基于三维整数小波变换的高光谱图像编码方法

高光谱图像是一种数据量很大的三维图像,在存储和传输之前必须对其进行有效的压缩。本文提出了一种基于三维整数小波变换的高光谱图像压缩编码方法,首先利用三维整数小波包变换去除高光谱图像的空间和谱间冗余,然后对变换后的每个子带的小波系数构造子带重要性树,通过子带重要性树的分裂对小波系数进行三维嵌入零块编码,最后为了进一步提高编码性能,把编码输出的二进制符号送入算术编码器并结合高效的上下文模型进行熵编码。对4组场景的AVIRIS高光谱图像进行测试,结果表明该方法的编码性能略优于3DSPIHT和3DSPECK算法,同时该方法还支持高光谱图像从有损到无损的渐进传输。     

小波视频图像编码压缩中小波基的选择

小波变换用于图像压缩时，选用不同的小波基会对编码产生不同的影响。本文分析了小波基的正则性、消失矩等一些特性，以及双正交小波、正交小波在进行图像编码时的优缺点，并通过实例析，得出Daubechies 5／3双正交小波基能够提供良好的视频图像压缩效果和主观视觉效果。     

二维小波变换在JPEG2000图像编码中的应用

为研究小波变换的性能,本文运用Matlab编程语言对基于二维小波变换的JPEG2000图像编码器进行分层压缩仿真,测试分解层数与量化步长对图像编码的影响,和JPEG2000中不同小波基的选择对图像压缩效果的影响。实验结果表明小波的分层压缩可以获得任意压缩比的图像,要根据图像类型和所需压缩比选用小波基。实验结果对小波变换在图像编码领域的应用有理论价值及实际意义。     

基于分层系数方法的无损小波图像编码

本文介绍的是一种将整数小波系数划分为多层小波系数进行编码的方法。这种分层系数编码的方法为开发系数间关系提供了更佳途径。无论在有损或无损编码方面,都表现出良好的性能。实验结果显示,分层系数编码,比传统的S+P,以及JPEG-2000,提供了更为出色的空间域无损编码性能。在有损编码方面,AN以在0.2-3.2bpp范围之内,将S+P的PSNR值提高1至3dB。     

基于映射的图像多角度复小波变换

图像处理已经广泛应用于诸多领域。信号和图像处理领域中非常有用的工具——离散小波变换(DWT)只能从水平、垂直和对角3个方向分解图像,分解的相位信息也相对较少。针对这种情况,提出了基于映射的复小波变换,其展现出了良好的方向性和平移敏感性,相位信息也易于获取且清晰。试验分析结果表明,基于映射的复小波变换能够很好地实现图像的多角度分解和图像完全重构,并且设计容易,其应用前景广泛。     

基于Matlab的JPEG图像压缩编码仿真实现

首先介绍了基于离散余弦变换的JPEG图像压缩编码算法,接着用Matlab 6.5对标准灰度图像进行仿真,并对同一幅Lena图像作不同的压缩,绘制了率失真曲线.实验结果表明,在很大的压缩范围内,在不同的压缩比和编码比特率下,重建图像的峰值信噪比都在30 db 以上,仍然能满足人们的视觉需要.对图像作不同的压缩,满足了不同的场合、不同的控制码率下要求不同的图像质量的实际需要.用Matlab做仿真实验,方法简单而且误差小,大大提高了图像压缩的效率和精度.     

一种基于三维小波变换的图像编码算法

提出了一种新的基于三维小波变换的图像序列压缩算法.该算法在量化编码时,着眼于"体",采用平面与纵向相结合的形式组织系数,并对运动程度不同的区域以及帧内不同特性的区域加以区分.以QCIF格式的标准序列图像Miss American作为测试图像进行实验,实验结果表明该算法有效可行,主观质量较好,无方块效应.     

一种基于DCT和置乱变换的数字图像水印算法

论文给出一种新的基于离散余弦变换和图像置乱的数字图像水印算法.先将要嵌入到数字图像中的水印图像进行置乱,然后用基于离散余弦变换的算法将其嵌入到数字图像中.试验结果证明,这种算法具有很好的鲁棒性,可以有效地抵抗剪切和JPEG压缩等攻击.     

