基于人像感兴趣区域的身份照片压缩算法

针对身份照片的压缩，提出了一种基于感兴趣区域(ROI)的EZW算法。首先通过FC2VQ(Feature Correction two-stage Vector Quantization)算法检测出感兴趣区域即人的脸部特征，然后采用基于感兴趣区域的EZW算法进行编码。这种编码方法，既保证了感兴趣区域的图像质量，也使得压缩后的图像存储容量较小。     

基于感兴趣区域的图像部分无损压缩方法

在应用整数小波变换和基于层次树的集划分算法的基础上,提出了一种新的基于感兴趣区域的编码方法,该算法利用小波变换良好的空间-频率的局部化特性,通过在编码前提升图像的感兴趣区域的小波系数,使这些小波系数完全独立于背景区域的小波系数,实现了在不传输任何形状信息的前提下,完成各种形状的感兴趣区域的解码．实验结果表明,该算法能够在无失真恢复图像感兴趣区域的同时,提高整幅图像的压缩比．     

基于JPEG2000的感兴趣区域编码

JPEG2000是国际标准化组织指定的新一代静态图像压缩标准,支持感兴趣区域(ROI)编码是JPEG2000标准中的一个新特点.本文在分析了两种标准算法的优缺点之后,提出了一种新的ROI编码方法--混合编码方法,这种算法不仅可以灵活控制ROI区域和背景区域的画质,还可以有效编码多个具有不同优先级的ROI区域,而不需要编码形状信息.仿真结果证实了该算法的有效性.     

医学图像感兴趣区域的提取

提出了一种结合Watershed变换和融合ROI信息的单调推进Snake模型的感兴趣区域提取的新方法.通过非线性扩散滤波对原始图像进行平滑,利用Watershed算法对图像进行过度分割,采用Snake模型提取出感兴趣区域,并由ROI能量函数推导出区域速度函数项,与基于边界的速度函数融合,根据区域之间的统计特性的相似度,重新定义Snake模型的速度函数.实验表明,该方法能够精确地提取对比度低且细窄的ROI区域.     

一种基于用户感兴趣区域的图像检索算法

针对全局特征的图像检索不能很好地满足用户的意图,提出了一种新的基于用户感兴趣区域的图像检索算法。此算法基于显著判别原则,无需对图像进行复杂的分割就能有效地提取用户感兴趣区域的显著点。实验结果表明,此算法不仅检索过程简单,在检索精度上也明显优于基于全局特征的图像检索方法。     

部分混合位平面位移的JPEG2000感兴趣区域图像编码

针对JPEG2000图像编码标准中定义的两种感兴趣区域（ROI）编码方法的缺点和GPBShift算法的不足,提出一种新的感兴趣区域编码方法一部分混合位平面位移法（Partial Composite Bitplanes Shiftmethod）PCBShift．本方法把ROI与背景区域（BG）划分为6部分,通过调整各部分的参数来实现位平面的位移。本方法不仅可以支持任意形状的感兴趣区域,而且可以任意调节感兴趣区域与背景区域的相对质量。实验结果表明：对用PCBShift方法重建图像的质量比用最大位移法（Maxshiftmethod）和GPBShift算法,在相同解码率下有更好的图像质量,并且能根据不同优先级,在同一幅图像中对多感兴趣区域进行有效的编码。     

非感兴趣区域时空分析的运动显著区域检测

为了有效地进行视频质量评估和视频信息保护,提出了一种基于非感兴趣区域(region-of-non-interest,RONI)时空分析的运动显著区域(motion salient region,MSR)检测算法.通过确定RONI,运动显著区域可作为RONI的补集被提取.实验结果证明,该方法可以有效检测出运动显著区域,准确率达到93%,对于那些有复杂摄像机运动的视频也具有强鲁棒性.     

CT图像混合压缩算法研究

计算机断层扫描图像数据量往往很大,不利于存储和传输。一种CT图像混合压缩算法被提出,利用CT序列图像间存在相关性,以第一幅图像为参考图像,将后续图像和参考图像进行差值运算,消除图像序列间冗余。同时对图像的感兴趣区域采用哈夫曼无损压缩,对非感兴趣区域采用类似于JPEG基线模式的有损压缩。实验结果表明,新提出的算法在保证CT图像质量的前提下,能够有效地提高压缩比,具有一定的临床应用价值。     

基于JPEG2000的感兴趣区域编码新算法

提出了一种新的JPEG2000感兴趣区域编码算法。该算法先将感兴趣区域(ROI)在时域进行提升、周期延拓处理并叠加到背景区域像素值上,然后利用小波变换的可加性将小波变换后的背景区域系数减去相应的感兴趣区域系数,最后在接收端通过相应的处理实现ROI恢复。实验结果表明:该算法性能优越,计算量小且易于实现,在相同压缩率条件下,改善了由ROI时域提升算法产生的ROI边缘模糊的缺点,更有益于接收端对感兴趣区域的理解。     

A mathematical morphological approach for region of interest coding of microscopy image compression

A novel mathematical morphological approach for region of interest(ROI) automatic determination and JPEG2000-based coding of microscopy image compression is presented.The algorithm is very fast and requires lower computing power,which is particularly suitable for some irregular region-based cell microscopy images with poor qualities.Firstly,an active threshold-based method is discussed to create a rough mask of regions of interest(cells).And then some morphological operations are designed and applied to achieve the segmentation of cells.In addition,an extra morphological operation,dilation,is applied to create the final mask with some redundancies to avoid the"edge effect"after removing false cells.Finally,ROI and region of background(ROB) are obtained and encoded individually in different compression ratio flexibly based on the JPEG2000,which can adjust the quality between ROI and ROB without coding for ROI shape.The experimental results certify the effectiveness of the proposed algorithm,and compared with JPEG2000,the proposed algorithm has better performance in both subjective quality and objective quality at the same compression ratios.     

