基于静止图像的小波图像编码

小波图像编码是近十几年发展起来的一种新兴的图像编码方法，目前对其研究较为广泛。主要介绍了当前基于静止图像的小波编码的原理、基本特性、现有方法和发展前景，以及所存在的问题。希望以此进一步推动这一前沿领域的研究工作。     

用整数Haar小波变换和分块DPCM实现静止图像数据的信息熵保持型压缩编码

本文首先讨论了整数Ｈａａｒ小波的构造方法,然后利用分块ＤＰＣＭ与整数Ｈａａｒ小波变换进行信息保持图像数据压缩,该方法可进行实时处理,硬件实现简单,可并行处理,实验结果表明,该方法是一种有效的图像数据压缩方法。     

一种基于双正交小波变换的静止图像编码算法

本文研究了基于双正交小波变换的静止图像编码算法，提出了一种新的数据结构即扩展子树，从而实现了一种性能较好复杂度较低的静止图像编码方案。     

新一代的静止图像压缩标准JPEG2000

JPEG2000是国际标准组织ISO／ITU－T为适应21世纪图像压缩应用而制定的静止图像压缩标准。目前,该标准的第一部分（PART1）已基本完成。本文介绍了这一即将完成的新标准的特点及应用场合,阐述了JPEG2000图像编码系统的实现过程,对其中采用的基本算法和关键技术进行了描述。     

静止图像的自适应分类编码

本文提出一种静止图像自适应分类编码方法，它利用人眼的视觉特性及图像的局部统计特性，并融编解码、传输，后期处理于一体，本文讨论了其工作原理和参数的选取，并给出了实验结果。     

基于整数小波变换的嵌入式零树编码算法

在讨论整数小波变换的基础上,分析了嵌入式零树小波算法,针对EZW算法存在的一些问题,提出了一种基于整数小波变换的嵌入式零树编码算法。讨论了该算法考虑的几点因素的改进方法,详细研究了该算法的搜索过程和流程,并利用一个序列进行测试,测试结果表明,EZIWT算法能够提高压缩率,减少时间复杂度,低比特率时更明显。     

嵌入式小波编码算法的分类研究

小波编码技术关键在于如何有效地组织和量化图像的小波变换系数，如何提高图像的压缩效率和图像的恢复质量。将较经典的小波编码方法按照小波系数的不同相关性和不同的小波变换处理进行了分类研究，分析了它们的原理和性能。最后提出了小波图像编码方法的进一步研究方向。     

谈目前最新静止图像压缩编码技术-JPEG2000

随着多媒体和网络的发展，人们对图像质量和图像功能的要求越来越高，这要求图像压缩技术不仅具有较高的压缩性能，且还应具有新的特征。为此，出现了新一代静止图像压缩技术JPEG2000，有可能成为未来新的图像压缩标准。通过对JPEG2000中核心算法(EBCOT)的详细分析，阐述了JPEG2000压缩技术新的特征以及与现有压缩格式JPEG相比的优越性能。     

一种基于小波系数重要图编码的图像压缩算法

提出了一种新的基于小波系数重要图编码的图像压缩算法。该算法根据量化后的波系数的特点进行了一种期望排序，然后舍掉序列后面大量的零值小波系数，从而得到一个波系数子集，能以少的小波系数来很好地逼近原始图像，省去了零树编码中零树结构带来的大量比特开销。实验表明，该算法与MPEG-4的静止图像压缩算法相比较，重构图像的峰值信噪比（PSNR）值在相同码率下有较大的提高。     

小波变换语音编码算法

本文将小波变换用于语音压缩，给出了有关算法和结果。这一算法适用于各类语单甚至音乐信号，有助于实现低码率声音编码。     

基于内嵌小波变换的遥感图像编码

本文针对遥感图像的数据特点,提出了结合双正交小波变换和改进SPIHT算法的内嵌小波编码方案.实验结果表明,本文的方法能够在几乎不降低恢复图像质量的前提下降低了计算复杂度,提高了编码速度,有利于实时编码.     

