基于ROI的分形图像压缩编码

分形图像压缩由于具有非常高的压缩比越来越受人们的关注,但是高压缩比的图像方块效应非常明显,这在很大程度上影响了解码图像的质量。为了解决这个问题,借鉴JPEG2000中提出的ROI概念,提出了将感兴趣区域（ROI）图像编码与分形图像压缩编码相结合的图像编码方法,使得重构的图像中感兴趣区域的保真度高于背景区。该方法很好地解决了图像的压缩比和重构图像质量之间的矛盾。实验结果证明：此方法在获得较高压缩比的同时,压缩编码时间大为降低,解码图像质量也有较大的改善,且总体编码性能优于JPEG编码。     

基于小波系数特性的低比特率图像压缩编码算法

以层树分集（SPIHT）编码方案为基础,结合最低频子带系数分布特点与高频子带系数相关性,提出了一种新的低比特率小波域图像压缩算法.该算法首先对原始图像进行小波变换;然后对最低频子带系数进行优化处理,并自适应确定高频子带系数扫描次序;最后利用SPIHT编码思想完成图像的压缩.仿真实验结果表明,文中算法是一种高效的图像压缩编码方法,其压缩效果明显优于SPIHT编码方案（特别是低比特率下）.     

方块填充法:一种新的图像压缩编码算法

小波变换后，图像的小波系数中含有的大量零系数。文章根据图像的小波系数的这一统计特性提出了一种新的图像压缩编码方法。即方块填充法。利用图像小波系数的特征，对零系数比较密集的区域进行方块填充，并对各个方块进行标识，然后对填充后的小波系数编码。就可以用很少的比特描述比较多的零系数。实验结果表明。与零树编码方法相比，在大大节约运算量的同时，也获得了很大的数据压缩率。     

一种新的静态图像压缩编码算法的研究

在静态图像传输中,针对含有噪声的数字图像去除相关性差的问题,借助数字图像的噪声模型,对图像作去噪处理后用静态图像压缩标准JPEG基本系统对图像压缩编码,采用VC＋＋6．0实现该算法。实验结果表明,该方案具有较高压缩比、信噪比等良好性能,具有广泛的应用价值。     

一种新的低比特率图像压缩编码算法

提出一种新的低比特率图像压缩编码算法,该算法能够通过以下措施提高SPIHT算法工作效率：①结合人眼视觉掩蔽特性,对不同区域内图像信息所对应的小波系数赋予不同视觉权值,以保证优先传输视觉上的最重要系数;②结合增设预先测试及合并前两次扫描,优化了SPIHT编码方案的分集排序过程.仿真实验结果表明,所提出的图像编码方法是一种高效的图像压缩算法,其压缩效果明显优于SPIHT等编码方法(特别是低比特率下).     

基于人眼视觉特性的低比特率图像压缩编码

为了提高编码速度和改进视觉效果,提出了一种改进的低比特率SPIHT算法。算法首先用提升小波对原始图像进行分解,再结合人眼视觉掩蔽特性,对不同区域内图像信息所对应的小波系数赋予不同视觉权值,以保证优先传输视觉上的最重要系数,最后根据系数重要性,对低频系数采用新的排列结构,并采用SPIHT编码思想完成图像压缩。实验结果表明,该算法压缩效果优于SPIHT图像压缩方案,特别在低比特率下。     

低比特率混合域图像压缩编码算法研究

为了更有效地进行图像压缩,提出了一种新的混合域低比特率图像压缩编码算法。该算法首先对原始图像进行小波分解,并对中高频小波子带进一步实施自适应方向分解;然后根据小波系数统计特性,优化处理最低频子带系数;再结合小波分解与方向分解的特点,构造了一种扩展的空间方向树结构;最后采用SPIHT编码思想完成图像的压缩。实验结果表明,该混合域图像编码方法是一种高效的图像压缩算法,不仅其压缩效果明显优于SPIHT、WBCT等图像压缩方案(特别是在低比特率下),而且具有比较强的通用性与适应性。     

基于分形与JPEG的混合图像压缩算法

根据分形图像压缩算法具有潜在高压缩比的特点,提出基于分形与JPEG算法的混合图像压缩算法。将结合四叉树算法的分形图像压缩算法用于32×32和16×16的子块区域编解码,JPEG算法用于剩余区域编解码。实验结果表明,该算法具有较高的压缩比和解码图像质量,当压缩比较大时,其解码图像的块效应明显弱于JPEG算法。     

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．     

基于四叉树和进化算法的分形图像压缩

分形压缩的解码图像质量取决于子块的大小，四叉树算法能够使图像中自相似性较好的区域所分割的子块较大，而使图像中的细致部分所分割的子块较小，这样就保证了解压缩后图像的质量。利用进化算法随机搜索与子块匹配最优的父块，比穷举法所使用的搜索时间更少。本文综合运用四叉树和进化算法有效地提高了分形的解码后图像质量和图像编码速度。实验结果表明，该算法的提出是成功的。     

An improved lossless image compression algorithm based on Huffman coding

There is an increasing number of image data produced in our life nowadays, which creates a big challenge to store and transmit them. For some fields requiring high fidelity, the lossless image compression becomes significant, because it can reduce the size of image data without quality loss. To solve the difficulty in improving the lossless image compression ratio, we propose an improved lossless image compression algorithm that theoretically provides an approximately quadruple compression combining the linear prediction, integer wavelet transform (IWT) with output coefficients processing and Huffman coding. A new hybrid transform exploiting a new prediction template and a coefficient processing of IWT is the main contribution of this algorithm. The experimental results on three different image sets show that the proposed algorithm outperforms state-of-the-art algorithms. The compression ratios are improved by at least 6.22% up to 72.36%. Our algorithm is more suitable to compress images with complex texture and higher resolution at an acceptable compression speed.

