一种新的分形图象压缩编码方法

本文首先研究了一般分形图象压缩方法存在的缺陷,然后对它进行了改进.最后在DCT域进行进一步改进。实验结果表明,与原来方法相比较,改进后的方法具有明显的优越性。     

一种基于EZW图像编码的改进算法

小波变换具有良好的局部特性和空间一频率特性。同时具有描述非平稳图像信号的能力和适应人眼视觉特性的良好性能．故在较高压缩比的图像编码领域中得到广泛研究和应用。嵌入式零树小波（EZW）编码算法是基于小波变换的一种图像压缩方法。文章在研究了EZW算法及原理的基础上,提出了针对该算法的一种改进算法,并通过仿真试验对改进方法的性能进行了验证。     

一种基于方差的匹配方法

文章就分形图象压缩中搜索与匹配过程的相似性提出了一个经过不同对比度实现快速分形编码算法，基于序列块和主块之间当前最小象差的方差信息，该算法排除不必搜索的主块，这样大大减少了每个序列块进行搜索和匹配的主块数与相应的编码时间，该算法在减少的时间内生成了与常规满搜索近乎一致的分形编码。     

一种改进的四叉树分形图像编码算法

给出分形压缩编码的改进算法,直接将原图像分成较大的块Di,再将原图分成较小的块或同大小的Ri,将Ri按照规定的方法分成较小的分类,然后直接在其中一个相对应的分类中去简单搜索Ri,如果找不到需要的Ri,就自己构造一个虚拟的i并存储构造过程中需要的修正值,而不用每次都从巨大的分类库中去搜索Ri,从而可以省去大量的搜索时间,使编码速度大大地提高.     

一种改进的嵌入式零树小波图像编码算法

在分析嵌入式零树小波图像编码算法(EZW)的过程中,发现图像的小波系数按一定的顺序扫描,随着扫描的逐次进行,其零树根连续出现的概率越来越高.针对连续存在的零树根的现象,提出了一种改进的EZW算法,该算法采用6个标志位代替EZW算法中的4个标志位,对于子孙均为次要系数的重要系数,用新的标志位代替其子孙中大量连续出现的零树根,对6个标志位采用哈夫曼编码,再将编码后的标志位比特流与幅值量化得到的比特流组合进行游程编码.实验结果表明,在不影响其他标志位的前提下,重新分类重要系数极大的减少了零树根的数量,节省了扫描时间,提高了压缩比和编码效率.     

一种基于小波系数重要图编码的图像压缩算法

提出了一种新的基于小波系数重要图编码的图像压缩算法。该算法根据量化后的波系数的特点进行了一种期望排序，然后舍掉序列后面大量的零值小波系数，从而得到一个波系数子集，能以少的小波系数来很好地逼近原始图像，省去了零树编码中零树结构带来的大量比特开销。实验表明，该算法与MPEG-4的静止图像压缩算法相比较，重构图像的峰值信噪比（PSNR）值在相同码率下有较大的提高。     

一种基于小波变换的混合编码方法研究

将小波理论应用于视频和图像压缩是目前国内外十分重视的图像压缩技术。小波分析技术改善了基于分块DCT变换的压缩编码技术的方块效应和飞蚊噪声的不足：而分形压缩编码方法．由于可以获得极高的压缩比而得到广泛关注。本文在借鉴前人的图像压缩编码算法的基础上,提出了一种图像压缩混合编码方法：该方法首先将图像进行小波分解,然后对不同的频带特征采用不同量化、压缩方法进行编码。实践表明,该方法不仅能够大大提高图像的压缩比,而且在网络信道不稳定的情况下．能在一定程度上克服数据传输出错．从而避免数据丢失造成的恢复图像质量下降。     

一种新的图像压缩编码算法

对图像压缩编码算法进行了改进。首先,将小波分解后的3个高频系数进行预处理:将高频部分进行球坐标变换,降低了同一尺度内系数的相关性;基于小波域和球坐标域的两个前提,定义了多尺度模积的概念,用来控制收缩函数对小波高频部分进行收缩处理。这样,可以去除那些不影响视觉效果的小波系数以及噪声信息,达到较高的压缩比。然后,对小波变换的低频部分进行单独编码(DPCM),对球坐标下的高频部分采用改进的多级树集合分裂(SPIHT)编码。针对SPIHT编码中重复扫描的问题,引入了最大值矩阵MMP(matrix of maximum pixel),这种策略能够有效降低比较次数。仿真实验表明,本文提出的算法具有较好的编码效率。     

一种基于双正交小流变换和格型矢量量化的视频编码算法

本文提出了基于双正交小流变换和格型矢量量化的视频编码算法，在该方案中，小波变换将图像分解成多分辩率的子带图像，多分辩率运动估值技术实现子带图像的帧间预测，格型徉量量化对预测差值子带图像进行编码，从而获得了性能较好的活动图像编码新算法。     

一种用于版权保护的音频数字水印算法

研究了一种基于小波变换的音频数字水印算法，水印为一幅二值图像，仿真实验表明该算法具有较强的稳健性，可用于数字音产品的版权保护。     

引入非线性变换的分形图像压缩编码

提出了一种基于非线性变换的分形图像压缩编码方法。证明了引入的非线性变换满足压缩迭代映射理论。模拟实验的结果表明 ,与传统的分形图像压缩编码方法相比 ,压缩比和峰值信噪比均有所改善。     

