基于上下文的分块图像联合压缩加密算法

为了研究图像压缩与加密同步进行及提高安全性问题, 提出了一种基于改进零树结构的分块图像联合压缩加密算法, 将图像对应不同分块区域映射到相应子带中。利用密钥对图像压缩产生的原始上下文进行修正, 然后与判决一起送往自适应算术编码器实现图像联合压缩加密。由于自适应算术编码的概率跳转规律复杂, 相对概率固定的区间分裂算术编码安全性更好。对所提出的算法进行仿真, 结果表明：与原始图像压缩算法相比较, 所提出的算法具有基本相当的压缩效率; 而采用的图像分块方法能够灵活地控制不同区域图像的相对质量及更好地实现信息安全防护; 使用不同的密钥可以进行分块加密, 实现了对重要信息的隐私和机密保护。     

图像自适应分块的压缩感知采样算法

目的 在图像压缩感知过程中,不管是整体采样还是固定分块采样,都不能充分利用图像的稀疏性,存在采样率与图像重构质量的矛盾。提出了一种基于图像纹理变化的自适应分块感知采样算法ABCS(adaptive block compressed sensing),再结合JPEG量化思想,在不降低图像重构质量的前提下降低采样率,更大地提高压缩比。方法 首先进行图像预分块,计算分析各块纹理复杂度,当图像块纹理复杂度低于相应阈值,选择最佳采样率对各块观测采样,当图像块纹理复杂度高于相应阈值,需再分块,重复上述步骤,达到最小16×16块时停止分块。当最小块的纹理复杂度高于最大阈值采用JPEG量化编码,其他块选择匹配的采样率,以压缩感知方式压缩。结果 ABCS算法与典型的压缩感知重构算法结合并与其原始算法比较,在相近采样率条件下,图像重构质量提高明显,尤其在低采样率下性能更佳,如20%采样率下重构图像PSNR值达到30 dB左右。结论 提出的自适应的分块采样充分利用图像的稀疏分布,提高压缩感知的效率;高复杂纹理块采用JPEG编码处理,避免了重构质量差的缺点,同时减少了重构时间。     

基于块自适应量化的SAR复数图像实时压缩算法

随着合成孔径雷达（SAR）分辨率的提高，实时成像处理器单位时间内产生的图像数据越来越多，需要有效的复数图像压缩算法来降低数据存储、传输的负担。复数图像压缩算法可以在保证数据有效性的前提下减少数据量，复数图像的压缩有相位保持的特殊问题。普通光学图像的压缩方法不适用于复数图像的压缩，同时SAR图像的斑点噪声和相位的随机性也增加了压缩难度。通过考察复数图像数据的特性提出了在消除频率域冗余的基础上使用块自适应量化的SAR复数图像压缩算法。块自适应量化方法很好地适合复数图像数据动态范围大的特性，减小了量化误差。压缩前后SAR图像参数指标，如分辨率、积分旁瓣比、相位干涉效果图等表明，本文的方法可以有效地保留复数图像相位和模值信息，在一些情况下压缩比能够达到16：1。而且该算法复杂度不高，易于实时实现。     

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。     

基于参数自适应滤波器的抠图优化算法

针对应用目标图像滤波算法进行图像抠图时,参数需要根据不同图像进行手动调整的问题,提出了一种使其参数自适应的方法。该方法借鉴了图像评价的思路,将图像以不同半径分块后,利用图像各个分块值的平均梯度变化,确定半径值,从而达到了自动产生合理参数的目的。同时在抠图实验中,运用该自适应滤波算法对数字抠图中的掩膜值进行计算优化。实验结果表明自适应化后的滤波算法能够很好地捕捉图像中的细节,达到自适应的目的。     

基于HEVC与聚类算法的计算机桌面图像压缩算法

对基于HEVC与聚类算法的计算机桌面图像压缩方案进行研究,将计算机桌面图像进行自适应块分类,利用颜色聚类算法对块进行颜色聚类,简化颜色总类、节省码流、改善编码性能。再利用HEVC帧内预测编码算法对块进行压缩,为高清分辨率计算机桌面图像网络共享,提供高效的图像压缩方法。     

基于双子代差分演化和自适应分块机制的多聚焦图像融合算法

基于分块的多聚焦图像融合算法是多聚焦图像融合领域中的一个重要算法。基于差分演化的多聚焦图像融合算法将图像分块大小作为差分演化算法的种群,通过多次演化,最后获得使融合图像效果最好的图像分块。为克服标准差分演化算法由于丢失父代种群的部分信息导致收敛速度变慢、全局搜索范围较小,以及当对应图像块的清晰度相等时该算法的处理方式会改变源图像的像素值的缺点,在原算法的基础上,引入双子代机制和自适应分块机制,提出一种基于双子代差分演化和自适应分块机制的多聚焦图像融合算法。在演化过程中生成两个子代种群,最大程度上保留父代种群的信息,扩大全局搜索范围,提高算法的收敛性能;利用自适应分块机制,当出现图像块清晰度相等的情况时,将图像块分解成更小的图像块,然后再进行清晰度的比较,使改进算法获得的融合图像比原算法获得的效果更好,而且不会改变源图像的像素值。实验结果表明,基于双子代差分演化和自适应分块机制的多聚焦图像融合算法可以获得比原算法效果更好的融合图像,而且收敛性能更好。     

