基于三维小波变换的视频图像编码研究

本文对视频序列的三维小波变换压缩编码算法进行了研究.与传统方法相比,基于三维小波变换的视频序列压缩算法更能消除帧间的冗余度,获得较高的压缩比,因而是一种很有潜力的编码方法.目前,基于三维小波变换的视频序列压缩编码的具体算法也比较多,本文对其中三种有代表性的算法进行了研究,并分析了这三种算法的优劣,并对其进行了展望.     

采用小波与ALCT的分层图像编码算法

针对纹理较丰富的图像提出了一种分层编码算法。该算法将图像划分成平滑层和纹理层,基于小波变换和自适应局部余弦变换(ALCT)分别编码。为提高平滑层小波零树编码的效率,本算法先对原图像进行恰当的平滑运算,然后再进行小波变换,从而增加零系数的个数。第二层利用改进的折叠运算和快速 DCT 实现残差纹理图像的 ALCT,并且提出了一种 ALCT 系数的重组方案,进而实现了重组系数的嵌入式编码。实验结果表明,本算法在未进行算术编码的情况下,与小波零树 SPIHT 算法相比,峰值信噪比(PSNR)提高了 0.4dB,并在重建图像中更好地保留了原图像的纹理特征。     

一种强噪声背景下的微弱信号检测的新方法

基于自适应滤波算法对小波滤波器的构造方法进行了研究，重点在于解决对强噪声环境下微弱信号提取所需要的小波变换的子带自适应滤波器的构造，把小波变换技术和自适应滤波技术应用于微弱信号的检测。提出基于自适应小波变换的心电信号的检测，利用小波变换的子带编码理论，通过在多个子带权值的自适应匹配，回复后拟合微弱信号。仿真结果表明，该方法可进一步改善信号的检测能力，在检测微弱信号的特征和改善信噪比方面是一种十分有效的方法。     

基于IHS变换的多光谱遥感图像有损压缩算法

提出了一种有效的多光谱遥感图像有损压缩算法,该算法根据多光谱遥感图像的数据特点,将IHS变换和整数小波变换相结合进行数据压缩.采用IHS变换去除谱间相关性;采用整数小波变换去除空间相关性,依据各个子带的重要程度,用自适应阈值进行量化,并分别对量化后的数据和重要图表采用固定比特平面编码和游程编码.实验结果表明,算法在保证平均PSNR≥33dB时,获得了较高的压缩比,并且算法硬件实现简单,对内存的需求低.     

用于光学小波变换的图像压缩方法

小波图像压缩数据量大,实现需时较长.本文将光学小波变换技术应用于图像数据压缩,分析光学小波变换系统和光学小波变换系数特点,对相关量化编码方案进行仿真实验,提出适用于光学系统的压缩方案,并实现光学小波变换的有损压缩.通过分析光学系统对量化编码噪声的容许程度,提出光学系统的近无损压缩方法.实验结果表明,近无损压缩重建图像与经光学小波变换直接重建图像相比,PSNR仅有0.1dB的差异,视觉上没有明显差异.     

基于位平面自适应算术编码的小波图像压缩技术

介绍了一种基于位平面上二进制算术编码的小波图像压缩技术。把算术编码方法应用于位平面层次,根据数据的重要性对静止图像经过小波变换以后的量化系数在相应的位平面的数据位进行高效的自适应压缩编码,有效地解决了难以进行概率统计的信源的编码问题。压缩效率高于其他编码方法。     

基于自适应整数小波变换的侦察图像编码

由于侦察图像相关性低,基于传统小波变换的图像编码在渐进恢复时低频近似图像边缘模糊。针对这个问题,提出了基于自适应小波变换结合EBCOT的编码方法。该方法通过区别对待平滑区域和边缘部分,降低边缘被平滑的程度,保持边缘清晰。为了达到无损编码,还推导了整数到整数的自适应小波变换。实验表明,该方法达到了图像的无损编码,并在压缩比基本不变的情况下,图像的低频近似效果得以改善。     

基于小波变换的图像和视频压缩编码

小波变换以其良好的空间-频率局部化特性以及优良的非平稳信号的表示性能等特性而备受信号压缩领域的重视.本文概述了基于小波变换的图像和视频压缩的原理和方法,阐述了近年来小波变换在图像和视频压缩编码中的研究进展,并对今后的发展方向进行了探讨.     

基于混合编码和IWT的医学图像近无损压缩

本文对医学图像先采用DPCM预测变换后,再选择IWT(整数小波变换)对其进行分解,对分解后的低频和高频子带分别作无损Huffman编码和有损矢量量化.根据小波分解后系数的分布特征,能量大部分集中在低频部分,对低频进行无损熵编码,对高频采用量化处理,去除人眼不敏感的冗余信息.最后利用处理过的低频和高频系数进行重构获得压缩后的图像.并与传统的离散小波变换压缩编码,JPEG和JPEG2000进行比较,实验结果表明,利用该方法能得到较高的压缩比和较好的压缩效果.     

