指纹图象小波压缩中子图信息的研究

图象小波分解后，各子图信息对图象恢复的质量有很大的影响。     

小波变换在图象压缩中的应用

文章从实际应用角度出发,提出了一种基于小流变换和改进LBG向量量化的有损图象压缩算法。该算法首先利用小波变换对图象进行分解,然后根据各子带（子图象）特点对小波系数进行相应的改进LBG向量量化编码,从而实现图象压缩目的。实验结果表明：该图象压缩算法的使用,可以在图象质量几乎不下降的条件下,极大地提高压缩比,改善恢复图象质量。     

一种新的小波变换零树图象编码

本文在对图象的小波变换进行讨论的基础上，充分利用了小波变换后各子图象的系数对重构图象的重要程度和人眼的视觉特性，对“嵌入式零树编码”进行改进，提出了一种更加实用的图象压缩方案。该方案可获得具有较高压缩比、信噪比和较好视觉效果的恢复图象。     

基于表面描述的图象编码方法

本文提出了一种基于Delaunay三角形化图象“表面”描述的灰度图象编码方法。利用Delaunay三角形化的良好特性,仅编码由少数象素组成的特征图象就可以几乎不失真地恢复出描述得到的近似模型。对常规Delaunay三角形化的改进避免了由于退化产生的三角形连接错误。整个编译码方案在压缩比为33倍时仍具有较好的恢复图象质量。     

基于小波变换的盲图象恢复

提出一种基于小波分解的盲图象恢复算法。该算法根据图象小波变换各个子频段所具有的不同频率特性和不同的方向特性，对各子频段分别进行盲图象恢复；各子频段采用不同的正则化算子。实验结果表明该算法的盲图象恢复的性能优于空域算法。     

基于分形的混合图象压缩方法

分形图象压缩方法是近年来迅速兴起的一种高倍率图象压缩方法，它依据分形原理，利用迭代函数系统（IFS）来抽取自然图象中的自相似性，达到压缩图象的目的；解码时利用拼帖定理来快速恢复图象。然而它最大的缺点是速度太慢。为此，本文将分形图象压缩同传统的块截取变换方法（BlockTruncatingCoding）结合，在压缩速度、压缩倍数和压缩失真方面有个折衷，达到较好的性能。     

一种改进的马尔可夫随机场图象恢复与分割模型

在现有的马尔可夫随机场图象恢复与分割模型中，图象场能量最低组态被看成是原始景物的一种最优估计，但在图象灰度值发生变化的边界上，能量最低组态不对应于原始景物，从而造成恢复（或分割）误差，本文对这类模型作了改进，利用改进的模型给出了一种引入边界信息的松弛算法，并给出了应用该算法对低信噪比图象进行恢复处理的计算机模拟结果。     

分形插值和分形图象压缩编码相结合进行图象数据压缩

本文首先研究了分形图象压缩编码和分形插值图象压缩方法。这两种方法在压缩比很高时图象效果均不是很理想,为此我们提出了综合利用分形插值和分形图象编码方法进行图象数据高效压缩的思想。实验结果验证了这种思想的正确性和可行性。新的方法在恢复图象信噪比为28.5dB时,压缩倍数可高达76倍,速度也大大提高。     

图象变换编码技术

图象变换编码技术２３００６１合肥电视台陶林对图象数据进行某种形式的正交变换，并对变换后的数据进行编码，从而达到数据压缩的目的，这就是变换编码。实践证明无论对单色图象、彩色图象、静止图象还是运动图象，变换编码都是非常有效的方法。变换编码的过程是将原始图...     

一种改进的马尔可夫随机场图象恢复与分割模型

在现有的马尔可夫随机场图象恢复与分割模型中,图象场能量最低组态被看成是原始景物的一种最优估计。但在图象灰度值发生变化的边界上,能量最低组态不对应于原始景物,从而造成恢复(或分割)误差。本文对这类模型作了改进,利用改进的模型给出了一种引入边界信息的松弛算法,并给出了应用该算法对低信噪比图象进行恢复处理的计算机模拟结果。     

基于二维DCT的图像压缩编码及其实现

DCT变换是图像压缩的一项重要技术,如何准确、快速进行图像压缩一直是国内外研究的热点。主要介绍基于DCT变换的图像压缩编码算法,给出具体的实现方法和步骤,并用Matlab进行了算法仿真。实验结果表明,该算法实现简单,在很大压缩范围内,都能得到很好的重建图像质量,满足不同场合要求不同图像质量的实际需要。这里利用Matlab做仿真实验,方法简单、速度快且误差小,大大提高了图像压缩的效率和精度。     

采用超分辨率重建提升压缩图像质量的方法

针对JPEG的中低码率压缩图像即高压缩率图像存在较严重的块效应以及量化噪声,提出了一种对JPEG标准压缩图像进行优化的重建-采样方法.该方法对JPEG压缩图像采用三维块匹配算法(BM3D)进行去噪,去除图像中存在的块效应和量化噪声,进而提高超分辨率重建的映射准确性,再使用外部库对去噪后图像进行基于稀疏表示的超分辨率重建,补充一定的高频信息,最后对重建后的高分辨率图进行双三次下采样,得到与原始图像大小一致的图像作为最终优化图像.实验结果表明,该方法在中低码率情况下能够有效地提高JPEG压缩图像的质量,对高码率压缩图像也有一定效果.     

