基于小波变换的图像感知熵编码

本文提出一种基于小波变换的图象感和熵量化编码方法，此法首先通过小波变换将图像在频率域内进行分解；然后在充分考虑人眼对图象的视觉效果的基础上对小波系一化和行程编码；最后针对小波系一化和行程编码所得的码字分布特性，采用感知熵编码实现编码码率趋近于图象的感知熵，采用该方法可在保证一定图象质量的情况下，消除冗余信息，提高图象编码的压缩比。     

基于多进制小波变换的图象压缩编码

首先介绍了多进制小波理论,然后提出一种基于多进制小波的图象压缩编码方法,通过对具体影象的实验,证明了该方法的可行性和优越性。     

高质量运动图象压缩编码的小波变换方法研究

研究基于小波变换的高质量运动图象压缩编码方法。通过对运动估计后图象内的帧内编码宏块首先进行离散余弦变换（ＤＣＴ）编码,然后再对整幅图象进行小波变换（ＷＴ）与零树编码,从而达到运动图象的高质量压缩编码目的。     

基于小波变换的实时图象采集系统

描述了一种采用小波变换分解的实时图象采集系统的方案，该系统采用了一种特殊的正交小波分解快速算法，并选用了新型的80960CA芯片作为系统核心，从而保证了对512×512真彩色图象的动态实时采集。     

小波变换在图象压缩中的应用

本文讨论了数字图象数据信息压缩的有关技术问题，文章首先简要介绍了传统的Ｈｕｆｆｍａｎ编码方法的然后提出利用正交小波变换对图象进行分解，结合Ｈｕｆｆｍａｎ编码法图象进行编码，压缩的技术。     

基于小波变换和矢量量化的人脸图象压缩

在图象的压缩编码中，矢量量化可以利用某特定类图象（加人脸）的统计特性，为了在高压缩比下获得较好的压缩效果，提出了一种新的小波变换域内进行矢量量化的算法，该算法用树结构表示小波变换域系数，并根据各节点值的重要程度，从每一棵树中提取一个矢量，然后进行矢量量化；解码时，为了使矢量分量能正确地返回到原来树中的正确位置，需利用EZW^[1]、SPIHT^[2]算法的思想标记这棵树，因为这样才能充分利用父子相关性和兄弟相关性，从而显著地减少了标记信息，在提取矢量时，可用简单的阈值剪枝算法，也可用SFQ^[3]的最佳剪枝算法，而且后者能进一步提高峰值信噪比，用该算法对人脸图象进行的压缩试验结果表明，在高压缩比（100:1左右）下，恢复的图象质量（视觉效果和峰值信噪比）比通常的小波压缩算法（如EZW，SPIHT、SFQ等）好得多，该算法特别适合于对特定类图象的压缩。     

基于小波的彩色序列图象压缩编码

此文提出了一种基于小波变换的运动估计算法，时间复杂度比常规算法降低了一个数量级，同时在估值精度上可与常规算法媲美。利用更佳频率分辨率小波分解处理运动补偿余量误差善了复现图象质量。实验结果表明，该算法在高压缩比情况下图象复现质量显著优于ＭＰＥＧ－２，具有广阔的应用前景。     

一种基于小波变换的静态图象压缩编码方法

本文介绍了一种利用小波变换对静态图象数据进行压缩编码的具体方法。主要内容包括小波变换在图象压缩编码中的应用原理、变换域的量化、数据编码技术，以及计算机模拟结果和评价。文中描述了一种实用的基于小波变换的图象数据压缩算法。     

基于小波变换的图象水印嵌入方法

数字水印技术作为数字产品版权保护的一项新技术，已受到越来越多的关注，为保证水印的安全性，提出了一种基于小波变换的水印嵌入方法，即在嵌入之前先对水印做置乱处理，然后根据小波变换后，高、低频分量的特点，在高频部分嵌入较多的水印信息，而在低频部分嵌入较少的信息，亦即利用小波变换的层次结构，将同一水印反复嵌入到不同的位置，实验证明，该方法对剪裁、JPEG压缩和锐化等图象退化处理均具有一定的抵抗力，是一种行之有效的水印嵌入方法。     

基于多尺度均值和小波变换的Internet图象可分级压缩编码传输技术

图象具有直观、具体和生动等特点,同时,包含十分丰富的信息而被人们所重视。然而,利用浏览器在Ｉｎｔｅｒｎｅｔ网上进行信息搜索时,其图象信息的传输消耗了大量的传输时间。针对该问题,提出了基于多尺度均值的图象分级技术,即按分块取均值生成不同空间分辨率的图象,并采用基于小波理论的图象分层压缩编码技术来分级压缩编码,从而进一步降低了比特数。传输时可按空间分辩率由低到高的次序进行,这样,不仅大大加速了信息访问速度,同时为用户提供了多种选择的灵活性。     

采用模糊字典编码的小波图象压缩方法

本文讨论了采用小波变换进行图象压缩的基本方法。并根据小波变换域数据的基本特性，在字典编码算法的基础上提出了二维模糊字典编码算法，将传统的变换压缩方法中的量化和编码部分有机地结合起来，并取得了较好的压缩效果     

