一种改进的基于人眼视觉特性的零树图像编码算法

提出的是一种简单而有效的静态图像压缩算法,它根据图像经小波（wavelet)分解后系数的特点和人眼视觉特性（HVS）对Shapiro的EZW算法进行改进。改进后的算法所生成的比流中的比特是根据HVS重要性排序的,所需要的排序信息根据最低频带的系数计算得到,最低频带进行无失真编码,因而该算法不需要额外的信息,从而支持完整意义上的多码率。     

基于人眼视觉特性的小波树量化水印

在分析图像小波分解系数的树结构关系以及人眼视觉系统 (HVS)模型的基础上 ,提出了一种基于人眼视觉特性的小波系数树量化水印 ,该方法在宿主图像的两棵小波系数树中嵌入一位水印信息 ,通过量化使它们呈现足够大的统计差别从而使水印检测时能提取水印信息 .实验结果和分析表明 :该方法水印有较好的不可视性和鲁棒性 ,检测水印的虚警概率很低     

基于高频子带自适应扫描的改进零树图像编码算法

提出了一种基于高频子带自适应扫描的新图像编码算法,该算法以EZW编码方案为基础,能够通过单独编码最低频子带、自适应扫描高频子带内小波系数、采纳复杂关联模型等措施,在一定程度上克服EZW编码算法存在的编解码速度慢、峰值信噪比（PSNR）有待进一步提高等不足。对比实验表明：算法在编解码速度、图像复原质量等方面均优于EZW算法。     

基于人眼视觉特性的快速图像编码算法

提出了一种图像编码算法ESPIHT(extended set partitioning in hierarchical trees).该算法能够通过以下3项措施提高SPIHT算法工作效率:(1) 全面引入快速提升小波变换;(2) 重新定义扩充零树结构;(3) 综合考虑人眼视觉特性.实验结果表明, ESPIHT算法是一种高效的图像压缩算法,其编解码速度、图像复原质量、内存需求量等关键技术指标均优于SPIHT等编码算法(特别是在低比特率下).     

基于视觉掩蔽特性的EZW算法

文中算法以EZW编码方案为基础,能够通过以下两项措施提高工作效率：(1)对小波图像的最低频子带系数进行单独DPCM编码;(2)全面考虑高频子带的分解层次与方向、背景亮度值、像素点所在区域的纹理复杂度等诸多因素,并依此确定视觉掩盖特性值,进而根据视觉掩盖特性值自适应确定小波图像高频子带系数的扫描优先级,以完成嵌入编码,对比实验表明：文中算法在编解码速度、图像复原质量等方面优于EZW算法、形态结构表示法和选择系数扫描法。     

基于人眼视觉特性的小波域分形图像编码方法

利用小波系数的相似性,提出一种基于人眼视觉特性的小波域分形混合图像编码方法。该方法是将图像进行小波分解,按照人眼对于图像边缘区、平滑区、纹理区敏感程度的不同,给这三种不同区域内图像信息所对应的小波系数赋予不同视觉权值,并分别进行分形编码。实验结果表明在保证优先编码视觉上最重要系数的同时,能够进一步提高图像复原质量。     

正交频分复用系统中基于人眼视觉系统的自适应图像传输

针对传统的图像传输方法,提出了一种基于人眼视觉系统的自适应图像传输方案。在OFDM系统中,通过将自适应技术与信源分割及信道特性相结合的方法,实现在频率选择性慢衰落信道中高质量的图像传输。为验证该方法的良好性能,三种不同图像源被用于仿真程序中。仿真结果及理论分析可以证明,自适应图像传输与传统的图像传输相比,可大幅地提高接收图像的峰值信噪比。     

JPEG2000压缩标准中小波基的选择

从数字图像压缩编码系统中小波基选择的几个指标出发,对这些选择指标进行了详细的讨论,阐述了这些选择指标之问的关系和对数字图像压缩性能的影响。基于这些选择指标对基于人眼视觉特性构造的新型小波基(V9／3)和Daubechies9／7小波基进行比较,结果表明前者的压缩性能要优于后者,采用前者进行数字图像压缩时,重建图像具有更好的视觉效果,而且可以显著减少小波变换的计算复杂性。     

基于人眼视觉系统的自适应量化数字水印算法研究

提出了一种将彩色水印图像嵌入到原始彩色功载体图像中的新算法。首先,利用DCT静态图像压缩技术,将彩色水印图像编码成一维二进制序列并进行随机置乱;然后将原始彩色载体图像分解为R、G、B三个彩色分量并分别实施小波变换,进而结合视觉感知特性自适应确定水印嵌入位置;最后结合人眼视觉系统（掩蔽特性及对颜色的感知特性）确定量化间隔,并通过全新的量化处理过程完成水印信息的白适应嵌入,仿真实验表明：该数字水印嵌入方案不仅具有较好的透明性,而且对诸如叠加噪声、JPEG压缩、平滑滤波、几何剪切、图像增强、马赛克效果等攻击均具有较好的鲁棒性．     

