一种改进的小波变换图像压缩算法

针对图像的数据量的相对庞大、传输速度慢的问题,需要一种很好的压缩算法,既能以较少的失真率对图像进行压缩,又能使压缩的过程相对迅速,以满足当今网络应用的需求。通过研究两种已有的小波变换图像压缩算法的算法思想及算法流程,找出它们的特性及存在的不足,并通过对小波变换后的图像的不同频域子带的小波树进行分类,采用适合的压缩算法对各部分进行压缩,使图像的整体压缩效果得到提高,同时也降低了压缩过程的复杂度。实验结果表明,改进的小波变换图像压缩算法在压缩效果和压缩效率上都优于两种已有的小波变换图像压缩算法。这个分类压缩的方法能够有效地提高图像的压缩效果,也降低了算法的复杂度。     

Landsat-TM光谱图像数据压缩技术的研究

采用提升格式的整数小波变换，对Landsat-TM图像数据进行小波分解。在分析Landsat-TM图像整数小波变换后系数特点的基础上，将小波变换压缩技术中的零数编码推广到多光谱图像压缩中。采用整数97小波变换同时去除空间与谱间冗余，对单波段图像各个子带小波系数的能量、均值、方差进行了数据统计。由小波系数的相关性，采用3DSPIHT对小波系数进行压缩编码。实验结果表明，该方法的去相关性能良好，压缩效果大大改善。     

一种基于3维SPECK编码的超光谱图像压缩算法

提出一种针对超光谱图像压缩的基于小波变换的、嵌入式的3维块分割编码算法。通过3维小波变换,将超光谱图像的空间冗余和谱间冗余同时去除。针对变换域内的小波系数,将集合分割嵌入式块SPECK编码算法扩展为3维,构造一种3维SPECK编码算法,对小波系数进行量化编码。实验证明,3维SPECK编码算法具有良好的率失真性能,其压缩效果优于采用SPECK方法对每一波段图像做压缩编码的效果,并具有计算复杂度低和嵌入式的特性。     

基于整数小波变换和零树编码的监控图像压缩

图像的小波变换压缩编码是近年来图像压缩领域的热点之一。本文介绍了将小波图像编码技术应用于相对图像复杂度较少的监控图像,并在PC和DSPs两个平台上分别进行了压缩编码实验,得到了比JPEG标准更好的压缩效果。     

基于离散Hermite多项式的图像压缩

图像压缩编码能有效地减少图像像素间的信息冗余,并同时保证图像重构质量和较低的计算复杂度。基于变换域的图像压缩编码是目前最常用且性能最优的压缩技术之一,但基于离散正交多项式变换的图像压缩方法还未被深入研究。在研究JPEG的编码解码流程基础上,提出基于离散Hermite多项式的图像压缩算法,通过变换核的信息熵与DCT变换核的信息熵比值确定量化表,最后对量化结果进行熵编码,最终实现了基于离散Hermite多项式的图像压缩和重建全过程。与主流的图像压缩标准JPEG进行了比较,实验结果表明,两种算法的压缩率相似,性能相近,压缩后图像的PSNR相差很小。     

一种基于DCT Cycle Spinning的图像压缩方法

综合利用DCT变换和Cycle Spinning,提出一种新的图像压缩方法。由于图像的DCT压缩是分块完成的,且DCT变换缺乏平移不变性,直接应用DCT变换对图像进行压缩会使压缩重构图像产生块效应和伪吉布斯现象,导致图像失真。引入Cycle Spinning算法能有效地消除图像DCT压缩过程中产生的失真。实验结果表明,与一般图像DCT压缩方法相比,该方法明显改善图像视觉效果,显著提高图像的PSNR值。     

基于小波半规则网格压缩均方误差的近似方法

为了实现数据量大的图像在网络上的快速传输,就必须对其进行高压缩。现在一般采用比较先进的小波压缩方法,但用压缩后的数据重构得到的图像与原图像相比有明显的差别。为了降低这种失真,开始部分提出了一种有效的基于位分配模型的性能优化方法;为了实现这种快速和低复杂度的分配方法,提出了和半规则网格几何编码相关的重建均方误差的近似方法。并用实验结果说明,在基于模型分配的过程中将上述近似方法得到的结果作为失真可以改善小波编码器的性能,提高编码增益,从而达到在不降低图像压缩率下提高图像质量的目的。     

基于DCT的JPEG图像压缩的研究

随着信息技术的快速发展,为了加快存储和传输图像的速度,提出一种基于离散余弦变换的图像压缩算法.分别从编码中DCT变换,量化以及熵编码三个原理过程及其功能进行详细论述,以MATLAB7.0为平台对系统进行仿真实验,其方法简单、速度快且误差小.从实验结果中观察经过此算法压缩后的图像无失真现象,而且处理图像的速度得到了很大的提高,既能保证有较高的压缩比,又能保证良好的图像质量,从而实现了图像的快速传输,在日常生活中得到了广泛的应用与发展.     

