基于KL与小波联合变换的多光谱图像压缩

鉴于卫星拍摄的遥感图像的空间分辨率和光谱分辨率越来越高,在一些应用中,常会对多光谱图像进行压缩。为了提高多光谱图像的压缩质量,提出了联合相位相关和仿射变换的图像配准方法,有效提高了图像谱段之间的相关性。针对多光谱图像压缩,提出了结合Karhunen-Love,KL变换去除谱间相关和嵌入式二维小波编码方法。相比JPEG2000谱段图像独立压缩方法,提出方法解压图像的Peak Signal to Noise Ratio,PSNR值平均提高2.1 dB。实验结果表明:所提出的方法能在相同的压缩率下获得比JPEG2000谱段图像独立压缩方法更好的图像质量。     

A New Quality Improving Scheme for VQ Decompressed Images Based on DWT

The better compression rate can be achieved by the traditional vector quantization (VQ) method, and the quality of the recovered image can also be accepted. But the decompressed image quality can not be promoted efficiently, so how to balance the image compression rate and image recovering quality is an important issue. In this paper, an image is transformed by discrete wavelet transform (DWT) to generate its DWT transformed image which can be compressed by the VQ method further. Besides, we compute the values between the DWT transformed image and decompressed DWT transformed image as the difference matrix which is the adjustable basis of the decompressed image quality. By controlling the deviation of the difference matrix, there can be nearly lossless compression for the VQ method. Experimental results show that when the number of compressed bits by our method is equal to the number of those bits compressed by the VQ method, the quality of our recovered image is better. Moreover, the proposed method has more compression capability comparing with the VQ scheme.     

基于相对梯度的自适应图像分形压缩并行算法

介绍了基于IFS(Iterated Function System)的图像分形压缩技术的基本理论,利用原图像及其相对梯度图自相似的特点,采用自适应四叉树分割方法,提出了基于相对梯度的自适应图像分形压缩并行算法。算法复杂性分析表明该方法提高了图像分形的压缩比,计算量少,效率较高。     

分形图像压缩方法

分形几何方法是一种新的图像压缩编码方法。本文介绍了分形几何和分形图像压缩的一些基本概念，以及以分形为基础的几种图像压缩编码方法。     

一种改进型脉冲耦合神经网络及其图像分割1

本文结合人类视觉系统(HVS)对图像信息含量区域敏感度不同这一特性,以神经元接近点火程度的一致性描述图像空间邻域所含的信息量,对通常的脉冲耦合神经网络模型(PCNN－Pulse Coupled Neural Network)进行了改进,提出了一种基于改进PCNN的图像自适应分割算法.该算法根据象素及其周边区域的信息量大小发放不同值的脉冲,从而自适应地将图像分为多个不同等级的高低信息区域,较好地仿真了人类视觉系统特性.最后对用这种方法进行图像分割的结果进行基于信息量的图像压缩,在压缩比和重建图像主观视觉感知质量上均达到了良好的性能,表明了本文算法的可行性和有效性.     

Technique for fractal image compression using genetic algorithm

A new method for fractal image compression is proposed using genetic algorithm (GA) with an elitist model. The self transformation property of images is assumed and exploited in the fractal image compression technique. The technique described utilizes the GA, which greatly decreases the search space for finding the self similarities in the given image. This article presents theory, implementation, and an analytical study of the proposed method along with a simple classification scheme. A comparison with other fractal-based image compression methods is also reported.     

SAR图像压缩的多尺度自回归滑动平均模型方法

本文研究在无需SAR图像先验知识条件下,基于多尺度自回归滑动平均MARMA模型的SAR图像压缩方法.该方法首先对SAR图像建立MARMA模型,依据MARMA模型对原始图像进行预测,然后对预测的残量进行数据压缩.将此方法用于实际SAR图像压缩,并将基于MARMA模型和多尺度自回归MAR模型的压缩结果与相应的JPEG结果进行比较和分析,说明基于MARMA模型的SAR图像压缩方法既能达到较高的压缩比,又能取得较好的保真度,是一种很有潜力的压缩方法.     

遥感图像自适应分层量化的快速DCT压缩法

依据遥感图像的频谱特性,提出一种自适应分层量化的快速DCT图像压缩算法,在对原始图像快速DCT之后,根据图像频谱特性自适应修正JPEG量化表,再用新量化表分层量化DCT系数。真实遥感图像压缩实验表明,在同等压缩比下,提出的方法比标准JPEG方法速度快,且峰值信噪比增加1～2dB,并能实现嵌入式码流图像压缩。     

用整数小波结合改进SPIHT编码实现静止图像无损压缩

无损图像压缩是图像处理中的一个重要领域 ,传统的基于熵编码的无损压缩编码方式存在一定的局限。利用提升算法构造整数小波变换 ,然后针对无损压缩特点 ,对 SPIHT算法加以改进 ,实现了一种可行的图像无损压缩编码方案。实验表明 ,优于传统熵编码和直接采用 SPIHT的无损压缩方法     

A Low‐Complexity and High‐Quality Image Compression Method for Digital Cameras

This letter proposes a new near‐lossless image compression method with only one line buffer cost for a digital camera with Bayer format image. For such format data, it can provide a low average compression rate (4.24bits/pixel) with high‐image quality (larger than 46.37dB where the error of every pixel is less than two). The experimental results show that the near‐lossless compression method has better performance than JPEG‐LS (lossless) with δ = 2 for a Bayer format image.     

