基于DCT和DWT图像编码方法的比较

1.引言 JPEG标准已运作了十余年,是目前世界上最为流行的静态图像压缩标准之一,JPEG算法以DCT(Discrete Co-sine Transform)作为其核心内容,采用此标准当压缩比达到20倍时图像基本不出现可见的失真,然而,随着图像压缩比的进一步提高,JPEG算法通常会出现较为强烈的“块噪音”现象,而这种失真又是人眼所非常敏感的。基于DWT(Dis-crete Wavelet Transform)的图像编码技术借助小波变换,将图像信号分解为具有不同空间分辨率、频率特性和方向特征的子带信号,实现了低频长时特征和高频短时特征的同时处理,使得信号的分解更适合于人的视觉特性和数据压缩的     

一种新的基于DCT的图象编码法

针对ＪＰＥＧ在高压缩比情况下，解压图象的质量较差，近年来提出了不少改进算法。ＤＣＴ的零树编码（ＥＺＤＣＴ）［１，２］是效果最好的算法之一，但其仍无法克服基于ＤＣＴ的算法所固有的缺点——方块效应。此文提出一种层式ＤＣＴ的零树图象编码方法（ＥＺＬＤＣＴ），与ＥＺＤＣＴ相比，能较好地消除方块效应；并且对复杂的图象（如“Ｂａｒｂａｒａ”，“Ｇｏｌｄｈｉｌ”等），在相同压缩比的情况下有更高的ＰＳＮＲ值。     

基于层次DCT变换的嵌入式图像编码方法

提出了基于层次DCT变换的嵌入式零树编码方法.尽管嵌入式零树编码方法首先使用于小波变换,但结合层次DCT结构,基于DCT的嵌入式零树编码方法依然可以取得很好的压缩效果.层次DCT首先将输入图像划分为8×8的图像块,然后对这些图像块进行第1层的DCT变换.因为相邻的DC系数高度相关,并且特别影响低比特率时的压缩效果,因此第2层的DCT变换被应用于这些DC系数上.这一过程重复进行,直到最后一步为止.因为DCT图像块通过重新组织,可以看做是类似于小波变换的子带结构,因此可以使用嵌入式零树编码方法.实验结果表明,所提出的基于层次DCT变换的嵌入式零树编码方法具有较低的计算复杂性和很好的压缩效果.例如,与JPEG相比较,对标准的512×512Lena图像的而言,此方法可获得0.8dB～1.7dB的提高.为了去除低比特率压缩所引起的图像块效应,提出了基于Sobel算子的后处理算法.实验结果显示,所提出的后处理算法对解码后的图像不论是主观效果还是客观效果均有提高.     

一种基于DCT的快速分形图像编码方法

分形图像编码能获得很高的压缩比，但存在编码时间过长的缺点。本文根据离散余弦变换(DCT)能量集中的特性，提出一种基于DCT的快速分形图像编码方法。实验结果表明，该方法与传统的分形块编码方法相比，编码速度有很大提高，并能获得较高的峰值信噪比(PSNR)。     

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。     

基于小波分析的嵌入零树图像编码

文章提出了一种基于小波分析的嵌入零树编码方法,主要探讨嵌入零树编码的编、译码流程和方法,并通过编码示例给出编码过程和试验结果。该方法在压缩编码中不要求使用原始图像,能在保持良好的图像质量的同时大大减少计算量,和现有的文献给出结果进行比较,该算法得到了较好的图像质量和高压缩比。     

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。     

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。     

基于小波零树的图像编码优化方法

Shapiro提出的小波零树编码(EZW)方法是一种有效的基于小波变换的图像编码方法.通过对Shapiro零树编码方法进行研究,提出了一种利用检索方式保存高频细节分量的方法,有效地消除了同一子带内高频细节分量的数据相关性.仿真实验表明在相同的压缩比下,该算法较原EZW算法在一定程度上提高了图像的压缩质量和编码效率.     

基于小波零树的图像编码优化方法

在研究Shapiro零树方法进行图像小波编码的基础上,提出了一种基于小波零树的图像编码优化方法.本方法引入了门限调整因子的概念、改变了零树的传统定义,并通过定义多级零树根和最高频子带单独编码等措施,对Shapiro零树编码方法进行了改进.实验表明,该方法不仅可以加快编码速度,而且可以获得具有较高压缩比、信噪比和较好视觉效果的恢复图像.     

