一种新的基于率失真优化的感兴趣区域编码

根据EBCOT编码中率失真优化截取算法的特点,,结合最大位移法提出了以提升率失真斜率来实现任意形状ROI优先编码的方法(DRshift法)。该方法提升的对象是ROI的失真斜率,而非ROI系数,从而避免了最大位移法(Maxshift)中引入过多的位平面导致的编码效率降低的问题。实验结果表明,该算法可在接收到图像的全部编码数据之前,优先实现任意形状的感兴趣区域的高品质重建,提高了编码效率,并且,通过改变提升因子的大小可实现感兴趣区域与背景区域重建图像质量的灵活可调。     

基于码率优化分配的感兴趣区域编码算法

提出一种基于码率优化分配的感兴趣区域(ROI)编码算法,根据码率优化分配的原理,在压缩后率失真优化理论基础上,通过感兴趣因子对ROI有贡献的码块进行失真估计的缩放,为ROI码块分配较多的码率,以提高ROI在编码时的优先权。实验结果表明该算法实现了低码率时ROI的优先编码,同时保持一定的背景效果。     

医学图像感兴趣区的内嵌小波编码新方法*

提出了一种新颖的适合医学图像的压缩算法AR-EWC(embedded wavelet coding of arbitrary ROI).该算法保证了感兴趣区域边界与背景光滑过渡,支持任意形状ROI的无失真编码,生成内嵌有损到无损图像质量渐进优化的码流,并且可以对ROI独立随机存取.针对医学图像的特点,对包含重要临床诊断信息区域采用完全无失真的无损压缩,而对背景采用高压缩比的有损压缩,既保证了医学图像对高质量的要求,相对于传统的无损方案又大大提高了图像的整体压缩比.在临床头部MR图像数据集上的实验表明,该算法在保证了ROI区域无损压缩的前提下,达到了与经典的有损压缩算法相当的压缩比率.     

基于感兴趣区域的可伸缩性容错编码

为了在低带宽的条件下提高视频质量并获得更高的编码效率,提出一种基于感兴趣区域(ROI)实现可伸缩容错编码的方法.在编码时结合基于ROI对象的动态FMO,满足了编码效率和容错性能的折衷.同时,结合FMO特性实现对增强层的感兴趣区域的优先传输,提高了视频质量和码流的可伸缩性.实验结果表明,该方法对于带宽受限条件下的图像传输具有很好的差错鲁棒性,图像PSNR可以提高2.5 dB左右,能为图像感兴趣区域提供有效保护,提高图像质量.     

基于ROI编码的任意尺寸测量图像的压缩方法

针对基于感兴趣区域(ROI,Region of Interest)的测量图像算法中存在的编码冗余、适用范围受限等问题,提出了一种适用于任意分辨率的测量图像压缩算法。该方法通过加入ROI中A类集合的分类,优化了码流的输出,进一步提高了算法的编码效率;根据小波变换的特点和测量图像对编码算法的要求,通过分区域编码解决了测量图像在编码过程中分辨率受限的问题。实验表明,方法实现了对任意分辨率测量图像的编码,并在不影响测量精度的前提下,获得了优于基于感兴趣区域的测量图像压缩算法的压缩性能。     

一种利用FMO特性实现ROI可伸缩编码的方法

为了在限定带宽下得到更好的编码效率和视频质量,在对现有的感兴趣区域(Regions Of Interest, ROI)可伸缩编码进行分析的基础上,提出了一种利用H.264框架下的灵活宏块排序 (Flexible Macroblock Ordering, FMO) 特性实现基于ROI的分层可伸缩编码方法.该方法通过改善低带宽下ROI优先编码传输方式及时空域码流分配方案,克服了现有的ROI编码方法带来的边界效应和运动错位现象,在增强视频的整体主观质量的同时提高了码流的可伸缩性.仿真和统计试验结果表明,在较低带宽下,所提出的方法在编码性能和主观视觉效果上有较大的改善.     

多码率JPEG2000的感兴趣区域编码

提出了一种支持多个JPEG2000感兴趣区域(ROI)编码的算法，利用JPEG2000率失真函数为凸函数的特性，在每层对ROI和背景(BG)分配不同的码率，对应不同的截止门限，最终生成的包将不同截止门限的码块流连接在一起。该方法支持动态定义多优先级ROI，生成码流与标准完全兼容。     

PDVQ图像编码系统的算法研究

PDVQ图像编码系统首先将码书进行方向性分类,把每类方向性码书中的码字按码字和值进行升序排列,并根据EBNNS算法将码书分块。编码时,先根据输入图像块的相关性进行PDVQ编码,然后分析输入图像块的方向性来选择相应的分类子码书,在该子码书中根据输入图像块的和值确定码字搜索范围,最后在确定的搜索范围内搜索最匹配码字。仿真结果表明,该系统集合了动态图像块划分（PDVQ）、基于方向性分类编码和等和值块扩展最近邻码字搜索（EBNNS）三种算法的优点,在保证重建图像质量前提下,缩短了编码时间,并提高了压缩比。     

基于改进零树编码的ROI图像联合压缩加密算法

提出了一种能灵活控制感兴趣区域（Region Of Interest, R0I）的重建质量且将图像的压缩与加密同步实现的编码算法。该算法将图像进行ROI划分后利用加权因子灵活控制其编码量,再通过结合改进零数的压缩算法与算术编码,使用密钥对压缩产生的原始上下文与原始判决进行修正,从而实现ROI的联合压缩加密。实验结果表明,当密钥正确时, ROI的重建质量随着加权因子的变化而变化;当密钥出错时, ROI重建质量急剧下降,图像实现分区域加密,从而验证了本文所提出算法的可行性。     

