星载遥感图像JPEG2000压缩算法去量化处理方法

随着空间技术的发展,空间遥感图像的数据量呈几何级数增加。为了满足JPEG2000星载遥感图像压缩系统的实时性要求,不仅需要设计高速处理硬件系统,还需要对压缩算法进行优化和改进。分析了离散小波变换后拉伸提升算法和JPEG2000量化算法,提出了一种基于离散小波变换后拉伸提升算法的去量化处理方法,该方法可去除JPEG2000压缩算法中的量化过程,减少压缩算法的运算量。介绍了该方法的基本原理和定点实现。实验结果表明,应用该方法可以使JPEG2000压缩算法中拉伸和量化过程实现的时间降低50％。     

基于小波提升和纠错编码的数字水印算法

整数小波变换正得到学术界的广泛研究和运用,尤其是在JPEG2000图像压缩标准中被推荐使用.鉴于整数小波变换的独特优势和应用前景,本文提出一种基于小波提升和纠错编码的数字水印算法.使用小波提升技术进行小波变换,在原始图像的小波变换域低频子带中嵌入二值图像水印和混沌序列,并在嵌入和检测过程中引入纠错编码技术.实验证明,本水印算法对常见的图像处理操作具有具有较强的鲁棒性.     

精确质量控制的遥感图像JPEG2000压缩方法

提出了一种精确控制图像压缩质量的遥感图像JPEG2000压缩方法.根据小波变换的完全重构和子带系数量化误差统计独立特性,建立了压缩图像峰值信噪比质量指标与小波系数编码量化误差的数学表达关系式.在传统JPEG2000率失真理论的基础上,建立以压缩图像质量为目标,最小化编码码率的模型,并给出了压缩图像质量控制的码流优化截取方法.对标准测试图像以及卫星遥感图像进行实验,并与传统JPEG2000方法进行比较.结果显示,该方法具有相同的编码架构和复杂度,能够精确控制压缩图像质量,控制精度小于1％.对于序列多幅遥感图像,在相同平均码率条件下,提出的方法具有更高的整体压缩图像峰值信噪比.     

适于硬件实现的低复杂度图像压缩

对于高速图像压缩应用,普通压缩算法和基于DSP或PC机的实现已不能满足高速和小体积的要求。能否获得一种专为硬件实现设计,并具有较高性能的图像压缩算法,成为用VLSI或FPGA硬件实现高速图像压缩的关键。为此,本文提出一种基于5/3小波变换的低复杂度图像压缩算法。该算法首先采用3级二维小波变换去除图像相关冗余,并根据小波子带的变换增益对其进行最佳量化,再对量化后的LL子带进行二维预测,最后针对小波系数概率分布特点采用自适应零游程编码联合指数哥伦布编码实现图像压缩。该方法在保证较高压缩质量的同时,具有低复杂度和硬件易实现的特点,若通过FPGA最快可实现高达175Mpixel/s的超高速图像压缩。     

一种适合星上应用的遥感图像有损压缩算法

提出了一种高质量的遥感图像有损压缩算法,在分析了遥感图像经Daubechies双正交小波基D5/3整数小波变换后各子带小波系数统计特性和能量分布的基础上,引入了人类视觉特性,用它来控制算法中的量化方案.根据能量的大小确定不同子带对于目标识别的重要程度,选择不同的量化阈值和量化步长进行量化,并对量化后的数据采用固定比特平面编码.仿真实验表明,该算法对于不同内容和纹理的图像,在一定的压缩比下,均获得了PSNR(峰值信噪比)＞30dB的恢复图像,在不损失最低频信息的同时较好地保持了遥感图像中丰富的高频信息,实现了高质量的图像压缩,并且算法简便,快捷,所占用的存储容量小,易于硬件实现,适合于星上应用,减少了在遥感图像压缩中小目标的丢失.     

提升小波变换在图像压缩中的应用

利用第二代小波变换--提升小波变换,为第一代小波变换提供了一种新的更快速的实现方法,使得其构造不再依赖于Fourier 变换构造,可以实现所有的第一代小波变换,提升方案把此变换过程分为分裂、预测和更新3个阶段.基于提升算法的小波变换是新一代静止图像压缩标准--JPEG 2000的核心算法之一.在研究小波提升方案的基础上,分析了它在JPEG 2000应用,最后将小波提升和Mallat算法进行分析比较,试验证明提升方案的小波变换算法计算时间比Mallat 算法减半.     