Remote sensing image compression for deep space based on region of interest

A major limitation for deep space communication is the limited bandwidths available. The downlink rate using X-band with an L2 halo orbit is estimated to be of only 5.35 GB/d. However, the Next Generation Space Telescope (NGST) will produce about 600 GB/d. Clearly the volume of data to downlink must be reduced by at least a factor of 100. One of the resolutions is to encode the data using very low bit rate image compression techniques. An very low bit rate image compression method based on region of interest(ROI) has been proposed for deep space image. The conventional image compression algorithms which encode the original data without any data analysis can maintain very good details and haven't high compression rate while the modern image compressions with semantic organization can have high compression rate even to be hundred and can't maintain too much details. The algorithms based on region of interest inheriting from the two previews algorithms have good semantic features and high fidelity, and is     

视觉注意计算模型及其在自然图像压缩中的应用

为了提取自然图像中的主要视觉信息以便更好地对图像进行压缩，提出了一种新的基于感兴趣区域的图像压缩方法.该方法使用一个基于视觉生理和心理物理实验结果的视觉注意计算模型计算图像中的感兴趣区域，并用JPEG算法对感兴趣区域和背景区域采用不同的压缩比进行压缩，对部分图像进行了初步实验.结果表明，用该方法压缩后图像的字节数和每像素比特数等参数均好于JPEG算法；同时压缩后图像在视觉上对比突出了感兴趣区域，有利于对感兴趣区域的观察.     

基于三维零树结构的感兴趣区医学图像内嵌编码算法

为了使医学图像压缩更适合于医学诊断,利用医学图像为多帧图像序列的特点,选用三维小波对图像进行变换,并将二维零树结构扩展到三维零树．同时,提出一种简单有效的三维零树感兴趣区模板建立方法,在三维内嵌编码方法中运用感兴趣区域编码．该算法有效地控制了感兴趣区与背景区的图像质量,从而在不影响医疗诊断的基础上提高了系统的压缩比．     

一种改进的零树小波编码图像压缩算法

基于小波变换的图像编码是一种有效的图像压缩方法。针对零树小波编码方法存在的缺点，提出了一种改进的零树编码方法。仿真实验表明，这种改进的零树编码方法加快了编码速度，提高了图像压缩质量。另外，该编码方法也能够产生嵌入式码流，支持多码率解码。     

基于模型的乳腺X线图像胸肌分割算法研究

针对目前的乳腺X线图像胸肌分割算法自适应能力较弱的问题,提出了一种基于胸肌模型的新算法.该算法将一组不同尺寸的感兴趣区(ROI)作用到乳腺X线图像,在每个ROI中用迭代阈值法得到最优阈值组成一条曲线,并计算出与该最优阈值曲线对应的局部均方差曲线,根据提出的近似真实乳腺X线图像胸肌模型的特征,自动确定乳腺X线图像中胸肌区域的最佳分割阈值.最后使用两段直线粗拟合和多边形精拟合,提取阈值化后的胸肌边界.实验结果表明该算法可以显著地提高胸肌分割的精度,并且具有较好的鲁棒性.     

由行程编码改进的一种通用性压缩算法

通过对行程编码(Run Length Encoding)的算法分析,提出了一种改进的无损压缩算法.该算法主要思路是:首先设定一个初始阈值,顺序扫描数据并记下最大值和最小值;当最大值和最小值的差值超过该阈值时,适当增大阈值;当差值不超过限定值时,将数据进行分段,根据实际情况对各分段数据采用本文介绍的差值编码或自然编码.解码过程中,根据包含最小值、起始位置、结束位置和该数据段需要的编码位数的信息文件和包含该段原始数据和最小值之间差值的差值文件还原数据.通过实例的测试和比较,给出了压缩效果公式,证明此算法比传统RLE算法的压缩效果更有效.     

LBSN中基于元路径的兴趣点推荐

为了降低隐式反馈、数据稀疏性和内容多元化等因素对兴趣点（point of interest,POI）推荐算法的影响,提升推荐准确性,提出基于序列挖掘的兴趣点推荐算法.首先在数据预处理阶段,使用负采样法生成数据集中不存在的数据作为负样本,然后通过矩阵分解法学习用户和地点各自的隐特征向量,并根据地点之间的影响关系排列出候选推荐点.在公开数据集FourSquare和Gowalla上实现2个POI访问序列上的实验验证,结果表明：该算法的准确率比传统方法有很大的提升.