基于零树小波的图像空间与数率混合可分级编码研究

1.引言随着Internet的迅速发展,人们对图像编码的要求越来越高,不仅要求编码技术具有较好的压缩效果,而且要求它能适应于图像网上传输的需求。为此人们提出了图像可分级编码的思想。可分级的图像编码码流可以满足图像渐进传输、多质量服务以及图像数据库浏览等要求,同时还可以节省图像数据库中因需要存储不同数据率图像所占用的存储空间,因而受到人们的关注。     

基于零树结构的可伸缩性编码方法研究实现

文章利用小波变换多分辨分解特点和Shapiro提出的EZW编码的优点,实现了一种基于零树结构的可伸缩性编码新方法,其编码特点是可以输出分辨率多位率压缩位流,有效地改进了EZW方法只能应用于单一分辨率视频服务的不足,该算法首先对小波变换系数进行一致标量量化;其次对量化后不为零的重要低频系统按照位平面次序进行编码,最后根据零树结构对高频小波系数,从低分辨率开始逐频带搜索得到不为零的重要系数,对搜索到的高频重要系数同样按照位平面次序进行编码,,直至最高频带小波系数,该算法的特点是具有可伸缩性,即其编码位流不但可以进行多分辨率解码,而且可以进行多位率解码,实验结果表明,该压缩方法性能优于Shapiro的EZW方法,能在一定程度上提高峰值信噪比（PSNR）。     

基于分层结构的多描述编码

为了适应不可靠网络传输对编码抗干扰能力的要求,提出了一种基于分层结构的多描述编码方案,该方案根据质量可分级的编码思想将小波系数分为两个描述,独立传输。其每个描述均包含基本层和增强层两部分信息。基本层由系数的关键信息组成,可拷贝到两个描述中同时传输,而增强层是系数的剩余信息,可拆分成两个部分通过不同描述传输。由于每个描述均包含可以恢复图像基本质量的关键信息,因此即使在丢失一个描述的情况下也可以保证较高的图像重建质量。实验结果表明,该方案是正确的和有效的,其在保证较高编码效率的同时,还能提高编码的抗干扰能力。     

图像可分级编码研究进展

图像渐进传输、多质量服务以及图像数据库浏览等多分辨率环境下的多媒体应用导致了图像可分级编码思想的产生。本文首先对图像可分级编码的概念进行了解释，然后对JPEG和JPEG-2000中的图像可分级情况进行了讨论，并以实现图像可分级编码的工具和方法为线索，对基于小波、DCT和匹配追踪（marching pursuit）的图像可分级编码的发展情况进行了分析和讨论，同时对3类可分级编码技术进行了比较，并对其发展趋向和在视频可分级编码中的推广情况进行了讨论。最后对图像编码技术的发展方向进行了展望。     

静态图像压缩标准中的可分级编码技术

图像渐进传输、多质量服务以及图像数据库浏览等多分辨率环境下的多媒体应用导致了图像可分级编码思想的产生。本文首先对静态图像可分级编码的含义和种类进行了分析，然后对主要静态图像压缩国际标准中的可分级编码技术进行了综述，最后对图像编码技术的发展方向进行了展望。     

基于零树结构的可伸缩编码方法研究实现

文章利用小波变换多分辨分解特点和Ｓｈａｐｉｒｏ提出的ＥＺＷ编码的优点,实现了一种基于零树结构的可伸缩性编码新方法,其编码特点是可以输出分辨率多位率压缩位流,有效地改进了ＥＺＷ方法只能应用于单一分辨率视频服务的不足。该算法首先对小波变换系数进行一致标量量化;其次对量化后不为零的重要低频系数按照位平面次序进行编码;最后根据零树结构对高频小波系数,从低分辨率开始逐频带搜索得到不为零的重要系数,对搜索到的高频重要系数同样按照位平面次序进行编码,直至最高频带小波系数。该算法的特点是具有可伸缩性,即其编码位流不但可以进行多分辨率解码,而且可以进行多位率解码。实验结果表明,该压缩方法性能优于Ｓｈａｐｉｒｏ的ＥＺＷ方法,能在一定程度上提高峰值信噪比（ＰＳＮＲ）。     

