一种新颖的矩形块-零树编码方法

提出了一种新颖的矩形块-零树编码方法,它采用零树编码方法结合了矩形块填充编码的思想对图像数据进行压缩编码。利用图像小波系数在幅值及相关性上具有的特点,对第3层小波系数采用矩形块填充法原则来组合一系列粗壮的树根,并由此延伸成一棵棵矩形块-零树,然后参照零树法对矩形块-零树处理,剩下的小波系数则按照零树法处理。实验证明,它是一种具有良好性能和较小计算量的图像压缩编码方法。     

基于整数小波变换和改进嵌入零树编码的图像压缩

整数小波变换(IWT)具有输入输出都是整数、只需进行位内运算、便于硬件实现等优点,特别适于图像的无损压缩;而在有损压缩方面,其效果通常稍逊于传统的离散小波变换(DWT)。为了提高IWT图像有损压缩的性能,该文采用基于提升格式的IWT,结合基于形态膨胀运算的改进嵌入零树小波编码(EZW)方法。实验结果表明,在没有增加运算复杂度的情况下,此算法与传统的DWT相比,提高了峰值信噪比(PSNR),具有较好的有损压缩效果。     

一种改进的图像自适应零树编码方法

在研究Shapiro零树图像编码方案的基础上,提出了一种改进型的自适应嵌入式零树编码方法.本算法利用自适应的小波系数,增加了编码过程中零树个数,提高了编码效率,使在相同压缩率情况下,提高PSNR约为0.1~0.6dB,同时该编码方案仍保持零树编码产生嵌入式码流、支持多码率解码的特点.     

基于内存优化的小波零块嵌入图像编码算法

小波嵌入零块编码算法(Set Partitioned Embedded bloCK,SPECK)是一种高效的具有渐进传输特性的图像编码算法,但其在编解码过程中的巨大内存占用致使编解码速度慢且不利于硬件实现.本文提出了一种基于内存优化的小波零块嵌入图像编码算法,采用标志状态图和块深度优先搜索策略完成嵌入编码中的排序和细化过程.两张标志状态图分别标识编解码过程中的重要系数和不重要集合,同时结合块深度优先搜索策略检索块结构中的不重要集合,代替排序和细化过程中的重要系数链表和不重要集合链表,较大地节省了内存占用.实验结果表明,与SPECK算法相比,在保持相当信噪比的情况下,内存占用仅为原来的1/12,与另一种低内存零树编码算法LZC(Listless Zerotree Coding)相比,在内存略有增加的情况下,信噪比至少提高1.1dB,为硬件实现小波零块编码算法探讨了一条有效途径.     

基于Karhunen-Loeve和小波变换的多光谱图像三维集合嵌入块编码压缩算法

目前多光谱成像已被广泛应用在遥感领域中,但巨量的多光谱图像数据导致存储和传输的困难,这就需要对多光谱图像数据进行高效的压缩.该文提出了一种新的多光谱图像压缩算法(KLT/WT-3DSPECK),首先利用二维小波变换(2DWT)去除多光谱图像的空间相关冗余,然后利用Karhunen-Loeve变换(KLT)减少频域的相关性,最后对变换后的系数利用改进的三维集合块分裂算法(3DSPECK)进行编码.根据变换后子带能量分布的特点,提出了新的3D八度音符分裂方法(octave partitioning)和改进的集合零块分裂算法.为了加速本文算法和优化嵌入码流的率失真性能,还给出了一种零块优化排序的快速算法.对两组多光谱和超光谱图像的测试表明,该算法不仅明显优于KLT/WT-3DSPIHT算法,也远优于基于3D小波变换的AT-3DSPIHT和3DSPECK等算法,同时该算法还支持图像的渐进传输.     

基于小波变换的遥感图像编码

针对遥感图像的数据特点,提出了结合双正交变换和SPIHT算法的遥感图像小波零树编码方案.实验证明,对于给定的遥感图像可以获得比较满意的重构图像质量.     

基于小波变换和对块零树编码压缩方法

本文提出基于小波零树的对块零树压缩编码方法.该方法即具有小波零树压缩编码高压缩比、宜于实时实现的特点,同时具有编码/解码速度快,易于实时传输等优点,可广泛地应用于各种低码率传输应用中.     

一种改进的嵌入式零树小波编码算法

嵌入式零树小波编码算法是基于小波变换的一种图像压缩方法,它可以实现渐进编解码,进行有损或无损压缩,具有较高的压缩比和图像恢复质量.全文在研究嵌入式零树小波编码算法及原理的基础上,表述了算法的应用过程,阐述了具体的实现思路,指出了其不足之处,并在原来方法的基础上进行了有效改进,具有比较好的效果.     

用维纳滤波改善零树编码图象的质量

基于零 树小波编码的图象在高压缩比时会产生振铃失真。本文分析了失真的原因,提出采用边沿增强与一维维纳滤波相结合的方法减少失真。实验结果表明,这种方法简单有效,能够提高图象的主观质量与客观指标ＰＳＮＲ。     

基于小波零树的图像感知熵编码研究

本文以小波作为编码框架，通过对人工合成图像的主要观实验，得出小波变换域中各不同频带的视觉误差差值函数，进而提出了一个新的量化编码方案。     

基于内嵌小波变换的遥感图像编码

本文针对遥感图像的数据特点,提出了结合双正交小波变换和改进SPIHT算法的内嵌小波编码方案.实验结果表明,本文的方法能够在几乎不降低恢复图像质量的前提下降低了计算复杂度,提高了编码速度,有利于实时编码.     

