自适应任意形状ROI编码

在率失真ROI编码算法的基础上结合传统比特平面提升ROI算法提出了一种新的自适应任意形状感兴趣区域编码压缩算法．该算法可根据目标图像的感兴趣区域大小和形状,进行自适应选择,分别对小波系数的低频子带和高频子带依据位于不同区域进行不同的编码,使得在保护特定目标图像信息的同时获得更高的压缩效率．试验结果表明,在16∶1和32∶1的压缩比情况时,该算法可很好满足军事卫星遥感图像压缩系统要求．     

一种基于神经网络的遥感图像压缩编码

为了更好地在恒定压缩率条件下,实现卫星遥感图像的压缩,提出1种将像素分为3类的编码方案．每类采用基于Levenberg-Marquardt算法的双层神经网络进行预测,和基于偏置学习规则的竞争神经网络实现量化．对长城、珠峰、香港等地遥感图像的压缩试验证实了算法的有效性．同时还表明该算法压缩图像的MSE高于距离-权值方法与最小均方误差法,且时间复杂度为O（n）．     

基于人像感兴趣区域的身份照片压缩算法

针对身份照片的压缩 ,提出了一种基于感兴趣区域 (ROI)的 EZW算法。首先通过FC2 VQ(Feature Correction two-stage Vector Quantization)算法检测出感兴趣区域即人的脸部特征 ,然后采用基于感兴趣区域的 EZW算法进行编码。这种编码方法 ,既保证了感兴趣区域的图像质量 ,也使得压缩后的图像存储容量较小     

视觉注意计算模型及其在自然图像压缩中的应用

为了提取自然图像中的主要视觉信息以便更好地对图像进行压缩，提出了一种新的基于感兴趣区域的图像压缩方法.该方法使用一个基于视觉生理和心理物理实验结果的视觉注意计算模型计算图像中的感兴趣区域，并用JPEG算法对感兴趣区域和背景区域采用不同的压缩比进行压缩，对部分图像进行了初步实验.结果表明，用该方法压缩后图像的字节数和每像素比特数等参数均好于JPEG算法；同时压缩后图像在视觉上对比突出了感兴趣区域，有利于对感兴趣区域的观察.     

两种静止图像压缩算法研究

概述了静止图像压缩算法的分类,介绍了各压缩算法的理论基础,阐述了离散余弦算法(DCT)以及离散小波变换(DWT)的基本变换算法,总结了常用于这两种算法的编码方式,并对DCT和DWT进行比较分析．DCT算法简单,运行方便,但有模块效应．DWT算法虽然比较复杂,但由于它有多分辨率分析的优点,从而提高了压缩比,并可以进行渐进传输和对感兴趣区域压缩．最后给出了图像压缩算法的衡量标准．     

基于人像感兴趣区域的身份照片压缩算法

针对身份照片的压缩，提出了一种基于感兴趣区域(ROI)的EZW算法。首先通过FC2VQ(Feature Correction two-stage Vector Quantization)算法检测出感兴趣区域即人的脸部特征，然后采用基于感兴趣区域的EZW算法进行编码。这种编码方法，既保证了感兴趣区域的图像质量，也使得压缩后的图像存储容量较小。     

自适应分块压缩感知的图像压缩算法

均匀分块压缩感知对图像信号进行压缩采样,无法有效地分离出重要区域和背景区域．为此, 给出一种基于图像内容的自适应分块算法,以图像内相邻像素间的灰度差值作为块大小分割的依 据,利用四叉树算法进行图像自适应块大小的划分;并将分块结果根据相邻像素ＤＣＴ系数的差值 大小分成快速变化块、缓慢变化块和过渡块３类,适时分配相应采样率．实验结果表明：给出的算法 对仿真实验选取的图像重构质量高于均匀分块方法１～３ｄＢ,且重构时间减少２０～４０ｍｓ;在重构 质量近似的情况下,重构时间比基于图像块像素方差的块分类方法减少４０～６０ｍｓ．     

改进的压缩边分段采样算法

针对Savage等人的压缩边采样算法，提出一种改进的压缩边采样算法，该算法利用IP包头与分段相关的字段作为重载字段，增加了边信息存储所需要的空间，降低了重构过程的计算复杂度，并采用64位Hash作为误差效验以显著降低多个攻击者同时存在时重构路径的虚警率，而且通过对重构过程的算法优化进一步降低了计算复杂度，对重构路径所需要的包数、计算量和重构路径的虚警率进行比较．结果证明．改进算法远远超过原算法．将原算法重构路径所需要的计算量（所需要计算的Hash次数）从m^8降低到3m^2（其中m为在相同距离的攻击源个数）以下，在同时有20个攻击者时．原算法虚警率已经高达0．99，使其不可用，而改进算法在同时有1000个攻击者的情况下的虚警概率仍然近似为0，因此改进的压缩边采样算法能够很好地应用到大规模DDoS攻击源追踪中。     

适于雷达信号压缩的DCTGA研究

对雷达回波信号进行压缩,可有效减少其传输带宽和节省其存储空间.应用贪婪算法思想,提出了基于离散余弦变换（DCT）的贪婪算法（DCTGA）,并将其应用于雷达回波信号压缩.通过仿真,分析了线性DCT压缩与非线性DCTGA压缩的优缺点,并对DCTGA与DFTGA压缩性能进行了比较.结果表明,与其他压缩方法相比,DCTGA更适于雷达回波信号压缩.     

