基于ARM的金相显微组织图像采集和显示系统

为实现电网和发电厂大型金属工件的金相显微组织分析,设计基于S3C2440嵌入式硬件平台和Windows CE 6.0操作系统的金相显微组织图像采集和显示系统。详细阐述了该系统的总体设计、硬件框架、软件框架和人机交互界面设计。实验结果表明,该系统获取的金相组织显微图像清晰,并且具有性能稳定、体积小、便携和成本低等优点。     

基于CMOS图像传感器DCT算法的JPEG压缩研究

近年来,随着信息技术的快速发展,CMOS图像传感器迅速发展。但是,由于CMOS图像传感器传输的数据信息量巨大,严重影响了传感器系统的实时传输和存储。因此,结合CMOS图像传感器的结构、工作原理以及DCT图像压缩理论,基于JPEG压缩编码中的色彩空间转换、DCT变换、量化以及熵编码四个原理过程及其功能,实现将JPEG编码压缩方法融入到CMOS图像传感系统中。既能保证有较高的压缩比和良好的图像质量,又能极大地提高CMOS图像传感器的输出效率,促进CMOS图像传感器系统进一步发展。     

基于MATLAB的JPEG量化算法研究

以DCT变换为核心的JPEG图像压缩关键技术在于量化表的选取,量化表的选取决定了图像信息的损失程度和恢复图像质量。由于MATLAB语言具备高效、可视化及推理能力强等特点,为教学研究带来了极大的方便性,但目前还没有一套完整的在MATLAB环境下实现JPEG压缩全部流程的系统程序。文中以模块化方式编写了一套基于MATLAB的J PEG图像压缩和恢复所必需的函数构成完整的系统,提出了一种简单易行的可控制压缩比算法。通过大量实验数据分析和比较了几种效果较好且易于实现的修正建议量化表的算法,并重点就如何结合人眼的视觉特性和根据图像自身的特点寻找较好的量化算法等问题作初步的探讨。     

星载遥感图像JPEG2000压缩算法去量化处理方法

随着空间技术的发展,空间遥感图像的数据量呈几何级数增加。为了满足JPEG2000星载遥感图像压缩系统的实时性要求,不仅需要设计高速处理硬件系统,还需要对压缩算法进行优化和改进。分析了离散小波变换后拉伸提升算法和JPEG2000量化算法,提出了一种基于离散小波变换后拉伸提升算法的去量化处理方法,该方法可去除JPEG2000压缩算法中的量化过程,减少压缩算法的运算量。介绍了该方法的基本原理和定点实现。实验结果表明,应用该方法可以使JPEG2000压缩算法中拉伸和量化过程实现的时间降低50％。     

金相图像分析仪的现状及发展前景探讨

金相图像分析是现代信息技术与材料科学相结合的产物,是金属材料分析的重要手段;金相图像分析仪是定量分析金属材料内部显微组织必不可少的工具。概要地追溯了金相图像测量的历史,结合图例从硬件和软件两个方面综述了部分国内外的金相图像分析仪及其主要功能和应用领域,并结合网络技术的进步就其未来的发展方向进行了预测。     

DCT域盲嵌入的正态实数伪随机序列水印方案探讨

本文实现了一种DCT域数字图像水印.将实数伪随机序列作为水印添加到图像的DCT系数中,使用了水印分量的强度控制阈值来控制加入水印分量的能量;通过调整水印嵌入的位置、长度来保证水印透明性和鲁棒性的平衡;并通过相关性运算来实现不依靠原图像信息的盲检测.试验结果表明,实现的水印算法具有很好的透明性,而且对于常见的图像压缩和噪声干扰等攻击具有很好的鲁棒性.     

基于HVS特性和DCT域的数字水印新算法的研究

提出一种应用于图像版权保护的基于HVS特性和DCT域的数字水印新算法.为保证视觉隐蔽性和鲁棒性,将二值水印图像映射为标准正态分布的伪随机序列,利用HVS特性将伪随机序列嵌入到原始宿主图像的中频部分,通过水印嵌入的逆过程提取含有水印信息的伪随机序列,再利用逆映射从伪随机序列中提取水印.对嵌入水印后的图像进行了噪声攻击、JPEG压缩、几何攻击等仿真实验,实验结果表明本算法鲁棒性很好,尤其是抗JPEG压缩.     