一种基于ROI和多描述量化的图像传输方法

随着科学技术的进步和发展,图像已经成为了信息的一个重要来源,而图像中的重要信息往往只集中在部分区域。而且图像数据在信道中传输时,可能会发生数据包丢失或出错的问题。鉴于以上问题,在对图像ROI和多描述量化编码进行分析和综合的基础上,本文提出了一种结合图像感兴趣区域（ROI）提取和多描述量化,零树编码的图像传输方法。根据图像特征选定ROI区域,然后对ROI进行多描述量化编码,对其他区域进行普通的量化编码,试验表明此方法可以得到更好的重构图像。     

一种图像多描述网格编码矢量量化算法

在互联网和无线通信环境下,图像通信常因数据包传输出错或丢生而导致质量的严重下降,多描述编码是解决这个问题的一种新途径。该文提出了一种多描述网格编码矢量量化新算法,给出了多描述分解的方法和规则,并通过构造一个代价函数,提出了最优搜索策略,用维特比算法对多描述编码最优路径进行搜索。仿真结果表明,新算法有效利用网格编码矢量量化将量化码书大小扩大一倍的特性,提高了中央通道的编码性能,而如果只收到单个描述,解码图像仍能获得较好的重建质量。     

外推结构无反馈DVC码率控制算法研究

针对现有内插结构无反馈分布式视频压缩（DVC）在大图像组条件下存在严重解码延时问题,研究了外推结构的无反馈DVC系统。在编码端,提出一种不等保护码率控制算法,该算法在编码端利用快速运动估计外推产生较高质量的边信息估计,根据比特平面误码率和比特平面重要性,实现比特平面级的码率控制;在解码端提出基于外推内插边信息更新的迭代解码优化,利用更新的边信息对每一分布式帧进行二次解码,在不增加传输码率的条件下进一步提升解码视频质量。实验结果表明,与现有无反馈码率分配算法相比,该算法能够更精确地分配码率,率失真性能提升0.6~1.8 dB,且解码视频图像的主观质量得到明显改善。     

多描述可分级编码的研究进展

多媒体及Internet的迅速发展促使视频编码不仅要有较好的容错性能,而且要根据网络带宽和接收设备的特性而自适应地进行调整和传输。多描述编码可以提高视频传输的容错性能但不具有网络自适应性;可分级编码能够根据网络带宽和接收设备的特性而自适应地进行调整和传输但不具有容错性能。综合了多描述编码和可分级编码优势的多描述可分级编码,则不但具有网络带宽的自适应性,同时具有很好的容错性能。在分析了多描述编码和可分级编码的各自局限性的基础上,重点介绍了多描述可分级编码的产生和几种实现策略。     

基于谱图小波变换的图像压缩编码方法

针对小波变换图像压缩编码方法在高压缩比下得到的重构图像质量往往较差的问题,提出了一种基于谱图小波变换的编码方法.该方法首先将图像转化成图,利用谱图小波变换分解图得到谱图小波系数,这些系数的能量随着尺度的增加而衰减,然后根据谱图小波系数的特性对SPECK算法进行改进,最后对谱图小波系数进行量化,利用改进的SPECK算法对量化后的系数进行压缩编码,并在图像数据量压缩的同时从稀疏系数中恢复原始图像.实验结果表明,该编码方法对自然图像的压缩具有高效性,相比小波变换的压缩方法,重建图像的PSNR有所提高且变化平稳,与此同时还得到更大的压缩比.     

基于局部最小熵的小波系数预测编码方法

提出了一种基于局部最小熵的预测模型构造方法,能够更好地区分待编码位的不同概率分布,从而实现对小波系数的高效压缩。首先,根据小波系数间的相关性选择预测系数,并构造相关性预测函数来综合多个系数的预测效果;以熵值的最小化作为准则,采用逐步筛选法对预测函数划分的多个分类进行选择合并,建立了一种局部最优的预测分类模型;结合熵编码实现对小波系数的高效压缩。实验结果表明,与图像压缩标准JPEG2000相比,所提方法的恢复图像主客观质量均有改善,客观质量平均提高0.4 dB。     

基于小波变换的一种图像编码方法

利用小波图像系数特点,实现高效压缩编码。文中给出了小波图像系数统计数据例子、符号编码定义以及数值编码结构。采用均匀标量量化方法完成小波图像中的低频子图编码。按照EZW的小波树结构组织低频外的其它子图,利用文中定义的方法对系数进行符号编码与数值编码。用标准图像测试编码方法,并把实验结果与EZW方法比较。结果表明:此方法的编码时间较EZW方法短,在相同压缩比下,峰值对数信噪比(PSNR)有明显提高。     