A novel block truncation coding of color images using aquaternion-moment-preserving principle

Block truncation coding (BTC) is an efficient tool for image compression. To compress color-pixel blocks, a novel color BTC algorithm, called quaternion-moment block truncation coding (QMBTC), is presented. Analytical formulas for QMBTC, whose computation time is on the order of pixel block size, are derived by using quaternion arithmetic and the moment-preserving principle. The proposed color BTC algorithm can adaptively truncate a pixel block into one or two output classes according to the distribution of the color values inside the blocks. The experimental results show that the compression ratio is increased as compared with existing color BTC algorithms, and the picture quality of the reconstructed images is satisfactory. In addition, a post-BTC data compression scheme is proposed to further compress the subimage constructed by reproduction colors of truncated pixel blocks. Using a lookup table to display decoded data, this postprocessing scheme can output images acceptable to human eyes     

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。     

基于自适应分块的高光谱图像压缩感知重构方法

在对高光谱图像采样重构的研究中,整体采样和固定分块采样没有考虑到高光谱图像复杂的纹理特征分布,使用了相同的测量矩阵导致图像的重构质量较差。针对此问题,该文提出基于2维图像熵自适应分块压缩感知重构方法(ABCS-IE),该方法以图像2维熵作为高光谱图像纹理细节的度量,根据图像的纹理细节分布自适应改变图像子块的大小,然后为不同的图像块分配特定的采样值,根据分配的采样值设计专有的测量矩阵对图像块进行压缩测量,将采样测量值代入重构算法中进行重构。实验结果表明,与整体采样重构和固定分块采样重构相比,将该方法应用到压缩感知重构算法中对高光谱图像进行采样重构后,重构的图像在视觉效果上有明显的提高,取得的峰值信噪比(PSNR)和结构相似度(SSIM)最大,采样率为0.4时,PSNR提高了2～4 dB,SSIM最大提高了0.27,均方根误差(RMSE)和信息熵差值(ΔH)也有所降低,说明重构的图像更加接近原始图像。而且运算时间也减少了1～1.5 s。可见,该方法能充分利用高光谱图像的纹理特征,有效提高图像的重构质量,同时减少重构的运算时间。     

基于小波变换的多方向分形预测图象编码方法

小波图象编码属于子带编码,但是,与通常的子带编码不同,图象经过小波变换后,不但分解成不同频带（即分辨率）的子带图象,而且,同分辨率的子带图象还进一步分解成不同空间方向的子带图象。同方向的各个子带图象之间具有相似性,利用这种相似性进行图象编码可以提高压缩比。不同方向的各个子带图象之间虽然不具有相似性,但是,原图象的特征在这些子带图象中的空间位置具有不变性,利用这种空间位置的不变性进行图象编码,可以进一步提高压缩比。本文提供了这方面的理论分析和实例验证。     

Denoising by Averaging Reconstructed Images: Application to Magnetic Resonance Images

A novel denoising approach is proposed that is based on averaging reconstructed images. The approach first divides the spectrum of the image to be denoised into different parts. From every such partial spectrum is then reconstructed an image using a 2-D singularity function analysis model. By expressing each of the reconstructed images as the sum of the same noise-free image and a different smaller noise, the denoising is achieved through averaging the reconstructed images. The theoretical formulation and experimental results on both simulated and real images consistently demonstrated that the proposed approach can efficiently denoise while maintaining high image quality, and presents significant advantages over conventional denoising methods.     

Gray-Scale Image Coding for Freeze-Frame Videoconferencing

A new gray-scale image coding technique has been developed, in which an extended DPCM approach has been combined with entropy coding. This technique has been implemented in a freeze-frame videoconferencing system which is now operational at IBM sites throughout the world. Following image preprocessing, the two fields of the interlaced 512 x 480 pixel video frame are compressed sequentially with different algorithms. The reconstructed image quality is improved by subsequent image postprocessing, the final reconstructed image being almost indistinguishable from the original image. Typical gray-scale video images compress to about a half bit per pixel and transmit over 4.8 kbit/s dial-up telephone lines in about a half minute. The gray-scale image processing and compression algorithms are described in this paper.     

利用传统全息片实现合成孔径数字全息的研究

分析了传统全息片的微观结构,介绍了细光束成像和合成孔径数字全息记录、再现的基本原理,研究了利用传统方法拍摄的散射物体透射式、振幅型全息片实现合成孔径数字全息的方法,给出了实验结果。理论分析和实验结果表明,利用传统透射式、振幅型全息片,通过光学显微镜放大制作子数字全息图和合成孔径数字全息图,经计算机处理是可以得到完整再现像的,其性质与细激光束照射成像一致。用子全息图再现像的复振幅叠加方法和采用子全息图再现像的强度叠加方法均可实现合成孔径数字全息图的再现,且强度叠加方法的视觉效果要好些,但它们对缩小再现像中散斑的尺寸没有帮助。用子全息图拼接成的合成孔径全息图得到的再现像效果最好,可以缩小再现像中散斑的尺寸,信噪比、分辨率均有提高。要得到更好的再现像,需要用更多的子数字全息图拼接成尺寸更大的合成孔径数字全息图。