基于小波变换的辐射图像压缩研究

寻求满足检测要求的图像压缩方法是^60Co集装箱检测系统(TC-SCAN)需要解决的一个问题。文章采用了基于小波变换的压缩方法，分析了小波变换后辐射图像灰度的分布特征，并据此设计了最优量化方案，用嵌入式零树编码和自适应算术编码对量化后数据进行编码，实现了辐射图像的有损压缩。     

OV7670和ADV611的图像采集与压缩系统设计

根据磁悬浮试验线通信基站诊断功能的需要,设计了一种基于OV7670和ADV611的图像信息采集与压缩传输系统。使用Verilog语言实现了基于SCCB总线协议的OV7670图像传感器控制接口,通过配置OV7670内部寄存器使其输出符合CCIR-601格式的数字图像数据流。图像压缩部分采用基于小波变换的ADV611图像压缩编码芯片,在控制ADV611的量化带宽的计算中,采用了基于PID控制的量化带宽的算法,得到恒定的码率。     

基于CSCW的静态图像编码压缩算法

图像编码压缩会引起失真。在研究静态图像编码压缩问题中,针对传统的编码算法只能在压缩比和失真之间取舍,不能获得较大压缩比又获得较好失真效果,很难适用于类似计算机支持协同工作的环境。为了解决上述问题提出一种行程长度编码的方式保证失真效果,同时又可以利用小波变换编码算法的特性来提高压缩比的编码算法,以行程长度编码和小波变换编码分别压缩图像的不同区域完成编码压缩。试验检验表明算法速度快、压缩比高、失真小(感兴趣区域可以无失真)结果获得较高压缩比同时失真较小,可用于特殊环境的编码压缩。     

基于小波变换的图像压缩算法的改进

随着数字化时代的到来，图像数据变得越来越大，人们对于图像的质量要求也越来越高，因此好的图像压缩技术也变得越来越重要。一个高压缩比低失真度的压缩算法是图像压缩研究领域的重点。针对基于小波变换的图像压缩，其压缩比提高的同时，图像也出现较为明显的块状失真的问题，本文提出对经过小波分解后所得到的低频子带图像再进行DPMC四阶线性预测，从而改善由于块状失真问题，实验结果表明该方法在不改变压缩比的条件下对于失真问题有所改善。     

基于整数小波变换的遥感超光谱图像无损压缩

由于遥感图像信息十分宝贵,应尽可能采用无损压缩或近无损压缩方法。本文提出基于"提升"(Lifting)算法实现整数小波变换(IWT)的方法,将变换方法用于去除空间冗余,保证了小波变换后图像信息无损失,再用算术编码对图像进行无损压缩。由于变换方法的去相关性能良好,实验证明将IWT应用于遥感图像无损压缩是有效的,能达到预期的目的,解码后的图像能无失真的恢复。     

端到端优化的图像压缩技术进展

图像压缩是数据压缩技术在数字图像上的应用,其目的是减少图像数据中的冗余,从而用更加高效的格式存储和传输数据.传统的图像压缩方法中,图像压缩分为预测、变换、量化、熵编码等步骤,每一步均采用人工设计的算法分别进行优化.近年来,基于深度神经网络的端到端图像压缩方法在图像压缩中取得了丰硕的成果,相比传统方法,端到端图像压缩可以...     

