基于小波零树编码的彩色图像压缩技术研究

自从小波嵌入式图像编码算法成为静止图像编码新标准JPEG2000的基础以来,基于小波的嵌入式编码算法的研究已成为当今最热门的研究课题之一.其中,SPIHT编码算法是最著名的算法之一,它具有出色的率失真性,能产生完全的嵌入式码流.然而,SPIHT算法最初是基于灰度图像设计的,并且算法不利于硬件实现.因此,本文将针对静止图像的低复杂度有损压缩技术,结合人眼视觉特性和SPIHT编码算法提出了一套彩色图像压缩方案,所构造的编解码系统具有良好的性能,易于硬件实现.     

基于小波变换和嵌入式零树编码的电力录波有损压缩应用

电力系统的录波装置能在较短时间内产生非常大的数据量,这给数据的储存和传输带来了很大的困难,如何有效地对录波数据进行压缩,是一个亟待解决的问题。在分析录波数据特点的基础上,应用了小波变换和嵌入式零树编码与算数编码,实现对录波数据的有效压缩。选取Daubechies 6阶小波基,并以提升格式的方式实现了该小波变换;同时通过对提升步骤中间计算过程取整,实现了整数小波变换。针对单小波变换的局限,选择了合适的多小波数据预处理方法。在数据编码阶段,采用了算术编码对嵌入式零树编码的输出作进一步压缩。嵌入式零树编码的应用能够实现可变码率的压缩;算术编码的应用进一步提高了压缩比。与传统的压缩方法相比,该方法实现了可变码率的压缩,压缩率和信噪比都有显著提高,运算量有较大降低,适合应用于电力系统录波数据压缩。     

声波测井数据压缩的一种SPIHT改进算法

大量声波测井数据的传输和存储迫切需要有效的压缩编码技术,文中把声波测井数据看成声波图像,利用提升算法构造整数小波变换,同时针对井下数据处理的实时性,提出了一种改进的SPIHT算法,并设计了一种适合井下数据处理的并行实现结构,实际应用表明该方法能够满足高速实时处理的需要.     

基于特征信息保护的虹膜图像压缩算法

本文提出了将小波零树编码与神经网络矢量量化相结合实现特征信息保护的虹膜图像压缩思路.该方法利用形状编码与树状映射策略对虹膜重要特征信息区域对应的小波系数进行定位,对包含重要特征信息的小波系数进行近无损压缩,对非特征区域采用树结构矢量组合进行三方向的矢量量化压缩编码.该方法解决了不同区域图像质量要求不同的压缩问题,可以实现渐近解码.仿真实验结果表明本文提出的算法是合理可行的.     

基于Contourlet变换的嵌入式图像编码

Contourlet变换的基函数分布于多尺度、多方向上,可仅利用少量系数有效地捕捉图像中的光滑轮廓.本文分析了Contourle变换的基本原理和变换特点,提出了基于Contourlet变换的嵌入式编码的方法,给出了所提出方法的实验结果,并与基于小波变换的嵌入式编码(EZW)方法进行了比较.实验结果表明,在压缩比相同的情况下,本文方法比EZW编码的PSNR性能稍优,在视觉效果上有明显的改善,尤其对包含较多精细纹理和轮廓的图像压缩效果更佳.     

一种改进的零树编码在视频监控系统中的应用

文中提出了在视频监控系统中,一种基于著名的EZW算法的图像处理方法.对背景图像进行非失真压缩,而对变化图像运用EZW算法进行编码.在视频监控系统中,对背景预测编码大大降低数据流,同时利用多分辨率分解对时频局部化分析,既保证重要区域的图像质量,又使得数据流满足要求.     

基于图像平滑算法的电能质量数据压缩方法

为满足电能质量数据存储与传输的需要,基于图像平滑算法、二维离散小波变换以及图像多级树集合分裂编码算法提出了一种电能质量数据压缩新方法.将一维电能质量数据转换为二维矩阵以挖掘电能质量数据的循环间冗余性;应用数字图像平滑技术对二维变换后所得到的电能质量图像矩阵进行平滑处理以有利于二维小波变换编码;结合二维离散小波变换、图像...     

基于GHM多小波的电力系统故障录波数据压缩算法

针对电力系统大量故障录波数据的传输问题,提出了一种数据压缩的新方法。首先利用GHM多小波变换将故障数据分解为高频系数和低频系数,对于高频系数用嵌入式多小波零树编码和游程编码相结合的算法进行压缩,而对于包含原始信号大部分能量的低频系数则采用Huffman无损压缩方法。实验结果表明,该算法压缩比可以在1.3513%～24.0231%间实现自由变换,赋范均方误差为0.3534%时,压缩比为11.1693%,压缩效果好,具有较高的实用价值。     

嵌入式零树图像编码在故障信号压缩中的应用

随着对电力系统故障过程监控水平要求的逐步提高,急剧增大的故障录波器数据量给数据传输和储存带来了很大的困难,因此数据压缩也越来越受到人们的关注。在描述小波包变换的基础上,提出了一种由嵌入式零树编码算法改变而成的应用于电力系统一维故障数据压缩的压缩方法。仿真结果表明该算法对电力系统故障数据的压缩十分有效,并且实现简单,在任意点中断编解码不会影响算法重构出基本波形。     

