基于区域联合编码的小波图像压缩方法

提出了基于区域联合编码的小波图像压缩方法,适合于编码纹理图像。该算法充分地利用了小波系数的带内特性,根据小波系数的概率分布特性提出区域联合编码算法,算法复杂度低。实验结果表明,该算法在编码纹理图像时编码性能优于目前最成功的小滤零树编码ＳＰＩＨＴ算法,编码缓变图像时性能逼近ＳＰＩＨＴ算法。     

基于整数小波变换的静态图像压缩编码技术

目前多媒体和Internet技术的迅猛发展导致了人们对图像编码有了越来越高的要求。由于小波变换所具有的一些特性非常符合图像处理的要求,使得小波变换图像编码得到了广泛关注。本文结合小波变换的特点,对几种经典的小波图像编码算法进行了讨论,并对静止图像编码的研究方向进行了展望。     

基于小波分析的一种自适应图像压缩编码

文章在研究近年来基于小波变换的图像压缩编码方法的基础上,提出了一种自适应的小波分解方案。即在一定的能量准则下,根据子图像的能量大小决定是否进行小波分解,并由此导出自适应小波分解树和可调压比方案,然后结合自适应小波分解树的特性,给出恰当的小波系数量化、比特分配以及各层子图像的编码方案。实验表明,该文算法广泛适用于不同特征的数字图像,在较高压缩比时仍有较好的重建图像质量,而且压缩比在一定范围内可以调节。在相近压缩比的情况下,主观视觉质量和峰值信噪比都明显优于JPEG标准。     

一种改进的基于小波变换的SAR图像压缩编码

由于SAR数据图像与光学传感器数据特点有所不同,因此一般的适合光学图像的压缩算法并不一定适合雷达图像。文章根据SAR图像的特点对SPECK算法进行了改进。用此改进方法对SAR图像进行处理,通过与SPIHT算法的比较分析可以看出,该算法从各个方面都明显优于传统的SPIHT算法,而且这种方法有较好的视觉特征,有利于进行图像的校准和目视解译。     

小波变换及图像压缩编码时小波基选择

阐述了小波变换的原理,分析了小波变换用于图像压缩时小波基选择与图像压缩编码效果的关系,并通过实例加以说明。     

基于小波变换的图像压缩编码

数字图像压缩在数据通信、存储中有着重要的作用,是信息技术中非常活跃的研究领域．本文利用小波变换,经过量化和熵编码,实现数字图像的压缩,并从阈值和量化级数两个方面对压缩效果进行了比较．其中,阈值的增大会导致压缩比增大,但是复原图像质量下降．而量化级数越多,则复原后的图像质量也越高,但是压缩率越低．     

小波变换编码在医学图像压缩中的应用

文章结合医学图像的特点探究了一种图像压缩编码方法：先对图像进行小波分解，然后针对不同层不同子图的特点对小波系数的各部分进行相应处理。小波分解后，低分辨率子图像的小波系数的动态变化范围大，因而采用BP神经网络进行自适应非线性预测编码，而对高分辨率子图像采用基于Kohonen网络的自组织特片映射（SOFM）算法的矢量量化进行编码，上述压缩方法可以在保证重构图像质量良好的情况下获得较大的压缩比，从而可以较好的满足医学图像存储的要求。     

基于Matlab的图像压缩编码

本文描述了图像编码压缩方法的主要分类,介绍了每个分类里面的典型算法的原理、特点,并利用Matlab仿真给出图片对比。列举了近些年出现的新的压缩编码算法,包括分形算法、小波等压缩算法,在Matlab环境下运用小波算法对图像处理。最后对各种图像压缩方法进行了比较,并对发展趋势做了预测。     

神经网络在图像压缩编码中的应用研究

简要介绍ＡＮＮ在图像压缩编码中的应用研究概况，包括神经网络广义变换编码和基于神经网络的矢量量化。同时，给出图像压缩编码神经网络方法研究的主要内容与要突破的难题。     

模糊神经网络及其在智能控制中的应用

文章介绍了处理不精确信息的模糊逻辑、模糊推理、模糊神经网络构造等方法，给出了一个在智能控制中的实例。     

基于模糊技术的推理机设计

本文详细阐述了在模糊知识库设计与实现中模糊推理机构造和工作流程设计的方法，给出了面向对象的类设计。     

基于提升小波变换和EZW编码的图像压缩算法

嵌入式零树小波编码(EZW)是一种有效的图像编码方法,对其进行研究后发现,输出流中出现大量连续的零数根并且压缩所需的压缩时间较长.为了降低编码零数根所需的位数,本文提出一种利用定长的游程编码算法对连续零数根进行编码;为了提高EZW的编码效率采用了提升方案的小波变换.实验结果表明,与传统的EZW算法相比,本算法能够提高图...     