基于三维离散余弦变换的彩色图象压缩编码

离散余弦变换对图象信号有近似最优的去相关能力，但多维的变换公式一直没有给出，为此深入研究了三维离散余弦变换，提出了任意尺寸的三维函数f(x,y,z)的正交离散余弦变换公式，克服了以前系数的取值必须相等的缺点，并将之应用于彩色静止图象的压缩编码中，使得彩色图象的R，G，B3帧可以作为一个整体同时进行变换，极大地去除了图象R，G，B3帧间的相关性，理论分析和实验结果表明，在大幅度地增加压缩比的同时，峰峰信噪比也有明显提高，并且与国际标准JPEG，MPEG有很好的兼容性。     

基于四叉树的多灰度级图像压缩编码方法研究

近年来，随着可视电话，会议电视，人机交互和虚拟现实等多媒体技术的发展，促使人们不断探讨图像编码方法。本文分析了传统的四叉树编码过程及其不足之处，为此，提出了一种新的改进方法以实现渐显系统图像的压缩编码，使压缩比有了明显的提高。     

图像压缩中的几种编码方法

首先讨论了几种经典的图像编码算法：行程编码压缩算法、哈夫曼编码压缩算法、LZW压缩算法及离散余弦变换，并给出了各自的压缩原理和特点，然后介绍了几种较新的图像编码方法，这些编码方法分别使用了分形技术、小波技术和人工神经网络技术，并且简要叙述了这三种技术的原理、算法步骤、优缺点，还对这些技术的发展进行了展望。     

基于DCT编码的新进展

目前，DCT编码在JPEG、MPEG、H．26x等编码标准中有着广泛的应用，但随着Shapiro关于小波的嵌入式零树小波编码以及Said等人提出的集合分裂等级树编码的成功应用，使图像及视频信号的压缩编码提高到了新阶段，这虽然对传统的DCT编码提出了挑战，然而，Xiong等人利用嵌入式DCT块变换之间直流系数(DC)的高度相关性也能获得较高的编码性能，因为对DCT后的系数进行重组，同样具有小波多分辨率图像的特性。此外，基于形状自适应DCT、区域支撑DCT以及形态DCT的提出，还有利用DCT系数实现信息隐藏、图像大小调整、模式识别等等，都将DCT功能与性能推向更高层次，使得基于常规的DCT编码有了更大的应用与发展空间。为使人们对DCT编码现状有一概略了解，在对该技术进行深入分析与研究的基础上，对该技术作了概略介绍，并对DCT编码发展进行了展望。     

基于特征值的快速分形图像编码算法

基于分形图像编码算法的仿射参数,研究了值域块方差、比例因子s和均方误差之间的关系,分形图像编码的收敛特性和比例因子s的取值特点,在此基础上提出了特征值算法。实验证明该方法可显著减少编码时间,提高压缩比。     

基于小波变换的声呐图像压缩方法

提出了一种新的基于小波变换的声呐图像压缩方法：对于小波变换后的系数采用基于零块的编码，充分挖掘小波系数能量集中的特点；在熵编码时使用上下文量化技术来减少上下文个数以提高编码效率。实验结果表明，使用本文的算法压缩声呐图像能够得到较高的压缩比和较好的图像质量。     

精细可伸缩视频编码中的增强层编码方法研究

提出了一种新的子带编码方法来对精细可伸缩视频编码中的增强层进行编码。在这种编码方法中,首先通过重排DCT残差系数形成子带,然后利用同一子带相邻系数的相关性来消除数据冗余。实验结果表明文章提出的增强层编码方法比原来的FGS增强层编码方法具有更高的编码效率。     

一种基于配对相关变换的多描述图像编码方案

多描述图像编码能够使图像数据在多个有损信道中传输,并允许某些信道的数据发生丢失的情况下,仍能重构出可接受的图像质量。对基于配对相关变换的多描述图像编码方法进行了分析,并把它结合到JPEG编码算法中,最后给出了编码的验证结果。     

基于整型小波变换和嵌入式零树编码的医学图像压缩

对给定的医学图像采用基于“提升”算法的整型小波变换,对变换后的小波域图像编码。编码时,针对医学DICOM标准的数据结构,在小波零树编码的基础上,根据不同频率子带的小波系数对恢复图像的重要程度进行不同处理。实验证明,该方法视觉效果良好,实现了医学图像的无损压缩,有较好的压缩比和压缩效果。