基于域块预搜索的快速分形图像编码方法

由于分形图像编码过程非常耗时,本文提出了一种加快编码速度的新方法。通过对分形编码过程中的域块进行分析,首次提出了相似度和最大相似度的概念,并建立了预搜索方法的理论基础,提出了一种基于域块预搜索的快速分形编码方法。实验结果显示,与原始的Jacquin方案相比,在峰值信噪比(PSNR)降低1-3dB时,编码速度可提高400-600倍。     

基于零块编码的小波图像多表达容错压缩方法

本文提出一种均衡小波图像多表达容错压缩方法－MD－EZBC算法。这种方法将图像压缩为一系列可独立传输和解码的多表达了编码，无需优先级的支持也可充分利用不可靠信道的传输带宽。实验表明，本文方法不仅有很好的压缩效率，同时能够把传输错误图像噪声均匀地分布于整个空间，获得稳定的图像质量。     

几种小波图像编码方法的比较

小波变换具有良好的时频或空频局部特性,特别适合于按照人眼视觉系统特性设计的图像/视频编码方案.随着MPEG-4和JPEG-2000等基于小波变换的图像/视频编码标准的制定和推广,小波编码技术将被广泛采用.目前小波图像编码的方法有很多,其中嵌入式编码方法得到了人们的广泛关注.本文首先介绍EZW、SPIHT、SPECK等七种小波编码器的原理和方法,然后对这几种小波编码器的性能进行了比较.     

适宜图像编码的双正交小波基的选择

提出一种新的选择适合图橡编码应用的双正交小波基的方法。通过用几个已证实是与图像编码密切相关的小波基评价标准对小波进行全面评价，选出了一些适宜图像编码应用的双正交小波基，并作了编码模拟检验。     

提升小波变换与分形结合的图像压缩算法

遥感图像在环境监测、军事侦察等多方面有着广泛应用,然而遥感图像包含信息量大,对其进行压缩来提高存储效率具有重要意义.传统分形编码由于压缩比大的特点被广泛应用到遥感图像压缩中,但是传统分形编码存在压缩时间太长的问题.提出提升小波变换与改进分形结合的压缩方法,把提升小波变换后的低频分量进行基于最小方差搜索法的分形压缩.实验结果表明,提升小波变换与改进的分形结合的压缩方法与小波变换与分形结合的压缩方法相比,在峰值信噪比保持在35 dB不变的情况下,压缩时间大约可以缩短8倍,图像压缩比也有提高.     

改善分形图像编码视觉效果的有效方法研究

针对当前分形图像编码面临如何改善重建图像视觉效果的问题,利用局部图像的特点,采取自适应的分块方法与缩短编码时间的多种块分类技术相结合设计图像编码算法,该算法明显改善了图像编码视觉效果,编码时间缩短上千倍,具有快速实现分形图像编码之功效。     

一种新的嵌入零树小波图像编码算法

本文提出了一种新的嵌入零树小波图像编码算法。该算法能够通过合理分配比特、改进零树集合、完善分类策略等措施进一步提高SPIHT算法的工作效率。实验结果表明：本文算法是一种高交的图像编码算法，其压缩速度、图像复原质量等关键性技术指标均明显优于SPIHT算法。     

A fast and low memory image coding algorithm based on lifting wavelet transform and modified SPIHT

Due to its excellent rate–distortion performance, set partitioning in hierarchical trees (SPIHT) has become the state-of-the-art algorithm for image compression. However, the algorithm does not fully provide the desired features of progressive transmission, spatial scalability and optimal visual quality, at very low bit rate coding. Furthermore, the use of three linked lists for recording the coordinates of wavelet coefficients and tree sets during the coding process becomes the bottleneck of a fast implementation of the SPIHT. In this paper, we propose a listless modified SPIHT (LMSPIHT) approach, which is a fast and low memory image coding algorithm based on the lifting wavelet transform. The LMSPIHT jointly considers the advantages of progressive transmission, spatial scalability, and incorporates human visual system (HVS) characteristics in the coding scheme; thus it outperforms the traditional SPIHT algorithm at low bit rate coding. Compared with the SPIHT algorithm, LMSPIHT provides a better compression performance and a superior perceptual performance with low coding complexity. The compression efficiency of LMSPIHT comes from three aspects. The lifting scheme lowers the number of arithmetic operations of the wavelet transform. Moreover, a significance reordering of the modified SPIHT ensures that it codes more significant information belonging to the lower frequency bands earlier in the bit stream than that of the SPIHT to better exploit the energy compaction of the wavelet coefficients. HVS characteristics are employed to improve the perceptual quality of the compressed image by placing more coding artifacts in the less visually significant regions of the image. Finally, a listless implementation structure further reduces the amount of memory and improves the speed of compression by more than 51% for a 512×512 image, as compared with that of the SPIHT algorithm.     

A NEW FRACTAL ZEROTREE CODING FOR WAVELET IMAGE

Based on the mechanisms underlying the performance of fractal and Discrete Wavelet Transform(DWT), one method using fractal-based self-quantization coding way to code different subband coefficients of DWT is presented. Within this method finer coefficients are fractal encoded according to the successive coarser ones. Self-similarities inherent between parent and their children at the same spatial location of the adjacent scales of similar orientation are exploited to predict variation of information across wavelet scales. On the other hand, with respect to Human Visual System(HVS) model, we assign different error thresholds to different decomposition scales, and different shape of range blocks to different orientations of the same scale, by which the perceptually lossless high compression ratio can be achieved and the matching processing can be quickened dramatically.