星载遥感图像JPEG2000压缩算法的去量化

随着空间技术的发展,空间遥感图像的数据量呈几何级数增加.为了满足JPEG2000星载遥感图像压缩系统的实时性要求,提出了一种对压缩算法进行优化和改进的方法.分析了离散小波变换后拉伸提升算法和JPEG2000量化算法.然后,通过一个新的拉伸量化因子将量化过程与后拉伸小波变换中的提升过程结合起来,减少了JPEG2000压缩算法的量化操作.最后,介绍了去量化处理方法的定点实现.实验结果表明:应用去量化处理方法可以使JPEG2000压缩算法中拉伸和量化过程所需要的时间降低50%,提升了JPEG2000星载遥感图像压缩系统的实时处理能力.     

无线传感网基于邻居簇的JPEG2000多节点协同实现

针对无线传感器网络能量、存储、处理能力严重受限的特点,基于"在网计算"的思想,结合JPEG2000算法流程以及无线传感器网络的网络拓扑结构特点,提出一种基于邻居簇的JPEG2000多节点协同图像压缩方法。首先,将相机节点采集的图像分片,并根据图像的梯度幅度值进行压缩比特率的自适应优化分配。然后,将压缩任务转移到多个邻居簇内,以最小化网络总能耗为目标,由多节点协作共同完成图像压缩和传输。仿真结果表明,该方法不仅使无线传感器网络中实现大尺寸图像的JPEG2000编码成为可能,且相机节点能耗仅为压缩图像后传输至基站方案的3.4%,极大地平衡了网络节点能耗,使网络生命周期提高了7倍以上。     

基于DCT变换的自适应图像水印实现

提出了一种基于DCT变换的自适应水印嵌入和检测方法。这种方法可以根据分块图像矩阵的特征,利用DCT变换的特点和自适应算法,在不同的分块区域中嵌入不同强度的水印,在图像的每个分块区域内都能实现水印强度和透明性的自适应调节。在检测水印时,还采用了一种有四级优先级的图像恢复方法,可以更好地恢复水印图像。利用这种方法成功地进行了水印的嵌入与检测,并对水印图像进行了量化攻击、JPEG压缩攻击、高斯噪声攻击和裁剪攻击检验。实验表明,这种方法可以在保证透明性的条件下,具备很好的鲁棒性,有较好的实用价值。     

无线传感器网络中基于邻居簇的JPEG2000多节点协同图像压缩方法

针对无线传感器网络能量、存储、处理能力严重受限的特点,一些学者提出了“在网计算”的思想,对实现无线传感器网络中大尺寸、高分辨率图像的压缩和传输极具指导意义。结合JPEG2000算法流程以及无线传感器网络的网络拓扑结构特点,本文提出一种基于邻居簇的JPEG2000多节点协同图像压缩方法,即将相机节点采集的图像分片,然后将压缩任务转移到多个邻居簇内,由多节点协作共同完成。仿真结果表明,该方法不仅使无线传感器网络中实现大尺寸图像的JPEG2000编码成为可能,且极大地缓解了相机节点的能耗压力,进而延长网络生命周期。     

面向深空探测Bayer图像的高效编码

本文提出一种基于JPEG2000标准的Bayer图像高性能RBCR（Remove Bayer Component Relation, RBCR）压缩算法。在RBCR压缩算法中,根据Bayer图像相关性较高的特点,对Bayer图像进行颜色分量分离,得到处理单元子图,对各子图进行1*4整型离散余弦变换,降低Bayer图像中各颜色分量空间域内的相关性;对变换后的各分量DCT系数使用标准JPEG2000算法独立完成小波变换、Tier1编码、MQ编码和率失真斜率计算等,再基于率失真斜率联合截取方法完成各个分量的码流截取,即使用相同的率失真斜率门限值,按照率失真斜率值由高到低的顺序依次完成所有分量编码码块的码流截取,最后各个分量的截取结果再进行独立的码流组织输出。在RBCR算法中通过加入DCT变换降低Bayer图像相关性和对各个分量码流的率失真斜率联合截取,提高恢复图像质量且精确控制了码率。实验结果表明,RBCR算法与各个分量独立压缩方法相比,恢复图像质量得到提升,尤其在4倍的压缩倍数下效果最佳,峰值信噪比平均提高1.814dB,复杂峰值信噪比平均提高2.414dB,可以满足深空探测低复杂度和高质量图像的要求。     