SAR复图像数据的CCSDS-IDC编码性能分析与四叉树编码

目的：CCSDS-IDC (国际空间数据系统咨询委员会-图像数据压缩) 是NASA制定的基于离散小波变换(DWT)尺度间衰减性的空间图像数据压缩标准,适用于合成孔径雷达(SAR)幅度图像及各类遥感图像的压缩。然而,与光学图像不同,常见的SAR图像都是复图像数据,其在干涉测高等许多场合具有广泛应用,分析研究CCSDS-IDC对SAR复图像数据的编码性能具有重要的应用价值。方法：由于SAR复图像数据不具有尺度间的衰减性,因此将其用于SAR复图像数据编码时性能较低。考虑到SAR复图像数据DWT系数呈现出聚类特性,提出将四叉树(QC)用于DWT域的SAR复图像数据编码,发现QC对SAR复图像数据具有高效的压缩性能。结果：实验结果表明,在同等码率下,对基于DWT的SAR复图像数据压缩, QC比CCSDS-IDC最多可提高幅度峰值信噪比4.4dB,平均相位误差最多可降低0.368;与基于方向提升小波变换（DLWT）的CCSDS-IDC相比,QC可提高峰值信噪比3.08dB,降低平均相位误差0.25;对其它类型的图像压缩,基于聚类的QC仍能获得很好的编码性能。结论：CCSDS-IDC对SAR复图像数据编码性能低下,而QC能获得很好的编码性能。对应于图像平滑分布的尺度间衰减性,其在某些特殊图像中可能不存在,而对应于图像结构分布的聚类特性总是存在的,故在基于DWT的图像编码算法设计中,应优先考虑利用小波系数的聚类特性,从而实现对更多种类图像的高效编码。     

基于谱图小波变换的图像压缩编码方法

针对小波变换图像压缩编码方法在高压缩比下得到的重构图像质量往往较差的问题,提出了一种基于谱图小波变换的编码方法.该方法首先将图像转化成图,利用谱图小波变换分解图得到谱图小波系数,这些系数的能量随着尺度的增加而衰减,然后根据谱图小波系数的特性对SPECK算法进行改进,最后对谱图小波系数进行量化,利用改进的SPECK算法对量化后的系数进行压缩编码,并在图像数据量压缩的同时从稀疏系数中恢复原始图像.实验结果表明,该编码方法对自然图像的压缩具有高效性,相比小波变换的压缩方法,重建图像的PSNR有所提高且变化平稳,与此同时还得到更大的压缩比.     

A HDWT-based reversible data hiding method

This paper presents a reversible data hiding method which provides a high payload and a high stego-image quality. The proposed method transforms a spatial domain cover image into a frequency domain image using the Haar digital wavelet transform (HDWT) method, compresses the coefficients of the high frequency band by the Huffman (or arithmetic) coding method, and then embeds the compression data and the secret data in the high frequency band. Since the high frequency band incorporates less energy than other bands of an image, it can be exploited to carry secret data. Furthermore, the proposed method utilizes the Huffman (or arithmetic) coding method to recover the cover image without any distortion. The proposed method is simple and the experimental results show that the designed method can give a high hiding capacity with a high quality of stego-image.     

控制图象灰度失真的高保真压缩算法

为实现遥感图象的高保真压缩 ,在借鉴 JPEG- L S近无损压缩思想的基础上 ,提出了 3项改进措施 ,设计与实现了比 JPEG- L S压缩倍数高、图象恢复质量更好的视觉无失真压缩算法——“控制图象灰度失真的高保真压缩算法 (L IGE)”.实验结果表明 ,该算法既可限制图象最大灰度误差 ,又能控制恢复图象的峰值信噪比 ,从而有效地控制图象失真度 ,压缩倍数为 4时 ,数据处理速度与图象恢复质量两方面 ,均优于基于小波变换和嵌入式零树编码的 SPIHT算法 .该研究成果将对发展我国未来的高分辨率卫星、小卫星通信系统、星 -天 -地信息网提供有力的技术支撑 .     

基于整数小波变换和子带比特平面编码的图象压缩算法

在分析图象整数小波变换的基础上 ,提出了基于子带比特平面编码的压缩算法 .该算法将整数小波系数按子带分为若干比特平面 ,称之为子带比特平面 ,并采用简单高效的率失真优化算法确定子带比特平面的编码顺序 ,且这一顺序与图象无关 .按此顺序对子带比特平面进行自适应 MQ算术编码 ,便得到嵌入式压缩码流 .该算法可以从无损到有损 ,以任意倍率或质量进行图象压缩 ,压缩效率达到了浮点 EZW算法和 JPEG2 0 0 0整数小波编码方案的水平 ,而速度远快于这两者的速度 .该算法还具有复杂度低 ,占用内存少的优点 .