基于小波提升和纠错编码的数字水印算法

整数小波变换正得到学术界的广泛研究和运用,尤其是在JPEG2000图像压缩标准中被推荐使用。鉴于整数小波变换的独特优势和应用前景,本文提出一种基于小波提升和纠错编码的数字水印算法。使用小波提升技术进行小波变换,在原始图像的小波变换域低频子带中嵌入二值图像水印和混沌序列,并在嵌入和检测过程中引入纠错编码技术。实验证明,本水印算法对常见的图像处理操作具有具有较强的鲁棒性。     

二维小波变换在JPEG2000图像编码中的应用

为研究小波变换的性能,本文运用Matlab编程语言对基于二维小波变换的JPEG2000图像编码器进行分层压缩仿真,测试分解层数与量化步长对图像编码的影响,和JPEG2000中不同小波基的选择对图像压缩效果的影响。实验结果表明小波的分层压缩可以获得任意压缩比的图像,要根据图像类型和所需压缩比选用小波基。实验结果对小波变换在图像编码领域的应用有理论价值及实际意义。     

数字图像压缩技术的研究及进展

数字图像压缩技术对于数字图像信息在网络上实现快速传输和实时处理具有重要的意义。本文介绍了当前几种最为重要的图像压缩算法：JPEG、JPEG2000、分形图像压缩和小波变换图像压缩，总结了它们的优缺点及发展前景。然后简介了任意形状可视对象编码算法的研究现状，并指出此算法是一种产生高压缩比的图像压缩算法。     

多DSP图像压缩实时并行处理系统

针对图像实时高速压缩、传输的需求,设计了一套新型的多DSP图像压缩实时并行处理系统.选择整数CDF(2,2)双正交小波变换结合改进的SHHT算法作为系统的实现方案,利用整数CDF(2,2)双正交小波变换实现图像变换,提高了运算速度,便于硬件实现.根据各个子图像的不同特点,改变扫描路线,采用四路并行分块处理的方法对SHHT算法加以改进,提高编码速度,降低了编解码过程的运算复杂度和时间消耗.根据系统的实时性要求,使用四片DSP处理器构建了一个兼有紧耦合并行系统和松耦合并行系统优点的图像压缩实时并行处理系统.仿真实验表明,基于并行系统的图像压缩算法与传统的压缩算法相比,压缩的峰值信噪比(PSNR)提高了10%左右,压缩时间达到30 ms.     

Application of wavelet denoising to improve compression efficiency while preserving integrity of digital micrographs

Modern microscopy methods require efficient image compression techniques owing to collection of up to thousands of images per experiment. Current irreversible techniques such as JPEG and JPEG2000 are not optimized to preserve the integrity of the scientific data as required by 21 CFR part 11. Therefore, to construct an irreversible, yet integrity-preserving compression mechanism, we establish a model of noise as a function of signal in our imaging system. The noise is then removed with a wavelet shrinkage algorithm whose parameters are adapted to local image structure. We ascertain the integrity of the denoised images by measuring changes in spatial and intensity distributions of registered light in the biological images and estimating changes of the effective microscope MTF. We demonstrate that the proposed denoising procedure leads to a decrease in image file size when a reversible JPEG2000 coding is used and provides better fidelity than irreversible JPEG and JPEG2000 at the same compression ratio. We also demonstrate that denoising reduces image artefacts when used as a pre-filtering step prior to irreversible image coding.     