基于离散余弦变换的MMSE信道估计算法

为了弥补在基于OFDM系统的最小均方误差（MMSE）信道估计方法中采用奇异值分解（SVD）使得算法的性能下降,提出一种利用DCT的能量压缩特性消除信道残留噪声的MMSE信道估计算法．计算机仿真结果表明,该算法的精度有了较大的改善．     

基于SPIHT的静止图像ROI编码算法

结合JPEG2000中比例移位法对感兴趣区域(ROU编码算法的优点,提出了基于多级树集合分裂(SPIHT)算法的ROI图像编码算法.压缩后的码流具有嵌入性特点,支持渐进传榆.实验结果表明,在相同码率下,本算法重建图像整体峰值信噪比低于SPIHT算法,但ROI区域能够得到较好的重建,主观视觉效果好,尤其适用于低码率压缩情况.     

A mathematical morphological approach for region of interest coding of microscopy image compression

A novel mathematical morphological approach for region of interest(ROI) automatic determination and JPEG2000-based coding of microscopy image compression is presented.The algorithm is very fast and requires lower computing power,which is particularly suitable for some irregular region-based cell microscopy images with poor qualities.Firstly,an active threshold-based method is discussed to create a rough mask of regions of interest(cells).And then some morphological operations are designed and applied to achieve the segmentation of cells.In addition,an extra morphological operation,dilation,is applied to create the final mask with some redundancies to avoid the"edge effect"after removing false cells.Finally,ROI and region of background(ROB) are obtained and encoded individually in different compression ratio flexibly based on the JPEG2000,which can adjust the quality between ROI and ROB without coding for ROI shape.The experimental results certify the effectiveness of the proposed algorithm,and compared with JPEG2000,the proposed algorithm has better performance in both subjective quality and objective quality at the same compression ratios.     

红外电视制导目标搜索中ROI提取和编码算法

针对红外电视制导系统提出了一种基于灰度自动检测的ROI算法,并对优化截取内嵌块编码(ECBOT)中的隐式ROI编码算法进行了改进。减小了ROI编码块中背景区域的优先级,提高了ROI区域的图像质量,在低信道速率下对疑似目标可进行高质量显示,使操作人员能够快速完成精确人工导引,并对EBCOT、隐式ROI方法和改进的隐式ROI方法进行了比较。结果表明,改进算法具有压缩效率高,复杂度低且在低信道速率下重建的ROI图像质量好的优点,提高了在大背景下搜索小目标的效率。     

基于注射力集中机制的图像压缩算法

在已有小波压缩技术基础上,充分利用人类视觉具有注意力集中机制的特性,提出了加权小波系的改进方法,对某些人类视觉敏感区域实现可变化压缩比,取得较满意的结果,在图像压缩0比相似的情况下,主观图像质量取得明显改善,实验证明,该处易于解决经典方法较难题解决的压缩问题。     

基于感兴趣区域的图像部分无损压缩方法

在应用整数小波变换和基于层次树的集划分算法的基础上,提出了一种新的基于感兴趣区域的编码方法,该算法利用小波变换良好的空间-频率的局部化特性,通过在编码前提升图像的感兴趣区域的小波系数,使这些小波系数完全独立于背景区域的小波系数,实现了在不传输任何形状信息的前提下,完成各种形状的感兴趣区域的解码．实验结果表明,该算法能够在无失真恢复图像感兴趣区域的同时,提高整幅图像的压缩比．     

CT图像混合压缩算法研究

计算机断层扫描图像数据量往往很大,不利于存储和传输。一种CT图像混合压缩算法被提出,利用CT序列图像间存在相关性,以第一幅图像为参考图像,将后续图像和参考图像进行差值运算,消除图像序列间冗余。同时对图像的感兴趣区域采用哈夫曼无损压缩,对非感兴趣区域采用类似于JPEG基线模式的有损压缩。实验结果表明,新提出的算法在保证CT图像质量的前提下,能够有效地提高压缩比,具有一定的临床应用价值。     

Remote sensing image compression for deep space based on region of interest

A major limitation for deep space communication is the limited bandwidths available. The downlink rate using X-band with an L2 halo orbit is estimated to be of only 5.35 GB/d. However, the Next Generation Space Telescope (NGST) will produce about 600 GB/d. Clearly the volume of data to downlink must be reduced by at least a factor of 100. One of the resolutions is to encode the data using very low bit rate image compression techniques. An very low bit rate image compression method based on region of interest(ROI) has been proposed for deep space image. The conventional image compression algorithms which encode the original data without any data analysis can maintain very good details and haven't high compression rate while the modern image compressions with semantic organization can have high compression rate even to be hundred and can't maintain too much details. The algorithms based on region of interest inheriting from the two previews algorithms have good semantic features and high fidelity, and is     

基于零树结构的感兴趣区图像内嵌编码算法

提出了一种某于内嵌零树编码的感兴趣区图像压缩算法和一种与主观视觉效果一致的描述感兴趣区图像恢复质量的加权信噪比评价方法，该算法采用了一种简单有效的不依赖小波滤波器类型的零树结构感兴趣区模板建立方法，实验结果表明该算法对于甚低比特率图像压缩，在不影响整体视觉质量的情况下，重构图像的感兴趣区域峰值信噪比能提高4dB以上，图像加权信噪比的评价与主观视觉效果一致。