基于小波变换的三维医学图象压缩技术的研究

满足诊断要求的医学影像无失真压缩编码技术的研究是图象压缩编码研究的新领域,也是ＰＡＣＳ系统和远程医疗诊断系统研究的热点之一。该文正是以ＣＴ,ＭＲＩ等医疗成像设备在临床应用时一次检查产生的人体某一部位的多帧断层图象组为对象,取目前编码领域最具潜力的小波变换技术,并将小波变换由二维推广至三维,同时将二维工邓列图象组视为三维图象而开展的医学影像编码技术研究。实验结果表明,在经临床医师确认的失真门限附近,     

一种基于小波变换各尺度相似性的静止图象压缩方法

小波变换具有良好的空间 -频率局部化性能 ,主要表现在频率压缩特性、空间压缩特性、系数分布的相似性 3个方面 ,这些特性都有利于进行图象压缩 .但是早期的小波压缩算法大多没有利用系数分布的相似性 .该文借鉴了零树算法和 Rinaldo块预测的思想 ,提出了一种新的旨在压缩重要小波系数结构性冗余的静止图象压缩方法 ,实验结果证明了这种方法的有效性 .     

基于小波变换的图像压缩感知

针对图像变换后系数采样数量和图像重建质量之间的矛盾,从图像的结构和纹理特性出发,提出基于小波变换的图像压缩感知算法.讨论图像经过多尺度小波变换后系数的稀疏性,保留图像变换后的低频系数,只对高频系数进行测量,同时利用正交匹配追踪算法重构高频系数.实验仿真结果表明,该算法能有效提高图像重建质量.     

基于小波分解的分形压缩图象增强

讨论分形解码结果图象的特点,基于分形码对图象的放大作用,用小波提取放大图象中的高频信息,再用小波图像融合方法增强图象细节,同时用小波的局部极大值的Ｌｉｐｓｃｈｉｔｚ指数调整方法去除结果图象的块效应,直接提高压缩结果图象质量,可用于改善高压缩比的分形压缩解码结果图象质量。     

用于图象压缩的小波变换电路研究

小波变换已经被新一代图象压缩国际标准JPEG2000所采用.如何有效地实现小波变换电路是影响其推广应用的关键技术之一.本文提出一种通用型基于提升滤波和分时处理的流水线式电路结构,它可以用较少的运怂算电路实现小波变换.其中,在图象块的边界处理上,设计了一种简捷的延时、选通结构.对于JPEG2000无损压缩选用的(5,3)小波变换,本文在FPGA电路平台上进行了实验,实现了无损变换.     

多小波图象变换的统计分析

多小波是一种新的小波,多小波的应用更是近几年才日见兴起,因此,有关多小波图象变换的一些基本统计数据,如均值、方差、量化后零系数的比例等等,尚未见诸学术刊物,而这些数据又是从事多小波图象编码研究的基本依据。从学术刊物和互联网上收集了5种不同性质的多小波,对这些多小波图象变换特性进行了详尽的统计分析。通过统计分析发现：（1）图象经过CL多小波变换后,能量不但汇聚在最低分辨率的子图象上,而且还进一步汇聚在最低分辨率子图象的第一个分量上,因此,CL多小波最适合图象编码;（2）图象经过CARDBAL多小波变换后,能量不但汇聚在最低分辨率的子图象上,而且还平均分摊在最低分辨率子图象的4个分量上,因此,通过相关性编码可以大幅度提高CARDBAL多小波图象编码的压缩比;（3）图象经过GHM多小波变换后,最低分辨率子图象的能量既不是集中在一个分量上,也不是平均分配在4个分量上,因此,尽管GHM是最早发现的多小波,且是目前最为常用的多小波,但它其实并不是图象编码的首选。     

一种改进的基于小波零树的图象编码算法

针对极低码率下图象的压缩编码问题,在小波零树编码方法的基础上提出了一种新的低码率图象压缩算法,该方法对处于水平和垂直两个方向的高频子带系数采用变换的方法进行了系数重排,以产生新的树结构,这样使得位于这两个方向的高频子带内的重要纱数集中于各个相应子带的低频位置,且所生成树的能量集中性较好,故可以有效地提高编码效率,并能提高对重要系数的传输效率,经过实验证明,使用此方法得到的重构图像其主观视觉效果良好,而且与Shapiro提出的嵌入式零树小波（EZW）算法相比,重构图象的峰值信噪比（PSNR）值在梓同码率的情况下有了较大的提高。     

基于小波变换的图象镶嵌方法

本文提出了一种基于小波变换的图象镶嵌方法,小波变换具有多分辩分析特性,极适合解决图象镶嵌边缘灰度不连续问题。实验表明该方法具有良好的视觉效果。     

多小波图象编码

首先,与许多有关多小波的文献不同,该文从Ｍａｌｌａｔ多分辨率分析的角度叙述多小波理论,并由此推导出多小波变换的快速算法;其次,结合二种常用的多小波图象变换预处理方法,提出了一种新的预处理方法,最后,揭示了经多小波分解后,同一幅矢量子带图象不同分量图之间的相关性,并利用这种相关性进行图象编码,理论分析和实验数据都表明,多小波图象编码是一种很有潜力的图象编码方法。