基于提升小波变换的SPECK图像编码算法

提升小波变换即第2代小波变换,可以实现图像的完全无损编码;SPECK(集合分裂嵌入块编码)是基于小波变换的采用块状结构的图像编码算法。文中介绍了基于提升方法的整数小波变换和SPECK图像编码算法,提出了用整数小波变换代替传统小波变换进行SPECK图像编码。实验结果表明,在相同压缩比下,该算法比EZW(零树小波编码)在重建图像的信噪比方面有所提高,而与SPHIT(多级树集合分列算法)接近。     

整数小波框架下基于阈值分割的静止图像编码

首先,选定分割阈值Th。然后,对大于Th的小波系数采用整数平方阈值进行量化、缩短阈值间的距离,并对阈值平面上的系数采用改进的二进制SPECK编码框架,对小于Th的系数采用2的整数幂作为量化阈值。最后,在每个阈值平面上均采用无乘法的二进制算术编码。通过与嵌入式零树小波(EZW)、SPIHT及SPECK算法的实验结果比较,ETSC算法不仅有较低的计算复杂度,而且提高了整数小波变换(IWT)在低比特率下的编码效率。此外,该算法支持有损和无损解码在单一码流下完成。     

基于小波变换的多级矢量量化图像编码算法

结合小波变换中多分辨率分析特性以及多级矢量量化复杂度低、量化效果较好的特点提出了一种基于小波变换的多级矢量量化图像编码方法。在使用多级量化的基础上采用联合优化多级矢量量化的码本设计方法,进一步提升量化效果。试验数据表明,该方法相对于传统的矢量量化算法,量化效果进一步提高,复杂度也在可接受范围之内,达到了很好的压缩编码效果。     

基于方向性小波子树分形图像编码的改进算法

本文在分析混合分形零树小波图像编码算法(FZW)优缺点的基础上，提出一种新的基于方向性小波子树的分形图像编码算法。该算法结合零树小波编码和分形编码，通过在匹配搜索过程中使用方向性range和domain子树，提高匹配精度，改善了传统分形小波图像压缩中的方块效应，更大限度的保留了图像的边缘信息。实验结果表明，该算法在提高压缩比和去除图像的方块效应方面，均取得了良好的效果。     

基于小波变换的红外图像压缩编码研究

根据红外图像空间相关性强的特征以及红外图像经小波分解后的数据特性,利用小波变换对红外夜视图像进行了压缩编码研究,得到了不同压缩比下的压缩结果。计算机仿真实验表明,此方法没有方块效应,视觉效果良好,对于红外图像来说有一定的应用价值。     

基于小波变换的图像编码研究

小波图像编码是近几年发展起：长的一种新兴的图像编码方法。本文结合小波变换的特点，对小波图像编码方案进行研究，并提出小波图像编码的新方案及实现方法。     

基于提升小波变换的快速分形图像编码

介绍了分形理论和提升小波变换理论,提出提升小波变换结合快速分形编码的混合编码方法。实验结果表明,提出的新算法在解码图像质量略有损失的情况下,图像编码时间和压缩比方面均有良好的效果。     

基于分形技术的小波包域多重数字水印算法

文中提出了一种基于分形图像编码的方法,显著地减少了灰度图像水印嵌入的数据量,同时结合人类视觉系统模型,将混合多重水印嵌入到小波包域的多个频带内.使用对称加密算法的密钥作为个人密钥,水印方案具有双重的安全性.实验结果表明,该算法有效地克服了灰度图像水印数据量大的缺点,并且提高了水印的鲁棒性.大量仿真结果证明了该算法的有效性.     

具有纠错能力的小波图像混合编码

小波图像压缩算法SPIHT的提出使图像压缩编码技术大大前进了一步.但该算法在噪声信道环境下性能将大打折扣.本文提出了一种基于SPIHT的信源信道混合编码算法,利用而不是改变嵌入式码流的特点,以灵活可变的方式在完成信源编码的同时完成信道编码,大大提高了SPIHT算法抵御干扰的能力,为该算法进入实用化创造了条件.