二维小波变换在JPEG2000图像编码中的应用

为研究小波变换的性能,本文运用Matlab编程语言对基于二维小波变换的JPEG2000图像编码器进行分层压缩仿真,测试分解层数与量化步长对图像编码的影响,和JPEG2000中不同小波基的选择对图像压缩效果的影响。实验结果表明小波的分层压缩可以获得任意压缩比的图像,要根据图像类型和所需压缩比选用小波基。实验结果对小波变换在图像编码领域的应用有理论价值及实际意义。     

Application of wavelet denoising to improve compression efficiency while preserving integrity of digital micrographs

Modern microscopy methods require efficient image compression techniques owing to collection of up to thousands of images per experiment. Current irreversible techniques such as JPEG and JPEG2000 are not optimized to preserve the integrity of the scientific data as required by 21 CFR part 11. Therefore, to construct an irreversible, yet integrity-preserving compression mechanism, we establish a model of noise as a function of signal in our imaging system. The noise is then removed with a wavelet shrinkage algorithm whose parameters are adapted to local image structure. We ascertain the integrity of the denoised images by measuring changes in spatial and intensity distributions of registered light in the biological images and estimating changes of the effective microscope MTF. We demonstrate that the proposed denoising procedure leads to a decrease in image file size when a reversible JPEG2000 coding is used and provides better fidelity than irreversible JPEG and JPEG2000 at the same compression ratio. We also demonstrate that denoising reduces image artefacts when used as a pre-filtering step prior to irreversible image coding.     

Compression of fluorescence microscopy images based on the signal-to-noise estimation

Modern microscopic techniques like high-content screening (HCS), high-throughput screening, 4D imaging, and multispectral imaging may involve collection of thousands of images per experiment. Efficient image-compression techniques are indispensable to manage these vast amounts of data. This goal is frequently achieved using lossy compression algorithms such as JPEG and JPEG2000. However, these algorithms are optimized to preserve visual quality but not necessarily the integrity of the scientific data, which are often analyzed in an automated manner. Here, we propose three observer-independent compression algorithms, designed to preserve information contained in the images. These algorithms were constructed using signal-to-noise ratio (SNR) computed from a single image as a quality measure to establish which image components may be discarded. The compression efficiency was measured as a function of image brightness and SNR. The alterations introduced by compression in biological images were estimated using brightness histograms (earth's mover distance (EMD) algorithm) and textures (Haralick parameters). Furthermore, a microscope test pattern was used to assess the effect of compression on the effective resolution of microscope images.     

数字图像压缩技术的研究及进展

数字图像压缩技术对于数字图像信息在网络上实现快速传输和实时处理具有重要的意义。本文介绍了当前几种最为重要的图像压缩算法：JPEG、JPEG2000、分形图像压缩和小波变换图像压缩，总结了它们的优缺点及发展前景。然后简介了任意形状可视对象编码算法的研究现状，并指出此算法是一种产生高压缩比的图像压缩算法。     

一种基于频域变换的图像盲水印算法

针对当前日益严重的数字多媒体作品侵权问题,基于最新版权保护的数字水印技术,提出了一种基于图像特征的盲水印算法。首先利用原始图像的边缘特征确定了分块对应的水印强度因子;然后通过在分块Hadamard变换域中修改中频系数来嵌入水印。实验结果表明,盲水印算法对常用的图像处理（如JPEG压缩、加噪、剪切和滤波等）攻击具有较好的鲁棒性,在数字作品的版权保护领域具有一定的应用价值。