自适应多尺度分块压缩感知算法

目的 基于小波域的多尺度分块压缩感知重构算法忽略了高频信号在重构过程中的作用,丢失了大量的边缘与细节信息。针对上述问题,提出一种自适应多尺度分块压缩感知算法,不仅合理利用低频信息还充分利用图像的高频信息,在图像细节复杂度提高的情况下保证图像重构质量的提高。方法 首先进行3层小波变换,得到一个低频信号和9个高频信号,分别进行小波逆变换后分成大小相同互不重叠的块,对低频部分采用2维邻块边缘自适应加权滤波的方法进行处理,对高频部分采用纹理自适应分块采样,最后利用平滑投影Landweber（SPL）算法对其进行重构。结果 与已有的分块压缩感知算法、基于边缘和方向的分块压缩感知算法和基于纹理和方向的分块压缩感知算法相比,本文算法在不同的采样率下,性能均有所提升,代表细节信息的高频信号得到充分重建,改进的算法所得到的重建图像具有较高的分辨率,尤其对细节较为丰富的图像进行重建后具有较高的峰值信噪比;2维邻块边缘自适应加权滤波有效的去除了重建图像的块效应,且重建时间平均减少了0.3 s。结论 将三层小波变换后的高频分量作为纹理部分,利用自适应多尺度分块重建出图像的轮廓与边缘;将低频分量直接视为平坦部分,邻块边缘自适应加权滤波重建出图像细节,不仅充分利用了图像的高低频信息,还减少了平坦块检测过程,使得重建时间有效缩短。经实验验证,本文算法重建图像质量较好,尤其是对复杂图像明显消除了块效应,边缘和纹理细节较清晰。因此主要适用于纹理细节较复杂的人脸图像、建筑图像和遥感图像等。     

DCT图像压缩方法的改进及其应用

利用基于二维离散余弦变换（DCT）的方法进行图像压缩,通过设置自适应量化截断阈值来控制图像压缩数组的大小。为了加快运算速度,在图像压缩部分利用快速DCT算法;并直接对量化后的非零系数进行存储,而不采用熵编码的方式。在解码端,针对量化产生的块效应,利用基于自适应邻域的思想进行后处理。所提方法进一步提高了图像的峰值信噪比和主观视觉质量,并且达到了实时在线处理的要求。文中所提基于DCT的图像压缩方法在一个基于视觉位置反馈的二自由度机械臂远程控制系统中得到实际应用。     

结合图像信号显著性的自适应分块压缩采样

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,本文提出了一种基于显著性的自适应分块压缩采样方法。根据图像信号的显著性,该方法利用四叉树算法进行自适应图像分块,有效分离出重要区域和背景区域。根据区域块的显著度动态设置观测值数量,重要度区域设置高采样率,背景区域设置低采样率,从而提高重要区域的图像重建质量。实验分析表明,在得到更好的视觉效果的同时,本文算法观测值数量较少,且重构图像的PSNR(峰值信噪比)、MSSIM（平均结构相似性）指标,以及运行时间均优于均匀分块压缩采样算法。     

NTT--数论变换算法在图像压缩技术中的应用研究

提出了一种全新的图像数据压缩算法,即数论变换（Ｎｕｍｂｅｒ Ｔｈｅｏｒｙ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍａｔｉｏｎ,ＮＴＴ）算法,证明了在以正整数ｐ为模的整数环Ｚｐ上ＮＴＴ是线性正交变换,以及在Ｚｐ上具有卷积特性等,设计了具有ＦＦＴ类型的快速算法,该算法可采用移位操作实现,其程度优于ＤＣＴ变换,最后通过实例比较,说明了该算法在图像数据压缩中表现出运算速度快、精度高和压缩效果好等优点,ＮＴＴ算法的研究,为图像压     

基于零树小波与分形图像的编码算法结合研究

通过有机结合零树小波编码、分形图像编码，提出了一种基于零树小波和分形图像的小波图像压缩算法，讨论了基于零树小波图像压缩的编码算法机理，提高了算术编码的性能，并对JPEG2000与JPEG效果图像的测试实验结果进行了比较，实验结果表明，JPEG2000的压缩效果优于目前已有的小波图像压缩算法。     

A secret image sharing scheme based on piecewise linear chaotic map and Chinese remainder theorem

In this paper, a secret image sharing scheme, by combining arithmetic compression coding and Chinese remainder theorem (CRT) is proposed. It is well known that arithmetic compression coding method for image has a good compressibility, and it can reduce the size of the shadow image, which consists of sharing values. Usually, a smaller shadow image is convenient to store and transmit. The piecewise linear map is applied to design compression coding scheme, which has the same properties as the conventional arithmetic compression coding. The CRT is used to construct the sharing scheme for compression codes. Meanwhile, it also has encryption effects in the process of sharing. Finally, the security and the effectiveness of the secret image sharing scheme are confirmed by some computer simulation results.