基于卷积的快速分形图象压缩编码

针对经典分形图象压缩编码存在算法复杂、运算量大、编码时间过长等缺点。结合Jacquin的PIFS方法，给出一种基于卷积的快速分形压缩缟码(CBFC)算法；采用基于四叉树分割邻域搜索的算法，与CBFC算法结合起来，可以在加速编码过程的同时提高压缩比。     

基于SPIHT压缩编码的SAR图像传输容错算法

合成孔径雷达(SAR)系统工作时产生的大量数据需要压缩传输,多级树集合分裂(SPIHT)算法性能优越但对信道噪声敏感,需要必要的容错机制.提出了一种噪声信道中传输SAR幅度压缩图像的容错算法,称为LLCH(LL coefficients hiding)算法.该算法对SPIHT编码后的码流进行基于编解码过程的数据分组,保证发生误码后解码端可重新同步;将码流中低频、次低频系数分组嵌入高频各过程末尾数据分组进行数据隐藏,达到保护重要系数的目的;对损伤或丢失的高频系数,利用父子节点间系数的相关性进行线性内插恢复.实验结果表明该算法在较小的冗余开销下,有效提升了复原图像的质量.     

基于快速提升小波变换的改进型SPIHT算法在图像压缩中的应用

为保证图像传输的实时性和在保证图像质量下获得高压缩比,对图像压缩技术提出了新的改进型算法。提出的基于快速提升(lifting)小波变换[1,2]的改进型SPIHT(SetPartitioninginHierarchicalTrees)[3]图像编码算法,引入快速提升小波变换以改进变换过程,且利用量化编码后出现许多连续零这一特点,将熵编码与SPI HT编码统一进行,一次完成,熵编码采用变长零游程方法。仿真结果表明,图像经该方法编码后峰值信噪比和效率上都得到了提高。该方法可以应用于电力系统中远程图像监控系统的     

Embedded coding of medical images with regions of interest based on 3-D zerotree

In order to satisfy the need of diagnoses, based on the characteristic of medical images that a sequence of frames are formed in one body inspection, a new strategy for medical images compression is proposed. The 3-D wavelet is adopted and the planar zerotree is extended to the 3-D zerotree. By making use of the 3-D zerotree structure, a simple method for region of interest (ROI) mask generation is put forward. Medical images are compressed by three-dimensional embedded coding with the compression of regions of interest. Simulation results have shown that it can efficiently improve the compression ratio without affecting the diagnoses. Translated from Journal of Xidian University, 2006, 33(2): 182–185 [译自: 西安电子科技大学学报]     

电能质量数据压缩算法研究

首先总结了常见的4种数据压缩基本方法,即霍夫曼(Huffman)编码、算术编码、LZ系列编码以及基于小波分析的数据压缩法。重点分析了当前研究和应用比较广泛的3种数据压缩综合算法,即基于离散小波变换、多级树集合分裂(SPIHT)编码和算术编码相结合的数据压缩方法、基于PQzip技术的数据压缩算法和Zlib数据压缩算法,并比较了各自的适用条件及优缺点。最后给出了电能质量数据压缩算法选用的建议。     

一种基于正交化分形编码和混沌相结合的脆弱数字水印技术

以图像篡改定位为目的,提出了一种基于正交化分形编码和混沌相结合的脆弱数字水印技术。该算法利用宿主图像的分形编码参数信息作为混沌映射的初值,从而通过混沌映射产生混沌二值水印,所产生的混沌二值水印再嵌入到宿主图像中,从而实现图像的篡改定位。算法能有效的检测图像是否被恶意篡改,并且不同宿主图像能够产生不同的混沌二值水印,加强了算法的保密性,在处理大批量图像的时候优势更明显。实验数据表明,算法可行有效,拥有良好的图像篡改定位能力。     

SPIHT算法对BP神经网络图像压缩处理的改善

本文针对BP神经网络对图像高频信息压缩效果欠佳和收敛性较差的问题,提出了将SPIHT(多级树集合分裂)算法应用于BP神经网络图像压缩处理的新结构.在研究中,首先对原始灰阶图像做小波变换;其次采用SPIHT算法对小波系数作量化编码处理;然后将产生的图像码流输入BP神经网络作进一步压缩处理.在实验中,本文提出的算法不仅在较大压缩比下仍能得到较高的峰值信噪比,而且有效地改善了图像的"块效应"问题;同时,提高了BP神经网络图像压缩的收敛速度,从而证明了该系统结构对图像压缩处理是有效的.     

高压缩比电力系统波形数据压缩方法及其性能分析

在对常用数据压缩、编码方法分析的基础上,充分利用电力系统波形数据的周期性、有界性和冗余性等特点,同时分别选用游程编码和EZW编码,在DSP平台上实现了基于DCT变换、提升小波变换的压缩方法。对两种压缩方法实现、性能和还原效果方面进行了全面分析,认为基于提升小波与EZW编码的压缩方法可记录数据突变特征,具有压缩比和还原精度可调等特点,更适合于压缩大量电力系统故障波形数据压缩。