图像压缩中的小波变换

小波变换具有良好的局部特性和空间频率特性,并且具有描述非平稳图像信号的能力和适应人眼视觉特性的良好性能。嵌入式零树小波编码(EZW)算法是小波图像编码研究的一个里程碑。针对EZW不足,提出一种有效的EZW算法改进方案。     

基于感兴趣谱段的LASIS高光谱图像3DSPIHT压缩算法

针对大孔径静态干涉成像光谱仪LASIS的成像特点,提出了一种基于三维小波变换的无链表SPITH算法结合感兴趣谱段保护的图像压缩方案.首先,对高光谱干涉图像序列进行三维非对称等长树离散小波变换.其次,采用感兴趣谱段方法保护重要光谱信息.最后,对无链表三维SPITH算法进行改进,以有效编码高光谱干涉图像的小波变换域.实验结...     

阈值改进整数小波与LZW算法相结合的水声数据压缩方法

提出一种阈值改进整数小波与基于字典编码的LZW(Lempel-Ziv-Welch)算法相结合的数据压缩方法,该方法旨在减少水声数据传输量的同时尽可能地达到高保真。数据压缩过程中,先对水声数据进行整数小波变换,再对变换后的高频系数采用改进的小波阈值算法和阈值函数进行处理,提高了数据压缩倍数和信噪比,降低了误差。最后通过LZW将处理后的系数进行编码输出,进一步提升压缩效果。文中给出了相应的数据压缩算法流程。实际舰船辐射噪声数据的压缩处理结果表明,该方法能有效提高信号信噪比、减少信号失真并能获得更大的压缩倍数。     

提升方案结合改进SPIHT的快速图像压缩方法

针对传统小波变换过程复杂的缺点和 SPIHT 算法编码过程重复运算、存储量大的问题,提出了基于提升方案快速 SPIHT 的压缩方法。该方法采用提升方案弥补传统小波变换的不足,提高了图像的重构质量和小波变换速度,并引入“最小阈值”、“最小输出位”和“最大值表”的思想对SPIHT 算法加以改进,降低了编解码过程的运算复杂度和时间消耗。实验证明,该算法较传统方法编解码速度提高了2.5倍,重构图像的峰值信噪比亦有所提高,是一种有效的快速图像压缩方法。     

基于改进零树小波的红外图像盲水印算法

提出了一种小波域自适应盲水印算法,采用（7,4）汉明码技术进行纠错编码。基于整数小波变换,在中高频区采用不重复零树小波编码,自适应的量化小波系数,将水印嵌入到重要系数上。水印提取过程不需要原始图像的参与。实验结果表明,算法自适应性强,实现速度快,具有较好的不可见性,对常见的JPEG压缩、滤波、加噪、剪切等攻击具有较强的鲁棒性。     

基于Morlet小波变换系数的自适应虹膜识别

传统的虹膜识别方法原理复杂,实现困难.为了在保证识别率的同时简化虹膜识别算法,提高虹膜识别效率,本文提出了一种基于Morlet小波变换系数的自适应虹膜识别方法.首先,进行虹膜定位和下眼睑拟合,然后对虹膜图像进行归一化操作,得到512列x64行的矩形虹膜图像,并自适应地确定有效虹膜区域;其次,在虹膜有效区域内,对图像逐行进行一维Morlet小波变换,获得不同尺度下一系列小波变换系数,进而得到不同尺度下的小波变换系数分布图;再次,依据不同尺度下的小波变换系数对图像进行二进制编码,用虹膜代码表示虹膜模式;最后,采用自适应的模式匹配方法对不同的虹膜模式进行分类,给出识别结果.实验证明,该方法可以达到99.946%的识别率,能够满足虹膜识别要求.     

基于小波变换的图像边缘检测

本文主要对目前存在的图像边缘检测的方法进行了研究分析,重点研究了小波变换在图像边缘检测方而的优势,提出了基于连续小波变换的边缘检测方法,并编程展示编码的结果,验证其在实际应用中的可行性。     

一种利用离散余弦变换频谱图和小波变换图像编码的语音编码算法

语音、图像编码技术是现代数字通信的核心技术,通常是分开进行的,提出了一种利用二维DCT频谱图和小波变换图像编码的语音编码算法.深入分析了算法实现的关键技术——语音信号的二维DCT频谱图,仿真实现了该编码算法,对一段语音的处理结果表明,小波分解系数置零率为83.1941％,压缩后保存能量92.0867％,合成语音达到“优...     

小波变换轮廓术中小波尺度的一种快速确定方法

从传统的小波变换理论出发,给出了小波变换轮廓术的基本原理和实现算法,对连续小波变换轮廓术中小波尺度选择进行深入分析,探讨了条纹信号相位和条纹信号的连续小波变换模极大值之间的内在联系,为小波变换轮廓术中小波尺度选择提供一种快速确定方法.利用该方法进行实验验证,试验结果证实了该方法的可行性.     

一种医学超声图像降噪方法

提出一种基于小波变换的医学超声图像降噪方法。图像进行三次小波分解,对变换后不同尺度的高频子图像进行小波半软阈值处理,最后通过小波逆变换和指数变换重构图像。     

傅里叶与小波变换的电力谐波测试性能研究

简述傅里叶变换和小波变换的基本原理,在Matlab平台上设计傅里叶变换模块和小波变换模块。针对含有突变干扰、白噪音干扰等常见工程电力信号,通过实验系统研究傅里叶变换、小波变换的频域和时频分析特性。实验结果表明,傅里叶变换能较好地测试出信号的谐波成分,小波变换具有良好的信号频段分析特性。根据这些特点,探讨傅里叶变换、小波变换各自的适用场合,以便高效利用这两种方法分析电力谐波成份,为治理谐波奠定基础。