基于MATLAB的DCT变换在JPEG图像压缩中的应用

介绍了JPEG图像压缩算法,并在MATLAB数学分析工具环境下从实验角度出发,较为直观地探讨了DCT在JPEG图像压缩中的应用。仿真实验表明,用MATLAB来实现离散余弦变换的图像压缩,具有方法简单、速度快、误差小的优点,大大提高了图像压缩的效率和精度。     

基于小波变换的指纹图像压缩方法

小波分析是傅里叶分析方法的突破性进展，在非平稳信号处理中，取得了良好的效果。数据压缩是伴随小波分析产生最早的应用领域。指纹自动识别系统因其本身的特殊性对指纹图像压缩提出了特殊的要求。为此，简要的介绍了小波变换的基本原理，提出了一种新的指纹图像压缩评价准则并给出了基于小波变换的指纹图像压缩方法。     

一种结合人眼对比度感知特性的彩色图像压缩算法

为了使图像压缩后的效果更加符合人眼感知特性,提出了一种结合人眼对比度敏感视觉特性的图像压缩算法。算法首先结合视觉特性和图像变换域频谱系数特征,提出一种图像的角频率的计算方法,并依据计算的角频率提出一种人眼觉察图像最小误差阈值的计算方法;然后以此阈值作为量化步长,提出一种图像变换域频谱系数的量化方法;最后采用霍夫曼编码算法进行编解码,实现图像的压缩。并对三幅彩色图像进行了仿真实验,结果表明:与JPEG技术相比,三幅彩色图和各分量图的平均压缩比、PSNR和SSIM依次提高了10.4807%、6.9879%和2.6494%。表明提出的结合人眼视觉特性的图像压缩算法是一种较好的、有实用价值的压缩算法。     

合成孔径雷达数据压缩的研究

该文对合成孔径雷达数据相关特性进行了分析研究，提出对合成孔径雷达的成像数据采用区域自适应量化的JPEG方法进行压缩，并且在此基础上，提出对SAR复数图像进行压缩保留相位信息的方法。     

基于小波分析的分形图像去噪压缩方法

近十几年来,分形(Fractal)在图像压缩技术中的应用已成为图像数据压缩领域中最为热点的问题之一。其压缩比在理论上可超过经典压缩方法的几个数量级。但实际上,原始图像经常被噪声污染。噪声的存在一方面使得图像编码的时间延长,另一方面降低了图像的信噪比,使图像质量明显下降。本文对小波变换、分形压缩编码的原理和特点进行了分析;结合小波变换和分形压缩编码,利用分形的自相似性,研究了基于小波域的分形图像去噪、压缩方法。该方法有效地减少了计算复杂度和编码时间并获得了良好的图像质量。实验结果表明,该方法在较大的压缩范围内,能够获得好的压缩结果,同时也表明采用这种方法的潜力之所在。     

小波分析在基于Matlab的图像压缩中的实现

小波变换的压缩技术为多分辨分析、时-频域分析和子带编码建立了统一的分析方法,利用小波分析技术的这些优越性对图像进行二维离散小波分解,分离出图像的高频部分和低频部分,可以有效地对图像进行压缩和去除噪声,从而得到在失真较小情况下的图像的最高压缩比.利用小波进行图像压缩的方法通过在Matlab的环境下进行实验得出.     

一种提高图像无损压缩效率的方法

非自然图像的直方图一般具有"稀疏"性,现有的无损压缩方法并未完全利用这种特性,因此压缩效果不太好.本文提出了一种通过调整直方图的预处理技术来提高无损压缩性能,主要是对直方图排序并利用领域像素分布来调整原始图像,使原始图像在统计意义上变得"平滑"些,利于提高无损压缩的压缩比.本方法只对原始图像进行预处理,并不改变现有压缩算法技术,因此具有很好的适应性,实验结果证明这种预处理方法是有效的.     

基于小波的感兴趣区域无人机侦察图像的压缩

由于无人机飞行高度高、速度快,所以无人机侦察图像的目标和细节多、数据量大。为了实现图像数据的高速实时传输,需要对无人机侦察图像进行高压缩比压缩;但是在实际应用中,往往只对某些细节和目标感兴趣,要求这些区域清晰可见,这与图像的高压缩比压缩相矛盾,因此,本文提出了一种基于小波的无人机侦察图像压缩方法。该方法将感兴趣的军事目标从原图像中分离开来,对ROI（感兴趣区域）采用低压缩比甚至无损压缩,而对BG（背景区域）采用高压缩比压缩,最后合成两幅图像,解决了无人侦察机图像高压缩比和高质量之间的矛盾。     

基于医学图像的ROI的模板压缩法

结合医学图像压缩的特殊性,有针对性地研究了几种典型的医学图像压缩方法,包括有损的JPEG系列、无损的JPEG2000系列,以及模板匹配压缩方法。并用MATLAB分别对每种方法进行了仿真。通过实验结果的对比,分别指出这些方法各自优、缺点。最后综合各种方法,提出了一种基于感兴趣区域(ROI)的模板压缩法。     

Low-bit-rate coding of underwater color image using improved wavelet difference reduction

Underwater image compression has been the key technology for transmitting massive amount of image data via underwater acoustic channel with limited bandwidth. According to the characteristics of underwater color images, an efficient underwater image compression method has been developed. The new coding scheme employs a wavelet-based preprocessing method to remove the visual redundancy, and adopts a Wavelet Tree-based Wavelet Difference Reduction (WTWDR) algorithm to remove the spatial redundancy of underwater color images. Instead of scanning whole transformed image like the WDR method, the difference reduction coding is used for each significant wavelet tree in the proposed WTWDR algorithm based on the correlation between the subbands of higher levels and lower levels of a transformed image. The experimental results show that for underwater color images the proposed method outperforms both WDR and SPIHT at very low bit rates in terms of compression ratio and reconstructed quality, while for natural images it has similar performance with WDR and SPIHT. Hence, the proposed approach is especially suitable for underwater color image compression at very low bit rates.