基于JPEG2000的感兴趣区域算法研究

介绍了两种感兴趣区域(ROI)编码技术:一般位移法(Scaling-based method)和最大位移法(MaxShift method),它们分别已经被JPEG2000标准的第一和第二部分采纳。其中一般位移法需要传输和编码ROI的形状信息,而最大位移法不能控制感兴趣区域和背景区域(BG)重建图像的相对质量。针对这些缺点与不足,又进一步阐述了另外两种改进算法:位平面逐个位移法(BsBShift method)和最重要位平面法(MSBShift method)。     

基于感兴趣区域的医学图像近无损压缩

在应用整数小波变换和基于分层树集合分割排序算法的基础上,提出了一种新的基于感兴趣区域的编码方法.本文还提出了一种感兴趣区优先编码策略,可以保证在极低的码率下感兴趣区的重建质量远远好于非感兴趣区的重建质量.这些方法得到的压缩码流都具有嵌入的特点,支持渐进传输.     

一种感兴趣区图像压缩编码算法

提出了一种感兴趣区图像压缩编码算法,该算法采用不同的小波和比特率对感兴趣区和背景区分开进行小波变换和编解码,结合SPIHT,该算法可灵活地控制感兴趣区和背景区之间的相对压缩质量,由于小波变换时采用了BNC17/11小波和CDF9/7小波,该算法进一步提高了感兴趣区图像压缩编码算法的压缩性能。同时该算法无需计算感兴趣区掩膜。     

基于ROI的分形图像压缩编码

分形图像压缩由于具有非常高的压缩比越来越受人们的关注,但是高压缩比的图像方块效应非常明显,这在很大程度上影响了解码图像的质量。为了解决这个问题,借鉴JPEG2000中提出的ROI概念,提出了将感兴趣区域（ROI）图像编码与分形图像压缩编码相结合的图像编码方法,使得重构的图像中感兴趣区域的保真度高于背景区。该方法很好地解决了图像的压缩比和重构图像质量之间的矛盾。实验结果证明：此方法在获得较高压缩比的同时,压缩编码时间大为降低,解码图像质量也有较大的改善,且总体编码性能优于JPEG编码。     

基于多级位平面交错的ROI图像编码

在许多的图像应用中，基于感兴趣区域(ROI)图像编码技术占有重要地位。在ROI图像编码中，感兴趣区域采用低压缩比以得到较高的图像质量，而背景区域(ROB)则采用高压缩比以达到相对低一点的图像质量。因此，这种技术能很好地解决图像质量和压缩比之间的矛盾。在JPEG2000中已采用了General Scaling Based Method和Maxshift Method的ROI编码技术，但在一些应用中它们仍不能满足要求。为此提出了一种基于多级位平面交错(MBI)的编码算法。该算法具有多ROI编码、ROI-ROB重要性编码等特点，能够满足不同应用场合下的编码要求。     

基于人眼视觉特性的ROI编码

研究了等级树集分割编码方法(SPIHT)在ROI图像编码中的应用。根据SPIHT编码方法的特性、ROI区域小波系数提升后整幅图像小波系数的特点及人眼视觉特性,提出改进算法。同时提出质量等级因子的概念并给出了其数学表达式。本文提出的改进算法可在保证ROI质量等级的同时提高整幅图像的主观效果。仿真实验证明了改进方法的有效性及质量等级因子的调节作用和其公式的正确性。     

一种基于人眼视觉特性的ROI渐进图像传输算法

一般基于ROI的渐进传输算法都未充分考虑人眼视觉特性,利用小波变换的特点并结合人眼视觉的掩蔽效应,提出了一种改进的ROI渐进图像传输算法。首先传输图像的低分辨率形式,供用户选择是否继续传输图像。进行ROI图像传输时,在不影响ROI主观质量的前提下,可以对ROI视觉效果影响不明显的小波系数延后传输,而利用节省下的带宽传输视觉上重要的背景系数。此外,还可以根据网络带宽情况设置扩展因子,控制背景图像进行分级扩展传输,从而保证接收到的图像始终具有较好的整体视觉效果。仿真实验证明了该算法的有效性及扩展因子的控制作用。     

Automatically-Determined Region of Interest in JPEG 2000

This work presents an automatically-determined region of interest (ROI) scheme embedded in JPEG 2000. The proposed scheme analyzes the image content and then determines the probable ROI masks by examining the significant states of high-frequency subbands generated from embedded block coding with optimized truncation (EBCOT). Additionally, probable ROI masks are constructed in all bit planes of subbands by categorizing sub-blocks as either interesting or uninteresting, smoothing subblocks of interest, and grouping these subblocks based on an or no initial point. The rate-distortion (RD) pairs corresponding to all probable ROI masks are then estimated from the RD distribution during the Tier-2 coding process of EBCOT. Based on these estimations, the Lagrangian multiplier method is employed in the RD function to obtain the optimized ROI mask from the probable masks by minimizing the distortion of the ROI-encoded image at a given bit-rate constraint. ROI-encoded images obtained using the proposed scheme outperform ROI-encoded images obtained via the conventional schemes using fixed-square and object-segmentation masks, as judged by subjective visual perception and objective measurement in terms of peak signal-to-noise ratio. Particularly, the proposed scheme can easily adapt the ROI region with varied sizes and shapes according to the bit-rate constraint whereas the conventional schemes only adopt the fixed-square region and fixed segmented objects. Furthermore, when the proposed scheme is applied to motion JPEG 2000 for video compression, the centroid of the ROI mask in the previous frame can be used as an initial point for merging the subblocks of interest in the current frame to track the ROI masks in a video sequence. Therefore, the proposed scheme can easily be employed to improve the perceptual and objective performance in the ROI coding associated with JPEG 2000 and motion JPEG 2000.