基于小波变换的图像空间分层压缩编码新算法

图像压缩算法如EZW和SPIHT都具有较高的压缩率,为了能使图像压缩编码算法同时具有较高的压缩率和良好的压缩性能,分析了SPIHT算法,在相同压缩效率的情况下,将其进一步改进,使其具有空间可分层特性.提出了改进的分层SPIHT算法(SSPIHT).实验结果显示了新算法的有效性.     

基于DCT数字水印算法的Matlab实现

数字水印技术是近年来图像保护技术研究的一个热点,通过对数字水印技术的空间域算法和变换域算法的分析。提出了一种基于DCT变换的图像数字水印算法MATLAB实现。实验结果显示出了MATLAB在数字水印技术处理中的方便性和高效性。     

基于小波变换的STM图像处理的研究

根据扫描隧道显微镜(STM)的特点,将小波变换应用于扫描隧道显微镜的降噪、增强及融合方法进行了阐述.对于不同仪器和不同扫描样品的图像,选用不同的小波基函数和分解层数进行分解和重构,结果表明,利用小波变换对扫描隧道显微镜图像进行处理是有效的、可行的,图像质量得到明显提高.     

基于小波变换的AFM图像处理的研究

根据原子力显微镜(AFM)图像的特点，对小波变换应用于原子力显微镜图像的降噪、增强及融合方法进行了阐述，采用原子力显微镜对无磨料低温抛光后的铝合金(LY12)表面进行检测，并利用所述方法对扫描图像进行了处理。结果表明，利用小波变换对原子力显微镜图像进行处理是有效的、可行的，图像质量得到明显提高。     

基于小波变换的图像增强技术研究

利用小波变换后特有的图像数据结构,将小波分析与传统的增强方法有机地结合起来,进行了图像增强方法的探讨和研究.实验结果表明,使用该方法后原图像中较模糊、对比度差的细节得到增强,纹理清晰,层次感强,其处理结果比传统的图像增强方法更令人满意.     

基于小波变换的图像降噪技术研究

根据小波变换和噪声信号的能量分布特性,提出了一种先用小波变换对含噪图像进行多尺度分解,求出各尺度小波变换高频系数的噪声方差和阈值,利用各尺度的阈值对高频系数进行处理,然后利用小波变换系数重构图像,实现图像降噪的方法;实验结果说明该方法既可以有效地降低噪声,又可以较好地保持图像细节。     

基于小波变换的磁共振图像去噪方法研究

小波变换用于图像去噪的思想20世纪90年代就已经提出,然而前人所提出的这种方法对于磁共振图像去噪的效果并不理想.磁共振图像经这种小波变换去噪后,纹理特征被弱化,图像的边缘变得模糊.针对以上问题,提出了基于小波变换的图像去噪新方法.此去噪方法与经典的小波去噪方法不同,该方法不依赖图像大小来判断门限,不需方差信息.采用本方法处理的噪声图像与经典方法相比,图像的边缘信息更清晰,纹理特征增强,去噪能力也得到增强.     

傅里叶变换与小波分析的对比研究

小波是近十几年才发展起来并迅速应用到图像处理和语音分析等众多领域的一种数学工具,是继110多年前的傅立叶(Joseph Fourier)分析之后的一个重大突破,无论是对古老的自然学科还是对新兴的高新技术应用学科都产生了强烈冲击。本文先简单回顾傅里叶变换讨论其优缺点,然后讨论如何克服其缺点和引入窗口傅里叶变换,继而引入小波的基本概念,重点探讨在大多数情况下小波变换优于傅里叶变换的内在原因。     

基于小波变换的中值滤波图像去噪

针对含噪图像提出了一种更为有效的去噪方法,即先对图像进行小波变换,然后对变换后的各频带子图像进行自适应中值滤波,接着再进行小波反变换,可得到降噪后的图像,同时较好地保持了图像的边缘信息.实验结果表明该方法是有效的.