基于小波变换的序列图像压缩编码算法

该文给出了基于小波变换的序列图像压缩编码的一个框架,主要内容包括自适应选取帧内或帧间编码、帧内编码方案和帧间编码方案等。为了有效的编码运动补偿金量误差图像,把ＥＺＷ算法推广到了一种特殊的小波包分解,这种分解更适合余量误差图像的特性。实验结果表明,该方案可以实现高压缩比,同时能保持较高的峰值信躁比。     

基于小波零树结构的一种图像压缩

本文分析了图像小波分解系数的特点及零树结构，提出了一种基于小波零树结构的图像压缩编码方法，描述了小波图像矩阵及多分辨率、多方向的矩阵元素，给出了求取每个子带中最大绝对值小波系数及忽略此子带引起的均方误差计算公式，定义了编码结构，并用Lena图对该编码方法进行仿真实验．仿真结果与EZW编码方法进行比较，结果表明：此方法在相同的PSNR下，获得了较高压缩比，具有较好性能．     

一种小波域内的BP神经网络图像压缩方法

通过时Mallat算法和提升小波变换的比较,并分析图像经过小波变换后系数的分布特点,提出了一种新的将提升小波变换和BP神经网络相结合的图像压缩方法.根据小波变换后图像的绝大部分能量都集中在小波变换的低频部分这一特性,利用BP神经网络,对不同的频带子图进行不同压缩比的压缩,从而得到高质量的重构图像.结果表明,该算法不仅有较高的压缩比,而且获得了质量较高的重构图像,对背景简单的图像压缩效果尤为明显.     

基于运动补偿的三维小波视频编码

提出了一种新的基于运动补偿的三维小波视频编码方案。通过对原始图象序列沿着运动轨迹进行时间维小波分解以及空间上的二维小波分解，得到不同的时间－空间三维频率子带。然后，将这些子带中的小波系数构成三维方向等级树结构，并采用改进的ＳＰＩＨＴ零树编码算法进行压缩。实验表明，此方法不仅提高了视频编码效率，而且易于进行码率控制，以及实现时间、空间分辨率上的可伸缩编码     

基于支持向量机的遥感图像压缩方法

在分析遥感图像特征的基础上,提出了一种基于支持向量机(SVM)的遥感图像压缩方法。该方法采用小波变换把原图像分解成不同尺度的多个子带,对最低频子带系数采用DPCM直接编码,对其它频带系数采用SVM回归方法学习数据之间的相关性,并采用小部分训练样本,即支持向量来稀疏表示原始数据集,从而实现数据压缩。实验表明,与同类压缩方法相比,该算法获得的恢复图像的主客观质量有明显提高。     

改进的SPIHT小波图像压缩编码

针对原SPIHT算法存在扫描的重复且未能充分利用小波系数分布特点,随着压缩比的增加,会引起编码效率的下降等不足,提出一种改进的图像压缩编码算法。改进的图像编码算法低频子带进行DPCM无损编码,高频子带采用优化排序的SPIHT算法。仿真结果表明,改进算法较原算法在重构图像的主观效果和峰值信噪比上都得到了提高。     

基于补偿模糊神经网络的制冷系统故障诊断研究

选择反映制冷系统故障状态的热力参数集组成特征向量,并对其进行模糊化处理,利用补偿模糊神经网络建立故障状态与热力参数特征向量之间的映射关系.将神经网络和补偿模糊逻辑相结合, 采用动态、全局优化的运算, 充分利用了相互间的优点.网络不仅能适当调整输入输出模糊隶属函数, 也能借助于补偿逻辑算法动态优化相应的模糊推理.仿真实验证明该模型在智能诊断中具有收敛速度快, 诊断精度高, 而且适应性强等优点.     

基于模糊剪枝的最优小波包基图像压缩算法

提出一种基于模糊剪枝的最优小波包基图像压缩算法。图像经完全小波包分解后,以每个小波包分解的高频系数占所有高频系数的比值及每个节点子女熵值与原节点熵值的比值作为模糊系统的2个输入;通过构造模糊规则,将小波包系数分为裁剪类和保留类,由保留类构造最优小波包基;根据最优小波包基,在不同的小波包分解层次上采用不同的阈值对图像进行压缩。仿真实验结果表明,该算法与比特-失真率优化算法和小波包最优树全局阈值压缩算法相比性能更优。