一种基于感兴趣区的小波图像编码算法

该文从图像有损压缩后产生的差值图像入手,分析了不同压缩比下嵌入式零树编码对有损压缩图像与原图像的差值图像的影响,结合网络的互动特点,给出了一种基于图像感兴趣区残差图像的小波编码算法。该算法基于图像感兴趣区域的近无损压缩理论,利用了残差图像中的象素呈高斯分布特点。先对小波图像在较低信噪比下做嵌入式零树编码并重建有损图像,求出该图像与原图的差值;然后对该差值图像中的感兴趣区域做DCT编码,将二次编码的数据熵编码后跟在一次编码数据后面传输或存储,从而实现了基于感兴趣区的小波图像编码算法,实验结果表明,该算法不仅提高了压缩效率,而且满足了对感兴趣区图像质量的要求,其简便灵活的特点可以做为小波零树编码的重要补充。     

基于小波半规则网格压缩均方误差的近似方法

为了实现数据量大的图像在网络上的快速传输,就必须对其进行高压缩。现在一般采用比较先进的小波压缩方法,但用压缩后的数据重构得到的图像与原图像相比有明显的差别。为了降低这种失真,开始部分提出了一种有效的基于位分配模型的性能优化方法;为了实现这种快速和低复杂度的分配方法,提出了和半规则网格几何编码相关的重建均方误差的近似方法。并用实验结果说明,在基于模型分配的过程中将上述近似方法得到的结果作为失真可以改善小波编码器的性能,提高编码增益,从而达到在不降低图像压缩率下提高图像质量的目的。     

静止图像快速小波算法研究

提出一种基于小波变换静止图像压缩的快速算法.在兼顾压缩比和峰值性噪比的同时,采用离散小波变换的快速算法,对量化和熵编码两部分进行优化,提高了算法的快速性,并经过了实验验证.     

基于多小波的零树编码

多小波所拥有的对称性、正交性、有限支撑等重要特性弥补了单小波的不足。本文提出了一种新的图像压缩方法,该方法以多小波变换为基础。根据多小波性质的不同采用与之对应的改进编码方法。实验证明,压缩效果良好,在一定的压缩比下可达到很高的峰值信噪比(PNSR)。     

基于DCT的嵌入式图像编码

基于小波零树编码的相似结构，给出了一种均值去除的嵌入式DCT(MSEDCT)编码方法。该方法将子块DCT后的系数按一定方式重新组合，并针对重组后图像DC系数块存在的大量冗余信息，运用简单的均值去除方法进一步降低冗余信息。在此基础上，运用小波零树量化器及算术熵编码器实现对图像的有效压缩。实验结果表明，该方法在获得较高压缩比的同时，呈现出较好的图像质量，并具有比特率可分级特性，适合于无线网络或Internet上图像的累进传输或鲁棒传输。     

改进的多分辨率SPIHT算法

由于引入了小波树,隐藏了扫描路径,因此SPIHT算法能获得较高压缩比,同时保持较好的图像解码质量。而多分辨率SPIHT算法能根据接收方的分辨率需求,使解码器根据不同信道条件选择图像还原分辨率。但是,该算法按照分辨率级成组扫描处理每级LIP, LIS, LSP表,更新下一级表时,会造成重复比较和冗余编码,既浪费执行时间,又增加了计算复杂度。该文改进了该算法,简化了原有算法流程,减少了编码冗余。理论分析和实验表明,在保持较高PSNR的同时,该算法明显提高了编码速度。     

基于CSCW的静态图像编码压缩算法

图像编码压缩会引起失真。在研究静态图像编码压缩问题中,针对传统的编码算法只能在压缩比和失真之间取舍,不能获得较大压缩比又获得较好失真效果,很难适用于类似计算机支持协同工作的环境。为了解决上述问题提出一种行程长度编码的方式保证失真效果,同时又可以利用小波变换编码算法的特性来提高压缩比的编码算法,以行程长度编码和小波变换编码分别压缩图像的不同区域完成编码压缩。试验检验表明算法速度快、压缩比高、失真小(感兴趣区域可以无失真)结果获得较高压缩比同时失真较小,可用于特殊环境的编码压缩。