小波树结构快速矢量量化编码方法

提出了基于人眼视觉属性和应用小波树结构２快速图象编码的矢量量化图象编码方法,简称为树结构快速矢量量化编码。在分析此方法矢量量化特点之后,设计产生码本的统计方法,并提出了矢量量化编码的快速算法。     

基于二维小波分解的图象编码

本文给出一个基于二维小波分解来进行图象压缩编码的方法。这里是使用正交小波变换来由行图象分解，得到一个图象的多分辨率表示，各频道分量对图象结构的把握是整体的，从更大程度上解除了图象象素之间的相关性，克服了由ＪＰＥＧ方法进行图象压缩编码而产生的块效应。对图象进行二维正交小波分解后，我们使用ＣＶＱ对小波系数进行编码，得到了较高的编码效率和重建图象质量。     

基于小波分析的低比特率图像压缩编码方法

本文提出一种基于小波分析的低比特率图像压缩编码方法.首先对图像进行小波分解,然后对高频子图像进行分类矢量量化(CVQ),对低频子图像采用DPCM加熵编码方法.利用不同分辨率级之间子图像的相似性,将最低分辨率级的子图像矢量编码信息用于高层分辨率级子图像矢量码书的训练,提高了码书生成速度;将最低分辨率级子图像的矢量编码信息作为整个图像的编码数据,提高了压缩比和编码速度,和现有文献给出的结果进行比较,该算法具有良好的性能.     

一种基于小波变换的静止图像编码方法

随着小波分析的理论研究水平不断提高,其应用领域也在不断地扩展。特别是在信号和图像处理方面,由于小波变换具有良好的时频局部化性能,使其在该领域有着广泛的应用。本文通过对小波函数、多分辨分析等小波变换的有关概念和理论的介绍,以及对矢量量化方法的分析,提出了一种基于小波变换和矢量量化的图像编码方法,并在计算机上模拟实验,得到较好的重建效果。     

在小波分解下的分形块方法图象编码

本文分析了分形块方法在小波变换下的特点,指出特殊的块方法是从低分辨率细节构造高分辨率细节的本质,给出了一种简单的解码过程,只需递推有限步便可恢复原图象。根据类似的思想。本文作者提出更一般的由低分辨率细节构造高分辨率细节的方法。     

一种高效的小波变换跨带矢量量化编码

文中提出了一种基于小波变换的跨带矢量量化编码方案,通过以下措施改进算法性能对小波变换后的数据建立跨带矢量并进行矢量量化;对不同的子带分配不同的码率从而有效地节约码字;对低频子带进行标量量化以保持图像质量.实验结果表明本方案能在降低每象素比特率的同时提高峰值信噪比.     

采用树状小波变换的医学图像融合方法及实现

提出基于树状小波变换的医学图像融合方法,所提出的算法能够在一定的能量准则下对图像进行自适应树状小波分解,能够根据图像的子图能量决定图像的变换。通过实验仿真及客观的图像融合评估准则,实验结果表明了树状小波分解能够得到比塔形小波分解更好的融合效果,信噪比提高了很多,均方差明显减少,且该算法不但保留了小波变换算法的多分辨率特性,而且充分保留了图像中的细节信息,减少了融合的复杂度。     

基于树状小波分解的纹理图象检索

针对图象检索应具有简单、快速、有效等要求,提出了一种采用树状小波分解特征的纹理图象检索方法,该方法可以在相应的能量准则下,自适应地对图象进行了带分解,同时可利用小波函数分解的多分辨率与多方向特性,来形成能够在一定程度上对图象进行精确描述的特征矢量;在此基础上,又采用基于图象特征值的主分量分析方法,有效降低了特征矢量的维数;另外,基于用户需求的分层检索,还满足了用户不同层次的需求。实验结果表明,该算法快速,有效,具有较强的应用价值。     

图象小波分解方式的改进及应用

在传统图象小波分解方式的基础上,提出一种改进的图象小波分解方法,并将它应用到图象压缩编码方案中去减少了运算杂度,实验结果也表明,该方案在不影响图象质量的前提下提高了压缩比,具有广阔的应用前景。     

基于小波变换的分形预测图象编码方法

提出一种把小波图象编码与分形图象编码相结合的新的编码方法。图象经过小波分解后,呈现出两种相似性;一种是图象本身的自相似性,一是同方向不同分辨率子图象之间的互相似性。利用第二种相似性,也即利用低分辩率子图象为同方向讷经子图象进行分形预测编码。由于小波分解后低分辨率子图象的范围比高分辨率子图象的小一倍,故该编码一般的分形编码方法大大缩短了编码的时间,就编码的效果而言,该方法也比较令人满意。     

