基于小波变换的方块效应去除法

低比特率JPEG压缩图像会产生严重方块效应，即马赛克现象，后处理技术可以有效地减少该效应。针对压缩图像在小波域中有结构信息和块不连续性的不同表现，提出了一种基于小波变换的分析方法，对图像在小波域中的不同响应分别加以处理。该算法根据小波系数在不同范围内的不同特性对图像进行区域分类，进而对不同区域做出不同的处理。试验结果表明，该方法能有效地减少方块效应，提高解码端图像的视觉质量。     

减少JPEG压缩图象方块效应的小波域图象增强

低比特率ＪＰＥＧ压缩图象往往产生严重的方块效应。利用小波分析良好的去噪和边缘检测特性,本文提出一种减少ＪＰＥＧ压缩图象中方块效应的有效算法。计算机仿真结果表明,所提算法能有效地改善解码图象的视觉质量。     

减少JPEG压缩图象方法效应的小波域图象增强

低比特率ＪＰＥＧ压缩图象往往产生严重的广声效应。利用小波分析良好去噪和边缘检测特性,本文提出一种减少ＪＩＰＥＧ压缩图象澡方块效应的有效算法。计算机仿真结果表明,所提算法能有效地改善解码图象的视觉质量。     

一种基于HVS的各向异性扩散去块效应算法

基于分块的离散余弦变换（BDCT）在众多的国际图像、视频压缩标准中是一种主要的压缩算法,它的一个主要不足就是在低比特率下会出现明显的方块效应。根据人类视觉系统的特性提出一个各向异性扩散系数模型,并且引进了扩散速率因子。实验结果表明该算祛能够有效地去除方块效应,同时又能保护图像的边缘信息。     

一种基于局部极大模和分形的混合编码方法

在分析分形理论和小波变换模极大值用于图象压缩方面优缺点的基础上 ,根据它们的特点 ,综合利用两种方法的优点 ,弥补它们不足 ,提出了一种基于小波变换极大模和分形的混合编码方法 .该方法先利用小波局部模极大值提取的图象边缘特性来进行图象编码 ,然后用分形的自相似性对图象的误差图进行压缩 ,以获得高压缩比和质量好的恢复图象 ;同时还简单进行了理论阐述和给出了具体算法的步骤 .实验结果表明 ,采用此方法压缩后的图象不仅视觉效果好、无方块效应 ,而且边缘无振荡现象、图象清晰无模糊 ,压缩比高 .     

基于分形分辨率无关性的应用研究

针对解码图像的方块效应,提出了一种基于分形编码分辨率无关性的新的解决方案。在低分辨率下解码图像后,结合双线性与最近邻点插值方法还原图像。在不改变原编码的前提下,该算法有效地减少了解码图像的方块效应。     

小波去方块算法在空间分级视频编码中的应用

可分级视频编码适用于网络环境变化较大的视频传输领域，它为用户提供不同质量的视频。但是，在空间可分级编码器中，基本层图像的方块效应会影响增强层的预测，降低其编码效率。如果采用去方块滤波器对基本层的恢复图像进行滤波，可以期望减轻块效应带来的不良影响。该文针对分块DCT压缩编码产生的方块效应，将小波域软阈值去方块滤波算法应用到空间可分级视频编码中，实验验证该方法能较好地改善图像质量，具有良好的效果。     

基于边缘检测与分裂合并的图像分割算法

针对传统分裂合并算法容易产生方块效应与过分割的缺点,提出了一种结合边缘检测和分裂合并的图像分割算法.该算法直接利用图像的边缘信息进行分裂,不断将图像分裂为一些不规则形状的一致性区域,然后根据一定规则将相似的区域合并.实验表明,该算法能大幅减少分裂次数,并有效克服方块效应和过分割等缺点,图像分割效果较好.     

彩色图象的广义分形小波变换压缩算法

基于广义二维分形小波变换,提出了一种新的复合分形小波变换图象编码算法,并将该算法推广到三维彩色空间,实现了彩色图象压缩。同时,提出了一种自适应小波子树分割算法。该算法根据图象局部区域纹理的复杂程度对小波树进行分割,有效地避免了解压缩图象中的分块效应。对彩色图象的实验表明在压缩比相同的情况下。新算法可得到更好的图象效果。     

平稳Tetrolet变换算法研究

为了得到有效的图像多尺度几何表达,提出一种有效的基于Haar小波变换的平稳Tetrolet变换算法.平稳Tetrolet变换是一种由四个单位正方形通过边连接起来的新的自适应Haar类小波变换,对应的滤波器组简单而有效.与标准二维小波变换相比,平稳Tetrolet变换是一种新型基于四格拼板的多尺度几何变换工具,能够通过多方向选择有效地捕获图像中各向异性特性.本文对平稳Tetrolet变换的分解和重构算法进行了详细描述,对利用平稳Tetrolet变换对图像的分解进行了仿真与分析.实验结果表明,与传统算法相比,提出的算法在保留原始图像边缘和纹理信息的同时,可以有效地取得较好的稀疏表达,能消除Tetrolet变换算法对图像融合存在方块效应的缺陷.     

