆矩阵变换，然后再利用得到的分解矩阵依次对图象样本进行变换；最后将变换得到的系数用多种高效编码方法进行编码，实验结果表明，该新方法用于无损压缩编码时，整型DCT明显好于浮点DCT，而且没有残差的编码问题；用于有损压缩编码时，两者的编码效果相近。     

规范式边缘模型基运动图象压缩编码方法

在图象边缘提取与优化的基础上建立了一种新的运动图象信源模型，并通过计算机模拟实现了编解码系统。其基本思想是：根据主观视觉特性，以边缘信息为表达运动图象的空间与时间特征的核心。这种模型基编码方法不需要图象的先验知识，模型建立及方案实现较为简单。针对信源模型，引入基于几何约束的图象匹配方法作为运动分析的基础；并建立了广义运动概念、提出并实现了广义运动分析，丰富了帧间预测编码方法。