一种改进的嵌入零树小波图像编码算法

基于逐次逼近量化与零树结构的嵌入零树小波编码（EZW）是一种优秀的图像压缩算法,然而该算法进行逐次逼近量化时需搜索扫描所有小波系数,从而必然导致高频子带所产生的二进制符号流中存在大量冗余,这无疑会大大影响其编码效率,针对EZW编码算法存在的以上不足,提出了一种改进的嵌入零树小波图像编码算法,该算法能够通过定义多阈值、改进逐次逼近量化过程、修改嵌入编码策略、采纳复杂关联模型等措施,进一步提高EZW算法工作效率,实验结果表明：改进的EZW编码算法是一种高效的图像压缩算法,其压缩速度、图像复原质量等关键技术指标均明显优于EZW和S＋P等编码算法（特别是在高压缩比下）。     

一种基于提升小波变换的图像融合改进算法

提出一种基于提升小波变换的图像融合算法.对小波分解后的图像低频子带采用平均融合算子处理,在高频子带的融合中依据小波系数树状结构特点提出了一种新的自适应融合方法,最后经过小波逆变换得到融合图像.仿真实验结果表明该算法能有效地减少融合图像的失真,是一种有效的图像融合算法.     

汽车电子导航中基于图像渐进编码的SPIHT算法研究

网络图像的渐进传输是基于小波变换静止图像压缩技术的一个典型实例,目前网络流行的传输图像压缩格式有JPEG和GIF格式,但以这种压缩格式传输往往要耗费较长时间才能显示整幅图像,随着互联网的普及和图像应用范围的不断扩大,对图像的编码提出了新的要求.多级树集合分裂算法SPIHT(Set Partitioning In Hierarchical Trees)小波编码较好地实现了这一思想,它是嵌入式零树小波编码EZW(Embedded Zerotree Wavelets)的改进算法.对SPIHT编码算法从原理到算法进行了分析和讨论,并指出了嵌入式图像编码的研究方向.     

一种基于小波变换的分形图像编码压缩算法的研究

有效的编码压缩算法是图像数据存储和传输的关键。本文在分析基本分形编码压缩算法(FCC)优缺点的基础上,提出了一种新的结合小波变换的分形图像编码压缩算法(DWT—FCC),该算法首先对图像进行二级小波变换分解,然后对分解后的高层子图像进行基本分形编码,并根据不同层子图像结构间的相似性,由高层分形编码构造低层子图像分形编码,实现图像的编码压缩。实验结果表明,该算法在缩短图像编码时间和提高压缩比方面,均取得了良好的效果。     

一种新型的量化方法与基于小波变换的指纹图像压缩

针对矢量量化和标量量化各有优劣的现状，一种简单，有效的新型量佛方法被提出来了。本文把应用于基于小波变换的指纹压缩，改进了ＥＢＩ的ＷＳＱ算法，大大降低了量化计算复杂度。即获得较高的压缩比，又有较好的主客观质量，并与ＪＰＥＧ标准进行了对比。     

基于平稳小波变换的图像去噪方法

正交小波阀值消噪方法已广泛地应用于图像噪声抑制,目前对于正交小波阈值去噪方法的研究主要集中于如何选取阈值使消噪达到较好的效果,然而对于图像中噪声幅度较大的情况下,正交小波变换阀值消噪会使图像边缘失真,甚至图像模型,提出的平衡小波变换的图像消噪方法,可以有效地降低噪声,同时又较好地保持图像边缘细节,与正交小波变换阈值降噪方法相比,有明显优越性。     

一种基于小波域的分形编码预测方法

提出了一种小波域内相邻子图的分形编码预测方法.首先选择合适小波基对图像进行二级分解,然后对三个二级高频子图进行Jacqain方法的分形编码,利用小波域内同方向不同分辨率子图之间的相似性,对得到的分形编码参数进行适当比例变换,最终从水平、垂直和斜方向等三个方向近似预测出对应的一级高频子图分形编码.实验表明,与Jacqain相比本方法在同类图像基本保证解压图像质量的同时,极大地缩短了编码时间和提高了压缩比.     

基于小波变换及矢量量化的隐像术

提出了一种新的图像保密系统（称为隐像术）,它把有关秘密图像的信息加密隐藏在另一可以开传送的普通图像中,不易引起窃听者的注意,达到了保护秘密图像的目的。试验结果表明,恢复出的秘密图像的PSNR值可达22．83dB,证明了隐像术有着令人满意的恢复质量。隐像术的优点是：用可公开传送的普通图像隐藏秘密图像,不易为窃听者所察觉;有效地压缩了所需保密和数据,一幅可公开传送的普通图像中可隐藏数幅秘密图像;秘密图像的信息是用DES算法加密的,确保了整个系统的安全性。     

基于小波多尺度积的图像增强新算法

在分析小波变换对噪声影响规律的基础上,结合小波多尺度积的特性,提出了一种基于小波多尺度积的图像增强新算法,利用二进小波变换中各尺度上小波系数间的相关性,有效改善了图像增强过程中噪声放大问题.