     

基于新型三层误差反向传播网络的图像压缩

基于误差反向传播算法对图像进行压缩的工作已有很多。论文介绍了三层误差反向传播网络拓扑结构和新型二层误差反向传播网络拓扑结构,为进一步提高图像压缩的压缩比和压缩质量,在新型二层误差反向传播网络拓扑结构的压缩层和重建层之间加入一过渡层,使得网络在学习过程中更好地收敛到原始图像。论文提出了新型三层误差反向传播网络拓扑结构并给出了相应算法的严格数学推导过程。经过上机压缩测试,相对于其它误差反向传播算法对图像进行压缩的压缩比、学习速度和压缩质量都有很大提高,取得了很好的效果。     

利用分形编码进行基于形状的图像检索

分形编码在图像压缩方面取得了很好的效果,同时也能够用于基于内容的图像检索。该文结合分形技术,提出了一种有效的抽取特征检索图像的新方法。针对目前基于形状的图像检索领域中存在的问题,首先提出了一种通过构造不规则区域的相似膨胀分形编码算法,该算法能获得较高的压缩比。在图像检索中,该算法用一新的方式提取形状特征,实现了基于该算法的图像检索操作。实验结果表明该文算法能较好地描述图像的形状及空间分布信息,明显地提高了检索效率及准确度。     

Context-based embedded image compression using binary wavelet transform

Binary wavelet transform (BWT) has several distinct advantages over the real wavelet transform (RWT), such as the conservation of alphabet size of wavelet coefficients, no quantization introduced during the transform and the simple Boolean operations involved. Thus, less coding passes are engaged and no sign bits are required in the compression of transformed coefficients. However, the use of BWT for the embedded grayscale image compression is not well established. This paper proposes a novel Context-based Binary Wavelet Transform Coding approach (CBWTC) that combines the BWT with a high-order context-based arithmetic coding scheme to embedded compression of grayscale images. In our CBWTC algorithm, BWT is applied to decorrelate the linear correlations among image coefficients without expansion of the alphabet size of symbols. In order to match up with the CBWTC algorithm, we employ the gray code representation (GCR) to remove the statistical dependencies among bi-level bitplane images and develop a combined arithmetic coding scheme. In the proposed combined arithmetic coding scheme, three highpass BWT coefficients at the same location are combined to form an octave symbol and then encoded with a ternary arithmetic coder. In this way, the compression performance of our CBWTC algorithm is improved in that it not only alleviate the degradation of predictability caused by the BWT, but also eliminate the correlation of BWT coefficients in the same level subbands. The conditional context of the CBWTC is properly modeled by exploiting the characteristics of the BWT as well as taking advantages of non-causal adaptive context modeling. Experimental results show that the average coding performance of the CBWTC is superior to that of the state-of-the-art grayscale image coders, and always outperforms the JBIG2 algorithm and other BWT-based binary coding technique for a set of test images with different characteristics and resolutions.     

基于零树和位平面的小波图像压缩算法

通过有机结合零树编码、位平面编码和算术编码,提出了一种基于零树和位平面的小波图像压缩算法ZBP(Zerotree and bit plane).ZBP不仅充分利用了零树符号之间的相关性,而且从位数据的层面上挖掘出了小波系数值之间的相关性,从而提高了算术编码的性能.实验结果表明,ZBP的压缩效果优于目前已有的小波图像压缩算法.     

图像分解和区域保护在SAR图像压缩中的应用

在机载通信链路带宽有限的条件下,SAR图像的有损压缩是解决实时性和带宽限制的可行方案。提出了一种基于图像分解的敏感目标区域自动提取与保护的SAR图像压缩策略。首先将SAR图像分解为结构分量和纹理分量,然后在纹理分量中对包含潜在目标的区域进行检测,生成敏感目标区域掩码,最后对潜在目标区域进行保护性的低损压缩,对背景区域进行高损压缩。实验结果表明,恢复后的图像与标准的JPEG2000算法相比在同样的码率条件下具有更好的视觉效果。     

一种DCT变换域的鲁棒数字水印

提出一种以二值图像为水印的离散余弦变换(DCT)域数字水印算法,对水印图像进行Arnold置乱,用置乱次数作为提取时的密钥,将置乱后的水印图像和载体图像分别进行分块DCT。为了使嵌入的水印具有较强的鲁棒性,把水印的每个子块同时嵌入到多个载体图像的子块中,按照奇数块和偶数块分别将水印嵌入到直流分量和交流分量的中频系数中,实现水印的完全嵌入。实验结果证明,该算法具有良好的鲁棒性和不可见性,能够抵抗有损压缩、剪切、随机涂改和白噪声等攻击。