基于边缘自适应小波变换的低比特率图像压缩算法

常规的小波压缩算法在低比特率情况下将不可避免地在图像强边缘附近产生振铃效应。为此提出了一种基于边缘自适应小波变换的低比特率图像压缩算法。在编码端,先检测出图像的强边缘并将其作为附加信息进行编码;然后,利用强边缘信息将图像沿行列方向分割成一些独立的数据段分别进行小波变换;最后,利用EBCOT算法对得到的小波系数进行编码。特别地,从图像的成像机理出发,提出了一种克服分段数据边界效应的新方法。实验结果表明,这种边缘自适应小波变换即使在比特率极低的情况下也可以保持图像轮廓的清晰,强边缘附近的振铃效应也得到有效的抑制。由于附加信息的存在,压缩图像的PSNR值相比于常规方法通常会有所降低,但图像的主观视觉质量却有明显的提高。     

基于视觉特性的Contourlet域图像压缩编码算法

为了有效克服小波变换难以准确捕获图像特征、而Contourlet变换存在冗余等不足,本文提出了一种基于视觉特性的Contourlet域图像压缩编码算法.该算法首先对原始图像进行小波分解,并对中高频小波子带进一步实施自适应方向分解;然后根据人眼视觉特性(HVS),对变换系数进行加权处理;再结合小波分解与方向分解特点,构造扩展的空间方向树结构;最后采用SPIHT编码思想完成图像的压缩.实验结果表明,本文提出的Contourlet域图像编码方法是一种高效的图像压缩算法,不仅其压缩效果明显优于SPIHT、WBCT等图像压缩方案(特别是低比特率下),而且具有比较强的通用性与适应性(SPIHT与WBCT对于Barbara之类纹理图像压缩效果较差,然而本文算法的压缩效果却较理想).     

基于小波分析的一种自适应图像压缩编码

文章在研究近年来基于小波变换的图像压缩编码方法的基础上,提出了一种自适应的小波分解方案。即在一定的能量准则下,根据子图像的能量大小决定是否进行小波分解,并由此导出自适应小波分解树和可调压比方案,然后结合自适应小波分解树的特性,给出恰当的小波系数量化、比特分配以及各层子图像的编码方案。实验表明,该文算法广泛适用于不同特征的数字图像,在较高压缩比时仍有较好的重建图像质量,而且压缩比在一定范围内可以调节。在相近压缩比的情况下,主观视觉质量和峰值信噪比都明显优于JPEG标准。     

基于小波变换的嵌入式图像编码研究

对基于小波变换的嵌入式图像编码进行分析，对其中具有代表性的嵌入式零树小波编码（EZW）、多级树集合分裂算法（SPIHT）、集合分裂嵌入块编码（SPECK）进行比较和讨论，并予以实现。     

基于小波变换的嵌入式图像编码研究

对基于小波变换的嵌入式图像编码进行分析,对其中具有代表性的嵌入式零树小波编码(EZW)、多级树集合分裂算法(SPI-HT)、集合分裂嵌入块编码(SPECK)进行比较和讨论,并予以实现。     

基于提升小波的自适应无损图像压缩

提升小波简洁的结构便于使用参数进行有效的控制,使得它在自适应图像压缩中具有良好的应用价值。不但可以使用提升结构实现原有的小波变换,同时也可以从提升结构的模型出发,根据变换的目的,施加约束条件,构造高效的小波滤波器。该文在文献中的(a,b)自适应参数模型基础上,对模型的参数区间进行了拓展,提高了图像压缩的效率。提出了使用高频子带的绝对和作为选取最佳参数的评价函数,避免了复杂函数log的运算;并改进了最佳参数的搜索算法,提出了折半查找和分别查找的方法;大大降低了运算量。     

基于小波变换的一种图像编码方法

利用小波图像系数特点,实现高效压缩编码。文中给出了小波图像系数统计数据例子、符号编码定义以及数值编码结构。采用均匀标量量化方法完成小波图像中的低频子图编码。按照EZW的小波树结构组织低频外的其它子图,利用文中定义的方法对系数进行符号编码与数值编码。用标准图像测试编码方法,并把实验结果与EZW方法比较。结果表明:此方法的编码时间较EZW方法短,在相同压缩比下,峰值对数信噪比(PSNR)有明显提高。