四叉树分块的高光谱图像分布式无损编码

目的 近年来随着光谱成像技术的快速发展,使得高光谱遥感图像能够提供更加丰富的地物信息,然而其所具有的极大数据量给图像的存储、传输和实用带来较大的困难。因此,如何对高光谱遥感图像进行有效编码成为研究热点。方法 基于陪集码的分布式信源编码因其具有良好的压缩性能和较低的编码复杂度而受到重视,在此基础上提出一种基于自适应四叉树分块的高光谱图像分布式无损编码方案。设每个高光谱帧组的第1帧为关键帧,其他帧为普通帧,首先对关键帧进行自适应四叉树分块,然后对每一块与普通帧相应的块进行最佳线性预测,进而根据预测残差确定所需传输的陪集码索引位数以及每个像素的k个最低比特位。结果 本文通过自适应四叉树分块,增强了所形成陪集码的自适应性。所提出的编码方案很好地实现了压缩效果和编码效率的折中。结论 提出的方案能够较好地适应低复杂度环境下对高光谱图像无损编码的需求。     

无损自适应分布式算术编码的研究及应用

目前分布式算术编码研究都是基于先验概率已知的有损压缩,为了实现概率自适应的无损压缩,研究了采用结束字符和概率自适应的编码方式来实现编码,提出了无损自适应分布式算术编码。实验结果表明,该算法拥有更好的压缩效果和更低的解码复杂度,并且在实际应用中,编解码可以同时进行。由于无损自适应分布式算术编码具有编码简单、压缩效果好的优点,故将它和比特面编码结合实现超光谱图像压缩,并将仿真结果与3D-SPECK算法比较,结果表明了该方法可以使信噪比提高0.13-0.37dB。     

基于自适用算术编码的分块无损图像压缩方法研究

为了获得更加准确的残差图像概率分布,以便实现更好的无损图像压缩,提出了一种基于自适用算法编码(adaptive arithmetic coding,AAC)以及几何有限混合模型的分块无损图像压缩方案。首先,该方法将残差图像分成若干非重叠块,然后利用期望最大化算法,通过最大似然估计对混合参数进行了估计,并通过参数的混合几何分布对每个模块的统计数据进行建模。此外,将直方图截断方法用于每个预测误差块,以便减少算法编码中的符号数量,从而降低了出现零次符号的影响。实验结果显示在图像集的压缩比方面,提出的压缩方法优于先进的标准JPEG-2000和JPEG-LS。     

星载图像压缩中的无损预测研究

针对星载遥感图像自相关系数较大时MED预测比较理想,反之均值Mean预测更有优势的问题,融合该两种方法的优点提出了改进的MED预测,使之对多种类别的图像特别是遥感图像能够取得较好的预测效果.此外,从预测相关性、运算复杂度、是否带有自动误码纠偏以及采用Rice算法获得的压缩比等角度进行了两种预测残差映射器的研究,确定了选用带自动误码纠偏的差值映射和可调整的预测方式.当信源干扰多大时选取前像素预测,反之采用MED或改进的MED预测,从而兼顾了压缩比和抗误码两方面,且硬件可实现.     

分布式视频编码技术研究进展

介绍了分布式视频编码与传统视频编码方法思路的不同及各自适用的应用场景,阐述了分布式视频编码的理论基础和目前普遍采用的编解码框架,分析了分布式视频编码中的Wyner-Ziv编解码器设计、辅助边信息生成、虚拟"相关信道"建模等几项关键技术存在的问题及各自解决方案的最新研究进展,最后总结了分布式视频编码的发展与研究方向,并介绍了分布式编码在视频领域的其它应用.     

基于静态串表的图像无损压缩编码方法

结合前像素预测编码方法和Lempel-Ziv-Welch(LZW)编码思想并针对其对于变化频率较高的信号压缩效率较低的问题,提出了一种通过利用图像像素之间相关性构建静态串表对数字图像进行无损压缩的编码方法。通过对前向预测编码处理后的图像数据进行查表编码来实现图像无损压缩。实验结果表明该方法实现简单,压缩效率高于LZW算法和WinZIP算法。     

超光谱影像的分布式信源编码压缩方法

在超光谱影像压缩领域,目前还没有一个公认的标准或已成熟的压缩方法,分布式信源编码(DSC)是一种新出现的应用机制。通过论述超光谱影像压缩中DSC的概念和意义,回顾DSC的理论基础,系统地研讨了超光谱影像压缩中DSC的主要方法,最后给出了DSC应用于超光谱影像压缩的应用前景、发展现状和技术难点。     

基于差分搜索的高光谱图像解混算法

针对高光谱图像解混问题进行研究,发现高光谱图像中各个端元的分布不完全独立,不能将盲源分离方法直接应用于高光谱图像解混。为此,提出了一种基于差分搜索的高光谱图像解混算法。该算法根据高光谱图像丰度非负和丰度和为一特性构造相应的约束项,与互信息相结合作为目标函数,利用差分搜索算法对该目标函数进行优化求解来实现高光谱图像解混。仿真数据和实际数据实验表明,该算法能够有效解决高光谱图像解混问题,与已有其它算法相比,提高了图像解混的精度,并且针对不含纯像元的高光谱图像具有很好的解混效果。     

基于OBDD的灰度图像无损压缩算法

提出一种基于有序决策二叉图(OBDD)的灰度图像无损压缩算法,该算法将灰度图像划分成独立的位平面,利用二值图像的开关性,用OBDD模型来表征位平面,然后对OBDD进行有效的编码,最后用算术编码压缩进一步减少冗余.实验结果表明,本算法的压缩比优于WinZIP.     