面向深空探测Bayer图像的高效编码

本文提出一种基于JPEG2000标准的Bayer图像高性能RBCR（Remove Bayer Component Relation, RBCR）压缩算法。在RBCR压缩算法中,根据Bayer图像相关性较高的特点,对Bayer图像进行颜色分量分离,得到处理单元子图,对各子图进行1*4整型离散余弦变换,降低Bayer图像中各颜色分量空间域内的相关性;对变换后的各分量DCT系数使用标准JPEG2000算法独立完成小波变换、Tier1编码、MQ编码和率失真斜率计算等,再基于率失真斜率联合截取方法完成各个分量的码流截取,即使用相同的率失真斜率门限值,按照率失真斜率值由高到低的顺序依次完成所有分量编码码块的码流截取,最后各个分量的截取结果再进行独立的码流组织输出。在RBCR算法中通过加入DCT变换降低Bayer图像相关性和对各个分量码流的率失真斜率联合截取,提高恢复图像质量且精确控制了码率。实验结果表明,RBCR算法与各个分量独立压缩方法相比,恢复图像质量得到提升,尤其在4倍的压缩倍数下效果最佳,峰值信噪比平均提高1.814dB,复杂峰值信噪比平均提高2.414dB,可以满足深空探测低复杂度和高质量图像的要求。     

Compression of fluorescence microscopy images based on the signal-to-noise estimation

Modern microscopic techniques like high-content screening (HCS), high-throughput screening, 4D imaging, and multispectral imaging may involve collection of thousands of images per experiment. Efficient image-compression techniques are indispensable to manage these vast amounts of data. This goal is frequently achieved using lossy compression algorithms such as JPEG and JPEG2000. However, these algorithms are optimized to preserve visual quality but not necessarily the integrity of the scientific data, which are often analyzed in an automated manner. Here, we propose three observer-independent compression algorithms, designed to preserve information contained in the images. These algorithms were constructed using signal-to-noise ratio (SNR) computed from a single image as a quality measure to establish which image components may be discarded. The compression efficiency was measured as a function of image brightness and SNR. The alterations introduced by compression in biological images were estimated using brightness histograms (earth's mover distance (EMD) algorithm) and textures (Haralick parameters). Furthermore, a microscope test pattern was used to assess the effect of compression on the effective resolution of microscope images.     

遥感图像感兴趣区域压缩算法的研究

遥感图像在人类生活和军事领域的应用日益广泛,适合各种要求的遥感图像编码技术具有重要的现实意义。本文针对遥感图像的特点,提出将分层数的集划分算法与JPEG2000提出的感兴趣提升算法相结合,用于遥感图像行感兴趣区域压缩。根据MAXSPIHT的不足,提出了GPBSHIFT感兴趣平面提升方法。实验表明．改进的方法与无ROI和MAXSPIHT比特面提升方法相比,在码率相同时,感兴趣区域和背景的PSNR有着明显的改善。     

基于JPEG2000的图像加密算法

随着Internet技术与多媒体技术的飞速发展,对多媒体数据的存储及安全传输也提出了较高的要求.而传统的图像加密技术只是将其作为普通数据流进行加密,没有考虑多媒体数据的特点和数据压缩的重要性,因此有一定的局限性.提出了基于JPEG2000的图像加密算法,算法核心是将加密过程和解密过程嵌入到JPEG2000的编码和解码过程中,并且只选取小波分解后的低频和高频系数加密,加密算法采用混沌猫映射.因此其保密性较高,并且对部分数据加密也大大降低了算法的时间复杂度,提高了算法的系统的执行效率.     

基于DCT的电网金属材料金相压缩算法

为了实现对电网金属材料的定量金相分析,加快存储和传输电网金属材料金相显微组织图像的速度,对基于离散余弦变换（DCT）的JPEG图像压缩算法进行了研究。采用基于DCT的JPEG图像压缩算法,以MATLAB图像处理工具箱为软件平台对系统进行试验。试验结果表明,所设计的压缩算法满足定量金相分析图像压缩的设计要求,既可保证有较高的压缩比,又可保证较好的图像质量,大大提高了图像压缩的效率,实现了电网金属材料金相显微组织图像数据的压缩。     

JPEG2000核心算法的改进及实现

在对JPEG2000标准的基本原理、编码流程所使用的算法等进行了详细分析的基础上,研究了决定编码器性能的核心算法;对JPEG2000中EBCOT算法的位平面编码进行了两点改进,并将改进后的算法在DSP硬件平台上得以实现.实验结果表明改进后的算法具有良好的压缩性能.