     

Textual image compression at low bit rates based on region-of-interest coding

In this paper, we deal with those applications of textual image compression where high compression ratio and maintaining or improving the visual quality and readability of the compressed images are of main concern. In textual images, most of the information exists in the edge regions; therefore, the compression problem can be studied in the framework of region-of-interest (ROI) coding. In this paper, the Set Partitioning in Hierarchical Trees (SPIHT) coder is used in the framework of ROI coding along with some image enhancement techniques in order to remove the leakage effect which occurs in the wavelet-based low-bit-rate compression. We evaluated the compression performance of the proposed method with respect to some qualitative and quantitative measures. The qualitative measures include the averaged mean opinion scores (MOS) curve along with demonstrating some outputs in different conditions. The quantitative measures include two proposed modified PSNR measures and the conventional one. Comparing the results of the proposed method with those of three conventional approaches, DjVu, JPEG2000, and SPIHT coding, showed that the proposed compression method considerably outperformed the others especially from the qualitative aspect. The proposed method improved the MOS by 20 and 30 %, in average, for high- and low-contrast textual images, respectively. In terms of the modified and conventional PSNR measures, the proposed method outperformed DjVu and JPEG2000 up to 0.4 dB for high-contrast textual images at low bit rates. In addition, compressing the high contrast images using the proposed ROI technique, compared to without using this technique, improved the average textual PSNR measure up to 0.5 dB, at low bit rates.     

一种新的基于三维小波变换的序列图像编码算法

介绍了由时间轴一维与帧内二维组合而成的准三维小波变换结合运动补偿的编码器结构，并针对运动变化较缓慢的序列图像，观察实验数据特点，提出了改进零树编码与像素点编码相结合的编码策略。计算机仿真实验证明，采用该方法，可有效降低计算复杂度，提高执行效率，同时在压缩比达到400∶1时，图像恢复质量仍在29dB 以上。     

一种基于模式噪声熵的图像来源取证算法

针对数字图像的来源取证,提出了一种基于模式噪声熵的检测算法。传感器作为数码相机的重要部件,由于在制造过程中的缺陷,成像时会给图像带来一种模式噪声。该算法利用传感器产生的模式噪声具有唯一性这一特点,对图像进行小波降噪并提取图像的模式噪声,利用模式噪声的熵值对不同来源的图像进行区分。实验结果表明,该方法对原始图像有较高的检测率,对有损压缩图像也有较好的鲁棒性。     

基于主观视觉的小波图像编码方法

通过对不同小波系数加权优化量化步长的方式提出了基于视觉特性的零树编码算法.视觉权值通过刚能鉴别出的失真阈值JND计算出来.而JND的计算则通过人眼视觉系统的频率敏感度、亮度敏感度、图像内容的对比掩盖效应以及边缘掩盖效应4个特性来计算.实验证明,在相同主观质量的情况下,提出的算法优于原始的EZW/SPIHT算法,可以取得更高的压缩比.     

基于PDC编码的中文文本压缩算法

针对中文文本结构的特点以及传统压缩算法对中文文本压缩的不足,提出并实现了一个基于PDC编码的中文文本压缩算法。该算法采用的是字典压缩方式。根据单个汉字在中文文本出现的概率,采用Huffman编码方式进行前缀变长编码;定义由某个汉字为前缀的词组和短语的深度;对具有相同前缀和相同深度的词组和短语进行局部的定长编码,构成一部压缩编码字典。通过对相同文本分别使用该算法和传统的LZW和LZSS编码算法压缩后得到的数据结果对比,压缩率有2.53%~40.48%的提高,表明该压缩算法有较好的压缩效果。     

基于梯度熵的Otsu图像分割算法

当目标和背景的类内方差差距较大时,传统图像分割算法Otsu会将类内方差较大的类中部分像素划分到类内方差较小的类,造成错误分割,针对这种情况,提出一种基于梯度熵的O tsu算法。利用梯度值分析求出目标和背景的分界点;针对目标和背景分别进行有选择性的线性拉伸,使目标和背景满足类内方差差距小的条件;对处理后的图像采用Otsu算法进行分割。实验结果表明,该算法能有效避免传统Otsu阈值偏向方差大的一类的情况发生,从客观和主观角度进行图像分割质量评价,效果良好。     

适用于低压缩比环境的高效率图像压缩算法

静态图像压缩算法国际标准JPEG目前已广为应用,但其作为通用静态图像压缩算法,实现方法较为复杂,在某些场合并不适用。在深入分析JPEG压缩原理的基础上,通过改进JPEG算法的量化与编码模块,提出了一种基于离散余弦变换（DCT）的简单压缩算法。该算法在低压缩比（压缩比小于15）环境下具有很好的压缩效果,而实现方法却比JPEG简单许多。     

基于图像子块特征的快速分形图像编码算法

根据图像子块的像素分布特征,提出了一种基于方差和DCT变换的混合快速分形图像编码算法,并在此基础上引入了平滑块的概念.该算法在大幅度提高分形图像编码速度的同时,很好地改善了压缩率和解码图像的质量.实验表明该方法具有优良的性能,在编码时间优于方差快速编码方法的前提下,解码图像的质量和压缩率可以好于基本分形图像编码算法.