一种有效的块DCT编码图像去块效应算法

块离散余弦变换在低比特率时其恢复图像的块边界上会出现明显可见的方块效应,从而降低了图像的视觉质量。提出一种基于小波域特征分析的去块效应算法,目的是尽量消除块效应的同时充分保护图像的边缘信息。图像空域中的块效应,在小波域高频子带表现为平行线效应、竖直线效应或者网格效应。通过为各个子带设置自适应操作算子去抑制块边界系数能量聚集现象,使得空域中的块效应得到消除。仿真结果表明在不同比特率下,对不同类型的图像,新算法都能得到较好的去块效应效果,并且具有较高的运算速度。     

结合小波变换的零搜索分形图象编码

为提高分形图象编码的质量,缩短编码时间,针对Monro在文献[1]中提出的零搜索分形图象编码方法,其恢复图象在存在的块效应的问题,提出了一种结合小波变换的多项式近似快速分形图象编码方法,该方法是利用各频带间能量分布不均衡的特性,构造一种结合小波分解的分形图象编码算法,首先对图象进行塔式离散正交小波变换,然后再对小波系数进行分形编码,实验结果表明,用该算法对图象进行编码,不仅使恢复图象的质量得到了较大的提高,而且编码时间仅用1．48s。     

自适应块分割的快速BEMD算法研究

基于径向基函数的分块二维经验模态分解算法在拼接处的不连续失真较严重。为此,提出一种改进的分块二维经验模态分解算 法。通过计算相邻图像块的最小对称相似性,确定相邻图像块间的重叠尺寸,利用自适应无缝拼接算法,对图像分解结果进行融合。实验结果表明,该算法能较好地改善拼接失真现象。     

利用JPEG块效应不一致性的合成图像盲检测

合成图像的篡改对象和背景区域一般来源于不同的JPEG图像.为了快速有效地检测这种图像篡改,提出了一种盲检测JPEG合成图像的方法.首先将图像与Laplacian模板卷积得到二阶差分图像,沿水平(垂直)方向平均后进行离散Fourier变换得到归一化的频谱,基于频谱幅值构造JPEG块效应测度;然后将待检测图像重叠分块并计算其相应块效应测度,利用块效应不一致性检测篡改区域.实验结果表明,该方法是快速有效的.     

基于复数小波阈值和w-TV的去块效应算法

块离散余弦变换在低比特率时其恢复图像的块边界上会出现明显可见的方块效应,降低了图像的视觉质量。针对该问题提出一种基于复数小波阈值和加权全变差（w-TV）的块效应消除算法,利用复数小波阈值和加权全变差的特性对图像进行处理。实验证明,该算法较好地去除了块效应,尽可能保留了图像的特征结构,具有良好的视觉效果。     

基于多尺度边缘表示的图像增强快速算法

低对比度结构广泛存在于各种数字图像之中，研究如何通过后期处理增强数字图像的对比度是很有意义的。灰度图像对比度的高低总是与图像灰度梯度幅值的大小相联系，受这种思想的启发，提出了一种基于图像多尺度边缘表示的，利用对信号小波变换模极大值的拉伸和Hermite插值多项式实现的图像增强快速算法。此算法可以实现对噪声的抑制和对图像中不同尺度特征的增强。数值实验结果表明，该算法增强效果明显，运算速度快，是一种实用性较强的图像对比度增强算法。     

数字全息再现图像散斑噪声消除新方法

为了消除数字全息再现像中存在的相干散斑噪声,在去除噪声并保留图像细节的基础上,提出了基于小波变换的边缘保持散斑噪声去噪方法;通过分析小波变换模极大值边缘检测和基于Neyman-Pearson准则的小波阈值去噪方法的原理,提出并应用了一种数字全息再现像散斑噪声去噪方法,利用小波模极大值方法获得边缘图像,通过基于Neyman-Pearson准则的小波阈值去噪,去噪后的图像与边缘图像合并后得到最终再现图像。研究结果表明,该方法能够较好地在去除散斑噪声的同时保留图像细节。     

小波模极大值在图像消噪中的应用

提出利用小波模极大值进行图像消噪方法,对含噪声图像进行离散平稳小波变换和噪声标准差的估计,在Bayes-shrink阈值计算的基础上,得到消噪的阈值计算公式。对各尺度各子带的小波系数模极大值进行判断,获得由图像边缘产生的小波系数,使用自适应多阈值的方法在小波各尺度、各子带萎缩非图像边缘产生的小波系数。经平稳小波逆变换得到消噪后的图像。实验结果表明,与以前消噪方法相比,该方法具有更好的效果。     

一种新的基于多小波的图像去噪算法

图像去噪是最基本的图像处理技术,小波分析是目前国际上最新的时间．频率分析工具,是信号去噪的强有力处理工具。通过小波变换可以将交织在一起的混合信号分解成不同频率的块信号。多小波所拥有的对称性、正交性、有限支撑等重要特性弥补了单小波的不足。本文提出了一种新的图像去噪方法,该方法以多小波变换为基础。实验证明,具有很好的去噪效果。