易于硬件实现的内嵌图像编码算法

EZBC算法综合利用了子带内和子带间系数的相关性．把零树／零块结构和基于上下文编码的优点有机结合在一起,获得了比SPHIT算法更好的压缩性能,比EBCOT更高的压缩效率。但是EZBC算法编码中的两个排序链表需要很大且非固定的存储空间,这使得EZBC算法的硬件实现非常困难。在EZBC算法的基础上提出了一种易于硬件实现、低存储量、高压缩性能的内嵌零块图像编码算法。该算法利用比特平面节点重要性状态表和上下文查找表来完成整个编码过程和形成上下文。实验结果表明,所提出的算法具有与EZBC算法基本相同的高压缩性能,但所需存储空间约为EZBC算法的四分之一,所以该算法更易于硬件实现。     

基于JPEG2000的遥感图像压缩

介绍了JPEG2000静态图像压缩标准的基本情况;对遥感图像的相关性以及小波变换域统计特性进行了分析。得出遥感图像的特点;针对遥感图像的特点,设计了基于JPEG2000无损压缩的高频子带分级量化高保真压缩方案。实验结果表明,此方案在对遥感图像进行压缩时取得了较好的效果。     

基于JPEG2000的遥感图像分级量化压缩

介绍了JPEG2000静态图像压缩标准的基本情况;对遥感图像的相关性以及小波变换域统计特性进行了分析,得出遥感图像的特点。针对其特点,设计了基于JPEG2000无损压缩的高频子带分级量化高保真压缩方案。实验结果表明,此方案在对遥感图像进行压缩时取得了较好的效果。     

基于整数小波变换与双阈值交替的遥感图像压缩

提出一种基于双阈值交替的遥感图像编码（DTAC）算法。根据整数小波变换（IWT）分解后不同阈值上的重要系数分布状况,对重要系数相对集中的区间用整数平方代替2的整数幂（IPT）作为量化阈值,在其他阈值区间中仍使用IPT,然后对每个阈值平面上的重要系数采用统一的编码策略。实验表明,新算法具有较低编码复杂度,不仅支持单一码流下从有损到无损的遥感图像编码,而且峰值信噪比（PSNR）高于采用IWT的SPECK编码算法。     

嵌入式图像压缩编码的研究

嵌入式零树小波编码(EZW)是基于小波变换的图像压缩编码方法,具有良好的局部特性和空间-频率特性,但正交变换用统一的方法分解高低频,没有充分利用高频的细节信息,而且用同样的方法扫描高频3个方向(水平、竖直、对角线)分量,不能完全利用小波变换后系数的特点。针对此,提出一种改进的EZW算法,即对原始图像采用固定格式的小波包分解,并给出一种新的小波零树结构;在对分解后的系数进行扫描时,充分利用高频信息的方向性特点,其水平分量采用水平扫描、竖直分量采用竖直扫描、对角线采用Z扫描,整体结构依然使用原始EZW的扫描顺序。通过仿真实验对比发现,提出的改进EZW算法比原始的EZW算法,无论在客观数据还是主观视觉上,都有一定的改善,从而验证了该改进算法的有效性。     

基于分布式压缩感知的遥感图像融合算法

针对基于压缩感知(Compressed Sensing, CS)理论的传统遥感图像融合算法未能考虑源图像信息相关性的特点,该文提出一种基于分布式压缩感知(Distributed Compressed Sensing, DCS)的遥感图像融合改进算法。通过DCS的第1联合稀疏模型(Joint Sparsity Model-1, JSM-1)提取源图像低频信息的公共部分和独有部分,再利用独有特征添加(UFA)的融合规则进行融合,从而提高融合精度。选取QuickBird卫星实测图像数据对该文方法和多个传统融合方法进行仿真实验并进行评价指标的对比,结果表明该文方法融合性能相对传统遥感图像融合方法都有不同程度的提高。     

基于SIFT算法在遥感图像匹配中的应用研究

针对遥感图像在光照和几何差异等复杂因素上引起的匹配误差,深入研究了SIFT特征描述符的改进方法.利用特征点圆形区域来构造特征描述符,采用自适应量化策略用来局部区域的划分和梯度直方图的计算,并对每个描述子采用一种插值法重新确立主方向,改进SWT算法的描述符.降低特征点维数的同时,又保证特征点描述符的独特性和鲁棒性.研究结果表明,改进的SIFT描述符在遥感图像几种复杂环境下都取得了预期的结果,证实了改进算法的可行性.     

基于引导滤波的遥感图像融合算法

针对目前遥感图像融合算法的不足,提出了一种基于引导滤波的遥感图像融合算法。该算法通过引导滤波器求取加权系数,对小波变换后的小波系数和近似系数进行加权融合,针对融合后得到的小波系数和近似系数应用小波反变换,最终得到融合图像。实验结果表明,文中提出的融合算法所得图像内容丰富、细节清晰、具有良好的实验效果。     

离散小波变换域非负张量分解的高光谱遥感图像压缩

该文提出一种基于非负张量分解的高光谱图像压缩算法。首先将高光谱图像的每个谱段进行2维离散5/3小波变换,消除高光谱图像的空间冗余。然后将所有谱段的每级小波变换的4个小波子带看作为4个张量。对每个小波子带张量采用改进HALS(Hierarchical Alternating Least Squares)算法进行非负分解,来消除光谱冗余和空间残余冗余,同时保护了光谱信息。最后,将分解的因子矩阵进行熵编码。实验结果表明,该文提出的压缩算法具有良好压缩性能,在压缩比32:1~4:1范围内,平均信噪比高于40 dB,与传统高光谱图像压缩算法比较,平均峰值信噪比提高了1.499 dB。有效地提高了高光谱图像压缩算法的压缩性能和保护了光谱信息。