基于算术编码的格网DEM压缩技术综述

DEM是三维地形可视化基础,随着DEM数据量的不断增加,对DEM进行编码压缩已成为三维地形可视化的重要研究内容。算术编码是一种基于熵编码的无损压缩编码,能保留重要细节信息。目前基于算术编码的预测模型可分为简单线性预测、拉格朗日预测和最小二乘预测三类,对这三类算法进行了对比分析。指出了算术编码算法在实际运行中存在的问题,对其未来发展提出展望。     

基于整数小波和三维自适应的高光谱图像无损压缩算法

考虑到高光谱图像小波子图的谱间相关性,提出了一种新的基于整数小波的三维自适应预测高光谱图像无损压缩算法。首先用5/3整数小波将高光谱每个谱段图像做小波分解,对不同谱段的相同子带,设计一种新的线性预测器。用与待预测像素有较强相关性的相邻像素自适应地估计预测系数的值。消除了大部分的谱间冗余和空间冗余后,再用JPEG-LS进一步去除残差图像的空间冗余。实验表明,该算法能有效去除多光谱图像间的相关性,较其他压缩算法压缩比有很大提高,且算法简单,便于硬件实现。     

采用谱间预测的高光谱图像压缩方法研究

高光谱图像具有较高谱分辨率的优越性是以其较大的数据量及较高的数据维为代价的,因此有必要研究有效的高光谱图像压缩方法。探讨一种基于谱间预测的高光谱图像压缩方案。考虑到高光谱图像谱间相关性随分辨率的提高而增强,推导出由多个波段对当前波段进行线性预测的预测器系数求解算法,提出了一种参考波段优化选取方法。实验结果表明,该方法能获得较低的最小均方误差,运算速度快,具有实用价值。     

基于JPEG的图像无损分区压缩

为了适应图像的存储和传输,需要对图像进行压缩以减少数据量,因此,许多压缩技术和标准应运而生.利用JPEG压缩标准,根据图像的数据结构将图像进行了分区域操作,从而实现JPEG压缩模式下的无损压缩.实验结果表明,该算法得到的压缩图像在与JPEG同等质量的条件下,数据量要小于JPEG压缩的数据量.     

Three-criterion model of coding as a guarantee of lossless compression of content

An essentially new algorithm of constructive data compression is considered in the present article. The base components in the operation of the new model are specified. It is shown that procedural evaluation of the data packing procedures in the solution of problems involved in combining the principles of constructivism and guaranteed hyper-reduction in processes of digital information compression is supported on the base of a three-factor model of content transformation.     

抖动半调图像跳黑块无损压缩算法

提出了一种有序抖动半调图像跳黑块无损压缩方法。通过分析抖动半调图像特性,对半调图进行分块及块间异或预处理,使其转变为较大面积黑色区域中夹杂着零星白点的二值图像,接着运用跳黑块编码法对其无损压缩。在跳黑块编码中,对只有一个白像素的非黑块采用特定的短码字编码;对其余类型的非黑块采用直接编码。实验结果表明,改进的跳黑块编码能在一定程度上对非黑块进行有效压缩,且新算法不但具有较高的压缩效率,时间、空间复杂度也较低。     

Near lossless coding of sparse histogram images based on zero-skip quantization

Multimedia Tools and Applications - This paper introduces a zero-skip quantization (ZS.Q) scheme for the near lossless coding of sparse histogram images. Increases in the range of pixel values and...     

分布式视频编码关键技术及研究进展

系统地阐述了分布式视频编码(distributed video coding,DVC)技术框架的基本原理和近五年的发展历程;列举了国内外多个研究小组的基本思想研究现状;分析了分布式视频编码技术的发展趋势;揭示了技术的关键和研究热点;展望了该技术在信息安全、可伸缩编码、多描述编码以及光场编码中的应用前景.     

Simple fast and adaptive lossless image compression algorithm

In this paper we present a new lossless image compression algorithm. To achieve the high compression speed we use a linear prediction, modified Golomb–Rice code family, and a very fast prediction error modeling method. We compare the algorithm experimentally with others for medical and natural continuous tone grayscale images of depths of up to 16 bits. Its results are especially good for large images, for natural images of high bit depths, and for noisy images. The average compression speed on Intel Xeon 3.06 GHz CPU is 47 MB/s. For large images the speed is over 60 MB/s, i.e. the algorithm needs less than 50 CPU cycles per byte of image. Copyright © 2006 John Wiley & Sons, Ltd.